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| 本文作者： 黃韋 | 2016-09-22 08:39 |
蘋果推送iOS 10.1 beta 1 景深相機到來
據外媒（techcrunch.com）報道，蘋果剛剛給開發者推送了iOS 10.1 beta 1的系統更新，其中加入了驚艷的人像景深拍照功能。在9月8日的發布會上，人像景深的拍照功能被蘋果作為新款手機的主打功能來介紹。通過iPhone 7 Plus配備的雙攝像頭，加上iOS相機的人體識別系統，能夠拍出類似專業單反相機背景虛化的迷人效果。
不過蘋果也在發布會上承認，由于手機鏡頭的空間限制，此景深并非真景深，而是由軟件配合雙攝像頭合成的模擬景深。
雖然作為很亮眼的功能，不過此項功能并沒有隨著剛發布的iOS 10正式版一起推送。在發布會上蘋果只是說這項功能會在“隨后的下半年與大家見面”，不過既然已經在此beta 1中亮相，想必正式推送也為時不遠了吧。
Google智能即時通訊工具Allo上線
Google已經正式推出了其新款“智能消息”應用Allo，其結合了標準的IM功能（比如表情、字體、圖片），并且引入了虛擬助理（Google Assistant）。該智能聊天AI將Google服務帶到了日常會話和智能回復中。它有兩種表現形式，首先是“一對一”的方式，你可以借此請求Google服務（類似于Google Now），比如賽事得分、天氣預報、餐廳搜索、查詢旅行是件或航班信息。
Google Assistant另一種形態是會話式，在消息時間線中標記出各項服務和指令。
比如，當用戶輸入“@Google 當地哪兒有玉米煎餅”時，就可以反饋相關信息。當然還有其它形式的信息，比如谷歌搜索、圖像、以及YouTube搜搜結果。
需要指出的是，Google承認該虛擬助理AI仍處于尚未完成的“預覽版本”。為幫助提升它的表現，用戶可以實時在會話中提交反饋。
小米5S重磅功能曝光：和iPhone一樣的壓感屏
不管9月27日的秋季發布會上小米發多少新品，小米5S應該是絕對的主角，除了配置強悍外，相信它還提供不少重磅新功能。現在， MIUI內測粉絲組的一位米粉發布的一個帖子非常有趣，那就是他在使用MIUI 8體驗版的小米5時，發現了一個名為“3D Touch”的隱藏設置選項。
這個壓感功能是可以手動選擇開啟，至于具體的用途嘛，應該會跟iOS上的3D Touch保持一致，比如支持桌面重壓直接啟動應用快捷菜單等功能。
按照之前的消息看，小米5S將搭載驍龍821處理器，并采用高通的超聲波指紋識別技術，即把傳感器隱藏在了玻璃下面，據說這是業內首款”Under glass“指紋識別的手機，同時它會保留小米5上的NFC芯片支持小米Pay（可刷公交卡和銀行卡）。
新聞業VR化即將到來？谷歌50萬美元投資專門項目
據悉，谷歌和Knight將會投資50萬美元，給一項名為Journalism 360（新聞360）的360度視頻項目。這一項目將會提供深度內容：如新聞編輯能從中學習的個案研究和分析；還會有在線的實況研討會、活動和培訓課，幫助從業人員增加新聞圈的知識和理解。
谷歌新聞實驗室的合作經理Erica Anderson表示：“全世界的記者都向我們表示過，這類知識分享領域有著巨大的需求。我們也很興奮可以和Knight、ONA以及其他行業先驅合作，把記者們聚到一起，在沉浸式敘事的新領域分享點子和經驗。”
Knight Foundation的副總Jennifer Preston稱，這一項目會提供很多的機遇和挑戰：
“這一網絡平臺可以支持那些致力于實驗沉浸式敘事的記者，讓他們可以分享自己的心得，我們通過對平臺的支持，也能了解到如何去更好地在新聞領域利用這一新興技術。”
3D打印聲全息圖系統問世 速度更快、成本更低
英國《自然》雜志21日發表的一篇工程學論文，報告了一種全新的制造3D復合聲場的方法——聲全息圖，即用3D打印機制造塑膠底片，其制造的聲場可以通過非接觸方式操控液體和空氣中的物體，比運用現有技術制造的聲場精密100多倍，而且速度更快、成本更低，該成果有助于改善醫療成像并推動超聲的新應用。
理論上來講，聲音，尤其是超聲，可作為非接觸方式用于操控液體和空氣中的物體。但目前的方法一般需要類似揚聲器設備一樣的換能器陣列，負責將電信號轉化為聲音。將它們連接在一起進行控制時要非常小心，才能形成所需的3D聲場，且生成聲場的規模和復雜程度均受到若干限制。
此次，德國馬普學會智能系統所的研究人員皮爾·費希爾及其同事簡單地生成了聲全息圖，他們使用3D打印機制造了塑膠底片，當它置于單個換能器之前，即可改變聲波，從而制造出所需的聲場。
MIT開發出可通過無線信號鑒別情緒的設備
麻省理工計算機科學與人工智能實驗室的研究人員們，已經開發出了一套能夠通過無線信號來鑒別個人情緒的裝置，而不需要給受試者套上一枚“情緒戒指”。該裝置名叫EQ-Radio，通過讓無線信號在接觸一個人的身體后回彈、然后分析呼吸和心跳信息，從而識別出憤怒、壓力、哀傷、以及愉悅等情緒。進一步的分析可以推算出一個人的心率和呼吸周期，并借助機器學習算法來識別情緒。
最令人印象深刻的是，這項技術無需受試者穿戴任何監測設備或身體傳感器。研究人員表示，由于對精度要求非常高，他們的設備達到了與基于最先進心電圖系統相同的水平。
如果EQ-Radio被訓練得能夠識別不同的個體，那它的準確率可達到87%。相比之下，基于心電圖的ECG系統只有88.2%。這套設備擁有廣闊的應用前景，比如影視制作行業可以更好地評估人們觀看影片時的情緒。EQ-Radio還可以拿來打造基于用戶情緒來自動調節燈光、音樂、溫度等智能環境。
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