有些时候我们需要在特定情况下（如移动设备访问时）加载不同于站点现在选择的 WordPress 主题，可以使用以下代码：
由于移动设备的显示屏幕相对于桌面显示器来说小很多，在桌面显示器上能够正常显示的内容，到了移动设备中就不正常了。为了实现移动端和桌面端的相互跳转，我们可以通过JavaScript来判断当前的设备是否是移动设备，然后执行相应的代码。
JavaScript 中实现自动检测用户是否使用移动设备，并据此跳转到对应的手机移动网页，通常可以通过检查 navigator.userAgent 属性来识别用户代理字符串中包含的设备信息。以下是一个简单的示例，展示如何基于用户使用的浏览器类型进行判断并跳转：
移动设备的最大缺点之一就是其将数据从设备传输到计算机很困难。移动设备在这一缺点上有着悠久的历史。早期的移动设备，如 Pilot 和掌上电脑 PDA 设备，需要使用特殊的同步软件来传输数据（你必须小心翼翼地做这件事，因为你的设备可能会因为电池耗尽而导致数据永久丢失）；旧版 iPod 只提供特定平台的界面。现代移动设备默认将你的数据发送到在线帐户，以便你可以在计算机上再次下载。
作者：matrix 被围观: 2,063 次 发布时间：2015-01-14 分类：兼容并蓄 | 2 条评论 »
在本次工作中，提出了一个基于压缩编译协同设计的移动设备实时目标检测框架YOLObile。此外，还提出了一种新的剪枝方案——区块剪枝，该方案适用于任意核大小的卷积层和全连接层。为了提高移动设备上DNNs的计算效率，除了新提出的编译器优化之外，提出的YOLObile还提供了一个GPU-CPU协同计算方案。经过实验证明，新提出的YOLObile框架展现出了高准确性、高效率，并同时实现了高硬件并行性！
目标检测技术的迅速发展和广泛应用，引起了人们对目标检测器的精度和速度的关注。然而，目前最先进的目标检测工作要么是精度导向使用大模型，但导致高延迟，要么是速度导向使用轻量级模型，但牺牲精度。在这项工作中，作者提出了YOLObile框架，通过压缩编译协同设计在移动设备上实时检测对象。提出了一种适用于任意核大小的块穿孔剪枝方案。为提高移动设备上的计算效率，采用GPU-CPU协同方案，并辅以高级编译器辅助优化。实验结果表明，新提出的剪枝方案在49.0 mAP的情况下，可以实现YOLOv4的14倍压缩率。在YOLObile框架下，使用三星Galaxy S20的GPU实现了17 FPS的推理速度。通过加入新提出的GPU-CPU协同方案，推理速度提高到19.1帧/秒，比原来的YOLOv4加速5倍。
我前面介绍过 Mobile Detect 这个 PHP 类库，它可以用来检测移动设备环境，它有一个非常完整的库，可以检测出所用的设备类型（包括操作类型，以及手机品牌等都能检测）和浏览器的详细信息。
物体检测作为计算机视觉领域最广泛的研究主题之一，虽然2D 物体检测已在工业界得到了比较成熟的应用，然而实现 3D 物体检测目前还困难重重。
先祝大家五一节快乐。前一篇介绍了USENIXSec21恶意代码分析的经典论文——DeepReflect，它通过二进制重构发现恶意功能。这篇文章将带来RAID 2019的Android数据泄露分析的译文，是对真实移动设备用户网络流量的实证评估，预测用户兴趣点（POI）的位置，上一篇系统安全文章就提取了恶意功能函数的POI。此外，作者参加了RAID当时在北京的现场分享，亦是当年的读书笔记，故作为在线博客分享出来，希望对您有所帮助。由于作者的英语和学术水平较差，还请大家批评和指正。感恩遇见，一起加油！
在2019年，Facebook AI Research发布了Detectron2，这为开发人员提供了一种简便的方法，可将自定义模块插入任何对象检测系统。Detectron2是一个基于PyTorch的库，旨在训练ML模型执行图像分类和检测对象。为了扩展Detectron2，Facebook Reality Labs的Mobile Vision团队发布了Detectron2Go（D2Go）。
选自Google Research 机器之心编译 参与：蒋思源 近日，谷歌开源了 MobileNet，它一个支持多种视觉识别任务的轻量级模型，还能高效地在移动设备上运行。同时机器之心也关注过开源圈内利用苹果最新发布的 Core ML 实现的谷歌移动端神经网络 MobileNet。此外，谷歌的这次开源充分地体现了其「移动优先」与「AI 优先」的有机结合。 项目地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1
