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图像块经过DCT变换之后得到的DC直流系数有两个特点博狗bodog平台

  在量化之后,DCT系数还要经过两种数据变换,以适应于用熵编码进一步压缩数据的目的,从DCT变换的公式可以看出,直流(DC)系数反映了8×8像素块内64个像素均值的度量,它包含了整个图像总能量的重要部分,因此将DC系数和其余63个交流系数(AC)分别编码。

  图像块经过DCT变换之后得到的DC直流系数有两个特点,博狗德州扑克官网一是系数的数值比较大,二是相邻8×8图像块的DC系数值变化不大。根据这个特点,JPEG算法使用了差分脉冲调制编码技术。

  因此,对DC系数编码进行差分脉冲编码就是对DC系数使用一维前值预测,即用前一个像素子块的DC系数预测当前像素子块的DC系数,博狗开户网址,而后将预测误差进行熵编码,即对相邻块之间的DC系数的差值DIFF=DC i-DC i-1编码。一般设定第一个像素块的DC系数为0。DC采用差值脉冲编码的主要原因是由于在连续色调的图像中,博狗德州扑克官网其差值多半比原值小,博狗德州扑克官网对差值进行编码所需的位数,会比对原值进行编码所需的位数少许多。博狗开户网址

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博狗德州扑克官网高中数学1道题搞定三角函数单调性对称性、图像变化等各种性质

  三角函数的性质是高考必考内容,其中对称轴、对称中心和图像变化是重点,这节课用一道题来全面讲解这些内容。

  第①问分析:通常情况下,讨论三角函数形如y=Asin(ωx+φ)时,最好使A和ω都是正数,博狗bodog平台,这样有利于借助课本上的知识来研究它的性质;对于本问,可以使用诱导公式sin(π/2-φ)=cos(φ)变形,以使x的系数是正数,然后再讨论它的各种性质;先讨论函数的最小正周期和值域,最小正周期公式为:2π÷ω;值域只与A有关,即[-A,A]:

  y=Asin(ωx+φ)单调区间的求法是:对于sinx,单调递增区间是[-π/2+2kπ,π/2+2kπ],则令-π/2+2kπ≤ωx+φ≤π/2+2kπ,求得的x的范围就是函数y=Asin(ωx+φ)的递增区间,递减区间的求法一样,详细解法如下:

  对于三角函数来说,对称轴就是过图象最高点或最低点(即当函数值最大或最小时),且垂直于x的直线,对于正弦函数y=sinx来说,对称轴是直线+kπ,之所以是kπ,原因是每过半个周期,即π个单位长,都有一个对称轴;对于y=Asin(ωx+φ),对称轴的求法是:令ωx+φ=π/2+kπ即可;对称中心是图象和x轴的交点(即当函数值等于0时),对于正弦函数y=sinx来说,对称中心为(kπ, 0),对于y=Asin(ωx+φ),对称中心的横坐标的求法为:令ωx+φ=kπ,求得的x就是对称中心的横坐标。

  第②问分析:图像变形有两种方法,第一种方法,原函数和目标函数是同名的情况下,先把图像上各点的横坐标都变为原来的1/ω,博狗德州扑克官网,再平移,具体如下:

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高考数学全部函数图像及图像变换期末考前一定要弄清楚!博狗娱乐网

  很多同学碰到函数题都很茫然,各种函数傻傻分不清。有的题目要求对函数图像进行各种变换,更是让同学们摸不清头脑。小编今天就把

  基本的函数图像是同学们必须记清楚的,只有记清楚了基本的函数图像,才能应对各种变换要求。

  性质:一次函数图像是直线时,函数单调递增;当k0时,函数单调递减。

  性质:二次函数图像是抛物线。a决定函数图像的开口方向,判别式b^2-4ac决定了函数图像与x轴的交点,对称轴两边函数的单调性不同。

  性质:反比例函数图像是双曲线时,图像经过一、三象限;当k0时,图像经过二、四象限。要注意表述函数单调性时,不能说在定义域上单调,而应该说在(-,博狗bodog平台,0),(0,)上单调。

