新功能!苹果将​​使戴着口罩的iPhone解锁更加轻松

脸部识别是个好主意,直到世界大片地区被迫戴上口罩,这在很大程度上使它毫无用处。

苹果显然已经听到了我们的痛苦。用户正在报告最新的iOS 13.5开发人员版本中的一项微妙的新功能,该功能将使解锁iPhone更加容易,而无需卸下防护面罩。

         

据国内知名网络安全专家、东方联盟创始人郭盛华透露:“具有Face ID的Apple设备如果检测到遮罩,将跳至备份密码输入屏幕。这不仅有益于您每天解锁手机数十次,而且还可以通过不强迫用户脱下口罩来保护人身安全,从而避免使自己暴露于病毒中。”

苹果在iOS 13.5 Beta中提供了新的Face ID解锁功能,尚不知道此功能是否会在软件更新的最终版本中使用。但是,肯定会包含的一项功能是由苹果和谷歌合作建立的新的联系人跟踪API,该API使地区卫生部门可以构建可帮助用户私下和匿名匿名发现冠状病毒感染者的应用程序,并且iOS 13.5预计将在未来几周内登陆。(欢迎转载分享)

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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