电商再赶“穿戴设备潮”易迅网推出智能手环

腾讯电商旗下的易迅网宣布,将在“易迅发现”频道独家销售Jawboneup智能手环,正式进入穿戴式智能设备市场。Jawboneup支持苹果和安卓系统,可记录用户的锻炼、睡眠和饮食数据,并与iPhone等设备同步,引导健康生活方式。

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  继谷歌推出智能眼镜之后,各大电商也开始推出自己的新产品,这次手机软件开发的新产品跟传统的不同,各企业继续推进“穿戴设备潮”,你有眼镜,那我就有手环好了,同样很时尚。


  DoNews 4月16日消息 16日,腾讯电商旗下易迅网宣布,易迅将通过“易讯发现”频道在国内独家开售“Jawbone up”智能手环,手机软件开发以此正式进军互联网“穿戴式智能设备”市场。

  据了解,Jawbone up可在苹果和安卓两个系统上运行,通过Jawbone up手环,用户可以记录日常生活中的锻炼、睡眠和饮食等实时数据,并将这些数据与iPhone、iPad和iPod touch同步,手机软件开发以起到通过数据指导健康生活的作用。

  此外,用户还可通过绑定Facebook或者Twitter进行分享。

  易迅网高级运营总监潘彪表示,目前该产品在国内的正品货源较少,易迅网的备货量占到了国内正品总数的三分之一左右,该手机软件开发产品的售价约为1029元人民币左右。

  潘彪还透露,借助海外强大的采购团队,“易迅发现”频道未来将引进包括“Google Glass”和苹果“IWATCH”等多款“穿戴式设备”。

  对于赶时尚潮流的年轻人来说,手机软件开发这种穿戴设备的外观上面的设计一定要巧,美,时尚,因为他既然是穿戴品就必然要在保证功能的基础上保证其时尚感!

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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