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详细信息
  • 软件大小:593.35MB
  • 最后更新:12-07
  • 最新版本:2.9.9
  • 文件格式:apk
  • 应用分类:手机网游
  • 使用语言:中文
  • 网络支持:需要联网
  • 系统要求:9.5以上
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版本更新
V 7.4.66 全新版本闪耀上线!

再次,德施曼利用GPT的掩码遮挡生成式训练,能通过算法随机“遮挡”部分指纹特征进行训练,使德施曼GPTfinger实现即使在指纹特征部分缺失的情况下也能准确匹配,应对指纹磨损、不完整的情况,无惧部分特征缺失。

经国家锁具产品质量检测中心(浙江)牵头人群测试,国家公证机构全程公证,德施曼GPTfinger,指纹不好的人,80%以上都好用。

除了GPTfinger,在活动现场,一个小小的智能锁电机拉动了一台2.5吨SUV的实景演示,吸引了现场所有嘉宾的关注。

据悉,4月11日德施曼将举行主题为“Explore未见”的2024全球新品发布会,除了GPTfinger和大扭力龙霆电机,德施曼还将发布其他领先技术,并发布搭载突破性技术的全新重磅产品。

雷火竞技官方网站4月2日,中国智能锁品牌德施曼在北京举办2024德施曼创新技术预沟通会,德施曼技术研发中心总监桑胜伟揭秘了两项行业突破性技术——GPTfinger及龙霆电机。

德施曼此次发布两大行业突破性技术,成功将GPT-4技术应用于智能锁指纹识别功能,并突破国内电机技术极限,无疑又将引领国内智能锁技术进入新的时代。

对比日韩欧美等发达国家,中国智能锁的市场渗透率仍有较大的提升空间,市场规模仍有望持续增长;同时,中国智能锁的技术水平已领先国际同行一到两代,国内智能锁行业不断涌现令人惊叹的黑科技,如趋向多模态融合的生物识别技术,再如24小时不间断拍摄的哨兵猫眼系统。

据悉,GPTfinger首次将GPT技术应用于智能锁指纹识别功能。GPTfinger针对指纹质量不佳人群,解决了当前智能锁指纹识别不灵敏的痛点,让指纹不好的人,80%以上都好用;龙霆电机超大扭力输出,让智能锁电机能够拉动2.5吨SUV,强劲动力更配中国门。

据介绍,龙霆电机分别通过全新设计的工艺进阶,实现扭矩提升;通过材料升级,实现耐用提升;通过传动进阶,实现传动效率提升。最终突破电机系统的技术限制,重新定义了智能锁的电机系统。

在AI技术颠覆各行各业的当下,ChatGPT现象级地推动了生成式AI在各行业的应用场景落地,同时也为智能锁的指纹识别功能带来了新的技术思路。作为智能锁行业领导者,德施曼智能锁首创的GPTfinger,突破技术限制,让GPT-4技术应用于指纹识别,打造指纹锁用得起的GPT。

德施曼在智能锁技术领域的探索从未停止。截至目前,德施曼已拥有200+专利及软件著作权,其中指纹头、主板、管理软件、算法、模具、锁体、设计都为自主知识产权;拥有200万+的自有/现有产能与供应链,专业的智能锁制造管理团队和工程师队伍,规模生产的品质可控性保障体系。德施曼对核心技术迭代升级的重视和投入,使其能够不断推出行业领先性成果,满足用户日益增长的需求。

近年来,随着智能安防及智能家居等概念的普及,中国智能门锁规模持续增长。据了解,2023年居民人均消费支出中日常类消费出现下降,但家庭类消费呈现提质趋势。其中智能锁行业需求结构向好,全自动智能锁销量占比增长明显,越来越多的消费者愿意选择更智能更便捷的智能锁产品。

现场,德施曼技术研发中心总监桑胜伟揭秘了德施曼的另一大突破性技术——龙霆电机,并现场演示超大动力的龙霆电机,如何拉动一台2.5吨重的大型SUV。

最后,为应对季节敏感带来的指纹变化,德施曼通过使用与GPT-4同源的深度卷积神经网络(CNN)大数据,来学习季节变化时指纹特征的衍变规律,让德施曼GPTfinger能够预测正常指纹变成脱皮指纹前后的变化形态,实现季节性指纹变化与正常时期指纹的可靠匹配。

总结来说,德施曼GPTfinger无惧指纹特征缺失、无惧指纹季节性变化、无惧个体差异、更安全。不仅提升了智能锁的识别速度和准确性,还解决了少数指纹质量不佳人群使用智能锁指纹识别不灵敏的问题,在用户体验上实现了质的飞跃。

德施曼针对中国门,首创龙霆电机,扭矩高达4.5Nm,是传统大电机的1.68倍,内置小电机的10倍。德施曼龙霆电机的强劲动力,可拉动2.5吨大型SUV,具备超越智能锁电机的动力和稳定性,更配中国门。

其次,德施曼首创“螺旋圆域技术”,模仿雷达波搜索螺旋方式,将任意圆形区域内指纹特征组成螺旋状序列,运用GPT的技术进行学习,从而构建一个个精准的指纹特征上下文模型,将指纹特征转化为了有联系的上下文进行生成式训练学习。

据了解,相比日韩轻、薄的住宅门,普遍厚、重的中国住宅门需要大电机才能带动。但有时候,即便使用了大电机全自动智能锁,中国门也会出现因天地钩太重或卡阻而无奈要拆除的现象,防盗属性被迫下降;或出现因门生锈、下沉、变形造成的卡阻打不开现象,便捷属性下降。

首先,GPT-4模型庞大,空间和算力资源要求高。对此,德施曼通过模型蒸馏,压缩空间,提升算力:保留指纹识别相关120万个参数,模型空间从TB级别精简到MB级别,并保留指纹识别100万级图到图的模型训练;提升10倍主频、10倍算力,启用硬件加速的MPU实现资源扩充。

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