• 智能手机厂商瞄准了智能家居行业

    伴随技术进步,中国智能家居行业乘势而起,实现快速发展,但该行业的单品“孤岛”问题始终未能得到解决。记者15日在辽宁省城市更新暨第九届中国(沈阳)国际现代建筑产业博览会(以下简称“城博会”)采访时发现,全屋智能领域的突破与更新有望破解这一行业的痛点。

  • 越来越多的企业开始争夺智能家居这块蛋糕

    随着社会的发展和科技的进步,智能家居在大家的日常生活中变得越来越普遍,万物互联的时代,智能家居让生活变得更加便捷、让生活变得更加惬意、让生活变得更有品质。

  • 智能家居到底能给我们带来怎么样的体验?

    随着时代的快速发展,智能家居已经从一个遥不可及的概念,逐渐演化为了现在普通人触手可及的事物。智能家居在发展的过程中,其定义也先后发生了多次改变,从最开始的远程遥控概念到现在的全屋互联,智能家居已经变得越发成熟并接近人们想象中的模样。

  • 智能家居正在不断地改变我们的生活

    智能家居经过多年的市场布局和产品迭代,逐步进入了“深水区”,市场竞争激烈程度愈发增强。受大环境影响和行业市场变化,如何在日益激烈的竞争环境中获得市场份额,满足客户多元化的需求,是当前智能家居企业亟需面对的难题。本文将从智能家居企业布局市场的角度出发,着重解读企业打造线下体验店背后的痛点,以及未来的发展趋势。

  • 算力多元化时代 存储创新也需跟上步伐

    在IPF2021浪潮数据中心合作伙伴大会上,浪潮集团执行总裁、首席科学家王恩东院士指出:2020年以GPU为代表的AI加速芯片所交付的计算力总和已经超过了通用CPU,智算成为智慧时代的核心动力。面对指数级增长的计算需求,计算技术、产品与产业也面临着新的挑战,一是多元化的挑战,也就是计算场景的复杂、计算架构的多元;二是巨量化的挑战,也就是由巨量模型、巨量数据、巨量算力及巨量应用引发的对现有计算机体系结构的挑战。

  • 智能家居逐渐融入到地产行业中来

    前段时间,华为全屋智能及智慧屏旗舰新品发布会如期举行,得到广泛关注。对于“全屋互联”“全屋AI”“生态整合”三大影响行业发展和用户体验的挑战,华为创新性提出全屋智能理念,并发布系统级产品。基于家庭的“云管端边芯”的技术融合,华为全屋智能以“一机两网”攻克三大难题,实现稳定、高效、丰富的全屋智能用户体验,向智能家居和地产行业进行赋能,驱动行业进行新一轮的升级革新。

  • 真的假的,北京地铁将要应用人脸识别技术了?

    前段时间从新闻中得知,北京地铁将要应用人脸识别技术,来对乘客实施分类安检,理由是提高乘客的通行效率。

  • 人脸识别技术离我们越来越近了

    今年3·15晚会上,央视曝出多家知名商店安装人脸识别摄像头,海量的人脸信息被搜集,存在明显安全隐患。杭州的售楼处之前也被曝出过安装带人脸识别的摄像头,主要集中在富阳、临安等板块。近期,一些房企也展开了自查。

  • 人脸识别背后的一些问题不得不引起人们的关注

    前段时间,东城法院召开线上新闻发布会,发布针对个人信息保护相关案件的调研成果。东城法院表示,预计因人脸识别和涉个人健康信息引发的纠纷将增加。

  • 浅析大力推广人脸识别所带来的一些问题

    人脸识别技术作为近些年炙手可热的新技术之一,得到了广泛应用。在便利了大众生活的同时,也存在一些隐患。今年3·15晚会,就曝光了一些品牌门店使用摄像头非法采集顾客人脸信息的情况。近日又有新闻曝光了类似事件,人脸识别频现“雷区”,引起人们关注。

  • 那些盲目认同人脸识别的人有了解到其背后的一些隐患吗?

    人脸识别的滥用遭到了315晚会的曝光。315晚会中,关于“谁在‘偷’我的脸?”的一组新闻里,多个商家被曝光了一系列未经顾客授权的行为,包括利用监控设备采集人脸信息、识别顾客身份、储存信息等。在人脸识别滥用的背后,则是一整条完成的产业链,从人脸识别技术、摄像头、系统到提供专业的人脸互动营销解决方案。可以说,在非法人脸信息采集链条上,人的信息逐渐被“透明化”。

  • 人脸识别背后存在的安全隐患不容忽视

    前日从新闻中得知,北京地铁将要应用人脸识别技术,来对乘客实施分类安检,理由是提高乘客的通行效率。

  • 人脸识别大力推广背后存在的一些问题值得反思

    前几日,珠海粤海国际花园小区安装了人脸识别门禁,引起了小区业主的热议:“会不会暴露我的隐私?”记者走访了解到,人脸识别系统在珠海市内已有应用,但涉及领域较广——政府机构、商场、小区、电影院甚至各类售卖机都涉及。在人脸识别系统应用愈发广泛的今天,它真的安全吗?

  • 人脸识别的推广是一把双刃剑,有利也有弊

    人脸识别借由计算机来实现可以追溯到20世纪60年代。1964年,Woodrow Bledsoe首次尝试以计算形式进行人脸识别任务。最初,Bledsoe用计算出的人脸特征之间的距离矢量来对每个人进行编码。尽管成功实现人脸配对,但也面临计算成本大、效率低的技术局限,因为Bledsoe每小时只能处理大约40张图片。

  • 人脸识别黑产曝光让人冒一声冷汗

    最近,人脸识别黑产成为人们关注的话题之一。人脸识别信息被放到网上非法售卖,包括身份证正反面照片、手持身份证照片、甚至点头摇头张嘴等视频被廉价出售,并被利用到手机APP或平台的身份验证中去。据调查,这些人脸识别黑色产业链条中,一套真人认证视频只需要一百元。

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