屏下指紋識別可以進一步提升屏佔比，促進全面屏真正普及。想要完美全面屏，就必須用屏下指紋識別。 由於取消了傳統的指紋識別模組，屏下指紋的技術有助於廠商在設計全面屏時做到更高的屏佔比，不必為指紋模組留出一定的空

螢幕指紋解鎖作為當今智慧手機最炫酷的解鎖方式，不僅深受廣大群眾的喜愛，各大手機廠商對其也是重視有加。單純從產品形態的角度來說，螢幕指紋既不佔用手機正面的空間，也無需在背板開孔。這種讓機身一體化程度更高的手段無疑

來源：MIT News 編譯：Bing 最近，麻省理工學院的電腦科學家們提出了一種系統，基於對圖片的語音描述，可以學習在圖片中辨認目標物體，給定一張圖片和音訊解釋，模型可以實時辨認出音訊描述的

編者按：本文來自微信公眾號“中科院之聲”（ID：zkyzswx），來源為中國科學院自動化研究所，36氪經授權轉載。 近日，中國科學院自動化研究所智慧感知與計算研究中心在生成對抗網路基礎上提出高保

“IT科技網際網路企業”是一個邊界相對模糊的泛概念，當今卻常常被提及，原因在於可能的“業務交叉”。如果對大眾提及這個概念，很多人先想到的會是那些以C端業務為主的、與使用者關聯能夠被明確感知的品牌，比如某些消費電子產品

手上有一個專案,需要檢驗使用本程式的,是否本人!因為在程式使用前,我們都已經做過頭像現場採集,所以源頭呢是不成問題的,那麼人臉檢測,人臉比對,怎麼辦呢?度娘了下,目前流行的幾個人臉檢測,人臉比對核心,大多都是基

原標題：指紋識別 小米8 SE售價1189元 依託均衡而出色的產品力，以及實惠的價格，小米8 SE取得了一個非常不錯的市場成績。雖說驍龍710處理器不是最頂尖的存在，但是完全能夠滿足使用者的日常所需，64G

圖片來源：視覺中國 首先，當然是祝大家中秋節快樂！ 這麼美好的節日，咱們就不聊那些還要動腦想半天的技術話題了。然而那我們還能說點什麼呢？想來想去，決定今天跟大家分享幾個小故事。 其中有些是

眾所周知，人工智慧目前的快速發展得益於深度學習的興起，但在具體應用上，深度學習主要在模式識別（感知智慧）中獲得成功，同時從智慧機理研究上，腦科學也逐漸跟人工智慧深度融合。人工智慧領域，正在由感知智慧

從第一款屏下指紋識別手機到現在，不過半年多而已，但現在基本上只要是旗艦都會考慮採用屏下指紋識別的技術方案，但目前為止，國內的廠商，OPPO、VIVO、華為、小米、魅族等廠商基本上都採用過屏下指紋的技術。

就在蘋果釋出秋季新品釋出會結束後，華為高階副總裁餘承東發了一條 微博 ： 餘承東所說的十月十六日見，其實就是早前華為宣佈將在倫敦舉行的新品釋出會，而所要釋出的新品，如無意外應該就是新一代旗艦機

9月23日訊息，繼努比亞雙屏手機通過工信部入網許可之後，有網友曝光了這款新機的真機諜照。 如圖所示，努比亞雙屏手機前後均為無劉海設計，其中背部螢幕尺寸相比主屏要小不少，左上角是雙攝像頭，指紋識別模組移至背部

對於每一個MFCC特徵都輸出一個概率分佈，然後結合CTC演算法即可實現語音識別 相比之下，語音分類要簡單很多，因為對於整個MFCC特徵序列只需要輸出一個分類結果即可 語音分類和語音識別的區別，可以類比一

介紹自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR）的原理，並用WaveNet實現。 原理 ASR的輸入是語音片段，輸出是對應的文字內容 使用深度神經網路（Deep

大家對於高屏佔比的追求從來都沒有停歇過，於是手機正面已經越來越難給指紋識別預留出對應的空間了，廠商們為此也是嘗試了多種方法去解決。其中之一是使用後置指紋，其技術已經很成熟，但因為放置位置的原因在部分情況下使用還是稍有