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商品規格

品牌 SAMPO聲寶

型號 AU-QC72D/AM-QC72D

產地 台灣

外型尺寸(寬*高*深)

室內機外尺寸(mm) 1259*362*282

室外機外尺寸(mm) 946*810*410

能源效率等級 1

保固 壓縮機10年保固/全機3年

冷媒配管 液管2 分 氣管5分

冷房(氣)能力 7.2kw

電源 220V

消耗電力(W) 1880

運轉電流(A) 8.8

室外機重量(kg) 62

室內機重量(kg) 19



































品牌名稱
分離式
  • 變頻
  • 冷專
  • 能效第一級




















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iPhone X發佈,第一部人工智能意義上的手機

雷鋒網AI科技評論:昨晚凌晨一點,號稱是科技界春晚的蘋果發佈會如期而至,此次共發佈瞭3款iPhone手機,命名也與之前曝光的信息相符,分別為iPhone X、iPhone 8和iPhone 8 Plus。

其中iPhone X作為蘋果十周年的創新性產品出現。不可否認的是,iPhone X發佈之前的爆料信息都非常準確,像傳聞的全面屏、取消Home鍵、3D面部識別掃窗型冷氣機價格描也都在昨晚被一一證實。

盡管沒有特別讓人意外的驚喜,iPhone X 的全面OLED屏、面部識別Face ID技術仍是整個發佈會的亮點。蘋果iPhone X 可以說是追趕當下AI潮流的一款產品。

根據蘋果發佈會上介紹,蘋果的面部識別技術(以下簡稱: Face ID)有9大特征。

人臉驗證

原深感鏡頭

註冊簡單

專門的神經網絡

安全自然

用戶隱私

註意力感知

自適應性

和Apple Pay以及其他應用協同工作

iPhone X 頂部被大傢吐槽的“劉海"部分就集成瞭實現Face ID功能的這些器件,包括紅外鏡頭、泛光感應元件、點陣投影器和普通攝像頭。

很明顯,僅僅擁有這些器件是不夠的,還需要強大的處理器芯片。

手機前端器件在高達3萬個采樣點的基準上建立用戶臉部3D數據後,之後的每次解鎖都會將用戶與之前采集的數據對比,傳輸到全新的A11芯片中的神經網絡模塊神經引擎(Neural Engine )進行處理。需要註意的是蘋果雲端並不會收集這些數據,安全性也因此大大提高。

值得一提的是在蘋果發佈會前一天,小米也推出瞭支持面部解鎖的小米note3。同為“刷臉”,但背後的技術解決方案實則不同。小米note3上的“刷臉”技術提供商曠視科技告訴雷鋒網:

蘋果在過去的五年多時間,收購瞭五六傢人臉識別公司,在臉部識別這一塊有一定的技術積累。此次蘋果iphone X上的采用的是紅外結構光/結構光雙攝,搭載3D結構光深度鏡頭,其原理是基於主動發射特定紅外結構光照射被檢測物體,從而獲取人像的3D圖像數據。

雷鋒網瞭解到,結構光解鎖方案安全性較高,相應的成本也較高。短時間內可能隻會限制使用在像iPhone X這樣的高溢價手機型號上。現在市面上出現的搭載人臉識別技術的手機多是應用2D人像解鎖,因此也易被一些高仿真度的照片攻擊。而結構光能抵禦所有的平面攻擊。

庫克在發佈會上也專門用數字強調瞭Face ID的安全性:洗衣機滾筒

如果說原來的Touch ID有五萬分之一的可能被破解,那麼Face ID被別人打開的概率可能隻有百萬分之一。話句話說,安全性上升瞭20倍。

早在幾個月之前,網上就曾傳聞蘋果在做AI專用芯片,用於處理AI相關任務,比如面部識別、圖像處理和語音識別。如今看來指的就是這款應用在iphone X上的定制芯片A11 Bionic。發佈會上蘋果全球營銷高級副總裁 Phil Schiller 重點介紹瞭“目前最強大的智能手機芯片”——A11 Bionic。該 CPU 配備六核心,2個性能核心(Mistral)和四個效能(Monson)核心,分別比 A10 快 2小冰箱雙門5% 和 70%。同時由蘋果自研的 GPU 處理速度也比 A10 快 30%。A11人工智能芯片,專業的Metal2圖形處理軟件,結合深度整合的硬件,讓Face ID這樣的3D交互方式成為瞭現實。

A11 Bionic 除瞭對Face ID功能的支持外,它還有助於iPhone的AR功能實現,豎排攝像頭專門為 AR 而校準,刷新率可達到 60 fps,全新陀螺儀和加速計,以及準確的動作追蹤,這些都離不開A11提供的強大算力。

最早之前,麻省理工科技評論記者采訪庫克時,提出瞭蘋果在AI技術領域是否落後其競爭對手的質疑。

庫克表示:

之所以媒體不經常對蘋果的AI表示肯定和贊揚,是因為蘋果隻喜歡談論那些即將上線的產品功能,而不像其他一些公司喜歡給用戶“畫餅”。蘋果不會穿越去做2019、2020、2021才做的事情,並不是蘋果不知道將要做什麼,而是因為不想去談論它。

同時庫克舉瞭具體已經應用到AI的例子,比如照片應用的圖像識別,相冊歸類;Apple music的聽歌推薦,通過對用戶聽歌記錄的學習來調整作出相應的推薦。iPhone的電池續航,手機的電池管理系統使用瞭機器學習,瞭解用戶的使用習慣並作出相應的調整,使續航更持久。

媒體想借此打探出蘋果的AI研究進度,顯然沒成功。

而在今年的7月份,經歷瞭長達幾個月外界對蘋果AI技術落後的質疑後,蘋果主動對外展示瞭AI成果,首先是在7月20日上線瞭蘋果機器學習官方博客(Apple Machine Learning Journal),並發表瞭第一篇博文;其次提交的論文被CVPR 2017收錄,獲最佳論文。在8月份,蘋果又接著在博客上發表瞭三篇來自Siri團隊的技術文章。

從蘋果公開發表的論文研究不難看出,蘋果AI仍然聚焦語音識別和圖像識別領域。這也是目前最成熟的兩個AI應用領域。此前蘋果論文獲CVPR 2017最佳論文講的就是如何提高網絡生成圖片的真實性,用以假亂真的圖片對模型訓練,從而提高圖像識別的準確度。Face ID中是否也應用瞭CVPR最佳論文中提到的訓練方法及算法呢?以及還有哪些蘋果尚未對外透漏的技術?

從這次發佈的新款iPhone中來看,Siri的聲音的確和真人相差不大,相比前幾代有很明顯的提升,不知是否也用到瞭蘋果機器學習博客中提到的Siri相關技術?

雷鋒網總結:從iPhone X的命名和讀法上(讀 iPhone 10)可以看出蘋果的野心,要重建手機未來發展趨勢(字母“X" 有未來之意),iPhone X的設計至少可以兩年內不過時。蘋果率先使用全面屏+3D臉部識別解鎖組合方式,未來一定是其他手機廠商追逐的方向,就像當初iPhone 5s引領瞭指紋解鎖潮流一樣,iPhone X是否能引領下一個十年呢?

關於蘋果AI方向的研究及動向,敬請關註雷鋒網相關報道。

本文來自騰訊新聞客戶端自媒體,不代表騰訊新聞的觀點和立場

此新聞來源於騰訊新聞app要聞頻道
https://view.inews.qq.com/a/20170914A04E3M00




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