  不同底的指数函数图像在同一个坐标系中时,一般可以做直线,与各函数的交点,根据交点纵坐标的大小,即可比较底数的大小。

  性质:先看第一象限,即x0时,当a1时,函数越增越快;当0a1时,函数越增越慢;当a0时,函数单调递减;然后当x0时,根据函数的定义域与奇偶性判断函数图像即可。

  对于函数y=x+k/x,当k0时,才是对勾函数,可以利用均值定理找到函数的最值。

  (1)水平平移:函数 y = f(x + a)的图像可以把函数 y = f(x)的图像沿x轴方向向左(a>0)或向右(a<0)平移|a|个单位即可得到;

  (2)竖直平移:函数 y = f(x) + a 的图像可以把函数 y = f(x)的图像沿x轴方向向上(a>0)或向下(a<0)平移|a|个单位即可得到。

  (1)函数 y = f(-x)的图像可以将函数 y = f(x)的图像关于y轴对称即可得到;

  (2)函数 y = – f(x)的图像可以将函数 y = f(x)的图像关于x轴对称即可得到;

  (3)函数 y = – f(-x)的图像可以将函数 y = f(x)的图像关于原点对称即可得到;

  (1)函数 y =| f(x)|的图像可以将函数 y = f(x)的图像的x轴下方部分沿x轴翻折到x轴上方,去掉x轴下方部分,并保留 y = f(x)的x轴上方部分即可得到;

  (2)函数 y = f(|x|)的图像可以将函数 y = f(x)的图像的右边沿y轴翻折到y轴左边替代原y轴左边部分并保留 y = f(x)在y轴右边部分即可得到。

  (1)函数 y = a f(x)(a>0)的图像可以将函数 y = f(x)的图像中的每一点横坐标不变,纵坐标伸长(a>1)或压缩(0<a<1)为原来的a倍得到;

  (2)函数 y = f(ax) (a>0)的图像可以将函数 y = f(x)的图像中的每一点纵坐标不变,横坐标压缩(a>1)或伸长(0<a<1)为原来的1/a倍得到;

  注意:对于函数图像的变换,有的时候,看到解析式,可能会有两种以上的变换,尤其是针对x轴上的,那么此时,博狗娱乐网!一定要根据上面的规则,判断好顺序,否则顺序错了,可能就没办法经过变换得到了!

  小编已经总结了基本函数的图像以及图像变换的一些步骤,下面我们就来练一练!

  通过研究这个函数解析式,我们可以知道此函数是由基本初等函数 y = lnx通过变换而来,那么这个函数经过了几步变换呢?变换的顺序又是如何?下面我们一起来看一看!

  通过解析式x上附加的东西,我们会发现,会有对称变换,x前面加了负号,还有翻折变换,x上面还有绝对值,还有平移变换,前面加了一个2,既然有3种变换,那么顺序如何呢?牢记住一点:针对x轴上的变换,那就一定要看x这个符号有啥变化。

  所以,我们可以得出:第一步,翻折变换;第二步,对称变换;第三步,平移变换。

  有的同学说,博狗德州扑克官网第一步是对称变换,也就是先在x上加负号,但是接下来的话,再进行翻折变换,就相当于在-x上加绝对值了,而这个并不是我们学过的规律,所以后面就无法进行变换了,这样也就错了。同学们一定要切记哈!

  当然,如果同学们能对这四种变换很熟悉的话,博狗德州扑克官网那就可以先对解析式进行变形,化为 y = lnx-2,这样只经过两步变换即可了!

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详述车道检测的艰难探索:从透视变换到深度图像分割(附代码

  找到马路上的车道线,对于人类来说非常容易,但对计算机来说,一点阴影、反光、道路颜色的微小变化、或者车道线被部分遮挡,都会带来很大的困难。

  正在Udacity学习自动驾驶课程的Michael Virgo写了两篇博客文章,介绍了如何构建检测模型。

  在Udacity无人车纳米学位第一学期课程的五个项目中,有两个是关于车道检测的。

  第二个项目深入介绍了一种方法,称为透视变换(perspective transformation),能将图像中的某些点延伸到目标位置。根据透视原理,车辆视角拍摄的照片上,车道线会在远方聚拢;而进行变换之后,我们会得到一张鸟瞰图。

