就在今天早晨，苹果发布了iOS/iPadOS 13.4更新，除了常规升级，还有个看似不起眼的更新：加入了ARKit 3.5。
iPhone 12 发布了，不管网上评价如何，这次还是有很多新技术的。让我们来看看iPhone 12背后涉及的技术吧。
技术雷达是ThoughtWorks每年出品两期的技术趋势报告，一般来说大家看到的雷达都是文档形式，其中有一张技术全景图，以及每个技术点的成熟度分析。而AR技术雷达就是在原始文档的基础上，利用AR技术将其立体化呈现，并在其中添加互动元素。
在此之前，我和妻子决定大肆宣传一下这次的飞行之旅，主要是为了确保女儿能安稳地度过3小时的飞行时间。
9月13日凌晨，搭载iOS 17正式版系统的iPhone 15系列新品正式发布。基于iPhone激光雷达、iOS 17系统，合合信息旗下扫描全能王新推出“物体扫描”功能，用户只需使用手机环绕目标物体扫描，便可实时进行3D建模，完成一次“360度立体扫描”。该功能将于9月20日iOS 17系统更新后正式开放体验。
Charts是做什么的： 在我们平时的开发中，当使用到一些统计图表的时候，我们该怎样去做那些柱形的统计图、那些折线统计图、扇形统计图，亦或是你在做金融相关的项目那些股票走势等等的UI我们改怎样做？上面说的这么多全都可以用今天我们说的主角——Charts来解决，这次我们说这个就从它的集成开始，再到对它一些简单的说明，最后用几个Demo来认识一下这个三方，在最后我也会相应的给出下面几个Demo的源码供大家参考。 Charts在git的地址先给大家 来看看它的一个集成： Charts是
出品 | 智东西公开课 讲师 | 小觅智能 CTO 杨瑞翾 编辑 | 王鑫
Hello，大家好，近期我一直在学习用 Swift 编码，由于之前很多项目我都是用 OC 实现的，所以导致我现在对 Swift 还是处于一个学习的阶段中。为了提高自己的学习效率，每次我都会为自己定下一个短期的目标，就那这次来说吧，为了加快自己上手 Swift, 我为自己定下了的目标就是完成一个 Swift 版本的网易云音乐 App。不知道大家在学习一门新语言的时候，是如何提高学习效率的？不妨在评论区与大家交流一下。
随着最近几年机器人、无人机、无人驾驶、VR/AR的火爆，SLAM技术也为大家熟知，被认为是这些领域的关键技术之一。本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍，分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点，并对SLAM的未来进行展望。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ETH联合Meta和鲁汶大学 提出视频恢复算法VRT，在视频超分辨率、去模糊和去噪性能达到SOTA 该论文为将Swin Transformer应用于单图超分中的SwinIR的视频扩展版本，在视频复原的各领域中都有很大的提升，本文将从视频超分方向来解读VRT。 全息视频通话 这篇演讲针对全息视频通话进行了介绍：演讲者在对全息视频通话目前的整体架构进行了概述的基础上，指出了当前在便携式设备上实现全息视
在电影中，黑客远程控制路上的汽车制造混乱不是什么新鲜事。但如果这种场景在现实中发生，我们就会觉得毛骨悚然了。
毫米波雷达是自动驾驶系统中常用的感知传感器之一，它能够在各种复杂的环境条件下实现高精度的目标检测和跟踪。然而，传统的毫米波雷达在处理动态场景和复杂交通情况时存在一定的局限性，例如对于高速移动目标的准确跟踪以及对于复杂道路场景的精细感知能力有待提升。
作者 | ThoughtWorks 编辑 | Tina 技术雷达是 ThoughtWorks 每半年发布一次的技术趋势报告，它持续追踪有趣的技术是如何发展的，我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类，不同象限代表不同种类的技术，而环则代表我们对其作出的成熟度评估。 经过半年的追踪与沉淀，ThoughtWorks TAB（ThoughtWorks 技术咨询委员会）根据我们在多个行业中的实践案例，为技术者产出了第 24 期技术雷达。对百余个技术条目进行分析，阐述它们目前的成熟度，并提供了相应的技术选
技术雷达是ThoughtWorks每半年发布一次的技术趋势报告，它持续追踪有趣的技术是如何发展的，我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类，不同象限代表不同种类的技术，而环则代表我们对其作出的成熟度评估。
激光雷达（LiDAR）是激光探测及测距系统的简称，目前广泛应用在无人驾驶和扫地机器人等领域。这种广泛的应用一方面得益于激光雷达的性能提升，一方面也得益于其成本的下降。
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ✦ 一周简讯 ✦ FFmpeg 支持 JPEG-XL 多媒体开源库 FFmpeg 在上周六的提交记录中添加了对 JPEG-XL 图像解码器的支持。JPEG XL 基于 Google 的 PIK 格式和 Cloudinary的 FUIF 格式（该格式基于 FLIF），它的默认设置能在实现接近无损的视觉效果的同时，提供良好的压缩效果，这一项目希望成为其他光栅有损和无损图像格式的通用替代品。 Jul
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”.
