2021-04-09

联想拯救者电竞手机2 Pro 虚拟操控翻倍,显通科技驱动四个超声波肩健

联想与显通科技再度携手为移动设备带来身临其境的游戏体验

2021年4月9日,中国北京 – 软件定义智能表面交互领域的先行者显通科技与联想再度携手,四个超声波肩键让联想拯救者电竞手机2 Pro完全获得逼真的游戏手柄的操作,在手机侧边复制L1、L2、R1和R2控制。这些按键可使手机实现感知丰富、无边框的侧边设计,并可定制以检测精确的手指位置和动作,从而识别从轻到重点击、连续滑动和轻扫等的所有感知。这些手势可以无缝地实现诸如瞄准、射击、开镜、换档等游戏操作。

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当水平握持时,超声波肩键与智能手机的自然握持力完美匹配,这意味着可以绑定更多动作、武器装备、工具或咒语以在游戏中获得优势。

显通科技对其最近发布的GamingBar 2.0进行了配置以适合联想拯救者电竞手机2 Pro的独特规格,通过提高超声波传感器的密度,在薄巧的手机侧边实现与专用游戏手柄相同的游戏操作体验,而所有这些都不会损害手机整体线条流畅的时尚设计。除游戏外,肩键还可用于虚拟化和扩展相机的操作体验。这包括启用虚拟快门拍照,其功能与传统相机的快门一样,右手手指轻按聚焦,继续按下则可拍照。

显通科技首席执行官李政扬表示:“联想拯救者电竞手机是专为游戏玩家设计的,他们为移动游戏设定新标准的承诺令人钦佩,这也使我们能够继续探索将超声波能量注入移动设备的新方法。在联想首款游戏手机中驱动其‘超神键 (Y Triggers)’功能,并在其第二代产品上再次合作让用户体验翻倍到全新的水平,我们很高兴为遍布世界各地的游戏玩家提供最为互动的游戏设备。”

显通科技的SDS GamingBar在联想首款游戏手机拯救者上驱动两颗超声波超神键 (Y Triggers)。而驱动4颗超神键的GamingBar 2.0是显通科技超声波SDSWave解决方案系列的最新产品。

关于显通科技
显通科技是软件定义智能表面交互领域的先行者,其高精度触摸和压力传感技术为移动设备市场带来全新的交互性,适用于任何设备的各种表面。该公司获得专利的声学机电技术已在众多移动设备上得到应用,并且正在通过虚拟按键和手势捕获将其更丰富的用户体验带到更多手机上。显通科技成立于2011年,由来自苹果、Telegent Systems和LSI Corporation的技术专家团队领导。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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