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交通运输中的物联网:通过联网车辆和智能基础设施彻底改变移动性

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交通运输只是物联网正在改变的众多行业之一。物联网正在通过互联汽车和智能基础设施改变移动性并提高交通网络的安全性、效率和环境友好性。以下是物联网将如何影响未来交通的一些示例。

汽车网络:创造未来

物联网如何影响交通的最显着的例子是联网汽车。这些汽车使用传感器、GPS 和通信技术实时收集和交换数据。除了提高效率和安全性之外,这种连接还可以通过多种方式改善驾驶。

增强安全性:通过与基础设施和彼此通信(V2V 和 V2I),联网汽车可以通知其他驾驶员即将发生的危险,例如突然停车或道路封闭。这样做可以大大改善交通流量和事故率。

预测性维护:支持物联网的传感器可跟踪车辆的状况和性能,并在出现维护问题时在导致故障之前发出早期警报。这可以延长车辆的使用寿命并减少意外维护的需要。

优化路线:借助事故、道路施工和交通状况的实时数据,车辆可以选择最省油的路线,节省时间和燃油。

智能基础设施:构建未来智能高速公路

物联网不仅仅包含联网汽车;它还需要建设智能基础设施以促进和改善流动性。这就是智能基础设施正在改变交通的方式:

智能交通管理:智能交通管理通过使用智能交通灯和传感器收集交通流量数据并相应地修改信号计时来最大限度地减少拥堵,从而减少十字路口的等待时间。

智能停车解决方案:支持物联网的停车传感器和仪表为驾驶员提供空位的实时信息,减少他们寻找停车位的时间。

动态道路信息:通过让驾驶员获取有关交通、天气和道路封闭的最新信息,数字标牌和智能高速公路增强了交通控制。

对环境的好处:绿色交通

物联网促进交通可持续发展的另一个重要方式是:

高效燃料使用:联网车辆通过优化路线和减少闲置时间来减少排放和燃料消耗,这有助于创造更清洁的环境。

电动汽车的整合:物联网技术通过提供有关充电站可用性的信息并简化充电流程,促进电动汽车(EV)的扩展,从而提高电动汽车的使用和可达性。

智能城市规划:从物联网设备收集的信息可用于规划和执行更环保的出行方案,例如增强的公共交通和自行车共享计划。

未来的障碍和前景

物联网有很多优点,但也存在必须解决的问题。这些包括:

数据安全和隐私:保护所收集的大量数据的安全和隐私至关重要。需要强大的网络安全防御来抵御非法访问和数据泄露。

互操作性:不同的平台和技术需要和谐地协同工作,物联网系统才能正常运行。为了充分发挥智能交通的潜力,必须确保不同物联网设备和系统之间的兼容性。

基础设施投资:实施智能基础设施需要大量资金。为了充分享受新技术的优势,政府和私营部门参与者必须共同努力为其提供资金和实施。

结论

得益于物联网,未来的交通将变得更智能、更高效、更可持续。只要技术不断发展,改善流动性和交通体验的机会几乎是无穷无尽的。

为什么包容性设计在网络可访问性方面比以往任何时候都更加重要

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创建一个可访问的网络不再是一种选择,而是一种必然。网络可访问性确保残障用户可以轻松导航并与网站交互,为所有人提供包容性的体验。从视觉障碍到认知挑战,现代网页设计必须满足每个用户的需求。随着法规的收紧和用户期望的增长,拥抱网络可访问性对于旨在保持竞争力和合规性的企业至关重要。

包容性设计案例

在当今数字优先的世界中,包容性设计超越了美学。这是为了让每个人都可以使用网络。优先考虑网络可访问性的公司不仅可以为残疾人士提供支持,还可以提高其品牌声誉。一个包容性的网站可以帮助所有用户,甚至是那些没有残疾的用户,享受更流畅的导航和更快的交互。

