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又听到IFTTT的消息了。在最近的IFTTT更新日志上,我们注意到IFTTT在物联网上新动作,加入了两个新的channel:智能家居代表Philips Hue及穿戴设备代表Jawbone Up。通过个性化的条件,智能家居和穿戴设备还可以做更多。

再次简单介绍一下IFTTTIFTTT 是通过各应用的 API (application program interface ) 授权,根据“if this then that”的逻辑,自动帮你将网络应用们相互连接的应用——可以说IFTTT是应用的应用,针对整个互联网的宏语言。IFTTT 的关联逻辑曾激发了很多人强烈的创造欲,为自己量身打造触发事件:

比如我预先设定:如果(if我给 IFTTT 发短信:“#”,那么 IFTTT 就(then打电话给我。等我在相亲遇到衰男的时候,就可以给 IFTTT “#”IFTTT 打电话过来,我就能假装有急事逃离现场;又或者如果有人在 Facebook 的照片中把我圈出来,那么这张照片自动上传到我的 Dropbox 上。

在这之前,IFTTT已经与智能家居Belkin 公司的 WeMo 产品合作,通过WeMo 开关和 WeMo 感应器(一个当有人走近则开启电器,当人离开则关闭电器的触发器产品),IFTTT可以让用户对电器做更多的控制。比如:如果太阳下山,家里的灯就自动亮起;当长期不在家时,你可以在 IFTTT 上设置如果有人闯入家门,立即给我发短信!用于防小偷。

而新加入的HueJawbone也凸显出了大家的创意:

又一波IFTTT物联网触发,智能家居和穿戴设备还可以做更多

通过IFTTT,用户可以有更多的条件和方式控制Hue智能灯泡的开关、亮度和闪烁,并且和自己其他的app相关联。比如,用户可以在IFTTT上设置:当我在Instagram上新添了张照片,Hue的灯光就调和成与Instagram上照片相衬的颜色。又或者,当我有一封来自男友的新邮件,Hue灯就闪烁通知我。IFTTT之前就有的USB小闪灯blink(1)channel 也可以做到类似效果。

Jawbone除了记录以外,现在还可以通过IFTTT获得更多的提醒和互动、数据整理。比如:当发现Jawbone记录你没有休息好(睡眠时间少于7小时),IFTTT就会给你电邮,温柔提醒你小心猝死;又或者,你曾扬言要减肥,却连续一周没运动(Jawbone都给你记着),那你的主页上就会出现我是猪,吃了睡睡了吃的新状态……

通过API授权连接彼此、自动触发互联网事件已经够让人着迷,而把这种因条件而自动触发的连续效应放到物理世界里,会更有想象空间。已经有用户通过IFTTT创造了一个物与物间的逻辑连接:如果我连续3天没有锻炼身体(Jawbone上记着),那家里的灯就变成死红色吧。

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
植物实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称:植物实例分割数据集 图片数量: - 训练集:9,600张图片 - 验证集:913张图片 - 测试集:455张图片 总计:10,968张图片 分类类别:59个类别,对应数字标签0至58,涵盖多种植物状态或特征。 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含多边形标注点。 数据格式:图像文件,来源于植物图像数据库,适用于计算机视觉任务。 二、适用场景 • 农业植物监测AI系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别植物特定区域并分类的AI模型,辅助农业专家进行精准监测和分析。 • 智能农业应用研发:集成至农业管理平台,提供实时植物状态识别功能,为作物健康管理和优化种植提供数据支持。 • 学术研究与农业创新:支持植物科学与人工智能交叉领域的研究,助力发表高水平农业AI论文。 • 农业教育与培训:数据集可用于农业院校或培训机构,作为学生学习植物图像分析和实例分割技术的重要资源。 三、数据集优势 • 精准标注与多样性:标注采用YOLO格式,确保分割区域定位精确;包含59个类别,覆盖多种植物状态,具有高度多样性。 • 数据量丰富:拥有超过10,000张图像,大规模数据支持模型充分学习和泛化。 • 任务适配性强:标注兼容主流深度学习框架(如YOLO、Mask R-CNN等),可直接用于实例分割任务,并可能扩展到目标检测或分类等任务。
室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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