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2013英特尔研究日的四项展示重点

发布时间:2020-06-29 17:14:56 阅读: 来源:硫酸钡厂家

第一部分:多彩生活

让数据更有价值 帮助你购物的商店

多少次当你在商店里寻觅一件商品,太多的尺寸、选项和产品功能搞得你心慌意乱?英特尔研究院开发的“货架边缘技术(Shelf Edge Technology, SET)”可在你走入商店时,利用传感器探知你的到来,帮助你找到想要的东西,避开你不没兴趣的东西。如果你晚餐想做三文鱼,“货架边缘技术”就能根据你的喜好,推荐搭配三文鱼的最佳红酒。这一技术还可以提醒你避开某些含有你可能会过敏成分的食品。

充分表达抵得上千言万语的照片

通过比图片更为丰富的身临其境的体验,未来的显示器能让你以全新的方式互动并表现自己。如果图片包含关于某个时刻的元数据,就可以讲述内容更丰富的故事。一张照片可以播放拍摄时周围的声音,能够放大局部细节或者平移到不同视觉角度。运用某一时刻产生的数据,我们可以分享一种身临其境的真实体验,足以抵得上千言万语。

更大的自由轻装出行

你可曾希望你的手机触控屏能够根据你正在使用或共享的应用程序而自由伸缩,以便更易于浏览?你可曾希望不用带着笔记本电脑去度假,但最终还是带着以备不时之需?试想一下:假如你可以将任何物体表面当作显示器,并与任意设备互动,你将不必再操心要带哪些应用程序、设备和显示屏……你将可以使用这一切。

让技术理解人科学研究为司机保驾护航

英特尔研究院正在探索各种途径来减少司机驾驶分心所造成的伤害。不断演进的技术和方法允许在驾驶员可能造成事故之前,评估有潜在风险的状态,并向司机发出警告。该项技术可跟踪司机的视线方向,测量与安全驾驶能力相关的司机大脑活动特征以及含氧量。英特尔研究院与高校合作伙伴一起继续推进交通领域用户体验方面的工作,开展了神经科学和认知工程方面的研究。

第二部分:智能无所不在

联网汽车的安全性汽车彼此看清对方

只要多一点警告,许多交通事故完全可以避免。或许避免撞车和其它交通事故的第一步,就是让汽车和摩托车能够通信并协同工作。为此,车辆之间快速、可靠的通信至关重要——即使是在拥挤的城市街道。通过英特尔互联环境计算协同研究院,英特尔研究院正在探索用尾灯的可见光线来支持车辆间短距离的高速数据传输。该技术利用LED尾灯的直接调制,在可见光谱中编码数据,同时保持恒定的周边照明状态。在几乎没有额外成本的情况下,该技术赋予车辆相互对话的能力,从而可以来挽救生命。

智能家居有家的地方就有应用程序

我们家中有越来越多的互连设备——PC、手机、电视、娱乐系统、照相机、电灯等等。未来,它们可以根据我们家庭成员的偏好和常规活动进行编程,例如知道孩子放学后何时踏入家门,或者什么时候需要遛狗,从而以我们希望的方式工作。英特尔研究院正在开发一种包含可重复使用模块的图形用户界面,让用户将设备与传感器还有家中其它事情协同起来。可编程家居的全新模式将帮助任何人使用好设备,协调好家庭行为模式与传感器分析之间的关联性,从而让更智能的家居以人们想要的方式运转。

提升协作能力为我们理清头绪

要想真正富有成效地协作,我们必须不间断地保持与主要工作设备的互联,并实时更新信息。英特尔研究院开发了让用户设置完毕即可一劳永逸的智能环境和传感器。eBadge就是这样一种安全的可穿戴设备,它携带有个人信息,可识别佩戴人并进行身份验证,还能自动获得能源来维持运转。eBadge也能与智能手机放在一起使用,显示日历、提醒或短信等有用信息。

由英特尔视觉计算协同研究院(英特尔研究院与美、德两国高校的协作创新机构)开发的显示屏互联网(Internet of Displays),播放视频内容将不再需要物理连接线。英特尔研究院的研究成果旨在让所有互连设备能显示相同的内容,无论是用于家庭娱乐、零售环境还是全球性协作项目,可以将任意数量的设备连接至任意数量的显示屏,并将它们放在任何地方,无需长长的连接线。

可持续发展的互联城市通过数据实现更美好城市生活

超过50%的世界人口都生活在城市[1],据联合国预测,到2050年这一数字将升至70%[2]。因应这一增长趋势,针对性地开发基础设施变得至关重要,这是未来城市宜居性和持续繁荣的基础。英特尔研究院展示了智能基础设施如何捕获、管理、融合并分析城市相关数据,以帮助它变得更加宜居。

位于伦敦的英特尔协同研究院正在开发固定和移动传感器,以便利用实时用户数据和城市基础设施数据,寻找切实的方案来解决缺水、上下班通勤时间过长、能源浪费等各种“城市病”。这个传感器网络可用来监测交通状况,并预测极端天气条件对供水的影响,从而通过遍布全市的显示屏和移动应用程序向市民提供基本实时的信息。

三、数据社会

发现关系连接数据,要准更要快

大数据在下一阶段的应用,是要探索广泛而多元数据集之间的关系。英特尔研究院与大学合作开发了一些工具,揭示了人、事物或事件之间令人吃惊的联系,从而为工作和生活带来指导行动的情报。