随着计算机视觉领域的迅速发展，目标检测在各种应用中变得至关重要，这些应用范围包括但不限于安全监控、自动驾驶和智慧医疗。尽管传统目标检测方法存在计算复杂度高和实时性能不足的问题，但基于深度学习算法已在准确性和实时性能方面取得了重大突破。其中，YOLO已成为一种经典的实时目标检测算法，它在计算速度和检测精度之间取得了平衡。然而，移动设备通常在计算能力、内存容量和能源消耗方面受限，这复杂化了深度学习模型的部署。
AI 科技评论消息，谷歌刚刚对外发布了开源计算机视觉模型MobileNets。MobileNets是一系列为移动和嵌入式设备设计的计算机视觉模型，它可以利用设备有限的资源高效运行，并提供尽可能高的准确
Mobile Detect 是一个轻量级的开源移动设备（手机和平板）检测的 PHP Class，它使用 User-Agent 中的字符串，并结合 HTTP Header，来检测移动设备环境。这个设备检测的 PHP 类库最强大的地方是，它有一个非常完整的库，可以检测出所用的设备类型（包括操作类型，以及手机品牌等都能检测）和浏览器的详细信息。
Facebook的智能摄像头团队一直致力于研究各种计算机视觉技术，并进行工具开发以便人们加以应用。比如，应用实时“风格迁移”技术，可以将你的照片或视频渲染成梵高风格。或者应用实时面部捕捉技术，对你的照片进行美颜，甚至直接用化身（比如卡通形象）替换你的头像。更进一步，如果能用化身（Avatar）对你整个身体进行替代会怎样呢？
Geekbench是由Primate Labs Inc.开发的一款跨平台的基准测试软件，旨在帮助用户测试和评估计算机和移动设备的性能表现。
选自arXiv 作者：Pavan Kumar Anasosalu Vasu等 机器之心编译 编辑：小舟 来自苹果的研究团队分析了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提出了一种新型移动端主干网络。 用于移动设备的高效神经网络主干通常针对 FLOP 或参数计数等指标进行优化。但当部署在移动设备上，这些指标与网络的延迟可能并没有很好的相关性。 基于此，来自苹果的研究者通过在移动设备上部署多个移动友好网络对不同指标进行广泛分析，探究了现有高效神经网络的架构和优化瓶颈，提供了缓解这些瓶颈的方法。该研究设计了一个高效的主
机器之心原创 作者：Tony Peng、Michael Sarazen 参与：路雪、许迪 90% 的 AI 设备都是用 Arm 的架构设计的，现在 Arm 在人工智能领域厚积薄发，发布了 Trilli
原文链接：https://ai.googleblog.com/2020/02/autoflip-open-source-framework-for.html
【新智元导读】谷歌今天开源了MobileNets，它是一类用于手机等移动设备的视觉应用的高效模型，能够最大限度利用有限的资源实现高准确性。 地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim 近年来，深度学习促进了计算机视觉领域的巨大进步，神经网络不断地推动着视觉识别技术的前沿。虽然许多这些技术，例如对象、地标、logo、文本识别等，是通过 Cloud Vision API 提供给互联网连接的设备，但我们相信，智能手机等移动设备日益强大的计算能力
眼动追踪是一项科学应用技术，用户无需与交互设备物理接触即可发送信息与接收反馈。从原理上看，眼动追踪主要是研究眼球运动信息的获取、建模和模拟，用途颇广。而获取眼球运动信息的设备除了红外设备之外，还可以是图像采集设备，甚至一般电脑或手机上的摄像头，其在软件的支持下也可以实现眼球跟踪。
在黑帽大会上，手机安全厂商受到了“白帽黑客”的高度关注。 这些手机安全厂商正在不断创新解决手机威胁的各种方法，而这些应对手机威胁的解决方案与基于台式机和笔记本电脑系统的安全软件截然不同。 初创公司FatSkunk的工程副总裁Guy Stewart称，通过监控文件活动来探测恶意软件的杀毒软件对于轻便的移动设备来说显得过于“笨重”。FatSkunk为保护移动设备安全创建了一个全新的解决方案。虽然目前智能手机的计算能力在逐年增长，但是这也导致了手机电池的电量消耗越来越快。 在2013年黑帽大会上，Stewart向
线段是计算机建立视觉认知的基础元素，利用LSD可以快速检测图像中的直线段，从而根据图像的几何特征设计算法，快速确定目标区域。
SmartDet：https://arxiv.org/pdf/2201.04235.pdf