此外,网络可访问性可以通过创建更清晰、更结构化的内容来增强搜索引擎优化。这提高了知名度,同时遵守《美国残疾人法案》(ADA) 等法律要求。

网络可访问性合规性的主要趋势

人工智能驱动的辅助工具

人工智能在网络可访问性方面取得了长足进步。自动检查和修复可访问性问题的工具变得越来越流行。这些工具有助于确保屏幕阅读器和其他辅助技术可以访问图像、视频和表单。

另请阅读:现代网页设计中深色模式的好处和实现

语音搜索兼容性

随着语音搜索的兴起,语音界面的设计至关重要。语音识别提供免提浏览功能,使行动不便或视力障碍的用户更容易访问网络。

仅键盘导航

许多用户依靠键盘而不是鼠标来浏览网站。针对键盘辅助功能的设计可确保用户无需使用鼠标即可与从链接到表单的每个元素进行交互。

底线

拥抱网络可访问性不仅仅是合规性。这是为了为所有用户创造平等的机会来参与您的内容。随着技术的发展,包容性设计将继续成为提供卓越用户体验的主要因素。现在是将可访问性集成到您的网络平台中的时候了,因为包容性的网络对每个人来说都是更好的网络。

Just AI:确保环境解决方案的公平性

人工智能可以以前所未有的方式改变我们与自然世界的关系以及我们对环境问题的反应。然而,如果设计和引入粗糙,人工智能也有可能巩固当前的环境不公正现象并创造新的不公正现象。为了确保所有社区从人工智能中公平受益,环境正义必须成为其设计和交付的一部分。

另请阅读:认知计算与人工智能:有什么区别?

了解环境正义

这是一项环境正义原则,即所有人,无论其种族、民族、收入或地理位置,都享有健康和安全环境的平等权利:清洁的空气、水和土地;和保护免受环境危害。环境差异往往落在社会中最无助的人身上,也许是那些享有较少资源和政治影响力来保护自己的人。

人工智能在环境解决方案中的作用

人工智能有潜力在减轻环境破坏方面非常有用。例如,它可以应用于空气和水质监测、自然灾害预测以及可持续能源形式的开发。然而,人工智能带来的所有好处并不是公平分配的。如果人工智能的开发和部署不考虑环境正义,它只会延续现有的不平等。

挑战与机遇

人工智能领域缺乏多样性一直是通过人工智能确保环境正义的主要挑战之一。这是因为它可能导致人工智能系统的开发对某些社区存在偏见。

例如,由于歧视性结果,面部识别系统对有色人种的性能可能较低。当然,第一步是使人工智能工作人员多元化,并确保人工智能系统的开发和测试使用多元化的数据集。

另一个挑战是人工智能可能被用来监视和控制边缘化社区。例子包括人工智能驱动的无人机巡逻示威或跟踪个人的行动。为了防止这种情况发生,需要制定有关人工智能使用的严格道德准则,同时人工智能系统应受到监督和问责。

与此同时,人工智能将为改善环境正义提供巨大的机会。我们可以通过公平、包容、透明地开发人工智能系统,为所有人建立一个公正、可持续的未来。

结论

公平、包容性和透明度是构成人工智能环境正义的关键要素。迎接挑战和机遇,我们可以利用人工智能为所有人实现公正和可持续的结果。

打击 Deepfake 技术:网络防御的下一个前沿

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Deepfake 技术正在数字领域掀起波澜。使用人工智能,它可以创建逼真的假视频和音频。这些复杂的操纵被用于欺诈、错误信息活动甚至网络攻击。随着技术的进步,防御深度伪造成为网络安全专家的首要任务。让我们潜入吧!

Deepfakes 的兴起

Deepfakes 使用深度学习技术生成令人信服的虚假图像、视频和音频。最新数据显示,从 2019 年到 2024 年,在线 Deepfake 视频增加了 900%。质量显着提高,检测难度加大。网络犯罪分子利用深度伪造品达到各种恶意目的,从企业间谍活动到社会工程攻击。

涉及 Deepfake 的网络威胁形势

Deepfake 改变了网络威胁格局。它们用于冒充攻击、身份盗窃和金融诈骗。在最近的一个案例中,攻击者使用深度伪造的录音来冒充首席执行官。这导致了价值 243,000 美元的欺诈交易。另一个案件涉及政府官员发表有争议言论的虚假视频。这导致了社会动荡和股市波动。

