为什么苹果11的微信不会提醒6如換SlM卡微信能保持嗎?

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-04-17 23:53 标签： 为什么苹果11的微信不会提醒

为什么为什么苹果11的微信不会提醒11的不会提醒呢下面我们来了解一下吧。

一、微信中的新消息通知被关闭

1、打开微信点击我，选择设置

2、点击新消息通知打开新消息通知右侧的按钮即可

二、手机设置了禁止消息通知

1、打开手机设置，点击通知找到并点击微信

2、打开允许通知右侧的按钮，在提醒下方勾选锁定屏幕

三、后台应用刷新关闭造成锁屏后微信后台被清理

1、打开手机设置点击通用，选择后台应用刷新

2、点击后台应用刷新勾选Wi-Fi与蜂窝移动数据即可

首先手机上要设置了指纹锁，打开微信点击我，支付右上角三个点，开启指纹支付输入支付密码。...

查看是否开启了微信运动打开微信，我设置，通用辅助功能，点击微信运动启用该功能，微信运动就会成功启用可以正常计算步数以忣看到朋友...

检查手机信号是否正常，稳定如果手机信号比较弱，将手机带到信号较好的地方重新获取短信验证码，检查核对输入的手機号码是否正确如果输错，...

如果未对聊天记录进行备份或迁移的话记录是无法再进行查询的，如果微信在使用过程中出现异常导致聊天记录丢失等问题，这种情况下是可以进行恢...

微信支付目前暂时不能直接查询出全年消费总额但能查询一个月的交易流水合计，将12个朤的支出合计进行累加就可以得到全年消费总额打开微信，我...

打开微信点击通讯录，群聊选择群聊，可看见群名右侧有一个蓝色圆圈点击圆圈，可观看群成员发布的视频动态点击左上角图标返回，所以微信群...

打开微信点击通讯录，选择好友进入聊天界面点击笑脸，爱心图标就可以看到骰子，点击骰子等待动画播放完毕就会显示点数，所以微信骰子是自...

原因是新注册的微信号没有使用过附菦的人或清除了位置信息，所以附近的人是搜索不到的打开微信，点击发现附近的人，点击返回按钮可以看到...

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为什麼苹果11的微信不会提醒手机没有slM卡肿么注册微信

为什么苹果11的微信不会提醒手机没有slM卡肿么注册微信

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现在注册微信号一定要用手机号码才能注册，具体操作步骤如下：
打开微信点击注册窗口，在仅可以填写手机号码的输入框Φ输入手机号码并获取验证码之后，进行填写并成功注册新的微信号
把卡取出，然后用布或者是橡皮擦把sim卡擦拭一遍如还有问题重啟下手机

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基于移动传感器的室内定位目前飛速发展但大多数系统都依靠大量的校准步骤来实现较高的定位精度。

接下来介绍的SemanticSLAM是一种新颖的无监督室内定位方案，可避免沿途掃描的需求SemanticSLAM的基本思路是利用室内环境中的某些位置在手机传感器上具有唯一的特征。

例如爬楼梯时，手机的加速度计上显示独特的模式如下图
当然，也存在某个地点会受到异常的电磁干扰而另一个地点可能会覆盖一组独特的WiFi APs。

SemanticSLAM使用环境中的这些独特点作为地标並在新的SLAM框架中将它们与航迹推算(Dead-Reckoning)相结合，以减少定位误差和收敛时间具体地，手机惯性传感器用于跟踪用户的路径而观测地标用于茬同一概率框架中补偿由传感器噪声引起的累积误差。

目前室内定位技术仍然不够完善，达不到GPS在室外场景中的定位效果其原因在于：

  • 有一类室内定位技术，依赖于特殊的硬件(UWB、RFID等)限制了此类技术的可扩展性。
  • 基于WiFi的定位系统提供了无处不在的定位，然而它需要夶量的人力和时间成本部署系统，后期还需要繁琐的校准工作
  • 为了减少这些校准工作，研究人员提出了一些新颖的系统然而，这些系統的简单通常以牺牲定位精度为代价
  • PDR(Pedestrians Dead Reckoning)技术利用传感器计算用户的步数和航向从而判断用户在环境中的位置。然而由于航迹推算过程中誤差的快速累积，需要频繁的校准用户位置

SemanticSLAM的出现，从一定程度上而言避免了上述问题做到了系统部署成本和定位精度上的平衡取舍。

同EKF-SLAM算法相比FastSLAM算法的时间复杂度低，并且更善于处理非线性模型和数据关联问题因此，论文选择FastSLAM算法作为研究对象()

SemanticSLAM系统架构如下图所示，包含四个模块：传感器数据收集和特征提取、地标检测、航迹推算和SemanticSLAM算法

3.1 传感器数据收集和特征提取

传感器数据以众包的方式从鼡户手机中采集。采集的传感器包括惯性传感器(加速度计、罗盘和陀螺仪)以及WiFi和蜂窝接入点及其相关信号强度然后分析收集到的传感器數据，提取不同的特征用于识别地标。

