卡片正在迅速成为移动设备的最佳设计模式
我们正在见证一次网页设计的重构，告别之前冗余的页面和访问地址，迎来由众多个体内容组成的全新的个性化体验。随着移动技术的发展，移动设备的普及，以及史无前例的数据获取方式（通过API和SDK），传统的内容被分拆成个体进行重新聚合，呈现给用户统一的体验。
这种内容的聚合方式是根据：
内容消费的主体，以及他/她的兴趣、喜好和行为。
他/她的地理位置和环境背景
他/她的朋友的兴趣、喜好和行为
目标广告生态环境
如果说这个时代的主要媒介是手机和平板等移动设备的话，那这个时代的主要设计模式将注定是卡片式设计。请看以下案例：
Twitter Card
Twitter在今年4月份推出了支持更多媒体类型的。在推出的新Twitter card 功能中，Twitter 可以让开发者在单个 Tweet 上显示展示型相册、媒体播放器以及与 app 的深层链接等。
Google Now
，Google 全线产品都努力趋向简洁，在其中，“卡片”这一并不新鲜的概念成了 Google 最重视的元素。（推荐阅读：）
Pinterest和Spotify等产品
Pinterest（上图左）的内容以卡片呈现，Spotify新推出的Discover功能（上图右）也采用了卡片式设计，Facebook也在向卡片式风格发展，iOS 7中也采用了大量卡片式设计，如应用切换和AirDrop。
卡片作为一种媒介
卡片式设计正在席卷科技产品界，但其实作为一种内容的宣传媒介，卡片已经存在很长时间。公元9世纪的中国曾使用卡片来玩游戏，17世纪时，伦敦的商人利用卡片来招揽生意，18世纪时，欧洲贵族家庭的仆人会用卡片向主人介绍即将登门拜访的贵宾，而人们交换名片的传统也已持续数百年。
我们会互赠生日卡片、贺卡，我们的钱包里塞满了信用卡、借记卡和会员卡（当然还有身份证和驾照)。我们会玩各种卡片游戏：扑克牌、大富翁等等，80后不会忘记小时候我们下课去买小浣熊干脆面，仅仅是为了里面附送的三国或者水浒卡......各种球星卡也成为了童年美好的回忆。
在计算机技术没广泛普及之前，空管会使用卡片来调度飞机，即使现在，有些仍然是在这么做的。电影拍摄中使用的故事板也是采用了卡片格式，同漫画相似，每一张图（卡片）都代表了一个电影中的场景。相片又何尝不是一张张的卡片呢？每张相片都是一张讲述着独特故事的卡片。另外还有旅途中寄往亲朋的明信片，等等。
卡片在商业领域的运用就更不是新鲜事了，最常见的就是大大小小的优惠券了。我们都干过从产品包装盒或是报刊杂志上剪下角落的优惠券这种事吧？逛街的时候，各种推销人员向你发放优惠券，家里的邮箱中也塞满了扔不完的由许多优惠券组成的传单。
卡片易于操作
除了其作为信息媒介的光荣传统之外，卡片最重要的一个特征是易于操作。上图是Samuel Couto在上发表的作品。在现实世界中，卡片可以翻面（呈现更多内容），可以折叠（呈现概述的内容），也可以展开（呈现具体内容），可以将很多卡片堆起来以节省空间，可以将它们分类、分组。
在虚拟卡片的设计中，我们同样可以运用这些特点，同时我们还可以利用动画和移动效果来将其发扬光大。我们可以提示卡片背面的内容，或提示卡片可以展开。我们可以在卡片中嵌入多媒体内容、照片、视频和音乐。这里能发挥的空间很大。
对于移动设备以及各种尺寸的屏幕来说，卡片是完美的设计形式。如下图所示，在手机上，卡片通常以垂直方式展现（如信息流），在平板上，卡片也可以水平方式呈现（当平板横置时，可添加一栏新内容），卡片的高度可根据内容进行调整。
卡片是新的创意画布
可以预见的是，产品和交互设计师们将更多地使用卡片式设计风格，营销人员和广告创意人员也不例外。随着社交媒体热度不减，并渗透进我们生活中许多服务领域，占据我们越来越多的时间，伴随而来的将是更大规模的广告投放。而不论是社交媒体平台，还是广告方，内容都将以卡片式设计为主来呈现。看看如今的Facebook、Twitter、Pinterest、Instagram和Line等，没有一个不投奔卡片式设计阵营的。对我来说，卡片式设计将是设计和创作艺术领域的Next Big Thing。原创文章，作者：Kryptoners
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苹果为 Powerbeats2 耳机更新多种颜色以搭配 Apple Watch 新颜色包含蓝、黑、绿、粉及激进 Apple Watch Sports 表带的白色，暂时只在线上商城出售。watchOS 2 更新后，Apple Watch 将具备更独立的音乐播放功能，预计会有多种相关配件出现。Amazon Echo 开始支持 IFTTT 语音指令 这是 Echo 继控制智能家居设备后，又一项枢纽功能。用户可以通过指令完成 Tweet 发布、Google Docs 文档转储、Todoist 事项建立、发送特定内容邮件、Evernote 联动等任务，此外还能阅读 Audible 有声读物。