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基于百度云的智能穿戴设备怎么样?
asdtuknb
2013-07-05 04:19:52
业界人士分析,智能穿戴式设备是传统硬件、新交互技术(语音、手势识别、眼球识别、骨传导等技术)与云应用服务的结合体,基础架构、产品能力往往会迁移到云端,利用云服务、多屏云端同步来实现。
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基于百度云的智能穿戴设备怎么样?
业界人士分析,智能穿戴式设备是传统硬件、新交互技术(语音、手势识别、眼球识别、骨传导等技术)与云应用服务的结合体,基础架构、产品能力往往会迁移到云端,利用云服务、多屏云端同步来实现。
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参赛-(开源)百度
智能
运动手环(软硬件设计+源代码+手机APP+通讯协议等)-电路方案
前言:
智能
运动手环是可
穿戴
设备
的一个主要发展方向,国内外均有产品面世。其使用方式为腕部佩戴(可以有其它变种佩戴形式),基本功能为运动记录、睡眠质量检测、时间显示和静音闹钟、与
智能
手机的配合产生的实用功能(如来电提醒、手机防丢、一键拍照和解锁等)。 百度
智能
运动手环硬件方案总体介绍: 百度
智能
手环基于Nordic公司nRF51822芯片开发,芯片集成BLE蓝牙4.0协议。使用LIS3DH作为加速度传感器,进行运动和睡眠监测。 手环硬件电路设计部分包括: 蓝牙射频电路; 使用SPI接口的G-sensor; 使用 I2C接口的线性马达驱动电路; 使用I2C接口的LED点阵驱动,与线性马达共用总线; 使用 GPIO的按键输入; 使用 GPIO的LED 灯; 使用 GPIO的普通马达驱动电路; 外部复位电路; 如截图: 百度
智能
手环电路原理图截图: 百度
智能
运动手环设计方案成功案例如下: 1.TCL BOOM Band 这是TCL基于百度
智能
手环方案打造的产品,于2014年1月上市。有运动计步、睡眠监测,来电提醒、蓝牙防丢等功能。 视频展示: 2.OPPO O band OPPO O band,OPPO基于百度
智能
手环方案打造,于2014年6月上市。采用了LED点阵,并且增加了
智能
拍照功能 视频展示:
智能
手环相关设计项目:小米
智能
手环设计分享(原理图+源代码+制作教程等) 附件内容包括:
智能
手环电路原理图和PCB PDF档、元器件清单、硬件设计详细讲解; ROM源码、ROM烧录工具、百度
智能
手环ROM设计详细讲解; 匹配的手机App及云存储和服务等; 百度
智能
手环蓝牙私有通信协议;
2023年QECon全球软件质量效能大会深圳站(公开)PPT汇总.zip
2023 QECon全球软件质量效能大会深圳站,共63份。 LLM时代的软件研发的机遇与进化
穿戴
设备
测试左移之工程实践 从DevOps到平台工程:建设现代化开发者平台 大型企业引入低代码产品浅析 代码变更自动分析在整机ROM测试中的实践 代码打靶铁三角的体系化建设 代码逻辑仓库x覆盖率:快速交付中的研发域共同语言 当AI大语言模型遇到一站式平台 低代码应用的命门 端侧AI算法评测之实践 泛前端领域的统一化低成本测试平台 服务性能分析探索与实践 复杂金融业务全场景自动化框架实践 高性能制品库系统的设计 高质量软件系统测试的最后一公里 互联网金融行业如何通过数字化质量运营实现线上质量保障 华为代码大模型的方案与应用 华为云web页面自主探索测试 基于代码链路分析的精准测试体系 基于精准测试分析的前后端覆盖率平台落地实践 基于模型和AI的高效自动化测试用例创建方法实践 技术战略模型下的研发效能度量及其治理 解析BizDevOps演进之路 进一步左移——架构安全与DevSecOps 快手大数据SRE技术运营体系建设之路 零代码
智能
测试在银行业全链路场景中的探索与实践 ……等等
工业大数据案例.docx
Revised on November 25, 2020 Revised on November 25, 2020 工业大数据案例全文共5页,当前为第1页。工业大数据案例 工业大数据案例全文共5页,当前为第1页。 大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节,可满足工程组织的设计协同要求,评估和改进当前操作工艺流程,从而提供更好的设计工具,缩短产品交付周期。在生产制造环节,可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节,制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节,可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,找到机会产品,进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中,制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战,必须发展制造业大数据。 制造业大数据的特点: 从制造业大数据的特点来看,它符合大数据定义中的4V特点,数据规模大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据多样化(Variety)、数据价值密度低(Value). 工业大数据案例全文共5页,当前为第2页。 从规模来看,工业数据的主体,是由机器
