MeeGo是"互联计算"创新利器

本文回顾了MeeGo操作系统在中国的快速发展历程,并详细介绍了MeeGo在中国开发者研讨会的情况。MeeGo作为一款开源操作系统,得到了英特尔亚太研发中心的支持与推动,致力于为移动互联网、智能终端设备等领域提供强大的技术支持。

本文转自 博客@英特尔中国,原文链接为:http://blogs.intel.com/china/2010/11/meego.php

这几天,我参加了MeeGo中国区开发者研讨会在北京和上海两站的活动。这是首次在中国举办的MeeGo开发者研讨会,英特尔亚太研发中心携手诺基亚、Linux基金会、重要的开源操作系统提供商、软件和硬件合作伙伴等聚集一起,研讨面向未来 “互联计算”(Compute Continuum)的创新趋势,展示基于MeeGo和英特尔凌动处理器的上网本、平板电脑、智能手机等移动产品设计和解决方案。当我看到自己报名而来参会的数百位开发者济济一堂、现场座无虚席,顿感非常振奋。

同样让我兴奋的,是目睹了今年以来MeeGo生态系统在中国的稳步发展——2月MeeGo项目首次亮相;4月北京IDF期间举行了MeeGo软件创新产业峰会;5月底MeeGo 1.0版本核心软件平台和上网本用户体验版发布;6月在大连软交会上英特尔与合作伙伴介绍了一系列MeeGo创新产品计划;7月 “英特尔凌动与MeeGo创新中心”落户深圳……到10月底MeeGo 1.1版本发布,提供了基线软件和开发工具包支持触摸屏设备如平板电脑、车载信息系统等。一系列重要节点有序推进,使得此次举办MeeGo开发者研讨会具备了更加成熟的条件。

研讨会上有人问我:MeeGo是一个开源的操作系统,由Linux基金会管理,那么我所在的英特尔亚太研发中心在其中扮演什么角色呢?我告诉大家,MeeGo完全是开放性的,不是英特尔独占性的。这么一个开源、开放、跨越多种设备的统一操作系统平台,需要各路精英力量聚沙成塔、持之以恒的努力。英特尔亚太研发中心及软件与服务事业部是MeeGo项目的参与者和贡献者之一,我们在上海的开源技术中心团队从研发的角度,正努力基于英特尔凌动处理器平台对MeeGo进行优化,并对软、硬件合作伙伴提供广泛而切实的技术支持。同时结合英特尔凌动开发者计划(IADP)以及英特尔AppUp中心,我们帮助开发者开发、推广应用程序,也会帮助未来广大MeeGo终端用户方便地下载程序、实现精彩移动互联体验。

在上海站研讨会上,国家工业和信息化部软件与集成电路促进中心主任助理刘龙庚先生与我谈到:新一代信息技术产业是国家正在加快培育和发展的战略性新兴产业之一,其中包括物联网、云计算、SaaS等新技术、新业态领域。在国内开源软件应用日益增长,产业规模持续扩大的良好开源软件生态环境下,英特尔的MeeGo开源软件平台及其和凌动处理器的完美结合,以先进的计算特性和开放式的软件生态系统,将为中国在移动互联网、智能终端设备、平板电脑、车载电脑及个性化应用软件等方面的创新提供更为广阔的空间。刘先生的话我深以为然。

共推 “互联计算”开放创新,实现自由的移动体验,这是英特尔助力MeeGo生态系统发展的坚定承诺和始终不渝的价值追求。因为随着移动互联网迅速崛起,设备厂商面临产品特色、成本及上市时间的压力,软件策略正在成为决定成为产品成败的关键因素——MeeGo项目提供的开放创新平台可兼容大量桌面Linux应用、Qt应用和网络应用,而设备厂商又可自由定制用户界面和自己特殊的组件实现产品区隔。再往未来看,基于MeeGo API开发的应用程序具有广泛的兼容性,将来只要有计算能力的东西,或者有智能终端的地方,包括物流网、安防监控、数字医疗等新兴领域,我们都用同样的操作系统来实现互联,然后与后台云计算实现管理集成,这将是真正随时随地、无所不在的 “互联计算”体验新图景。

