“SHOT NOTE”新文具,构建虚实之桥

简介:

世界很奇妙。现实的世界越来越虚幻,因为人们在现实中有太多不能满足的欲求;而虚拟的世界越来越现实,人们在虚拟的网络中能做越来越多的事;现实与虚拟的界限正在逐渐的模糊,更多的互联网应用层出不穷,进一步搭建现实与虚拟的桥梁,从而实现自己的价值。


    诸如“SHOT NOTE”,与其说它是一件“次世代文具”,不如说它是连接现实世界与虚拟世界的桥梁。通过“SHOT NOTE”,你可以轻松的将文本与图画数字化——利用iPhone把手写记事轻松地数字化,变成记事本进行阅读或保存,也可以读取手写图像,进行四角参照,并进行梯形、颜色、以及尺寸的修正后予以保存。

 

     

  

 

图:SHOT NOTE

  

使用iPhone的人很幸福。一机在手,便胜过人间无数。果粉们通过苹果App Store下载免费的SHOT NOTE App软件之后,然后轻松拍照,即可数字化手写的笔记与图画,从而更方便的保存与整理,是广大学生、商务与职场人士的工作利器。

 

SHOT NOTE是由日本知名文具品牌KING JIM(中文名:锦宫)今年2月开始发售,截至今日已经卖出了40万册,可见其受欢迎程度。SHOT NOT最受用户追捧的地方就是因为方便数字化,其操作流程非常简单、便捷,具体包括以下流程:

 

1、   使用SHOT NOTE后下载SHOT NOTE App

2、   启动SHOT NOTE App对手写笔记进行拍摄;

3、   可自动对焦。SHOT NOTE会自动读取四个角标志内的图像,进行梯形、颜色、以及尺寸的修正,使得手写记事画面可以恰好的被iPhone所读取。

                                                                          

 

  4、    检索能力强大。笔记本上方的日期和号码的部分采取OCR格式(自动文字识别系统)读取。通过这些日期和号码,结合软件中内置的多样的检索工具,可以在今后轻松快速的找出想要寻找的数字化记事。
            

 

  

5、   灵活使用。被iPhone读取的数字化记事可以通过邮件发送,还可以投稿到Evernote上进行保存,或保存在手机相册中。

                                                              

 

也许会有人说,何必这么费事,一定要用SHOT NOT,而不直接用iPhone记录呢?答案是,智能机再只能也没有纸笔的便捷,当你拿着智能机的时候更像是在通话或者娱乐,而真正的思考与计算是需要纸与笔,以及无数的草图才能完成的。

 

所以说,SHOT NOT是提供给商务、职场与学生群体使用,而那些娱乐与游戏玩家反而会大材小用了。因为他们不思考。


















本文转自于明51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/shayu/729056,如需转载请自行联系原作者

 

相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
电商云里 guided selling 的一些基本概念
电商云里 guided selling 的一些基本概念
|
2月前
|
人工智能 安全 机器人
LLM对齐数据全自动合成!UW华人博士生提出Magpie方法,Macbook Air即可运行
【8月更文挑战第11天】在AI领域,大型语言模型(LLM)的行为对齐一直是个挑战。华盛顿大学研究人员提出名为Magpie的新方法,能自动高效生成高质量指令数据,减少人工干预,提升LLM的对齐效果。通过输入模板,Magpie利用已对齐LLM生成能力自动生成指令数据,仅需少量GPU资源即可创建大规模数据集。实验显示,使用Magpie数据集微调的模型性能媲美传统监督方法。尽管如此,Magpie仍需进一步优化以生成特定领域指令并确保数据安全性。[论文](https://arxiv.org/abs/2406.08464)
146 60
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
|
5月前
|
数据采集 人工智能 PyTorch
极智AI | 昇腾CANN ATC模型转换
大家好,我是极智视界,本文介绍一下 昇腾 CANN ATC 模型转换。
322 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
7 Papers & Radios | 新型Transformer架构解决多智能体强化学习问题;ICRA 2022最佳论文出炉(2)
7 Papers & Radios | 新型Transformer架构解决多智能体强化学习问题;ICRA 2022最佳论文出炉
146 0
7 Papers & Radios | 新型Transformer架构解决多智能体强化学习问题;ICRA 2022最佳论文出炉(2)
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
ICLR 2023 Spotlight | Yoshua Bengio团队新作,生成拓展流网络
ICLR 2023 Spotlight | Yoshua Bengio团队新作,生成拓展流网络
129 0
|
人工智能 编解码 自然语言处理
7 Papers & Radios | 爆火论文打造《西部世界》雏形;OpenAI终结扩散模型
7 Papers & Radios | 爆火论文打造《西部世界》雏形;OpenAI终结扩散模型
131 0
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
7 Papers & Radios | 新型Transformer架构解决多智能体强化学习问题;ICRA 2022最佳论文出炉(1)
7 Papers & Radios | 新型Transformer架构解决多智能体强化学习问题;ICRA 2022最佳论文出炉
461 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
7 Papers & Radios | 中文大规模跨模态新基准Zero;AI与冷冻电镜揭示原子级NPC结构(1)
7 Papers & Radios | 中文大规模跨模态新基准Zero;AI与冷冻电镜揭示原子级NPC结构
107 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
7 Papers & Radios | 中文大规模跨模态新基准Zero;AI与冷冻电镜揭示原子级NPC结构(2)
7 Papers & Radios | 中文大规模跨模态新基准Zero;AI与冷冻电镜揭示原子级NPC结构
184 0
下一篇
无影云桌面