摩托罗拉中高端手机缺陷大揭露

《辞海》中对"缺陷"一词的解释很简单,就是四个字:不够完美。而我们每个消费者都知道这个世界没有完美的手机。因此对于一个品牌、一部手机而言,不够完美始终是存在的。因而作为一个成熟的消费者,在看上自己心仪机型的时候,其实最应该关注的是该机存在的缺陷。如果能够在权衡后接受这些不够完美的地方,那么在使用中或许就不会出现这样或那样的抱怨,毕竟这是自己的选择。 本文主要收集了目前在国内市场上占据最多市场份额的摩托罗拉中高端手机使用中容易遇到的缺陷,方便用户在掌握后能够正确做出自己的抉择。需要说明的是,即使被称为"缺陷"也并不表示每一部手机都会出现同样的状况,并且一些所谓的缺陷有时候是厂家基于成本考虑或者设计理念的原因故意舍弃的功能。对此,消费者也应该有一个清醒的认识。

想要把你看清楚 热门手机缺陷逐个说

俗话说“人无完人,机无完机”,每个人都知道这世界上没有十全十美的人或物,手机也是这个道理。无论什么样的手机,哪怕将来会被称作“经典”,也都或多或少存在一些缺陷。而这些缺陷中,有的与生俱来,有的则会在使用中频繁出现。对于我们消费者来说,在选择一款自己喜欢的手机的时候不仅要看到这些手机的优点,也就是吸引自己的地方,同时更应该看清楚这些手机存在的一些缺点或缺陷,并决定自己是否会接受这些缺点或是能够通过一些途径来解决这些问题。而彻底了解你心仪手机所存在的缺点也会对你在使用手机的过程中有一定的帮助,至少你有这个心理准备来面对这些让你烦心的缺陷。从某些方面来说,购买一部手机有时候也和人谈恋爱有些相似,只有彻底了解他(她)的优缺点我们才能更好的“和谐相处”,而这也是我们这篇带有“挑刺”意味的文章的最终目的。

索尼爱立信手机缺陷及解决办法

可以说我们每个人在使用手机时都处于“爱与痛的边缘”。在体验爱机带给我们人性化设计和快捷沟通便利时，往往也遇到在操作中手机缺陷带来的“痛”。本文收集了索尼爱立信手机在使用中最容易遇到的Bug，并整理了一些解决办法，希望能对大家在使用和购买时有所帮助。同时需要说明的是有些缺陷并不代表每一部手机或者一定在哪个软件版本会出现，不过是出现的几率更大而已。

挑刺松下 松下主流手机缺陷专辑

松下手机在中国手机市场可谓磕磕绊绊．既是最早具备和弦铃声的厂商，也曾经因为质量问题引起轩然大波。幸运的是，凭借中国移动MMS服务的开通．松下依靠GD88重出江湖并取得了不俗的成绩。就总体性能而言在手机的易用性上，松下手机绝对是一流的。其高端产品的荽单响应时间非常短，这在现在的彩屏手机中并不多见，至于短信输入速度，则永远都是松下的骄傲。

挑刺西门子 西门子主流手机缺陷专辑

本刊相继刊登了诺基亚、摩托罗拉以及三星等三个品牌主流手机挑错专辑,在读者当中引起了很大的反响,本期选择了西门子作为本期的挑刺对象。在刚刚过去的2003年,西门子手机在销售市场取得了不俗的业绩,产品不仅性价比较高,而且外形也一改以往圆头圆脑的“土豆”形象,着实吸引了时尚消费者的目光。这里需要重申一点的是,“挑刺”无意“臭”谁,实际上完美的手机并不存在,我们的目的是探讨、总结手机消费者在使用当中碰到的问题,期望未来的手机在功能以及性能方面能更加贴近消费者,更加趋于完美。

基于多尺度卷积神经网络的手机表面缺陷识别方法

针对手机表面缺陷难以精确识别的问题,提出一种兼具Soble算子、逻辑损失函数(logistic loss function,LLF)和多尺度卷积神经网络(multi-scale convolutional neural networks,MSCNN)手机表面缺陷识别方法SL-MSCNN。首先,构建了一种基于Sobel算子的邻域特征增强方法,排除了图像中光照、阴影等无关因素的干扰;其次,设计了一种基于MSCNN的缺陷识别方法,通过获得手机表面图像的多尺度信息,提高了手机表面缺陷的识别精度,同时,引入了LLF,通过降低梯度消失发生的概率加快训练的检测速度。实验结果表明:与其他手机表面缺陷识别方法相比,SL-MSCNN在准确率和效率方面具有更好的使用价值。