  在遍历图像时,如暗色的道路变为亮色的车道线时,像素值会变化。在透视变换前,利用梯度和颜色阈值得到一张二值图像,当像素值高于阈值时设置为1。在透视变换后,可在该图像上运行滑动窗口,来计算特定车道线的多项式拟合曲线:

  这种技术效果看起来不错,但实际存在很多限制。博狗bodog平台首先,透视变换操作会对相机有一些具体的要求,在变换前需要调正图像,而且摄像机的安装和道路本身的倾斜都会影响变换效果。其次,各种梯度和颜色阈值只在小部分情况下适用,故前面提到的计算机识别车道线的各种问题在这里变得更加突出。最后,这种技术处理起来很慢:实现车道检测功能的程序大约每秒能处理4.5帧(FPS),而汽车摄像头的帧数可能会在30 FPS或以上。

  在提取出所有图片帧后,我注意到了一个问题:在亮度高且开车速度较慢时视频中的图像质量较高,在高速公路夜间驾驶和雨中驾驶时视频质量较为模糊,且这两种情景下的图像都存在很多问题。为了神经网络能更好地学习相关信息,我不得不检查和筛选每张图像。最终,训练集的图片数量减少到14,000张,但仍然存在一些轻度模糊的图像,希望不影响车道检测的效果。

  但是,我希望深度神经网络能具有更好的效果,所以我决定统一使用红线来手动绘出真实的车道线,以便接下来可以使用红色阈值来更好地检测车道线张图像,但这将会花费太长时间,不切合实际;同时,如果在低速时多张相近的图像同时存在,则预测模型的准确率可能会虚高。考虑到时间对数据集的影响,我决定从每10张图像中抽取一张,从而创建了只具有1400张训练图像的原始数据集。

  此后,我根据以往项目做法创建了一个程序,在道路图像上使用了传统的CV检测模型,用拟合出的多项式,来重新绘制车道线。这种做法可以节省图像处理的时间,但在我检查实际效果时发现了一个明显的问题:虽然我已经用大量弯曲道路的图像来训练这个传统模型,但是仍然不能检测到所有的车道线张无法使用,出现问题的样本主要是弯曲道路图像。

  然而,我意识到这是由于算法的滑动窗口机制,导致这个模型本身存在问题。如果一条车道线在图像边缘停止了,原始的滑动窗口将沿着图像边缘垂直向上迭代,导致该算法相信该线往该方向延伸。博狗娱乐网,我们可以通过判断滑动窗口是否触及图像边缘来解决这一问题,如果滑动窗口触及边缘,且已在图像里迭代若干步(这么设置是防止模型开始时被误判断触及边缘),那么滑动窗口就停止工作。

  从图里看出,这个效果很好,故障率降低了一半,从原来的约450张减少到约225张。我想通过检查标签的实际分布情况来分析无法使用的剩下图像。我通过直方图来检查六个系数的实际分布,结果显示拟合曲线仍趋于直线。我还尝试增大弯曲道路图像的所占比例,但问题没有解决:对于极其弯曲的道路,检测出的车道仍然很笔直。

  我再次使用这种方法,对于某一特定分布范围之外的任何系数标签,对图像进行小幅度旋转并同时保持相同的标签。对于其中的三个系数,我大约各处理了400、100和30张图像,部分图片可能进行了三次调整操作。

  在旋转图像后,每个系数的分布更为合理。当然,我还对数据集及标签进行了一些快速预处理操作。训练集的图像从最初的720 x 1280以不同倍数缩小,并进行归一化,有助于模型加快收敛。我也使了用sklearn库中的StandardScaler函数来归一化图像标签,归一化时请确保保存缩放信息,因为在最后一步需要恢复操作。标签归一化后会降低训练时的Loss值,但是绘制回到原始图像后,最终的结果也提升不大。

