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                                                                  【大发一分pk10计划】微软总部藏有一间「人体解剖室」,到底用来做什么?

                                                                  微软总部藏有一间「人体解剖室」,到底用来做什么?

                                                                  微软为了商品的人性化设计,打造了三间实验室,彻底剖析人体结构,专研人体都察觉不出的细微感知。

                                                                  在大科技公司的内部,总有一些非常核心、暂时还不能公开的新技术或原型产品蛰伏在某个角落,伺机而动蓄势待发。

                                                                  在Google,它可能是由Google先进科技与计划部门(Advanced Technology and Project,s,ATAP),即创新项目团队负责;在苹果,你可能得先找到工业设计师们的上班地点;至于在微软,时常被提起的则是位于雷德蒙德市(Redmond)那栋编号87的大楼,微软(Microsoft)的硬件研发团队就是在这里办公)。

                                                                  最近,外媒《TechCrunch》对这支向来神秘的团队进行了一次深度访问,向我们揭开了其中人体工学实验室、声音实验室和原型研发中心的面貌,还分享了不少产品开发的趣闻。

                                                                  微软总部藏有一间「人体解剖室」,到底用来做什么?

                                                                  在人体工学实验室中,我们会在实验室内看到一桌子的「手指」、「耳朵」等不同的人体组织模型。这看起来很像是医院里的「解剖室」,但实际上它们都是工程师用来模拟人类使用习惯的道具,以确保产品在不同使用状态下的舒适度和稳定性。

                                                                  微软总部藏有一间「人体解剖室」,到底用来做什么?

                                                                  比如在键盘的测试环节中,开发人员会先使用高速摄影机录制「手指」敲击键盘的过程,随后会将视频降速,观察手指皮肤是(如何延展和拉伸的,这种细节往往可以精确到毫米级。

                                                                  不仅如此,为了能照顾到所有用户,微软对于做测试的模型也有严格划分。像「手指」就会分为儿童或成年人]大小,这样硬件团队就能提前为「手小的人会不会觉得产品很难用」这样的问题做好准备。

                                                                  微软总部藏有一间「人体解剖室」,到底用来做什么?

                                                                  还有像「耳朵」、「眼睛」和「鼻子」等,这些人体组织的生理结构本身就很复杂,模型也会根据不同年龄和人群,尽可能在造型、材质上表现出对应的差异,并逐一放置在独立包装内。

                                                                  另外,实验室内还有一把椅子,它的特别之处在于四周环绕摆放着36台单眼相机,可以精准还原出被测试者的头部模型,供微软建立相应的相貌特徵数据库。

                                                                  郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。

                                                                  上一篇:为什么python不好找工作
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