穿戴小子 的blog

蓝牙协议曝 8 个严重安全漏洞,可能影响 53 亿有蓝牙功能的设备

如果你在使用具有蓝牙功能的设备,不管是智能手机、笔记本电脑,还是智能电视、智能汽车或者其他 IoT 设备,都要小心了。最近研究人员发现蓝牙协议中有 8 个 0-day 漏洞,其中有 3 个被列为严重级别。这些漏洞可能会影响 53 亿智能设备,Android、iOS、Windows、Linux 系统的设备以及 IoT 设备等只要使用了蓝牙技术,就有可能中招。

Armis 公司的研究员将利用这 8 个漏洞的攻击命名为 BlueBorne。黑客可以利用这些漏洞发起远程攻击,不需要任何用户交互就能接管设备、传播恶意程序甚至进行中间人攻击,接入设备的网络并获取设备的关键数据。

只要你的设备打开了蓝牙,并且在黑客设备的蓝牙连接范围内,黑客就能实施攻击,甚至不需要成功连接。

具有蠕虫传播特性,可造成严重影响

关于智能锁,你需要了解这四件大事

不要单纯地追赶智能门锁潮流,而是细心了解、寻找真正适合自己的智能锁产品。

一、智能锁到底如何定义?

度娘给出的定义是:智能锁是指区别于传统机械锁,在用户识别、安全性、管理性方面更加智能化的锁具,门禁系统中锁门的执行部件。

那是不是现在最常见的指纹锁、密码锁就是智能锁呢。并不全是,智能锁可以包括有指纹、开锁、虹膜等开锁方式,但绝不能仅有这些开锁功能,仅仅是替代了钥匙的功能还称不上智能。因为未来的智能家居必定是能够互联操作的,单就一把智能锁体如何实现互联、远程控制管理?还需要联动一个移动终端。

其实我们理想中的真正的智能,应该是连移动终端都不需要,家中的特定物件能够主动感应、智能分析主人们下一步的需求行动是什么,然后提前做好服务准备。

可目前我们距离这个程度还太远,但至少可以做到让现在的生活更便捷、安全一些。这就引出了第二个问题。

二、为什么要换掉普通防盗锁

从安全性方面,普通的防盗锁芯实在难以抵挡技术“日益精湛”的小偷们,央视已经多次曝光市面上大多数防盗锁几十秒就可打开,并且不留任何痕迹。智能锁在一定程度上可比防盗锁难破多了。

人工智能在医疗行业的9个落脚点,让你更懂AI

很多思想领袖认为我们正在经历第四次工业革命。这次工业革命融合了物理世界、数字世界和生物世界,将影响所有学科、经济体和产业,甚至挑战“人类”的定义。

医疗行业是这场革命的主要领域,而导致医疗行业变革的主要催化剂就是AI(人工智能)。

大数据和人工智能将革新我们的生活

随着数字容量的扩展,越来越多的数据被产生并存储在数字空间中。可用数据量正在以每两年翻一番的惊人速度增长。2013年,可用数据量为4.4千兆字节,但到2020年,每年创建和复制的数据将达到44千兆字节!

通常,我们通过建立系统的规则和流程来了解我们周围的世界。但大数据世界对我们而言过于巨大了,我们需要人工智能来帮我们了解它。

我们目前还没有实现真正的人工智能,但它已经蓄势待发,准备潜入我们的生活。在我们的车里,在谷歌搜索中,在亚马逊推荐里,以及许多其他设备上,狭义的AI早就出现了。苹果的Siri,微软的Cortana,Google的OKGoogle以及亚马逊的Echo,都是极好的AI,它们使用自然语言处理技术,从对话中提取出问题,然后执行一些事情,比如寻找餐厅,获得行车路线,找一个开放的会议室,或者进行简单的网页搜索。

轻智能时代,智能家居比你想象中要简单得多!

智能家居的热度一直在线!但为什么很多时候大众总觉得“智能”只是一个概念或者噱头?其实,随着智能技术的不断成熟,智能家居已经克服了走入家庭的诸多障碍。当下的智能家居早已不再是高高在上的样子,反而两三千元就能轻松搞定全屋智能,拆墙布线这道“工序”也可以被几个小小的设备替代。轻智能时代,智能家居其实比你想象中要简单得多!

轻智能时代,智能家居比你想象中要简单得多!

无需布线

在很多人的印象中,要实现智能家居必须从装修阶段就开始设计、布线。否则,普通的全屋灯光无法用智能控制,一开始选购的非智能的电器也不能变的“智能”起来。但实际上,对于已经入住的家庭,几乎很少人愿意为了“华而不实”的智能而大动干戈。这种情况已经成为过去,当下的智能家居首先解决了布线问题,不仅不再需要拆墙布线,而且只需增加一些小设备,即使是不带智能标签的产品,也能让家居变得智能起来。

微软获AR基础光导显示专利,可保护双眼

我们的生活中有存在着大量的显示屏,对我们的眼镜来说有很大的危害。而微软想要用基于AR的光导显示屏来解决这个问题。

微软获AR基础光导显示专利,可保护双眼

如果我们仔细分析一下的话,就会发现,我们大部分的时间都花在了对着显示屏上。比如,我们会用智能手机打电话会议、玩游戏和浏览网络内容;工作中会一直使用电脑,也会用于娱乐。回到家时,我们还会在电视上看剧或者看电影。

