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智能手机，平板电脑，可穿戴设备和可听觉 - 1年计划
如果我们更换您的设备，则您的设备将被翻新的型和质量的三星设备替换，并且具有可比的功能和功能，但不一定具有相同的颜色，并且不超过我们确定的设备的当前值。在原始制造商包装中包含的标准配件只有在与替换设备不兼容时才能替换。已被替换零件或设备替换的所有零件和设备成为我们的属性。本计划下的保护将在此计划中剩下的时间内扩展到替换设备。替换设备将成为受保护的设备。本计划涵盖的任何维修只能由三星授权服务中心进行。
MEMS 麦克风与 AI 理解的演变
这样，高 SNR 麦克风可以特别增强用于短命令识别的各种生成式 AI 模型：在所谓的唤醒词检测等简单任务中，特定的词会激活设备，如“Alexa”或“Hey Siri”——高 SNR 提供独特的信号，实现快速响应和可靠激活。对于复杂任务，所谓的“大型语言模型 (LLM)”，例如那些为语音助手提供支持的模型，可以使用语言上下文来解释低质量音频。经过大量语言数据训练，它们整合了文本、音频和视觉效果，利用上下文，使语音转文本更加健壮。这些 LLM 擅长识别意图，即使在音频不完美的情况下也是如此。最后，边缘 AI 模型（在本地设备上运行的 AI，“在边缘”）也特别受益于高 SNR，因为它可以清晰地理解命令。
犹他州希尔空军基地电话快速参考指南除非另有说明，否则以下列表的商业区号为 801-XXX-XXXX。DSN 为 586-XXXX、775-XXXX 和 777-XXXX。此目录根据组织和个人提供的列表编制而成，其准确性取决于所提供信息。更新信息可发送至第 75 空军基地联队公共事务部，75abw.pa@us.af.mil。请勿在不安全的电话上讨论机密信息。出于通信安全目的，官方国防部电话始终受到监控。国防部电话仅用于传输官方政府信息，并始终受到通信安全监控。 A-B 空军援助协会 777-4681 航空客运站 777-3088 飞行员领导学校 586-8913 飞行员及家属准备中心 777-4681 美国红十字会 877-272-7337 地区辩护律师 777-2940 艺术与手工艺 777-2649 汽车爱好商店 777-3476 保龄球中心 777-6565 BX 理发店 773-4602 BX 主商店 773-1207 BX 快递服务站（主站） 801-774-3600 BX 快递服务站（西门） 774-9072 BX 商店（主站） 773-4417 C-F 职业顾问（军事） 777-9573 伤亡援助 775-5487 土木工程师客户服务 777-1856 教堂 777-2106 牧师（下班后） 777-3007 儿童发展中心（东部） 777-6321 儿童发展中心（西部） 777-6223 文职人员薪酬 777-1851 文职人员 775-3329 计算机协助服务台 586-8324
犹他州希尔空军基地电话快速参考指南 除非另有说明，否则以下列表的商业区号为 801-XXX-XXXX。DSN 为 586-XXXX、775-XXXX 和 777-XXXX。本目录由组织和个人提供的列表汇编而成，其准确性取决于所提供信息。更新信息可发送至第 75 空军基地联队公共事务部，75abw.pa@us.af.mil。请勿在不安全的电话上讨论机密信息。官方国防部电话始终处于通信安全监控之下。国防部电话仅用于传输官方政府信息，并始终受到通信安全监控。A-B 空军援助协会 777-4681 航空客运站 777-3088 飞行员领导学校 586-8913 飞行员及家属准备中心 777-4681 美国红十字会 877-272-7337 地区辩护律师 777-2940 艺术与手工艺 777-2649 汽车爱好商店 777-3476 保龄球中心 777-6565 BX 理发店 773-4602 BX 主商店 773-1207 BX 快递服务站（主站） 801-774-3600 BX 快递服务站（西门） 774-9072 BX 商店（主站） 773-4417 C-F 职业顾问（军事） 777-9573 伤亡援助775-5487 土木工程师客户服务 777-1856 教堂 777-2106 牧师（下班后） 777-3007 儿童发展中心（东部） 777-6321 儿童发展中心（西部） 777-6223 文职人员薪酬 777-1851 文职人员 775-3329 计算机援助服务台 586-8324 小卖部 385-430-8420 牙科中队接待处 777-7011 家庭暴力受害者维权危机热线 385-209-1811 教育办公室（军事） 777-2710 教育和培训（文职） 777-9154 员工援助计划 866-580-9078 平等机会办公室 777-4856远征训练 777-3670 家庭营 775-3250 第一学期飞行员中心 (FTAC) 586-1878 健身中心 777-2762 部队支援中队 777-4134 框架商店 586-0567 反欺诈、浪费和滥用热线 777-5361 G-L 高尔夫球场俱乐部会所 777-3272 Hill 航空博物馆 777-6818 Hill 指挥所 777-3007 Hillcrest 餐饮设施 777-3428 住房管理办公室 777-1840 住房私有化办公室 (BHMH) 784-5600