我始终坚信——MeeGo是 “互联计算”的创新利器。作为英特尔在中国的重要创新引擎和全球研发战略的关键支撑,英特尔亚太研发中心将继续努力,助力MeeGo产业链和开发者社区继续成长,并和各合作伙伴一起来把MeeGo市场做大,最终帮助设备厂商缩短产品上市时间、建立差异化竞争优势,帮助软件开发商和开发者创造盈利机会,帮助最终用户获得完整的、一致互通的无缝互联网体验。

安全帽与口罩检测数据集 一、基础信息 数据集名称:安全帽与口罩检测数据集 图片数量: - 训练集:1690张图片 - 验证集:212张图片 - 测试集:211张图片 - 总计:2113张实际场景图片 分类类别: - HelmetHelmet:戴安全帽的人员,用于安全防护场景的检测。 - personwithmask:戴口罩的人员,适用于公共卫生监测。 - personwith_outmask:未戴口罩的人员,用于识别未遵守口罩佩戴规定的情况。 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于实际监控和场景采集,细节清晰。 二、适用场景 工业安全监控系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建自动检测人员是否佩戴安全帽的AI模型,适用于建筑工地、工厂等环境,提升安全管理效率。 公共卫生管理应用: 集成至公共场所监控系统,实时监测口罩佩戴情况,为疫情防控提供自动化支持,辅助合规检查。 智能安防与合规检查: 用于企业和机构的自动化安全审计,减少人工干预,提高检查准确性和响应速度。 学术研究与AI创新: 支持计算机视觉目标检测领域的研究,适用于安全与健康相关的AI模型开发和论文发表。 三、数据集优势 精准标注与实用性: 每张图片均经过标注,边界框定位准确,类别定义清晰,确保模型训练的高效性和可靠性。 场景多样性与覆盖性: 包含安全帽和口罩相关类别,覆盖工业、公共场所以及多种实际环境,样本丰富,提升模型的泛化能力和适应性。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,便于快速集成和部署。 实际应用价值突出: 专注于工业安全和公共健康领域,为自动化监控、合规管理以及疫情防护提供可靠数据支撑,具有较高的社会和经济价值。
内容概要:本文围绕FOC电机控制代码实现与调试技巧在计算机竞赛中的应用,系统阐述了从基础理论到多场景优化的完整技术链条。文章深入解析了磁链观测器、前馈控制、代码可移植性等关键概念,并结合FreeRTOS多任务调度、滑动窗口滤波、数据校验与热仿真等核心技巧,展示了高实时性与稳定性的电机控制系统设计方法。通过服务机器人、工业机械臂、新能源赛车等典型应用场景,论证了FOC在复杂系统协同中的关键技术价值。配套的千行级代码案例聚焦分层架构与任务同步机制,强化工程实践能力。最后展望数字孪生、低代码平台与边缘AI等未来趋势,体现技术前瞻性。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言与实时操作系统(如FreeRTOS)的高校学生或参赛开发者,尤其适合参与智能车、机器人等综合性竞赛的研发人员(经验1-3年为佳)。; 使用场景及目标:① 掌握FOC在多任务环境下的实时控制实现;② 学习抗干扰滤波、无传感器控制、跨平台调试等竞赛实用技术;③ 提升复杂机电系统的问题分析与优化能力; 阅读建议:此资源强调实战导向,建议结合STM32等开发平台边学边练,重点关注任务优先级设置、滤波算法性能权衡与观测器稳定性优化,并利用Tracealyzer等工具进行可视化调试,深入理解代码与系统动态行为的关系。
【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法的场景削减技术,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法主要用于处理不确定性问题,特别是在电力系统、可再生能源等领域中,通过对大量可能场景进行高效抽样并削减冗余场景,从而降低计算复杂度,提高优化调度等分析工作的效率。文中强调了拉丁超立方抽样在保持样本代表性的同时提升抽样精度的优势,并结合实际科研背景阐述了其应用场景与价值。