  在这里,我使用了一个与行为克隆(Behavioral Cloning)项目中类似的模型结构,包括一个批归一化(BN)层,接上多个卷积层、一个池化层、一个扁平层和多个全连接层。最终的全连接层的输出大小为6,也就是要预测的车道线系数数量。我还使用Keras库中ImageDataGenerator函数,主要通过旋转、偏移高度和垂直翻转来试图增强模型的泛化能力,因为水平翻转可能会误导网络去识别车道信息。经过对模型结构、博狗bodog平台超参数和输入图像大小的微调后,该模型的效果不错,但是对输入输出的透视变换操作极其依赖。总体来说,这个模型不能让我满意。

  当我发现深度学习方法在这个模型上效果不错时,我决定创建一个能在没有进行透视变换的前提下检测车道线的模型。我沿用了这个原来的结构,还添加了一个裁剪层,切除了输入图像的上三分之一。我认为,对于任何一张道路图像,这部分会包含很少关于车道检测的信息。而且该模型经过训练后轻松达到与透视变换模型相近的效果,所以我知道该模型的输入图像不必是经过透视变换后的数据集了。

  在这一点上,我想将一些不同相机拍摄的额外数据输入该模型,以解决相机的扭曲问题,所以我还使用了一些从Udacity其他项目中获得的视频数据集。然而,我们需要为新数据创建对应标签,因为之前用于标记图像的透视变换方法不适用于这些视频。这也使我意识到了另一个大问题:图像标签本身就是鸟瞰图中的多项式系数,就意味着在预测和绘制车道线后,博狗开户网址仍然需要反向变换,恢复到原始图像的视角。

  首先,该模型在处理多张弯曲道路的图像后,得到了车道的一条线。该模型已经学习到,两条车道线之间存在联系,因为在大多数情况下,车道线是互相平行的,所以如果识别出一条线,那就可以推理出另一条线的所在位置。可能是由于使用过生成器翻转图像,所以在处理天空部分时激活值大幅变化。该模型会把图像中的天空误定位为车道,所以如果想在原始视频中标出车道,必须以某种方式删除这部分被错误激活的区域。

  第二个问题更加难解决。由于在弯曲道路的图像中倾向于对单车道线和天空区域进行激活,在笔直道路的图像中通常会激活图片底部的汽车本身,或者是汽车前方的区域,而不是标出车道的位置。我进一步增加了直道图像的数量,检测效果有时会变好。但是在弯道和直道之间,激活规律没有任何一致性,所以不能深入研究这种方法。

  这个问题的答案是整条道路,因为Udacity模拟器里没有隔离出多条车道,但是我想知道我是否可以使用迁移学习来将模型的注意力集中在车道上。我希望利用这个项目20000张数据集的基础上,添加一些用于车道检测的新数据,并进行一些额外的训练,希望能有更好的激活效果。在从该项目加载训练模型之后,使用model.pop()函数移除了最终用于输出转向角的输出层,并将其替换为输出六个标签系数。在训练前,需要根据模型的输入来调整输入图像的大小,否则不能正常运行。

  经过一些额外的训练与输入自己的数据集,这个模型效果略有提升,从检测整个道路,开始转为识别车道线。但是,该模型仍然存在一致性问题,如哪些图像区域该被激活和对应的激活程度等等。

  我感觉这些方法行不通,所以开始寻找一种新的方法。最近我看到一些小组在处理汽车拍摄的图像时采取图像分割的方法:将一个给定的图像分成如道路、汽车、人行道和建筑物等等多类对象。SegNet网络是一种很有趣的图像分割技术,在使用时可直接调用标准的模型结构。这种标准模型包含了带有BN层和Relu激活层的卷积结构、上采样层、池化层以及从中点到网络输出的反卷积层。这种方法没有添加全连接层,就能直接构建出一个完全卷积神经网络。

  这似乎也是一个不错的方法,但是车道线可能还会以错误的方式被绘制,为什么不采用神经网络来直接预测车道线本身?所以我调整一下,网络的输入仍是道路图像,但输出为经过绘制的车道线图像。由于我是用绿线标出车道线的,我决定让模型的输出“过滤器”只对RGB的“G”通道起作用。对于RB通道,使用了两个空白过滤器,使相应图像与原车道图像结合。这种方法去除了水平翻转图像会对预测系数产生不良影响的担忧,也加倍了数据集的样本量。在使用这种方法预处理数据时,我可以同时翻转道路图像和车道图像标签。