设备
所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例,终端正常状态下每秒会产生一个数据包,这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储,那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电
设备
制造商,其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同,大多数工业
设备
的运转都具有长时间连续的特点。数据通常需要长时间或者永久保留,总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB,1000个TB约等于一个PB级。 工业大数据案例全文共5页,当前为第2页。 从处理速度来看,由于源数据的持续高吞吐量,大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的
智能
化应用中,需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中,针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机,以避免事故的发生或对
设备
本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看,工业数据不仅包括机器
设备
产生的时序、时空、高伟矩阵等数据,同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据,设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据,以及来自外部互联网的半结构化(如JSON XML等)与非结构化数据(如文本等),它们构成了一个典型的多样化数据体系。 工业大数据案例全文共5页,当前为第3页。 从数据价值来看,由于大量的工业
设备
与
智能
产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下,因而在制造大数据分析的典型场景中,以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据,而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况,因此相对传统企业信息化数据而言,工业数据的价值密度相对较低。 工业大数据案例全文共5页,当前为第3页。 Predix是一个云操作系统,负责将各种工业资产
设备
和供应商相互连接并接入云端,实现工业数据管理与工业数据分析,并提供资产性能管理(APM)和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台,并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势,推动HANA与信息化系统的集成。PTC择收购了物联网云平台公司Axeda,在此基础上打造
智能
互联网产品M2M云平台,并在此之上针对制造业提供了相应的
智能
化解决方案。 大数据驱动制造业产品创新 361度做鞋获取大数据 针对LBS(基于位置的服务)的应用推出更新的室内外导航方案,用于可
穿戴
智能
硬件产品。百度LBS应用结合了MTK的算法,可以快速实现更准确的室内定位。 福特大数据造汽车 传统的汽车行业数据来源结构单一、应用不深入,已经无法满足企业的数据需求。而互联网、移动互联技术的快速普及,使车辆在行驶过程中上传各种相关数据从而形成海量数据源。经过大数据统计分析,这些数据源可以为我们提供准确丰富的参考数据和指导意见。例如:它能够正确指导汽车制造商对消费趋势的判断,在产品阶段就制定更符合当下定位群体的外观配置性能,以减少那些不必要的部分,来控制成本。 工业大数据案例全文共5页,当前为第4页。大数据实现
智能
制造 工业大数据案例全文共5页,当前为第4页。 现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、震动和噪声。因为每
工业大数据案例(1).docx
工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第1页。工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第1页。大数据技术在新工业革命中将扮演着重要的角色。制造业大数据应用覆盖工业的研发设计、生产制造、供应链管理、市场营销和售后服务等产品生命周期的各个环节。在研发设计环节,可满足工程组织的设计协同要求,评估和改进当前操作工艺流程,从而提供更好的设计工具,缩短产品交付周期。在生产制造环节,可综合大量的机器、生产线、运营等数据的高级分析实现制造过程优化。在供应链管理环节,制造业大数据主要用于实现供应链资源的高效配置和精确匹配。在市场营销环节,可利用大数据挖掘用户需求和市场趋势,找到机会产品,进行生产指导和后期市场营销分析。同时大数据也是推进传统制造业转型升级的重要工具。因此在新工业革命的世界竞争中,制造业大数据必将是各国信息技术企业竞争的焦点。要迎接新工业革命的挑战,必须发展制造业大数据。 工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第1页。 工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第1页。 制造业大数据的特点: 从制造业大数据的特点来看,它符合大数据定义中的4V特点,数据规模大(Volume)、处理速度快(Velocity)、数据多样化(Variety)、数据价值密度低(Value). 从规模来看,工业数据的主体,是由机器
