适合Linux的设备,watchOS 将更新并适用于Apple Watch设备

Apple推送watchOS 4.3.1更新,修复启动故障并提升安全性,包括对旧应用兼容性的通知,同时为Apple TV和第四代更新了tvOS11.4,强调了设备间的性能改进和安全补丁。

导读

Apple今天发布了针对所有Apple Watch设备的watchOS 4.3.1软件更新,并增加了额外的安全和错误修复层以及各种性能改进。

针对支持的iPhone,iPad和iPod touch设备发布iOS 11.4后,针对第四代Apple TV和Apple TV 4K设备的tvOS 11.4以及Xcode 9.4 IDE,Apple还发布了watchOS 4.3.1软件更新的错误修复,以改善您Apple Watch上的整体watchOS体验。

WatchOS 4.3.1软件更新带来的最显着的变化似乎是解决可能导致Apple Watch在启动设备时仍然停留在Apple徽标上的问题的修复方案。这个问题是由一些用户报告的,它只会在watchOS启动时才会出现。

watchOS 4.3.1还会在启动为watchOS 1设计的应用程序时通知用户,他们可能与未来版本的watchOS不兼容,因为苹果计划从其watchOS生态系统中弃用旧版应用程序。此版本中还提供了各种安全更新。

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第一代Apple Watch,Apple Watch Series 2,Apple Watch Series 1和Apple Watch Series 3设备现已推出watchOS 4.3.1(15T567)软件更新。要更新至此版本,佩戴者必须在其iPhone设备上使用Apple Watch应用程序,转到“常规”部分并访问“软件更新”。

然后,watchOS 4.3.1软件更新将自动下载到您的Apple Watch,Apple Watch必须至少收取50%的费用并连接到与下载更新的iPhone设备相同的Wi-Fi网络。另外,Apple Watch在整个安装过程中必须连接到充电器。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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