  由于我从没使用过完全卷积神经网络,所以我按照SegNet网络结构来严格构建网络。幸运的是,我可以用Keras库快速构建,需要注意的是在添加反卷积层后,要确保网络输出图像和输入大小保持一致。在池化层之后,我将输入图像的长宽比调整为80 x 160 x 3(原始宽高比为90 x 160 x 3),并完全镜像前半部模型。因为所使用的池化层大小为2 x 2,如果输入维度为90,很快就不能被2整除,导致模型后半部分构建镜像时出现问题。

  在模型训练时存在一些小问题,网络过大导致内存溢出,博狗开户网址所以我为每个卷积层和反卷积层添加了BN层和Dropout层,这是减小网络大小和防止过拟合的最有效方法。我在网络的开头设置了BN层,在网络中添加了Dropout层。由于只使用了“G”颜色通道,最终反卷积层的输出大小为80 x 160,这样更容易地与原始路面图像匹配。虽然我调小了输入图像,但是没有大影响。我也将道路图像标记除以255,进行归一化,这能改善收敛时间和最终结果,但是意味着在预测后需要对输出乘以255来恢复维度。

  从视频中可以看出,最终的预测效果不错。但是该视频已经被训练过,所以实际效果可能会虚高。为了检测实际效果,我们使用了车道检测项目中的另一个测试视频,发现该网络对这个视频的预测效果也很好。虽然在处理高速公路立交桥的阴影时存在小问题,但我们很高兴用这个视频证明了该模型的效果。此外,该模型比原有模型的处理速度更快,通常在GPU加速下每秒能处理25-29帧,实时可达到30 FPS。在没有GPU加速时,其每秒5.5FPS的处理速度仍然比每秒为4.5 FPS的CV模型稍快一些。

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变换女友单身狗必备神器! 岛国研发MR图像技术

  日本Kudan公司也玩VR/AR了,该公司就在为Hakuhodo开发AR应用,是由Kudan 与 合作伙伴Hakuhodo 共同合作研发的MR应用,该应用具备高质量的图像识别技术及无标记空间识别技术。那也就意味着将会给消费者MR体验。

  通俗来说,就是它可以自动识别摄像范围内的元素,博狗bodog平台,并让其发生合乎常规逻辑的变化。如下图中,博狗bodog平台它让相片中的人开口说话了。貌似有点惊悚啊!博狗德州扑克官网博狗德州扑克官网

  Kudan 的CEO Tomo Ohno表示能与Hakuhodo 这家富有创意的广告公司合作实乃一大幸事,通过混合现实的应用,新的广告形式将会出现,他们相信这次的合作必定能为大家带来眼前一亮的新体验。博狗bodog平台Kudan的CEO Tomo Ohno还表示道:“此次与Hakuhodo的合作,建立Hakuhodo-VRAR开发者组织,主要还是为消费者提供优质的VR/AR购物体验。我们对新技术应用到广告行业充满了期待,联合Hakuhodo这个日本最具创意的广告公司,最终我们也希望能够开发出真正的,MR混合现实的应用体验。”

  惊喜与惊吓同在,博狗bodog平台新技术的到来总是让人期待,或许你的新女友就在这里。Kudan 这款新应用的正式版尚未发布,不过已经吸引了有兴趣玩家的注意。

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三体》中可随意变换图像的“未来服装”或许不用等到2211年

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  只要把传感器、电池、博狗bodog平台,显示装置和动力装置做得足够小,我们的衣服就能有意想不到的神奇功能。

  “最令罗辑心动的是他沿途遇到的人们……他们的衣服也都映出绚美的图案,每个人的风格都不同,有的写实有的抽象。”

  刘慈欣的科幻小说《三体》中,主人公罗辑冬眠了一百八十五年,终于在危机纪年第205年(公元2211年)醒来,此时,人类日常的衣服除了能根据穿着者情绪的变化,变幻不同的色彩、图案,还能自动调解尺寸:

  “罗辑穿上衣服,听到一阵细微的咝咝声,衣服慢慢缩到合身的尺度,穿上裤子后也一样。史强指着上衣胸前的一个胸针样的东西告诉罗辑,衣服的大小还可以调。”