2024年7月关于智能手机和平板电脑的Ecodesign Ondedure的数据点
智能手机和平板电脑的生态设计法规提供了更全面的产品领域方法和比电池法规更高的环境保护水平。针对智能手机和平板电脑的生态设计法规可为消费者促进更耐用的智能手机和平板电脑，在需要更换电池之前，它们将持续更长的时间，同时确保消费者和专业维修人员从易于维修中受益，从而鼓励继续使用产品，而不是寻求新产品。针对智能手机和平板电脑的生态设计法规至少需要IP44防止水和灰尘保护，以及800个循环后的80％额定容量的电池耐力 - 或IP67保护和80％的额定能力，在1000全额充电周期后进行专业更换电池设计后的80％。与电池调节相比，与电池的耐用性更容易更繁重，并且与在电池范围内掉落的产品相比，更换电池更换的可能性（第11（1）条）。
从智能手机捕获的心电图照片中自动检测心脏状况
摘要背景研究人员已经开发了基于机器学习的ECG诊断算法，这些算法匹配甚至超过心脏病专家的性能水平。但是，它们中的大多数不能用于现实世界中，因为老年的ECG机器不允许安装新算法。目的是开发一种智能手机应用程序，该应用程序会自动从照片中提取ECG波形，并通过研究人员构建的各种诊断算法将其转换为电压序列进行下游分析。方法是使用客观检测和图像分割模型从临床医生拍摄的照片中自动提取ECG波形的一种新型方法。模块化机器学习模型的开发是为了依次执行波形识别，脱离环线和比例校准。然后使用基于机器学习的心律分类器分析提取的数据。从40个516扫描和444张照片的ECG的结果波形自动提取。扫描13 258（96.8％）的12 828（96.8％）和5743中的5399（94.0％）被正确裁剪和标记。11 604 of 12 735（91.1％）扫描，5752中的5062（88.0％）拍摄的波形在自动环和噪声删除后获得了成功的电压时间信号提取。在概念验证示范中，使用ECGS的照片作为输入，使用ECGS的照片，可达到91.3％的敏感性，94.2％的敏感性，94.2％的特异性，95.6％的阳性预测价值，88.6％的负预测值和93.4％的F1得分。结论对象检测和图像分割模型允许从照片中自动提取ECG信号以进行下游诊断。这条新颖的管道规定了需要昂贵的ECG硬件升级的需求，从而为大规模实施基于机器学习的诊断算法铺平了道路。
摘要已经写了很多关于通过社交媒体，智能手机和立即访问数据
摘要已经写了很多关于通过社交媒体，智能手机以及通过Internet立即访问数据和信息的新一代的技能和能力的文章。今天的大学生使用互联网长大，他们在那里生成和消费数据。但是，即将到来的大学生是否有必要在数字世界中蓬勃发展的技能，该数字世界需要从数据中生成，分析和分享见解的能力？本文介绍了一项研究，在两个新英格兰小型机构中进行了一项研究，每个机构都有一个商业重点，该机构研究了一年级大学生的数字技能，这些技能与他们在进入大学之前已经开发的技能有关。作者还考虑一年级大学生与以前的技术技能有关的“数字鸿沟”。在应用数据素养能力的数据框架时，结果表明，对一年级大学生的数据素养技能对他们作为未来信息技术工作者的学术成功至关重要。关键字：数据素养，数字素养，数字技能，数字本地，一年级大学生。推荐引用：Mentzer，K.，Frydenberg，M.，Patterson，A。（2024）。精通技术的学生技术素养吗？一年级大学生的数字和数据素养技能。信息系统教育杂志，第22（3）页，第4-24页。https://doi.org/10.62273/mfsd3135。https://doi.org/10.62273/mfsd3135。
懒惰：使用智能手机上的安全元素
隐私增强技术不仅必须在传播中保护敏感的数据，而且还必须在本地限制。例如，匿名网络隐藏了网络对手的消息的发送者和/或收件人。但是，如果实际捕获了参与设备，则可以向其所有者施加压力以访问存储的对话。因此，客户端软件应允许用户合理地否认存在有意义的数据。由于可以在未经同意和基于服务器的身份验证泄漏元数据的情况下收集生物识别技术，因此实现通常依赖于令人难忘的通行单词进行本地身份验证。传统的基于密码的密钥拉伸缺乏严格的时间保证，因为攻击者的平行密码猜测便利。本文引入了懒惰，这是一种关键拉伸方法，利用现代智能手机中常见的安全元素（SE），以对密码猜测提供严格的速率限制。虽然这将很简单，但可以完全访问SE，但Android和iOS仅提供非常有限的API。懒惰利用现有的开发人员SE API和新颖的加密结构来建立有效的速率限制，以对最近的Android和iOS设备进行密码猜测。我们的方法还可以确保在短，随机生成的，六个字符的alpha数字密码中针对具有几乎无限计算资源的对手。我们的解决方案与大约96％的iPhone兼容，而45％的Android手机和懒惰无缝集成而没有设备或操作系统修改，从而使其立即由App Developers立即使用。我们正式定义了懒惰的安全性并评估其在各种设备上的性能。最后，我们提出了Hiddensloth，这是一种利用懒惰的可能性的加密方案。它为对手提供了多次击打的阻力，这些对手可以多次掩盖其磁盘含量。