但是这种频繁的和屏幕的交互对眼睛来说危害很大。每年戴眼镜的孩子的数量一直在上升,这不仅危害了人们健康,也会导致对数码设备的使用率下降。

微软的和这个光导系统包含一个手持形式的外壳。导光板由外壳支撑,设备内还放置了小型引擎,耦合到光导。

微软获AR基础光导显示专利,可保护双眼

智能时代,未来的家居生活可能会有哪些变化

我们,成长在21世纪,踏着科技的浪花而来,不知你可曾感受过科技的力量。大约五六年前,人们使用的手机,还只是电阻屏,互联网行业虽然当时已经存在,但势头明显不及现在。而当时的家电产品,大家也都只是为了最基本的需求而买,当时的家电下乡活动,可谓是为农村带来了新鲜的科技产品。

时光流转,转眼就是五年。说其长,其比不上十年光阴,说其短,但你从周围的科技产品的变化就能感觉到,这已经是翻天覆地的变化了。

智能时代,未来的家居生活可能会有哪些变化

手机,越来越智能,功能也越来越多,拍照已经用上了双摄;互联网,越来越智能,无论是人工智能还是无人便利店,都在向着科幻的未来前进;家电产品,越来越高端,电视纤薄如纸,4K屏尽显科技。冰箱越来越酷炫,新鲜食物保鲜更持久。空调,由方变圆,由厚重变轻巧,不仅时尚,还能手机控制更方便。

这个时代,显然已经变化成我们未知的模样,而这变化,却也仅仅过了五年。随着时代的不断变化,人工智能的不断更迭,科学技术不断的更新,我们的未来,我们的家庭生活,又有哪些变化呢?

物联网时代,智能硬件将如何影响我们的生活

近年来,物联网(IoT, Internet of Things)越来越被大众熟知及应用。业内普遍认为物联网是继计算机、互联网和移动通信后引领信息产业革命的新一次浪潮,可以说未来是物联网的时代。物联网倡导的物物互联,其带来的市场前景远远大于现阶段的人与人或人与物的通信业务,比起计算机、互联网和移动通信等,物联网对人类生活的改变具有更深远意义。

目前,物联网技术在硬件领域的应用已经越来越精细、越来越多元化。从高大上的无人机到生活必备的电视、冰箱,从大型工业机器人到微型、植入式的医疗设备,物联网时代下的智能硬件已经从穿戴式设备衍生至更多的行业领域。 据信息科技研究咨询公司Gartner(高德纳)预测,到2020年,连上物联网的物品数量将达到210亿件,几乎是地球上每个人都有3项物品连上物联网。Gartner公司同时也给出一个数据,到2020年物联网市场规模将达到1.9万亿美元。

一、智能穿戴产品

VR和AR可以怎样干掉智能手机

你可能已经看过很多有关VR和AR会干掉智能手机的讨论了,但是他们从来没有解释过如何VR和AR是怎么做到的。

智能手机是虚拟现实(VR)和增强现实(AR)的最大敌人。

它把所有东西都放在我们指尖的尖端。我们看新闻,我们和朋友聊天,我们拍照,我们发电子邮件,我们使用GPS,我们买东西,我们玩游戏。我们通过我们的智能手机做了几乎所有的事情,让你觉得方便又舒服。

而且,我们中的一些人 - 可能是我们中的大多数人 - 看不起VR和AR。

我们可能会听到他们说...

为什么我们甚至需要穿VR或AR耳机,如果我们可以通过智能手机做所有事情?

VR和AR如何做到比智能手机更便捷?

为什么它们这么重要?因为我现在还没有发现使用它的强烈冲动。

我们相信,VR和AR将是下一个重要的事情,但是我今天看到的是,我们在VR和AR中创造了乐趣(这真的是不错的)。不过,我们忘记列出人们对智能手机的爱恨情仇了。通过了解人们对智能手机的喜欢和不喜欢的地方,就可以干掉智能手机。

1.在虚拟大屏幕中观看YouTube

VR沉浸体验的要求

大家好!今天我来这里主要介绍的是使用UE4做VR内容的一些优化技巧。VR需要给大家一个沉浸式的体验,这要求两点:一点是你的画面要尽可能的精美,另外一点是你的呈现要尽可能的流畅。

这两点其实是相互矛盾的,因为你画面做的越细致、越精美,其实你的内容就越重,你的渲染压力也就越大。你要做到75帧双眼同时渲染难度就非常高。

我们看用UE4引擎帮你做了多少事情,第一个已经早就完成了。引擎的输入更新并不是只有一次,传统引擎输入可能是游戏线程一开始有个输入,把所有这帧的输入都获取。获取完之后游戏线程再计算游戏逻辑然后送给渲染线程绘制。这种情况下,假设我们游戏跑在60帧,最后更新的HMD或者其它输入设备的最后数据,其实都是要有16毫秒左右的延迟。

最简单可以做的第一步是引擎在把数据送给渲染线程之前,我们会把整个渲染的View Matrix重新更新一遍,游戏逻辑是按照这一帧刚开始收集到的数据来计算。视点其实是通过游戏线程的逻辑线程几乎已经结束后送给渲染线程来计算的。

机器学习进入「时尚圈」,利用社交媒体揭秘服饰变化规律

上传到社交媒体上的数百万张照片是我们研究人类自身的丰富资源,但是它们还未被充分利用。机器学习为充分利用这些资源提供了条件。

“试想一下,如果未来的人类学家能够轻易地访问来自各个时代、不同地域的照片,并且拥有分析这些照片的强大工具,那时我们可以解决什么新问题?”这一疑问启发了纽约康奈尔大学的Kevin Matzen、 Kavita Bala 和Noah Snavely。

机器学习进入「时尚圈」,利用社交媒体揭秘服饰变化规律

他们的想法是:每天都有数百万张的照片上传到社交媒体上,这 为 了解世界各地的文化、社会、经济因素打开了一扇大门。强大的机器智能 可能会 挖掘出这些数据(照片)背后的价值,以便于我们深入了解 人类 文明 的 发展。

算法揭示了服装款式随时间如何变化

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