  科幻小说的魅力在于作者的“异想天开”往往包含了对科学的合理想象,我们甚至能看到一些小说中的情节在现实成真。博狗德州扑克官网从现在的科技发展来看,《三体》中的“未来服装”可能也会成为这样的例子,或许我们都不用等到2021年。

  这也是一部1985年的科幻电影,2015年正是电影中主角穿越到“未来”的那年。为了致敬电影中的情节,Nike正在研发一款能自动系鞋带的运动鞋。

  这就是Nike HyperAdapt 1.0的样子,它的两侧鞋带孔的位置装有一排小型马达,和鞋底的传感器一起通过电池供电。传感器将记录穿鞋者的体重、脚位和重心(前后脚)。根据传感器返回的数据,马达会像钓鱼竿的绕线轴一样将鞋带绕紧,从而达到自动系鞋带的效果。

  现在,传感器、电池的尺寸已经足以被添加到鞋子上,早在2006年,Nike就推出了Nike+ iPod套件,一个可以放在鞋底的小传感器,和iPod配合,记录跑步速度和距离。

  所以理论上,只要能把传感器、电池和动力装置做得足够小,小到可以应用在衣服上,就能让衣服有我们意想不到的功能。

  今年的Google I/O大会上,Google和著名的牛仔裤品牌李维斯宣布了他们正在合作研发一款智能夹克,已经可以把传感器应到到日常的骑行服上。

  这款夹克在袖口处植入了多点触控传感器和电池,通过蓝牙和手机连接。骑行时,你不用掏出手机,只需要通过轻触或旋转的手势,就能控制音乐播放、电话和导航服务。而且,这款夹克还将兼容第三方的服务,比如流媒体音乐服务Spotify,运动追踪应用Strava等。

  李维斯特意表示,可穿戴设备不应该是丑陋的电线,装有传感器的袖口区域“轻薄、柔韧”,和正常的衣服没有明显区别,“洗衣服的时候,你只用把那一部分取掉就好。”

  从技术角度来看,这款夹克的上市只是个时间问题,事实上,李维斯已经给出了发售的日程表:2017年春季。只是,视频有个场景让我很怀疑:骑行的小哥帅气地挂掉了来自老板的电话……

  除了传感器,如果能把显示器也做到足够轻薄,我们就真的能享受《三体》中人类的“未来服装”了。

  柔性显示屏顾名思义,是由柔软的材料制成,可变型可弯曲的显示装置,和衣服的结合是它未来的重要应用场景之一。

  而衣服已经是柔宇在考虑应用的地方。在2016年的国际消费电子展(CES 2016)上,柔宇展示了一款植入柔性电子的骑行背包,骑行者可以在背带上操作,控制背包后表面的显示信息,为后方车辆提示骑行者的行驶状态。

  今年4月,柔宇还和体育用品公司李宁达成了战略合作,双方表示会着力“实现嵌入了柔性显示屏和柔性传感器的李宁智能体育装备”。

  现在来看,最需要努力的可能就是动力装置了,如果能把一排小马达也编织到衣服里,那我们就真的只用买一件衣服实现一万件衣服的效果了。

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联想图像:适应全新变化 创造更强业绩

  8月11日,联想图像全国渠道巡展上海站在风景宜人的苏州西山佳怡假日酒店举行,上海分区五十多家渠道伙伴参加了本次活动。

  会议的开场视频回顾了联想打印风雨兼程的27年,向所有渠道伙伴展示了联想图像从研发、产品和持续增长的机会点着手,应对一切挑战和机遇的决心。

  在2017新财年之初,联想打印升级为联想图像新公司,新公司自主经营、突破创新,能更灵活地应对来自市场和用户的需求。在业务布局方面,联想图像在发展传统的打印业务同时,更是大力发展云打印、MPS和3D打印等增值型新业务,力争在互联网和双创的浪潮中和所有的渠道伙伴一起寻找新的增长点,博狗娱乐网实现全面转型。