DW Mobile Switcher 这款移动设备识别切换主题插件（就是说如果检测到是移动设备就会切换设置的另一款“移动主题”）是为了接下来要发售的两款移动主题（EaseMobile、DeveMobile）准备的，这两款移动主题必须搭配这款插件才能正常运行。 DW Mobile Switcher 使用方法 该插件的实现的功能是：在pc 上显示还是你之前使用的主题（下称“电脑桌面主题”），但在移动设备上，他会自动加载相应设置的移动主题。安装好插件后，打开设置页面，显示你当前的桌面主题，然后由两个选项功能选择手
AI 科技评论按：卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测以及其他许多任务中。然而，为移动设备设计 CNN 模型是一个有挑战性的问题，因为移动模型需要又小又快，同时还要保持足够的准确率。虽然研究人员们已经花了非常多的时间精力在移动模型的设计和改进上，做出了 MobileNet 和 MobileNetV2 这样的成果，但是人工设计高效的模型始终是很有难度的，其中有许许多多的可能性需要考虑。
1.LightSpeed: Light and Fast Neural Light Fields on Mobile Devices
本文分享论文『MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer』，由苹果公司提出《MobileViT》，轻量、通用、适用于移动设备的Transformer！
随着移动互联网的快速发展，移动设备成为了日常必备品之一，无论是生活使用还是办公应用均会涉及到移动设备。通过移动设备操作形成的数据流都将在互联网中进行传输，因此，移动时代最大的安全入口主要还在于移动设备的安全。
近期，英特尔IT在北京举办了媒体见面会，会上，英特尔(大连)有限公司IT和工厂自动化部门总监、中国区首席信息官王彦斌与参会记者一同分享了英特尔业绩年报、英特尔的移动计算部署、员工如何使用移动设备工作的
清单 硬件部分 Raspberry Pi 2 Model B PIR运动传感器(通用) Microsoft LifeCam 3000 HD摄像头 伺服马达FS5103R 5V电源 电阻器 1k欧姆 软件应用程序及在线服务 Microsoft Windows 10 IoT Core Microsoft Visual Studio 2015 Microsoft Project Oxford Microsoft Azure Microsoft Azure云存储服务 动手实践 关于项目： 该设备使用Microsof
信息系统的安全在今天已是一个热门的话题，尤其许多焦点都集中在数据保护的议题之上。到了2014年，企业仍然需要使用安全产品如防火墙与入侵检测系统，持续地维护网络边界的安全。但不幸的是，随着移动设备的增加和云端服务的成长，传统的安全方案已经变得不太够用了。 回顾过去，安全的目标主要是针对实体设备的保护，但随着企业开始采用云端技术和允许员工使用私有设备如智能型手机和平板计算机，景况已经明显不同，一般而言，只要企业能够保护这些设备，理论上数据也能够受到保护。 到了今天，确保数据安全已成为企业的头号目标，企
在WordPress中，"Attempted Check for Malicious posts-layout"（尝试检查恶意的posts-layout）
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 家人们，口罩现在被“玩”出新高度了。 同济大学最新的一项发明，直接把口罩升级成了一种“探测仪”： 研制出一种生物电子口罩，可以检测周围是否有病毒！ 更具体点来说，这种口罩可以在10分钟内检测出多种常见的呼吸道病毒，包括流感、冠状病毒等（例如新冠病毒、H5N1、H1N1）。 若是病毒被检测出来了，口罩就会通过手机这样的移动设备向你发出预警。 这项研究已于近日发表在Matter杂志，并且根据研究人员的说法： 这种电子生物口罩可以作为预警诊断工具，预防呼吸
SEC是由ACM和IEEE联合举办的边缘计算顶级会议（ACM/IEEE Symposium on Edge Computing，SEC），是全球首个以边缘计算为主题的科研学术会议。至今已举办4届，SEC 2019 于2019年11月7日至9日在美国华盛顿隆重召开。
虽然深度学习在图像分类、检测等任务上颇具优势，但提升模型精度对能耗和存储空间的要求很高，移动设备通常难以达到要求。
在流量攻击中，攻击者通常利用大批量僵尸网络和大量肉鸡发送恶意访问请求，因此有些人就会想说僵尸网络是什么？对于不懂网络得人肯定是存有疑问的，所以也经常会在网络安全防护中遇到用户问到僵尸网络是什么？它来自哪里呢？那么，此篇文章带你了解僵尸网络是什么，怎么样组成的.
