8KB 容量能用 200 年?能做出这玩意儿的真是个人才!

8KB U盘用200年

这两天不知咋了,小编老关注到一些奇奇怪怪的玩意儿。

今儿是一家公司新发布了一款 8KB 容量的 U 盘。

你说这年头还有谁会买内存只有 8KB 的 U 盘呀?

现在随随便便拍一张照片都 100KB 了好吧。

咋现在还要做一款这样的 U 盘呢?

仔细一看,更觉得离谱了。

这么小内存的 U 盘,最大的卖点是能用 200 年......

图片

看细节 ~

这玩意儿是德国一家名叫 Machdyne 的存储公司发布的。

咱正常买 U 盘,肯定优先看容量、性能那些,不会专挑这种内容贼小但是可以用到天荒地老的 U 盘吧。

但这家公司的人才有种 “ 我不要你喜欢,只要我喜欢 ” 的心态,偏偏就做出了这款 8KB 容量、寿命 200 年以上的特殊 U 盘。

图片

而且!这小玩意儿还不便宜哦,发布定价 29.95 欧元(约人民币 235.57 元)。

你说这价格,买个正常的 U 盘,可选择的太多了吧,为啥要买你这个呢?

针对这个价格,人家说,这个 8KB 的特殊 U 盘之所以卖这么贵,因为成本高啊!

图片

说是这款特殊 U 盘用了一种 FRAM 存储介质,也可以看作铁电存储器。

综合对比之下,采用这种特殊介质,可以让这款 U 盘在高速读写入、高读写耐久性、低功耗和防窜改等方面都具有优势。

图片

这种 FRAM 存储介质,不仅成本高,而且还有一个致命的缺点就是容量密度做不大。

第一个 FRAM 产品,是在 1993 年由 “ 漂亮国 ” 一家叫 RAmtron 的公司开发出来的,当时这款 FRAM 产品只有 4KB 。

这东西开发出来谁在用?

图片

与之对应的,就用在那些对容量没有高要求,但是对寿命、速度等方面有要求的设备上。

仔细想一下,主要面向一些科技工业场景上了。

提一句,近些年来 FRAM 目前在汽车、IC 卡等领域都有所应用,主要厂商有英飞凌、富士通半导体等等。

图片

再说回这款 8KB 的 U 盘。

这玩意儿还配了树莓派 RP2040 微控制器。

RP2040 是树莓派首次推出的微控制器,其标志性价值在于高性能、低动态功耗和低泄漏等特点,并提供多种低功耗模式。

图片

还有!这款 8KB 的 U 盘有 4MB NOR Flash 闪存(固件)、一个 USB-A 接口。

内置文本编辑器,可通过 PuTTY、Tera Term 之类的串行通信程序访问。

谁懂这个点?存个 8KB 数据用 4MB 固件驱动,还是 USB-A 接口......

图片

讲这么多,重点考虑这一句:

相关单位或部门,或许可以用这个 U 盘在特殊环境下保存一些敏感的数据,包括密码、记录等等这些特殊内容......

更有看点的是网友的评论:

“ 200 年?闪存颗粒没坏,USB 淘汰了。 ”

“ 还是刻石头来得保险些。 ”

“ 控制器撑不住先走了。 ”

“ 200 年也没啥用,宇宙级文明十万年起步。 ”

图片

图片

图片

这届网友真的很绝,好了,压力给到我们评论区了。

你们怎么看?

不过,小编也挺好奇的,你们有没有什么密码啊啥的,是需要用这玩意儿来保存的?

有的话,这需求还真就匹配上了......

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值