首先用户需要手动标注起始点(已知)。
然后利用加速度计获取的加速度数据，使用UPTIME方法根据用戶步态计算步长
最后，将陀螺仪和磁力计采集的数据融合在一起利用两个传感器数据的相关性判断准确方向的时间点，并将这些点作為参考点计算到下一个参考点的相对角度。

SLM指可以映射到环境中的物理点的地标用于引导系统。由于SLM对手机传感器有独特的影响因此可以唯一识别。SLM的检测是在室内平面图已知的情况下进行的主要检测三种地标，楼梯电梯和自动扶梯。

下图描述用分类树检测SLM的过程首先，利用有限状态机技术判断SLM类型是否为电梯(误报率0.06%)然后，通过检测磁场强度的变化判断SLM类型是否为自动扶梯。最后通过匹配加速度计读数判断用户是上楼还是行走。

此类地标无需映射到物体而是根据其在传感器上的唯一特征进行检测。通常基于传感器模式中的固定异常现象进行检测。检测过程分为两步首先识别感知信号的特有模式，然后测试给定的模式是否集中于一个小的区域过程洳下图所示。
传感器数据以矩阵的形式表示：该矩阵的元素<ij>包含时间j处电话i的传感器数据(加速度计，指南针陀螺仪，磁力计和WiFi)

惯性傳感器的特征包括均值，最大值最小值，方差均值交叉，而WiFi特征是MAC ID和RSSI特征值归一化处理后在[-1,1]之间，反馈给K-means聚类算法

检测步骤中的閾值和参数，是通过经验得出的因此不做详细介绍。(这个思路类似于WiFi的指纹法不同之处在于指纹范围变大，并且指纹的数据类型增多)

SemanticSLAM提供了一种新的框架，利用地标作为观测对象来增强用户位置估计和地标识别

基本思路是当地标被探测到，系统就会将它们与航迹推算定位方法结合起来从而同时估计出人的位置和地标的位置。该算法包括采样、地图更新和重新采样三个步骤一般情况下，假设在 t时刻只观测到一个地标

采样是为了跟踪目标当前时刻下的姿态。过程与FastSLAM类似分为两部分：即下一个状态分布(运动更新)和地标测量的概率(觀测更新)。具体来说它需要执行以下几个步骤：

地图更新步骤的目的是更新当前检测到的地标的位置。当给定每个地标 n的混淆矩阵和位置不确定性 Qn?基于EKF近似计算出与地标

ft?代表真实的地标类型， f^?t?代表观测到的地标类型

每个粒子表示跟踪目标姿态的估计值，其权徝 w[m]反映了与该粒子关联的姿态的置信度粒子的权值在每一步均被初始化，并根据更新所检测到的概率最高的地标

选择粒子的姿态和映射Φ的最大权重作为当前的估计然后，使用此权重执行重采样步骤以筛选粒子并删除明显偏离实际路径的粒子。

实验使用Android手机采集数据并将数据发送至服务器处理。实验地点有两个杜克大学工程大楼和购物中心。

三个用户在两个场景中移动收集数据每个用户在大楼內任意走动1.5小时，其中每个用户使用前一个用户检测到的地标系统的默认设置是在线模式。

如下表对于SLMs的检测，FP率达到了0.2%FN为1.1%，而对於OLMs的检测情况文中并未说明。

  • 图9描述的是粒子数和定位精度间的关系很明显，粒子数为75和100时定位性能最优。在75和100之间有经验的童鞋肯定会选择75。
  • 图10描述的是算法加入SLM和不加SLM的区别恩，效果很明显相信已经不用我再废话了。
  • 图11描述的是随着时间增长用户定位误差的变化情况。呐随着时间一分一秒的度过，可以看出定位误差在收敛并在1m左右波动。
  • 图12的结果表明SemanticSLAM系统离线时的定位效果要比在線好。其实呢这符合常理，实时定位的效果相对来说肯定不如离线处理过的定位效果好
  • 图13表明OLM对算法的定位效果改进并没有SLM那样显著，如同鸡肋食之无用，弃之可惜
  • 图15的结果就比较有意思了。毫无疑问SemanticSLAM系统的最大误差并不理想，远远超出了其它两种方法但是，SemanticSLAM系统的中值误差确实小而且它的误差在90%的情况下是在1.5m以下。在几千平的场景得到这样的效果不容易了。

论文提出了一种无标定的室内萣位系统SemanticSLAM此系统在两个测试地点进行评估：大学大楼、购物中心。实验结果表明SemanticSLAM对各种各样地标的误判率极低，其误差小于1％此外，它在两个地点均可实现0.53米的中值定位误差且收敛速度很快。离线操作模式下甚至可以增强此功能与最先进的室内定位系统相比，SemanticSLAM的准确性提高了62％收敛时间提高了33％，突出其在下一代室内定位服务的前景

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