NestHub第二代的睡眠感应性能如何协助改善用户的睡眠品质 (Nesthub)

新一代NestHub：默认睡眠守护者

谷歌的NestHub系统正在步入全新的更新阶段，第二代产品以改善睡眠为外围使命，于2021年终冷艳退场。

它仰仗翻新的睡眠感应技术，努力于协助环球用户优化睡眠品质，展现了科技与生存肥壮的深度融合。

Soli传感器赋予了NestHub特殊的洞察力，它不只能监测睡眠环境的温馨度，还能经过声响剖析，准确捕捉您在夜晚的纤细呼吸变动，无论是轻度的打鼾还是偶然的咳嗽，都能在无声无息中被它悉心记载。

这些数据为深度钻研和优化睡眠提供了贵重依据。

谷歌的算法团队始终精进，新一代NestHub将能够提供更为详尽的睡眠报告，包括苏醒期间、深度与浅度睡眠的划分，以及极速眼动睡眠的周期。

经过明晰的屏幕显示，您可以即时了解搅扰事情的出现，以及每个睡眠阶段的逗留期间，让肥壮治理更精准。

关于那些与共享空间的同伴共眠者，更新的声响检测系统愈加兽性化。

NestHub只在您校准的睡眠区域识别打鼾和咳嗽，确保隐衷的同时，也提供了适用的睡眠反应。

借助Calm的力气，您可以在GoogleAssistant的疏导下尝试冥想，安静的运行是您的共性化睡眠助手，提供冥想、音乐和睡前故事。

幸运的是，SleepSensing性能在2022年残余期间里是收费的，而到了2023年，FitbitPremium用户将可以享遭到更片面的睡眠追踪服务，费用蕴含在内。

总结来说，第二代NestHub以默认与贴心的更新，等候着与您独特开启一场高品质的睡眠之旅。

软件更新行将推出，让咱们独特等候这一改造带来的肥壮生存新体验。

谷歌云再次冲破圆周率计算纪录，这具备哪些严重意义？

2022年6月9日谷歌云的一份资讯稿中示意，其云服务冲破了其在2019年创下的记载，将圆周率数到100万亿位数。

上次，谷歌云把圆周率提高到了31.4万亿位数。

谷歌在2019年将π计算到小数点后31.4万亿位，冲破了当年的环球纪录。

在2021年，瑞士运行技术大学Grisons的迷信家又计算了31.4万亿常数，使总数到达62.8万亿小数点后的位置。

这是谷歌Cloud第二次破纪录地计算数学常数π，这个数字在短短三年内翻了三倍，这一成就证实了谷歌云基础设备的极速开展。

谷歌云示意，其计算引擎服务创下了新纪录，其中包括N2机器系列、虚构NIC@100 Gbps进口带宽敌对衡耐久磁盘等新性能。

据了解，谷歌云正在正式与吉尼斯环球纪录咨询，以核实其壮举。

谷歌云计算引擎提供允许计算和I/O密集型上班负载的机器类型，选用N2-HighMEM-128可用内存、网络带宽两个最关键的起因，满足高性能cpu、大内存和100gbps进口带宽的需求。

每个存储主机都是一台性能有两个 GB分区平衡耐久磁盘的N2-HighCPU-16计算机。

N2机器系列性价比相当，当性能16个vcpu时，可以提供32gbps的网络带宽，并可选用经常使用最新的英特尔Ice Lake CPU平台，这使得它成为高性能存储主机的好选用。

一切这些微和谐基准测试使谷歌能够计算小数点后的第100万亿位数字。

计算成功后，谷歌还经常使用另一种算法对最终的数字启动验证，并最终启动验证。

DETR系列大清点｜端到端Transformer指标检测算法汇总

Transformer在计算机视觉畛域的改造引领了指标检测算法的改造，咱们来一同梳理几种基于Transformer的端到端检测方法：

DETR基础

DETR（ECCV2020），作为Transformer检测的开山之作，经过全局集预测和二分婚配简化了检测流程，只管在COCO上体现良好，但训练期间较长。

它以CNN骨干和Transformer编码器-解码器架构为外围，间接输入预测，无需NMS或anchor生成。

Pix2seq（谷歌Hinton）

谷歌提出Pix2seq，将指标检测转化为言语建模义务，简化了pipeline，与DETR和Faster R-CNN相当，且易于裁减。

它基于观察像素输入的直觉，经过生成指标形容序列成功检测。

Deformable DETR（ICLR 2021）

为处置DETR的收敛速度和分辨率疑问，Deformable DETR引入了稠密留意力，清楚提高了性能，尤其是在小指标上，且训练期间缩小。

ACT（北大&港中文）

ACT经过自顺应聚类Transformer，降落高分辨率输入的计算老本，平衡精度和计算效率，与DETR相比具备更好的性能和更低的计算需求。

PnP-DETR（ICCV 2021）

PnP-DETR优化冗余计算，经过PnP模块成功空间上计算调配的自顺应，为不同场景部署提供更大的灵敏性，同时坚持效率优化。

Sparse DETR（ICLR 2022）

Sparse DETR经过选用性更新encoder tokens，降落了计算老本，即使在COCO上也能取得优于Deformable DETR的性能。

SMCA（ICCV 2021）

空间先验Fast Convergence of DETR经过Spatially Modulated Co-Attention减速了DETR的收敛，成功更好的性能。

Conditional DETR（ICCV 2021）

Conditional DETR针对DETR的训练疑问，提出条件交叉留意力，清楚放慢了收敛速度，尤其在不同骨干架构上成果清楚。

Anchor DETR（AAAI 2022）

Anchor DETR经过基于锚点的查问设计和留意力变体，改良了DETR的性能和速度，关注特定区域并预测多个指标。

Efficient DETR（旷视）

Efficient DETR经过密集和稠密检测联合，简化了模型结构，提高性能，尤其是在密集场景中。

Dynamic DETR（ICCV 2021）

灵活DETR引入灵活留意力，处置小特色分辨率和训练收敛疑问，优化了性能和训练效率。