智能手机、压力和认知资源的减少
目的回顾................................................................................................................19 操作的有效性....................................................................................................19 表现效果评分....................................................................................................20 心率影响.................................................................................................................20 含义......................................................................................................................21 局限性......................................................................................................................22 总体结论.......................................................................................................................22 参考文献.............................................................................................................................24 附录
为使用的智能手机赋予新的生命：使用手印方法估算Foxway的积极影响
•最近的趋势表明，智能手机的替换周期平均比两年短（Cordella et al。，2021）。作为碳足迹的主要贡献者来自生产阶段（大部分超过80％），原材料的压力也是由同一阶段造成的，对新智能手机的这种持续需求会导致环境影响大大增加。智能手机对ICT行业引起的全球温室气体排放的贡献正在迅速增长。在2020年，智能手机的预计是造成ICT总影响的11％，超过了桌面（6％），显示器（7％）和笔记本电脑（7％）（Belkhir等人，2018年，Charfeddine和Kahia 2021）。
激光器如何利用光声和光电现象将信号注入 MEMS 麦克风
可以使用调幅激光在 MEMS 麦克风的输出端生成虚假但相干的声学信号。虽然这种漏洞会对信任这些麦克风的网络物理系统的安全性产生影响，但这种影响的物理解释仍然是个谜。如果不了解导致这种信号注入的物理现象，就很难设计出有效可靠的防御措施。在这项工作中，我们展示了热弹弯曲、热扩散和光电流产生机制在多大程度上被用于将信号注入 MEMS 麦克风。我们为每种机制都提供了模型，开发了一种程序来经验性地确定它们的相对贡献，并强调了对八种商用 MEMS 麦克风的影响。我们通过使用几种激光波长和一个真空室的精确设置来隔离每种机制来实现这一点。结果表明，麦克风上的注入信号取决于入射光的波长，其中长波长（例如 904 nm 红外激光）利用 ASIC 上的光电效应，而短波长（例如 450 nm 蓝色激光）利用振膜和周围空气上的光声效应。根据这一理解，我们为未来的抗激光麦克风设计提出了建议，包括改进球顶应用、减少 MEMS 结构内的材料不对称性，以及添加简单的光或温度传感器以进行注入检测。基于根本的因果关系，我们还指出了具有与 MEMS 麦克风相似特性的其他传感器中可能存在的漏洞，例如传统麦克风、超声波传感器和惯性传感器。