  联想图像展出了联想24系列、30系列、小新桌面打印机、安全打印机、3D打印机等

  在会议过程中,联想图像展出了联想24系列、30系列、小新桌面打印机、安全打印机、3D打印机等全系列的产品。上海大区经理张伟和新业务拓展部门张甜甜对大家普遍关注的3D打印机新品和安全打印机做了详细的讲解。同步推出了联想促销政策,让渠道伙伴们兴致高涨。

  很多渠道都表示,3D打印是行业内十分领先并且吸引观众眼球的一款产品,在教育领域会有更广阔的销售空间。他们说,在传统业务上,联想打印机具有非常强的竞争力。现在联想推出的打印新产品,是在新兴打印领域的一次很好的突破。

  另外,联想图像云打印的概念也是目前打印领域一个正在兴起的业务。随着共享经济的普及,共享模式已经成为大众认可并迅速扩展的业务模式。而联想图像云打印正是基于共享经济的概念,利用手机或者移动设备的定位功能,全面结合微信和支付宝的便捷支付方式,博狗开户网址。共同实现随处打印、复印、扫描和传真的操作模式。这种新模式,把传统文印业务与移动办公相结合,用场景化的使用方式适应了市场需要,为联想图像带来新的价值点。

  时代在前进,需求在升级,博狗德州扑克官网,个性化、智能化的大潮已经扑面而来。联想图像坚守产品创新,用优质的产品和渠道伙伴共创共赢,一起适应全新变化、创造更强业绩!

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微信启动页面6年首变化 换中国国产卫星拍的图像

  【环球网科技报道 记者 张阳】9月25日至9月28日期间,如果有细心的小伙伴会发现在启动微信的时候,博狗bodog平台那个经典的一个小人剪影面对着地球的画面开始发生了一些变化,博狗bodog平台似乎云层变得更为清晰细致了。

  据微信官方消息,启动页背景图将更换为由中国自主研发的“风云四号气象卫星”拍摄的高清东半球云图,这也是6年来微信启动页面首次发生变化。

  据了解,微信的启动页面此次呈现的背景照片由“风云四号”拍摄,它搭载了全球首个大气垂直探测仪,并是国际上首次在单星上同时搭载了多通道扫描成像辐射计和干涉式大气垂直探测仪,以一颗卫星实现了两颗卫星的功能,博狗bodog平台是我国气象领域的一项重大成就。为了庆祝“风云四号”取得的巨大突破,微信启动页首次“变脸”。

  事实上,微信启动页中选用的照片素材是NASA在全世界范围公开的第一张完整的地球照片,名为“蓝色弹珠”,这是人类第一次从太空中看到地球的全貌。画面中所显示的是非洲大陆。关于选用这张照片作为素材的原因,微信团队透露称:“非洲大陆是人类文明的起源地,我们将非洲上空的云图作为启动页的背景图,也希望将‘起源’之意赋予启动页面。因为人类的出现,才有了沟通的存在和意义。而此次展示‘风云四号’拍摄画面,博狗开户网址。也是寓意从‘人类起源’到‘华夏文明’的历史发展,旨在向亿万微信用户展示华夏大地的河山风貌。”

  “ 风云四号”作为我国新一代静止轨道气象卫星,是我国气象卫星从跟跑、并跑转向领跑的实现者和见证者。国际上对风云四号卫星给予高度重视和评价。美、俄、拉美国家的媒体认为“风云四号”气象卫星将提高中国气象局的定量观测和应用能力。欧洲气象卫星开发组织原主席、德国气象局原局长、世界气象组织空间计划卫星事务资深咨询专家蒂尔曼·莫尔表示:“国际气象界都在迫切盼望使用这种新型数据……如果最终这类探测数据的价值得到确认,干涉式大气垂直探测仪将成为气象卫星的重大突破,而中国气象部门将在这一领域走在前列。”

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  虽然投资界男神朱啸虎的小算盘打得很精明,但短期内,ofo和摩拜合并,也没多大可能,朱啸虎美梦难[详细]

  多数人对“限酬令”没那么看好的原因。毕竟“上有政策,下有对策。”[详细]

  2016年国庆前夕,同一个朱啸虎同志喊出了“90天解决共享单车战斗”的著名口号。反转,并不是薛之[详细]