唐旭 若朴 整理编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 辍学创业打造独角兽 六年级的时候，Austin Russell把一个任天堂掌机改造成手机。15岁的时候，他建造了一个全息键盘。青少年时期，
随着商业模式和管理机制不断成熟，近几年受到5G商用化的推动，产业规模开始快速提升。特别是在“新基建”浪潮下，智慧灯杆产业和新能源汽车、5G产业、大数据中心、人工智能、工业互联网的交集越来越广，产业融合度不断提升，市场规模也急速扩大。
激光雷达在自动驾驶系统中起着关键作用。利用它，可以准确地对车辆所处环境做3D建模，如高精度地图；也可以准确知道某个3D目标在激光雷达坐标系中的位置、大小及姿态，即：3D目标检测。
本文为美团点评无人配送部技术团队主笔，为您带来的是自动驾驶中的激光雷达目标检测。（本文来源：美团无人配送）
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第六期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
介绍： 大疆出品，必属精品。 固态激光雷达里程计的工作现阶段还是比较少的，大疆自己出了固态激光雷达后在LOAM的基础上改进了一个适用于固态激光雷达的里程计，该系统可以用在小视场角和非重复性扫描的雷达上。
每周一期，纵览音视频技术领域的干货。 新闻投稿：contribute@livevideostack.com。 ---- LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站 LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 北京站即将在11月4日至5日召开，本次大会将延续「音视频+无限可能」的主题，继续挖掘音视频技术与不同行业、场景、业务的深入结合，并新增了《新风口：元宇宙入局之路》、《AI与多媒体》专题。值得期待的是，我们也首次将音频技术与品牌完全整合在一起，邀请了腾讯天琴
SAR，顾名思义，是Synthetic Aperture Radar的简介。合成孔径雷达中合成孔径是较真实孔径而言，以相对较小的真实天线孔径通过运动平台沿直线轨迹不断发射接受信号的方式，来实现与真实的大天线孔径相同成像效果。SAR成像的核心就是通过对回波信号的多普勒频移和信号中携带的地形信息进行处理，进而得到二维的地表图像。在恶劣天气的条件下，SAR图像所得到的信息和分辨率和光学图像几乎是差不多的，所以SAR成像在很多领域得到了应用。
千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI CM，在安卓刷机世界大名鼎鼎。 这是一个基于安卓修改进化的手机操作系统，以无广告、无预装、模块化、可玩性高而闻名，国内不少安卓手机操作系统，
机器之心发布 机器之心编辑部 摄像头能否实现激光雷达的检测效果，以更低成本实现自动驾驶感知？在最新的 CVPR2023 论文《Collaboration helps camera overtake LiDAR in 3D detection》中，来自上海交通大学、加州大学洛杉矶分校、以及上海人工智能实验室的研究者提出了纯视觉协作探测方法（CoCa3D），通过让多个基于纯视觉的智能车高效协作，在 3D 目标探测效果上，接近甚至超越基于激光雷达的智能车。 论文标题：Collaboration Helps Ca
近期俄罗斯一位 Github 主开源了一款DIY激光雷达项目，从 PCB 到上位机软件全部开源，激光雷达实物效果图如下所示：
回顾2018年，网络犯罪分子通过不断升级攻击手段，进一步提高攻击成功率并加速感染设备的数量。凭借拓展攻击渠道和变换手段，发动TB级别DDoS攻击、瞄准区块链各节点、入侵IoT设备，都为现阶段的网络安全防护蒙上一层阴影。在网络安全环境和形势的持续变化中，如何切实有效的制定安全策略，构建出由内而外的安全生态体系，形成各环节协同高效的主动防护能力，变得至关重要。
导读：Tableau是商业智能软件届的翘楚，对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图，包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
为配合 Jetpack Compose beta 版的发布，Google 官方发起了 Compose 开发者挑战赛活动，目前已经入二周目 android-dev-challenge-2
最近几年，放在摄像头上的深度学习研究，发展很蓬勃。相比之下， 激光雷达 (LiDAR) 身上的学术进展并不太多。
摘要：开发者福利——谷歌放出AR/VR开源库，C++Lullaby；“珠海一号”已入酒泉发射场，助力我国卫星大数据普及。更多精彩资讯，尽在本期D-News！ 后台回复“播报”2字加入我们。 业界巨头 开发者福利：谷歌放出AR/VR开源库，C++Lullaby C++Lullaby是谷歌最新推出的一款用于帮助AR和VR开发者能够行之有效的利用数字化的方式在虚拟世界中进行各项创作，并展开初步交互的一款基于ECS架构的开源库。据了解该开源库包含：专为开发VR/AR应用程序而设计的高性能C++库；支持完整的3D V