由 Deepfake 驱动的网络钓鱼也在增加。攻击者使用可信人物的深度伪造视频来操纵员工或高管。这称为“语音钓鱼”或“鱼叉式网络钓鱼”。

当前的检测和缓解技术

打击深度伪造需要复杂的检测和缓解策略。目前的方法包括基于人工智能的检测工具、数字水印和基于区块链的身份验证。

  • 基于人工智能的检测工具:这些工具分析面部运动、光照和阴影的不一致性。他们使用机器学习来检测视频中的异常情况。然而,随着 Deepfake 算法的改进,这些工具需要不断更新。
  • 数字水印:该技术将隐藏数据嵌入到媒体文件中,充当数字指纹。它有助于验证内容的真实性。然而,水印可能被篡改,需要额外的安全层。
  • 基于区块链的身份验证:区块链技术确保数据完整性。通过创建不可变的分类账,它有助于验证媒体内容的来源和历史记录。该技术很强大,但存在可扩展性和实施方面的挑战。

打击 Deepfake 的先进方法

先进的方法正在开发中,以更有效地对抗深度伪造。这些方法侧重于实时检测、多因素身份验证和行为分析。

  • 实时 Deepfake 检测:实时 AI 模型可以分析视频流并立即标记潜在的 Deepfake。微软和 Adob​​e 等公司正在开发实时检测深度伪造的工具。这种方法可以帮助社交媒体和新闻媒体在虚假内容传播之前对其进行过滤。
  • 采用生物识别技术的多重身份验证 (MFA) :传统身份验证方法越来越容易受到深度伪造攻击。使用面部识别和声纹等生物识别技术的 MFA 增加了额外的安全层。生物识别数据可以与现有记录交叉引用,从而使深度伪造变得更加困难。
  • 行为分析和情境人工智能:这种方法使用人工智能来分析行为模式和情境以检测异常。例如,如果深度伪造视频显示首席执行官发表了不寻常的言论,系统可以根据历史数据交叉检查这种行为。这项技术有助于识别绕过视觉和音频检查的深度伪造品。

法规和行业合作的作用

法规和行业合作对于打击深度造假至关重要。世界各国政府正在颁布法律,禁止深度造假的创建和传播。美国推出了《DEEPFAKES 问责法案》,强制要求在人工智能生成的内容上添加数字水印。欧盟的《数字服务法》也有类似的规定。

科技公司、政府和学术界之间的合作至关重要。 Facebook 和 Microsoft 的 Deepfake 检测挑战赛等联合举措促进了更好的检测工具的开发。共享威胁情报和数据集可以加速深度伪造防御技术的创新。

Deepfake 技术和网络防御的未来

随着深度造假的发展,网络防御策略也必须如此。人工智能和机器学习的进步将推动深度伪造的创建和检测能力。未来将见证深度伪造开发者和网络安全专家之间的竞赛。

我们可以期待更多由人工智能驱动的工具,用于与安全系统集成的深度伪造检测。联邦学习等新技术将允许数据共享而不损害隐私,从而增强检测模型。此外,利用量子计算可能会在深度伪造检测速度和准确性方面带来突破。

意识和教育的重要性

虽然技术至关重要,但意识和教育也同样重要。组织必须培训员工识别潜在的深度伪造诈骗。定期更新新出现的威胁和内部政策可以降低对基于深度伪造的攻击的敏感性。

公众意识活动还可以帮助识别和报告深度伪造内容。社交媒体平台和新闻机构必须教育用户识别虚假内容。协作努力可以使深度造假内容更难获得关注。

结论

Deepfake 是网络安全领域日益严重的威胁。它们扰乱商业、操纵市场和影响公众舆论的潜力是巨大的。打击深度造假技术需要采取结合先进人工智能、行业协作、法规和公众意识的多层次方法。

随着 Deepfake 技术不断进步,保持领先需要不断保持警惕、创新和主动防御策略。打击深度造假是网络安全的下一个前沿领域,其风险从未如此之高。

另请阅读:针对医院和患者的网络钓鱼攻击

人工智能对工作场所沟通的影响:加强协作还是创造距离?

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在当今的工作场所中,人工智能是一股革命性的力量,正在改变团队互动和合作的方式。尽管人工智能工具承诺提高效率和创新,但人们担心它们是否会改善员工协作或无意中在员工之间造成障碍。让我们来看看人工智能对工作场所沟通的双重影响。

促进合作:人工智能通信的优势

人工智能极大地增加了工作场所的沟通,主要是通过协作和程序简化。以下是人工智能改善沟通的一些重要方式:

自动化日常任务:人工智能可以处理电子邮件排序、会议安排和提醒等重复性职责,使员工能够专注于更重要的工作。使用人工智能驱动的聊天机器人等工具可以缩短日常对话的时间,这些工具可以立即响应典型问题。