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab仿真案例和资源下载链接,涵盖风电、光伏、电动汽车、微电网优化等多个领域,突出其实用性和可复现性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、可再生能源、优化调度等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于含高比例可再生能源的电力系统不确定性建模;②用于风电、光伏出力等随机变量的场景生成与削减;③支撑优化调度、风险评估、低碳运行等研究中的数据预处理环节;④帮助科研人员快速实现LHS抽样与场景削减算法,提升仿真效率与模型准确性。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,理解拉丁超立方抽样的原理与实现步骤,并参考附带的其他科研案例拓展应用思路;同时注意区分场景生成与场景削减两个阶段,确保在实际项目中正确应用该方法。
道路坑洞目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:道路坑洞目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:708张图片 验证集:158张图片 总计:866张图片 • 训练集:708张图片 • 验证集:158张图片 • 总计:866张图片 • 分类类别: CirEllPothole CrackPothole IrrPothole • CirEllPothole • CrackPothole • IrrPothole • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据格式:图片为常见格式(如JPEG/PNG),来源于相关数据采集。 二、适用场景 • 智能交通监控系统开发:用于自动检测道路坑洞,实现实时预警和维护响应,提升道路安全。 • 自动驾驶与辅助驾驶系统:帮助车辆识别道路缺陷,避免潜在事故,增强行驶稳定性。 • 城市基础设施管理:用于道路状况评估和定期检查,优化维护资源分配和规划。 • 学术研究与创新:支持计算机视觉在公共安全和交通领域的应用,推动算法优化和模型开发。 三、数据集优势 • 精准标注与类别覆盖:标注高质量,包含三种常见坑洞类型(CirEllPothole、CrackPothole、IrrPothole),覆盖不同形态道路缺陷。 • 数据多样性:数据集涵盖多种场景,提升模型在复杂环境下的泛化能力和鲁棒性。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO),可直接用于目标检测任务,支持快速模型迭代。 • 实际应用价值:专注于道路安全与维护,为智能交通和城市管理提供可靠数据支撑,促进效率提升。
废物分类实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:废物分类实例分割数据集 图片数量: - 训练集:2,658张图片 - 验证集:316张图片 - 测试集:105张图片 - 总计:2,974张图片(训练集 + 验证集) 分类类别: - 电子产品(electronics) - 玻璃瓶(gbottle) - 口罩(mask) - 金属(metal) - 塑料袋(pbag) - 塑料瓶(pbottle) - 废物(waste) 标注格式:YOLO格式,包含多边形点坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:JPEG图片,来源于实际场景,涵盖多种废物物品。 二、适用场景 智能废物分类系统开发: 数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割废物物品的AI模型,辅助垃圾分类和回收管理。 环境监测与环保应用: 集成至智能垃圾桶或监控系统,提供实时废物识别功能,促进环保和资源回收。 学术研究与技术创新: 支持计算机视觉与环境保护交叉领域的研究,助力开发高效的废物处理AI解决方案。 教育与培训: 数据集可用于高校或培训机构,作为学习实例分割技术和AI在环境应用中实践的重要资源。 三、数据集优势 类别多样性与覆盖广: 包含7个常见废物和可回收物品类别,如电子产品、玻璃瓶、口罩、金属、塑料袋、塑料瓶和废物,涵盖日常生活中的多种物品,提升模型的泛化能力。 精准标注与高质量: 每张图片均使用YOLO格式进行多边形点标注,确保分割边界精确,适用于实例分割任务。 任务导向性强: 标注兼容主流深度学习框架,可直接用于实例分割模型的训练和评估。 实用价值突出: 专注于废物分类和回收管理,为智能环保系统提供关键数据支撑,推动可持续发展。
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