过去的一个月，因为疫情原因封校哪都去不了。在这一个月的时间里基于 PyTorch 复现了一些深度学习时空预测模型，就有了这个多模型集合的雷达回波外推库。
关于 Kubernetes Kubernetes 现在是当仁不让的首选容器编排平台，在技术雷达中，也将其标记为采用。社区也发展出很多 Kubernetes 周边工具。 诸如 GKE，Kops 和 S
## URL paper: RangeDet:In Defense of Range View for LiDAR-based 3D Object Detection https://arxiv.org/abs/2103.10039
当MeasureSpec.getMode不等于 MeasureSpec.EXACTLY时即父控件没有指定大小时，该View的宽时这个屏幕的宽再加它的左右间隔，而高是该屏幕的高再加上下间隔再除于2，否侧就是用指定控件的大小。
目前来看，近五年内机械式激光雷达还将会是主流产品，这也是禾赛科技的主攻方向。 对于Level 3级别的辅助自动驾驶和Level 4级别的无人驾驶而言，激光雷达可以说有着不可替代的作用。之所以这样说，是因为用于雷达系统的激光波长一般只有微米的量级，因而它能够探测非常微小的目标，测量精度也远远高于毫米波雷达及其他车载标准雷达。 目前国外有能力生产激光雷达的公司有Velodyne、Ibeo和Quanergy。Velodyne的64线激光雷达产品单个售价高达8万美元，想要大范围商用还不切实际。Ibeo激光雷达线数最
百度智能驾驶事业群组技术委员会 | 文 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 编者按： 百度背叛激光雷达路线了吗？2019年夏的CVPR，纯视觉方案Apollo Lite第一次亮相开始，这种猜疑就没停过。一年后，自动驾驶江湖中的两条路，愈加清晰分明。 一方面，自动驾驶公司纷纷增加车端激光雷达数量，提升雷达扫描密度，传感器“军备竞赛”趋势延续。另一方面，车企基于纯视觉方案的“全自动”驾驶功能交付无期。 而百度Apollo Lite，成为了国内唯一纯视觉L4级城市道路自动驾驶解决方案。并且Apollo Li
【新智元导读】上图是美国Darpa无人车比赛的参赛车，车上犄角样的设备，全是激光雷达。作为自动驾驶最重要的传感器之一，激光雷达已毫无疑问成为业界关注的重点。大企业如Google、宝马、奔驰、奥迪和沃尔沃，供应商如博世、德尔福、大陆和先锋，以及初创企业如Zoox，NuTonomy，都在自己的自动驾驶系统中重度使用激光雷达。很多人爱激光雷达，因为它的易用和准确，也有很多人吐槽激光雷达，因为它对天气敏感且价格居高不下。本期智驾深谈，就聊一下Ibeo这个主流激光雷达在自动驾驶中的应用，以及激光雷达未来的发展。 【
昨日，有消息称，特斯拉宣布进行Autopilot2.0的升级，关于细节部分，除了比1.0增加了更多的传感器等硬件设施之外，特斯拉还会将Autopilot的现有功能移植到新硬件上，并通过无线方式对软件进
激光雷达能够帮助机器人快速获取其周围环境信息，且具有探测范围广、精度高、抗干扰能力强等优势，是自动驾驶汽车、扫地机器人、仓储机器人等一系列地面自主移动机器人的重要组成部分。然而，目前工业级激光雷达往往造价高昂，像谷歌、百度造的那些无人车，其激光雷达的造价甚至超过了车辆本身的价值，让普通人望而却步。即使是探测范围仅有 25m 的单线激光雷达，在某宝上也卖到了千元级别。
自动驾驶技术涉及的环境感知传感器主要包括视觉类摄像机（包括单目、双目立体视觉、全景视觉及红外相机）和雷达类测距传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等），如图1所示。这些传感器目前都可以找到开源的SDK快速开发。小可根据这几年的开发经验，特此整理了目前常用传感器的一些API，方便初学者节省开发时间。当然，对于可以根据需求自主定制传感器的土豪公司而言，本篇显得多余，请绕行。本篇主要适用于自动驾驶初级开发者，主要面向高校和科研院所的研究人员，以性能为主，较少考虑成本问题。笔者主要基于Linux系统进行开发，所介绍的API均以Ubuntu14.04及以上版本为准（4月份要出Ubuntu18.04了，2年一个稳定版本，值得期待）。
对于“反黑飞”目的的实现，其中的某些细节还需多加注意。 6月1日，在大家正理所当然的“装嫩”的时候，无人机实名制政策也正式开始实施，不仅对无人机制造商和无人机拥有者要求登录各种信息，也对“民用无人机”这一名词进行了明确的定义。 然而，就在上线第二天，系统被曝出严重的“漏洞”，相关信息哪怕胡乱填写也能通过。对此，官方回应，因为还没有与公安部网络进行有效性验证的对接，目前的系统只对字符的类型和位数进行校验。这也就是说，目前为止，这个所谓“实名制”的系统还只是一个摆设。相比于政策，在对“黑飞”的压制上，“反黑飞”
backgroundColor：背景颜色 circleNum：圆的数量 startColor：开始颜色 endColor：结束颜色 lineColor：线的颜色
介绍一篇新出的论文 CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection ，旨在使用低成本的雷达（redar）替换自动驾驶中的激光雷达，并达到高精度3D目标检测的方法。
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