实时翻译和转录:国际组织中的沟通可能会因语言困难而受到阻碍。人工智能驱动的翻译和转录工具促进团队之间顺利的跨语言沟通,促进异构环境中的合作。

定制沟通:人工智能可以通过分析沟通模式和偏好来提供定制交互。例如,人工智能可以根据同事的空闲时间推荐与同事联系的理想时间,从而保证更有效的沟通。

改进的数据共享:人工智能系统可以整合来自多个来源的数据,提高信息的可用性和可访问性。这种改进的数据交换鼓励了跨部门的协作和明智的决策。

距离:人工智能在沟通中可能存在的缺点

尽管人工智能有很多优点,但它也会在职场中造成裂痕。以下是企业应该思考的一些问题。

减少人际互动:自动化沟通职责可能会减少面对面或电话交谈,而这对于培养团队成员之间的信任和善意文化至关重要。过度依赖人工智能可能会导致沟通显得缺乏人情味,这可能会对团队化学反应产生影响。

对语气和语境的误解:人工智能系统经常难以理解口语的细微差别、语气和语境。这可能会导致误解,特别是在敏感或复杂的谈话中,同理心和人类判断至关重要。

压倒性的信息过载:人工智能可以提供大量数据和见解,如果管理不当,可能会让工作人员不知所措。人工智能生成的持续大量信息和建议可能会阻碍有效的沟通,这些信息和建议可能会产生噪音而不是清晰度。

隐私问题:人工智能系统经常需要访问大量的个人和公司数据。这引起了人们对数据保护和滥用可能性的担忧,这可能会滋生不信任并阻碍诚实的对话。

结论

人工智能必须通过提供改善团队合作和加快程序的工具来改变工作场所的沟通。它还存在分裂人们和降低人际关系的风险。组织可以充分利用人工智能,同时通过在人工智能和人类沟通之间找到平衡来保持互联和合作的工作场所。

如何通过数据分析培训促进您的业务

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在当今的数字时代,公司越来越多地转向企业数据分析培训,以保持领先地位。随着企业产生比以往更多的数据,对能够将原始数据转化为可行见解的熟练专业人员的需求至关重要。该培训使团队具备做出数据驱动决策所需的技能,从而推动业务增长和创新。

为什么企业数据分析培训很重要

企业数据分析培训不仅仅提供学习如何使用分析工具;它使员工能够有效地理解和利用数据。通过在数据分析方面打下坚实的基础,员工可以识别趋势、预测未来结果并根据具体证据做出战略决策。这种能力不仅提高了运营效率,还带来了竞争优势。

有效培训的关键组成部分

结构良好的企业数据分析培训计划涵盖几个基本组成部分。

了解数据基础知识

学员将了解不同类型的数据、数据源以及如何清理和准备数据以进行分析。这些基础知识对于获得准确且有意义的见解至关重要。

分析工具和技术

培训计划通常包括使用 SQL、Excel 和高级分析软件等工具的实践经验。参与者获得数据操作、可视化和统计分析方面的实用技能。

另请阅读:适合所有人的自助数据分析工具

解释数据并做出决策

除了分析数据之外,有效的培训还可以帮助专业人员解释结果并将其应用于业务场景。这涉及创建推动决策过程的可行见解。

数据安全与合规性

了解数据隐私法和最佳实践也是企业数据分析培训的一个重要方面。确保数据处理符合法规可以保护公司免受潜在的法律问题的影响。

投资数据分析培训的好处

投资企业数据分析培训可以带来很多好处。公司的决策得到改进,战略规划得到加强,资源管理得到改善。接受过培训的员工可以发现新的商机并提高运营效率,从而提高盈利能力。

结论

企业数据分析培训是一项强大的投资,可以改变您的组织。通过为您的团队配备有效分析和解释数据的技能,您可以帮助您的企业取得长期成功。拥抱数据分析的力量,释放新的增长和创新机会。

智能自动化中的道德考虑

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随着智能自动化 (IA) 越来越受到企业的关注,围绕它的道德问题也变得至关重要。 IA 将人工智能与机器学习和自动化相结合,承诺通过提高生产力和进一步丰富客户体验来彻底改变业务运营。与此同时,这种变革性技术也引发了重大的道德问题,必须仔细审查这些问题,以确保其负责任的实施。

