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| 本文作者： 黄韦 | 2016-09-22 08:39 |
苹果推送iOS 10.1 beta 1 景深相机到来
据外媒（techcrunch.com）报道，苹果刚刚给开发者推送了iOS 10.1 beta 1的系统更新，其中加入了惊艳的人像景深拍照功能。在9月8日的发布会上，人像景深的拍照功能被苹果作为新款手机的主打功能来介绍。通过iPhone 7 Plus配备的双摄像头，加上iOS相机的人体识别系统，能够拍出类似专业单反相机背景虚化的迷人效果。
不过苹果也在发布会上承认，由于手机镜头的空间限制，此景深并非真景深，而是由软件配合双摄像头合成的模拟景深。
虽然作为很亮眼的功能，不过此项功能并没有随着刚发布的iOS 10正式版一起推送。在发布会上苹果只是说这项功能会在“随后的下半年与大家见面”，不过既然已经在此beta 1中亮相，想必正式推送也为时不远了吧。
Google智能即时通讯工具Allo上线
Google已经正式推出了其新款“智能消息”应用Allo，其结合了标准的IM功能（比如表情、字体、图片），并且引入了虚拟助理（Google Assistant）。该智能聊天AI将Google服务带到了日常会话和智能回复中。它有两种表现形式，首先是“一对一”的方式，你可以借此请求Google服务（类似于Google Now），比如赛事得分、天气预报、餐厅搜索、查询旅行是件或航班信息。
Google Assistant另一种形态是会话式，在消息时间线中标记出各项服务和指令。
比如，当用户输入“@Google 当地哪儿有玉米煎饼”时，就可以反馈相关信息。当然还有其它形式的信息，比如谷歌搜索、图像、以及YouTube搜搜结果。
需要指出的是，Google承认该虚拟助理AI仍处于尚未完成的“预览版本”。为帮助提升它的表现，用户可以实时在会话中提交反馈。
小米5S重磅功能曝光：和iPhone一样的压感屏
不管9月27日的秋季发布会上小米发多少新品，小米5S应该是绝对的主角，除了配置强悍外，相信它还提供不少重磅新功能。现在， MIUI内测粉丝组的一位米粉发布的一个帖子非常有趣，那就是他在使用MIUI 8体验版的小米5时，发现了一个名为“3D Touch”的隐藏设置选项。
这个压感功能是可以手动选择开启，至于具体的用途嘛，应该会跟iOS上的3D Touch保持一致，比如支持桌面重压直接启动应用快捷菜单等功能。
按照之前的消息看，小米5S将搭载骁龙821处理器，并采用高通的超声波指纹识别技术，即把传感器隐藏在了玻璃下面，据说这是业内首款”Under glass“指纹识别的手机，同时它会保留小米5上的NFC芯片支持小米Pay（可刷公交卡和银行卡）。
新闻业VR化即将到来？谷歌50万美元投资专门项目
据悉，谷歌和Knight将会投资50万美元，给一项名为Journalism 360（新闻360）的360度视频项目。这一项目将会提供深度内容：如新闻编辑能从中学习的个案研究和分析；还会有在线的实况研讨会、活动和培训课，帮助从业人员增加新闻圈的知识和理解。
谷歌新闻实验室的合作经理Erica Anderson表示：“全世界的记者都向我们表示过，这类知识分享领域有着巨大的需求。我们也很兴奋可以和Knight、ONA以及其他行业先驱合作，把记者们聚到一起，在沉浸式叙事的新领域分享点子和经验。”
Knight Foundation的副总Jennifer Preston称，这一项目会提供很多的机遇和挑战：
“这一网络平台可以支持那些致力于实验沉浸式叙事的记者，让他们可以分享自己的心得，我们通过对平台的支持，也能了解到如何去更好地在新闻领域利用这一新兴技术。”
3D打印声全息图系统问世 速度更快、成本更低
英国《自然》杂志21日发表的一篇工程学论文，报告了一种全新的制造3D复合声场的方法——声全息图，即用3D打印机制造塑胶底片，其制造的声场可以通过非接触方式操控液体和空气中的物体，比运用现有技术制造的声场精密100多倍，而且速度更快、成本更低，该成果有助于改善医疗成像并推动超声的新应用。
理论上来讲，声音，尤其是超声，可作为非接触方式用于操控液体和空气中的物体。但目前的方法一般需要类似扬声器设备一样的换能器阵列，负责将电信号转化为声音。将它们连接在一起进行控制时要非常小心，才能形成所需的3D声场，且生成声场的规模和复杂程度均受到若干限制。
此次，德国马普学会智能系统所的研究人员皮尔·费希尔及其同事简单地生成了声全息图，他们使用3D打印机制造了塑胶底片，当它置于单个换能器之前，即可改变声波，从而制造出所需的声场。
MIT开发出可通过无线信号鉴别情绪的设备
麻省理工计算机科学与人工智能实验室的研究人员们，已经开发出了一套能够通过无线信号来鉴别个人情绪的装置，而不需要给受试者套上一枚“情绪戒指”。该装置名叫EQ-Radio，通过让无线信号在接触一个人的身体后回弹、然后分析呼吸和心跳信息，从而识别出愤怒、压力、哀伤、以及愉悦等情绪。进一步的分析可以推算出一个人的心率和呼吸周期，并借助机器学习算法来识别情绪。
最令人印象深刻的是，这项技术无需受试者穿戴任何监测设备或身体传感器。研究人员表示，由于对精度要求非常高，他们的设备达到了与基于最先进心电图系统相同的水平。
如果EQ-Radio被训练得能够识别不同的个体，那它的准确率可达到87%。相比之下，基于心电图的ECG系统只有88.2%。这套设备拥有广阔的应用前景，比如影视制作行业可以更好地评估人们观看影片时的情绪。EQ-Radio还可以拿来打造基于用户情绪来自动调节灯光、音乐、温度等智能环境。
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