开源地图服务商Mapbox宣布，开发了一个新的软件开发工具包(SDK)，可以让开发人员开发增强现实(AR)导航的应用程序。该SDK还能够使用ARM的Project Trillium AI平台，该平台支持SDK识别车辆，行人，限速标志，人行横道以及摄像头内可用的更多信息。
作者：汪娇娇 时间：2017年11月26日 检测Web客户端的手段很多，不到万不得已，就不要使用客户端版检测。 一言以蔽之，先设计最通用的方案，然后再使用特定于浏览器的技术增强该方案。 一、能力检测 能力检测的目标不是识别特定的浏览器，而是识别浏览器的能力。 先检测达成目的的最常用的特性； 必须测试实际要用到的特性。 错误例子： function getWindowWidth(){ if ( document.all ){ //假设是IE，但实际上能支持document.all的浏览器不止IE，比
随着互联网的竞争激烈程度，大家对于移动端的排名优化都有足够的认识，现在的流量从PC端流入到移动端，这是众多人做网站优化的好机会。武汉佐伊科技将向您展示如何为搜索引擎进行有效的移动搜索引擎优化。
近日，河南省开封市某法院在试用“火绒企业版”（火绒终端安全管理系统1.0）时发现，有大量病毒在内网中传播。火绒工程师现场调查发现，该单位那些还没安装“火绒企业版”的电脑终端存在10余种病毒，包括蠕虫和勒索病毒，并在内网中四处扩散，攻击U盘等移动设备。
卷积神经网络（CNN）已被广泛用于图像分类、人脸识别、目标检测和其他领域。然而，为移动设备设计 CNN 是一项具有挑战性的工作，因为移动端模型需要体积小、速度快，还要保持精准。尽管人们已经做了大量努力来设计和改进移动端模型，如 MobileNet 和 MobileNetV2，但手动创建高效模型仍然是一项挑战，因为要考虑的因素太多。从最近 AutoML 神经架构搜索方面的进展受到启发，我们在想移动端 CNN 模型的设计是否也能受益于 AutoML 方法。
---- 新智元报道 作者：Ivan Grishchenko & Valentin Bazarevsky 【新智元导读】谷歌MediaPipe Holistic为突破性的 540 多个关键点（33 个姿势、21 个手和468 个人脸关键点）提供了统一的拓扑结构，并在移动设备上实现了近乎实时的性能。 在移动设备上对人体姿势、人脸关键点和手部追踪的实时同步感知，可以实现各种有趣的应用，如健身和运动分析、手势控制和手语识别、增强现实效果等。 谷歌之前发布的 MediaPipe 就是一个专门为GPU或CP
Ionic 通过整合各种技术和功能使构建Hybrid 应用更加快速、容易和美观。Ionic 的生态系统基于Angular 和Cordova，前者是Web 应用框架，后者是构建和打包原生应用的工具。
比如 Safari 3 以前版本会枚举被隐藏的属性，如果浏览器存在这个bug，那么使用 for-in 循环枚举带有自定义的 toString() 方法的对象，就会返回两个toString()的实例。
构建在深度卷积上的Inverted bottleneck layers已经成为移动设备上最先进目标检测模型的主要构建模块。在这项工作中，作者通过回顾常规卷积的实用性，研究了这种设计模式在广泛的移动加速器上的最优性。
在移动平台上进行实时通用目标检测是一项至关重要但具有挑战性的计算机视觉任务。然而，以往基于cnn的检测器面临着巨大的计算成本，这阻碍了它们在计算受限的情况下进行实时推断。
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