微软Surface平板:美梦 or 噩梦?

Surface挑战
微软Surface平板搭配Windows8系统,旨在挑战苹果iPad及安卓平板市场。具备生产力工具、完善接口及完整桌面系统等优势,但面临应用程序不足及操作体验问题。

微软是最早预言并推出平板电脑(Table PC)的公司,但苹果的 iPad 却重新颠覆了平板电脑的概念,之后的 Google 的 Android Pad 借助免费授权的人海战术劫走了 iPad 用户外的市场,惠普/Palm 的 TouchPad 和 RIM 的 PlayBook 虽然出师未捷但也稍稍打出了知名度,惟有微软在平板市场上没有任何动静。一直怀有平板梦的微软这次终于可以借助搭配有 Win8 的 Surface 卷土重来重新加入平板大战,并被赋予了希望与手机移动端一样形成三分天下局面的重任。

Windows8 是否适合平板电脑?

自今年 6 月份微软在发布会上正式宣布 Surface 平板以来到现在已经快四个月了,Surface 在发布伊始我们曾为介绍过它的五大亮点:

1. 生产力工具与键盘支持;

2.“软硬结合”带来更好的体验;

3.更完善的接口设置;

4.完整的桌面系统( Pro 版本);

5.外观参数和材质。

表面上看起来 Surface 搭配不同的 Windows 8 版本似乎既能与 iPad 这类当下最主流平板电脑竞争,甚至又能不限于移动操作系统的缺陷和后天限制与超极本竞争。看起来很美好,但是 Windows 8 到底是不适合平板电脑还是一个很不明朗的情况。

如果你有注意 Surface 发布会的话你会发现,微软是将 Surface 与键盘一块搭配起来的,而不是当年苹果发布 iPad 那样主体只有 iPad,即使有官方的 SmartCover 也只是作为一个支持和保护屏幕的外套而已。

Surface 的键盘搭配意味着只有触摸是无法充分利用 Windows 8 的,因为对 Pro 版来说,除了对触控支持好的 Metro 界面外还有从 Win 7 延续下来的传统界面,对这部分虽然整体的风格有 Metro 化的迹象,部分程序也增加了对触控的支持(如 Office 2013 中的 Touch Mode) ,但事实上是用户必须需要另外搭配一个键盘和一个完美像素的定位设备才能比较好的完成操作。这一点我们在微软 Surface 官方上也可以看到, Surface 是一个平板带有键盘和触摸板的组合。同时微软也发表了官方声明希望设备制造商“不要只停留在平板电脑,需要有一个良好的鼠标和键盘的解决方案”。

另外微软的 Surface 平板在硬件与软件的结合方面目前来看不够成熟,从发布会上演示的死机(下视频)就可见一斑。

Surface 和 iPad 发布会剪切合体版

桌 面模式的好处在于可以让 Windows 8 在 x86 架构下获得强有力的生产力优势,为何微软会在发布 Surface 系列平板的同时,推出 Touch/Type Cover,即 Windows RT 仍然支持键盘鼠标,但却不存在明显的桌面模式需求,用户的不同造成的需求不同。对有一部分人来说确实存在需要在平板上办公的需求,而 iPad 虽然是很好的平板电脑,但却并不适合办公用。而微软的 Surface 就填补了这么一个空白。

操作流畅交互简单的 Windows RT 平板

综合来看,Windows 平板比较适合 Windows RT 系统,而对 Windows Pro 来说,传统桌面的蹩脚就像 PC 中 Metro 部分。因此对于想要一台平板电脑的用户来说 Windows RT 来说保留桌面模式是非常不必要的。

Surface 会成功吗?

Windows RT 的目标是在平板领域上挑战苹果 iOS 系统,但就目前来看还缺乏俘获消费者芳心的杀手级应用,无论时游戏还是办公应用都没有几个应用可以真正让消费者眼前一亮。

至 于售价呢,美国价格为 32GB 的 Surface RT 499 美元起,64GB 型号 599 美元。需要额外购买的 Touch Cover 触控外壳价格为 119.99 美元,Type Cover 键盘外壳则为 129.99 美元(套装 599 美元),颜色分为白、红、蓝和黑四种。(相比 iPad 略嫌稍贵啊)

国 内价格相差无几,32G 版不带 Touch Cover 3688 元,32G 版带 Touch Cover 4488 元,64G 版带 Touch Cover 5288 元。这只是运行 Windows RT 系统的 Surface 平板的价格,运行 Windows 8 的 Surface Pro 价格还要更贵。

那么微软平板梦最终到底是两头都超越的美梦还是两头空的噩梦呢?谁说了都不算,还是看市场的考验吧。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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