另请阅读:自动化特定威胁的兴起

隐私和数据安全

在智能自动化的首要道德考虑因素中,隐私排名很高。 IA 系统需要大量数据才能有效运行这一普遍适用的事实可能会影响个人的隐私权。组织应以完全透明的方式处理此类数据的收集、存储和处理,并遵守有关隐私的相关法规(例如 GDPR)。必须确保敏感数据免遭泄露和未经授权的访问,以保持信任并保护个人的权利。

偏见与公平

智能自动化系统的公正性取决于它们所训练的数据。 IA系统投射并进一步加剧了有偏见的基础数据。例如,招聘流程中,IA 系统最终可能会根据有偏见的培训数据对特定人口群体产生偏见。因此,如果要减轻这种风险,组织必须积极努力消除数据中的偏见,并在IA系统的设计中考虑到公平和公正的观点。

工作岗位流失和经济影响

以前由人类执行的任务的自动化确实引起了人们对工作岗位流失和更广泛的经济影响的担忧。虽然智能自动化可以提高效率并节省成本,但也存在取代工人的风险,特别是在重复性工作中。必须考虑IA的社会影响,组织需要制定战略,通过再培训计划和创造新就业机会的举措等来照顾受自动化影响的工人。

透明度和问责制

随着 IA 系统变得越来越复杂,决策的透明度将变得更加必要。所涉及的利益相关者包括员工、客户和监管机构,他们不仅必须了解 IA 系统的工作原理,还要了解为什么他们决定采用一种特定解决方案而不是另一种解决方案。

除此之外,各组织还应就问责机制制定必要的规定,以处理因使用IA而产生的不利后果。这意味着明确定义谁对自动系统做出的决策负责,并建立适当的机制来处理可能导致的错误或意外结果。

结论

虽然智能自动化呈现出光明的前景,但某些道德问题也不能完全忽视。通过适当关注隐私、消除偏见、解决工作岗位流失问题以及确定透明度和问责制,组织将有可能负责任地使用智能自动化。随着IA的不断发展,负责任的进步将来自道德的核心精神,确保技术为人类带来更大的利益。

云数据湖与数据仓库:哪个最好?

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在云计算中,数据湖和数据仓库是必不可少的。这些系统有助于管理大量结构化和非结构化数据。在它们之间进行选择会影响性能、可扩展性和成本。本博客使用 2024 年的最新数据探讨数据湖和数据仓库的差异。

了解数据湖和数据仓库的基础知识

数据湖以其本机格式存储原始数据。它们处理结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖对于需要高级分析的数据科学家来说非常有用。然而,它们管理起来很复杂,并且需要强大的数据治理。

数据仓库存储针对高速查询和报告而优化的结构化数据。数据在存储之前必须进行清理和结构化。这使得数据仓库能够高效地进行分析,但成本往往更高。

比较性能指标

查询速度和吞吐量

数据湖在处理大量非结构化数据方面具有强大的能力。 Apache Hadoop 或带有 AWS Athena 的 Amazon S3 等平台在这方面表现出色。但是,由于缺乏预定义的架构,查询结构化数据可能会更慢。 Apache Parquet 等工具可提高性能,但需要仔细调整。

基于云的数据仓库(例如 Amazon Redshift、Google BigQuery 和 Snowflake)在查询结构化数据方面表现出色。它们使用列式存储和索引,从而减少查询延迟。在测试中,Snowflake 和 BigQuery 在复杂查询中的表现优于数据湖。

可扩展性和弹性

数据湖具有良好的扩展性,可以处理 PB 级的数据,而不会降低性能。然而,扩展查询性能可能具有挑战性,尤其是对于非结构化数据。 Azure Data Lake 等云原生解决方案提高了可扩展性,但管理资源仍然很复杂。

数据仓库的扩展性也很好,尤其是在计算资源方面。 Redshift 和 BigQuery 等平台会根据查询复杂性自动调整计算能力。这种弹性是一个主要优势,可确保一致的性能。

数据处理和转换

数据湖存储原始数据,但将其处理成可用的格式需要大量的计算资源。 Apache Spark 等工具会有所帮助,但与结构化环境相比,ETL(提取、转换、加载)过程可能会很慢。

数据仓库针对高效数据转换进行了优化。通过结构化数据摄取,ETL 流程更加简单,从而缩短处理时间。例如,Snowflake 的 Snowpipe 增强了实时数据处理。