多光路下基于RGB三通道的手机壳表面缺陷检测

针对手机壳表面缺陷类型多样、光学性质不一的特点,分析研究了各类缺陷最佳成像光路,基于彩色相机RGB三通道,设计了三工位光源照明系统,将单色红光暗场成像光路、单色绿光暗场成像光路、单色蓝光同轴光成像光路组合对金属手机壳表面进行照明;然后基于RGB颜色空间将获取的彩色图像分离为三幅单分量图像,对各个通道图像进行预处理,利用Canny算子进行缺陷边缘检测提取特征,最后将三通道图像识别结果融合实现缺陷检测。实验结果表明:该方法能有效凸显手机壳表面的凹坑、斑点、不同方向的划痕等对应缺陷特征,设计的图像处理算法流程具有针对性,实验系统有效节约空间和硬件成本。

冷水使人冷静：热销手机缺陷曝光

市场上没有完美无缺的产品，手机也是一样，但是那些目前在市场上热销的手机，厂家对它们却是关怀备至，在广告中将它们说得无所不能，作为消费者应该看清这些热销产品中的缺陷．起码让我们明明白白的购买。

手机液晶屏缺陷检测流水线的控制系统设计

该文介绍了手机液晶屏缺陷检测流水线控制系统总体流程,设计了一种基于PLC、DSP、ARM三种控制器的手机液晶屏缺陷检测流水线控制系统,重点叙述了控制系统的设计要求、系统硬件与软件设计,并按照设计要求完成对该流水线与其控制系统的实物开发。经试验,该系统实现了手机液晶屏的自动化检测,使质检工人免受用眼疲劳并提高了检测效率和准确率。

基于协同注意力的小样本的手机屏幕缺陷分割

在手机屏幕工业化生产过程中,缺陷检测的好坏直接影响手机屏幕的合格率。少量的缺陷样本不足以完成数据驱动的分割网络的训练,因此如何利用少量的缺陷图像完成缺陷分割成为关键问题。该文针对此问题提出一种基于协同注意力的小样本手机屏幕缺陷分割网络(Co-ASNet)。该网络使用交叉注意力块在特征提取时获取更加丰富的上下文缺陷特征信息,同时引入了协同注意力的方式来加强支持图像与查询图像相同缺陷目标之间的特征信息交互,增强缺陷特征表示,另外,使用了改进的联合损失函数来完成网络的训练。该文采用手机屏幕缺陷数据集进行实验,实验结果表明,Co-ASNet能够使用少量的缺陷样本完成良好的缺陷分割效果。

深度学习在手机数据接口缺陷检测中的应用

为了能更好地对手机数据接口的缺陷进行检测,提出一种基于Faster R-CNN的检测算法。将Faster R-CNN检测架构中的RoIPooling替换成RoIAlign,解决RoIPooling计算过程中2次量化造成的目标回归位置的偏差。使用ResNet50融合FPN的网络作为特征提取网络,提高模型对小型目标缺陷的检测效果。最后使用测试集进行预测,实验表明本文提出算法的均值平均精度(mAP)达到了91.17%,比使用VGG为特征提取网络时的mAP提高了24.72个百分点,比单独使用ResNet50为特征提取网络的mAP提高了2.58个百分点,因此,本文提出的算法对手机数据接口缺陷检测有显著的效果提升,为手机数据接口缺陷检测提供了一种更有效的检测方法。

质量投诉“高烧”不退——缺陷手机呼唤召回制度

我国手机产业发展呈现出快速增长趋势的同时，也遣遇了投诉“高烧”不退的尴尬境地。如何摆脱这一困境，促进手机产业的健康发展呢？近日，广西电信桂林分公司毛天祥为本报撰文，分析了对缺陷手机实行召回制的必要性以及这一制度对当前手机产业发展的重要意义。

手机媒体的传播特点

手机媒体被人们称为继报刊、广播、电视、互联网之后的“第五媒体”。较之传统媒体，手机媒体有着自己显著的特点，它比四大传统媒体更便于携带，在广泛的交流互动中以最为迅速的方式传递尽可能多的信息给广泛的受众群体，扩大传统媒体的优势，带来视听方式和传播模式的革命。但它也有着不可避免的缺陷。如果不注意解决这些问题，手机媒体的方展情况堪忧。