应用传感器数据的

机器学习技术

来自传感器数据的实用见解


传感器正变得无处不在—例如,在你的车里,你的房子里,你的移动设备里。数千亿的传感器持续不断地从它们所处的环境中观察并收集数据,不过,如果少了智能分析,这些数据将毫无用处。Qeexo奇手独有的机器学习算法可以利用这些数据来认知,预测,并从中洞察可付诸行动的见解。

轻量级,低延迟的机器学习技术


Qeexo奇手为高度受限的应用场景带来了机器学习解决方案。Qeexo奇手的轻量级机器学习引擎性能极佳而占用的资源又极少,这使得我们的模型可以在设备上本地化运行而无需上传数据到云端,对于延迟性要求很高的产品来说,例如手机、物联网、可穿戴设备以及汽车上的应用,这是一种非常理想的情况。

智能化的用户交互


Qeexo奇手的机器学习技术让设备变得更智能,更强大,更易用。通过高精度预测用户的输入方式、手势及其他操作,Qeexo奇手开发出了更高级的用户交互方式,并且为移动设备等提供了可替代昂贵元器件的选项。

产品应用


最新报道


  • 7月9日消息,机器学习解决方案提供商Qeexo奇手公司与OPPO达成合作,在OPPO Find X上首次使用了EarSense耳感息屏技术,帮助OPPO实现了真正的全面屏设计。这也是到目前为止首个采用纯软件解决方案来替代近程传感器的案例。   EarSense耳感息屏技术能够识别移动设备与脸和耳朵的接近或触碰,在用户接听电话时将屏幕熄灭。 虽然,目前已经有一些替代传统近程传感器的解决方案

  • 【TechWeb报道】对于现在的智能手机来说,我们往往将其视作“手机”这样一个整体,实际上从硬件、技术、软件等层面看,它本身是非常复杂的组合体。一枚枚小元件、一项项技术最终整合为风靡全球移动终端。然而有很多我们习以为常的小功能,实际上来的并不简单,它们凝结着技术人员的智慧结晶。

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