成本指标

仓储成本

数据湖提供低成本存储,Amazon S3 和 Azure Blob 存储等平台的价格非常实惠。然而,频繁的数据检索可以抵消这些节省,尤其是对于大型数据集。

由于需要数据预处理,数据仓库通常具有较高的存储成本。然而,列式存储和数据压缩有助于降低这些成本。成本还与处理的数据量有关,对于大规模分析来说,数据量可能很高。

计算成本

对于简单的数据存储,数据湖中的计算成本通常较低。然而,对原始数据运行复杂的分析可能成本高昂。 Apache Spark 等框架在广泛使用时会增加这些成本。

数据仓库通常会产生更高的计算成本,尤其是复杂的查询。 Snowflake 等平台提供按秒计费,提供成本灵活性。尽管如此,总体计算费用仍然很高。

运营成本

管理数据湖的成本可能很高,尤其是在数据治理和安全方面。维护数据湖的复杂性需要专门的技能,从而导致更高的运营成本。

数据仓库通常具有较低的运营成本。它们配备了内置管理工具,减少了管理开销。然而,初始设置和持续调整的成本仍然很高。

混合方法取得胜利

考虑到权衡,许多组织正在采用混合架构。混合方法使用数据湖存储原始非结构化数据,使用数据仓库存储结构化数据。这样可以实现经济高效的存储,并在需要时进行高速分析。

云服务的最新进展使混合方法更加可行。 Amazon 的 Lake Formation 与 Redshift 集成以实现无缝数据移动。同样,Google 的 BigQuery Omni 可以跨多云环境进行查询,将数据湖的灵活性与数据仓库的性能相结合。

另请阅读:如何为您的企业选择合适的 SaaS 提供商

您需要了解的 5 个最佳免费 Photoshop 替代品

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厌倦了一切都需要订阅来编辑照片吗?需要在不订阅或下载应用程序的情况下编辑照片?围绕此的成本和不耐烦可能会很高。 Adobe Photoshop 可能是行业标准。但有很多免费的替代品。在详细了解其中一些之前,让我们首先了解最好的照片编辑软件必须提供什么。  

最好的免费照片编辑软件有哪些功能? 

  • 不仅仅是提供基本功能:调整亮度、对比度、裁剪是所有编辑应用程序中都提供的一些基本功能。最好的区别在于高级功能,如曲线、克隆/修复画笔、混合模式、RAW 支持等。 
  • 易于使用:Photoshop 的基本布局近 30 年来一直保持不变。这是因为它很直观,而且很有效。最好的免费照片编辑器应用程序也旨在同样易于使用。 
  • 添加文本和设计元素:当今的工具需要包括趋势字体和模板、图形元素等,以便更轻松、更快地创建社交媒体内容。 

根据上述标准和其他常用指标,以下应用程序被认为是免费照片编辑领域中最好的应用程序: 

保持远程团队品牌一致性的最佳替代方案

Canva面向初学者设计师,但它确实具有大多数专业编辑器所具备的功能。但其最大的优势是在免费版本上实现品牌一致性。上传或导入到 Canvas 的共享 Google 云端硬盘文件夹中即可实现此目的

艺术效果的最佳替代方案 

Colorcinch不仅仅用于添加特殊效果。您还可以添加图形图层和文本。 Colorcinch效果很好,因为它不会过度。有微妙的叠加,如太阳耀斑、漏光和纹理,也有戏剧性的叠加,如飘落的雪花和雾气。每个类别都至少有一个免费选项。

真实 Photoshop 体验的最佳替代方案

Pixlr E 和 Pixlr X Pixlr E是高级版本, Pixlr X是初学者版本。 Pixlr E是 Photoshop 的令人信服的复制品。分层管理是其亮点之一。您将获得具有与 Photoshop 中相同的混合模式和不透明度设置的单独图层。

高级照片编辑的最佳替代方案

泼辣 (Polarr)拥有简洁、简约的设计。它结合了 Lightroom 和 Photoshop 的功能。对于更高级的功能,如渐变、颜色、文本、液化和画笔蒙版效果,您必须获得专业版。

 修饰和曲线控制的最佳

Fotor拥有复杂的选项,例如编辑曲线、颗粒和噪点级别,全部免费。不过,有些效果是付费功能,例如人工智能驱动的“一键增强”以及背景和物体去除器。

另请阅读:生物识别身份验证:网络安全的未来