设备
所产生的数据量远超过其它行业以人为主要产生的数据量。以风力发电机为例,终端正常状态下每秒会产生一个数据包,这个数据包包含500个左右的测点数据。如果全部数据需要处理与存储,那么1000台风机发电机产生的测点数据每秒可高达50万个。而无论是大型的风电场运营企业还是风电
设备
制造商,其需要监控的风机都会达到数千甚至上万的规模。而且与金融、电信等传统服务业可以区分忙时与闲时不同,大多数工业
设备
的运转都具有长时间连续的特工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第2页。工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第2页。点。数据通常需要长时间或者永久保留,总的规模应该是TB或者PB级。1千千个G等于1个TB,1000个TB约等于一个PB级。 工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第2页。 工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第2页。 从处理速度来看,由于源数据的持续高吞吐量,大数据处理平台必须能够高速的对数据进行实时解包、协议解析、格式转换等基本处理。而在越来越多的
智能
化应用中,需要能够进行实时的数据分析并完成相应操作。特别是在控制系统中,针对安全生产的实时故障检测要求从数据收集到完成数据分析能够实现秒级甚至毫秒级的事前预警或事后报警停机,以避免事故的发生或对
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本身造成更大的连锁损害。 从数据多样性来看,工业数据不仅包括机器
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产生的时序、时空、高伟矩阵等数据,同时还有ERP等信息化管理系统产生的关系型数据,设计研发环节的产品图纸、工艺文档、加工代码等非结构化数据,以及来自外部互联网的半结构化(如JSON XML等)与非结构化数据(如文本等),它们构成了一个典型的多样化数据体系。 从数据价值来看,由于大量的工业
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与
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产品绝大部分时间工作于正常的工况条件下,因而在制造大数据分析的典型场景中,以生产运营优化为目的的应用只是需要使用聚合后的数据,而以故障分析为目标的应用针对的数据仅为少量非正常的工况,因此相对传统企业信息化数据而言,工业数据的价值密度相对较低。 Predix是一个云操作系统,负责将各种工业资产
设备
和供应商相互连接并接入云端,实现工业数据管理与工业数据分析,并提供资产性能管理(APM)和运营优化服务。SAP开发了面向物联网应用和实时数据处理的HANA大数据平台,并利用其在传统企业信息化ERP系统上的优势,推动HANA与信息工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第3页。工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第3页。化系统的集成。PTC择收购了物联网云平台公司Axeda,在此基础上打造
智能
互联网产品M2M云平台,并在此之上针对制造业提供了相应的
智能
化解决方案。 工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第3页。 工业大数据案例(1)全文共4页,当前为第3页。 大数据驱动制造业产品创新 361度做鞋获取大数据 针对LBS(基于位置的服务)的应用推出更新的室内外导航方案,用于可
穿戴
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硬件产品。百度LBS应用结合了MTK的算法,可以快速实现更准确的室内定位。 福特大数据造汽车 传统的汽车行业数据来源结构单一、应用不深入,已经无法满足企业的数据需求。而互联网、移动互联技术的快速普及,使车辆在行驶过程中上传各种相关数据从而形成海量数据源。经过大数据统计分析,这些数据源可以为我们提供准确丰富的参考数据和指导意见。例如:它能够正确指导汽车制造商对消费趋势的判断,在产品阶段就制定更符合当下定位群体的外观配置性能,以减少那些不必要的部分,来控制成本。 大数据实现
2022年我国可
穿戴
设备
产业链全景图谱,可
穿戴
设备
产业链上中下游市场剖析
我国
智能
可
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设备
产业链由上游的软硬件供应商(原材料、零部件、软件)、中游市场的
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可
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厂商及下游的销售渠道三部分组成。
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