在该展示中,英特尔(Graph Builder)、卡耐基梅隆大学的英特尔云计算科学技术中心(GraphLab)和英特尔战略研究联盟共同开发了一款软件,能够发现任意两条维基百科条目之间的有趣联系,即使当有人正在编辑这两个条目的时候。这个预测分析工具可以快速发现“几度分割”内两个元素之间的相关性。另一项技术是与英特尔大数据科学与技术中心的合作成果——用“近似”分析技术在世界各地数亿最新微博内容中可以迅速查询全文,并找到最相关的内容。这种“近似分析”可以达到90%的匹配率,比以传统分析技术完成同样任务要快10倍。

充满活力的数据社区数据的“民治民享”

英特尔研究院展望了一种全新的“数据经济”,其中个人和公共数据互相交流,为用户服务。在应用商店之外,用户可以下载充满活力的数据代理器,它们为用户活跃地交换和分析数据,把用户连接至最需要的人和资源。厌倦了给同事送礼品卡?充满活力的数据代理通过把环境感知算法应用于共享的个人数据,可以帮助用户在一组同事中分享可用数据,然后协同挑选出最合适的礼物。担心晨跑中过敏症发作?共享充满活力的数据使用部署在邻近区域的空气质量传感器,可以实时地帮助用户避开有大量花粉的区域。

大数据可视化更快速地看到真正的全局情况

查看医学扫描图、救灾地图或科学仿真等超精细图片,可以帮助专家找到隐蔽的信息以更好解决现实问题。但是这些图片的渲染时间往往十分漫长,尤其是在移动设备上。英特尔研究院展示了来自英特尔视觉计算研究院的技术,使用混合客户端/云计算在智能手机、多屏显示墙等设备上渲染大型图片。该渲染系统的混合解决方案,以较低的成本允许不同的用户协同评估关键可视化数据,例如NASA星球图像、3D容积CT扫描图像,甚至是一张4 YB(相当于4兆兆字节数据)的分形图像(fractal image)。

隐私保护与大数据不需要验证

从记录集中删除敏感信息,也就是“匿名化”或“去身份化”,这项功能将越来越重要。“匿名化”让用户获得云计算和大数据的好处,而不用担心泄露个人信息。在企业环境中,数据隐私保护也是一个同样重要而且独特的管理问题。英特尔研究院展示了如何“匿名化”并高效分析企业数据,同时提供更好的终端用户体验。

四、技术基石

保护传感器数据安全的数据由此开始

摄像头、麦克风和定位解决方案等传感器的使用,提升了人们与电子设备和身边世界的互动能力。但若未经保护,传感器数据也可能会被恶意使用,危及身份、密码和财务信息。英特尔研究院展示了一个研究原型,它整合了英特尔硬件和软件来保护传感器数据,可抵御各种基于软件的攻击,例如API捆绑 、基于内核的刷机工具包和恶意的虚拟机管理程序。

高质量的视频流利用视频流快速转发

英特尔研究院正在探索利用MPEG HTTP动态自适应流媒体(DASH)协议提升视频流体验的最佳方式。英特尔团队通过结合服务器辅助反馈和质量驱动的速率适配等新技术,可以传送更高质量的视频流,减少播放停顿或节省码率失真。本演示展示了端到端的DASH流媒体解决方案,其中流媒体服务器和客户端可以共享视频流统计数据。在DASH管理器这个新组件的帮助下,用户可获得高质量、强大且智能的视频流解决方案。

可扩展的高能效I/O更高性能、更低功耗

服务器和数据中心的高性能计算,需要极高的芯片间I/O性能。随着I/O性能的提升,对电力的需求也会提升,从而导致能源效率的降低。英特尔研究院展示了一个高密度的每个端口64路的I/O系统,它极具可扩展性,同时耗电较少。而且,该系统仍能够提供的聚合带宽比现有方法高5倍。从0.6扩展到1.08伏的激进电源升级,实现了0.8-2.6pJ/位的非线性能效扩展,而每路的数据速率从2Gb/s扩展到16Gb/s。该技术通过针对应用程序调整带宽,同时实现互联和电路的优化,还可以进一步实现降低能耗。

直接的压缩执行 亲爱的,我再次减小了内存

可穿戴技术和其他许多嵌入式解决方案的设计,包括系统芯片,它们的处理器可能会占据芯片里相当大的面积。尽管英特尔的X86 ISA架构拥有良好的“原生”密度,其编译的二进制文件大小是商用CPU中最小的之一,未来还将需要体积更小、性能更强的处理器。英特尔研究院展示的压缩技术做了进一步的改进,能够以固定的成本降低可观的代码内存占用空间,非常适合许多嵌入式和移动应用。

个性化分析 真正了解你的个性化设备

英特尔研究院展示了数字助手如何以主动或响应的方式帮助用户。在这两种模式下,后台服务器提供的分析能力不仅可以识别用户本人,而且还可以根据环境状态进行推理,使用机器学习算法来推断用户可能需要或想要的东西。

在响应模式下,通过用户的移动设备针对用户的查询,一个语义生活日志数据库可以提供与情景相关的响应。这一技术基于当前的环境和生活日志知识,通过用户设备向用户主动发出提示,提供用户所关心的信息和提醒。例如,如果用户忘记按时吃药,这项技术就会做出提醒。

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