互动式阅读工具 Actively Learn 获103万美元融资 Actively Learn 让教师在电子阅读材料中随时插入问题和指导，帮助学生更主动有效的阅读。这家位于西雅图的公司在2013年9月还获得过一轮62万美元的融资。 YouTube 增加游戏直播服务 该服务名为 YouTube Gaming，意在与被 Amazon 收购的 Twitch 展开服务。本服务会在今年夏季率先与美国和英国地区上市，随 YouTube Gaming 上线，公司还会推出改进版的视频直播服务，主打低延迟的 60 帧视频直播。国产芯片厂商全志加入 Linux 基金会 全志（Allwinner）芯片用于运行 Ubuntu 及其它多种 Linux 发行版系统的平板、电视盒、智能电视等设备。该公司在此前曾因未对源代码进行开源而违反 GPL 协议，本次入会可能会改善其与开源社区之间的关系。 InfinitEye 虚拟现实头盔更名 StarVR
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的分辨率。头盔的头部追踪则由基准标志和一套内外摄像头系统协作完成。 InfinitEye 此前曾在 E3 大会上展示过原型头盔，18个月后他们被 Starbreeze Studios 收购。现在 InfinitEye 宣布将把VR项目重新更名为 StarVR 。
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Block 模块化智能手表众筹计划延后 英国创业公司 Blocks Wearables 最初受 Google 模块化手机 Project Ara 的启发，希望开发出一款功能可拓展的手表，今年六月启动众筹。团队在六月初的展会上透露，手表将会配备与一些安卓手机相同的高通骁龙 400 处理器，运行安卓 Lollipop 系统，基础售价为 150 美元，每个附加功能模块约为 20 到 40 美元，而众筹日期则会延后。此前我们曾经对 Block 有过一些介绍，详情请戳：
VPLUS北京凯旋万嘉文创中心获中国手游文化 3000 万A轮融资 VPLUS北京凯旋万嘉文创中心定位是服务全国商业体的公共空间板块，目标成为文化、娱乐、时尚类主题展会及营销活动的专业运营平台。其核心竞争力是：1、整合众多全球及中国的一流动漫、游戏、电影、娱乐的IP资源；2、整合全国一二线城市及经济发达地区的商业体公共空间操作主题策展运营；3、整合各类粉丝社群的运营。溜溜梅休闲食品获红杉资本近 1.5 亿元A轮投资 溜溜果园集上游采购、中游生产和下游销售为一体，在华东，华南，华中等青梅之乡建立了生产基地，完成青梅的上游产业布局，能够有效控制青梅食品的产品品质。CEO杨帆是中国青梅协会会长，溜溜梅未来5年目标实现 50 亿销售额。Facebook News Feed会根据观看时长选择内容显示
Facebook 刚刚宣布其 News Feed 的最新形式，它不再仅仅根据赞和评论来显示信息流，而更关注用户在每个内容上所耗费的时间。例如，如果你看一个视频时间达到十五秒，这可能是因为用户对它真正感兴趣，即使用户没有点赞或者评论，Facebook也会将这个视频显示出来。而在之前，Facebook只有在用户点赞或评论时才会显示更多类似的内容。如果用户没有点赞或者没有留下评论，那么算法以后就会逐渐减少类似内容的显示。可能创造今年港股IPO最高纪录的联想控股，发行区间或为39.8-43港元
据WSJ消息，知情人士透露，联想控股将于6月15日接受认购，上市定价区间为39.80-43港元。根据此前消息，联想控股已于6月4日通过上市聆讯，募资金额将达20亿-30亿美元。联想控股目前暂定15日路演，16日公开招股，29日挂牌上市。联想控股是一家很复杂的企业。除了为人熟知的联想集团、神州租车等单独上市的子企业，联想控股成员企业还包括：融科智地、丰联集团、苏州星恒、增益供应链、安信颐和、弘基企业、联保投资集团有限公司、拉卡拉、正奇金融、联泓集团、弘毅资本、佳沃集团、拜博口腔医疗集团、神奇工场等企业。Uber 追踪中国司机的行踪并将开除参加抗议活动的司机
据华尔街日报的报道，Uber 将在中国发布新规则，即Uber 将会使用 GPS 定位系统来判断司机们有没有参加出租车司机的抗议活动，此举是为了维护社会治安。根据金融时报的报道，Uber 正在努力地扩大中国市场，目前Uber 每天提供 100 万次的搭乘服务，这个数字还将继续增长，并有可能超过 Uber 在全球其他国家的运营数据。但 Uber 不是一家独大，它在中国的市场还面临滴滴快的的竞争，金融时报称，为了进一步扩张到中国的 50 多个城市，它可能将专门为中国市场融资 15 亿。What: 留学垂直媒体 How:PGC 模式的留学经验分享，写手是分布在世界各地按稿计酬的留学生，目前有80人左右；写手也可以推荐周围的同学成为新写手，稿件一经录用及获得现金或返点奖励，类似Uber的邀请模式。学岛网当前的目标是积累留学生资源，做高品质内容，而未来则希望向留学一对一咨询（类似“在行”）等高客单价服务拓展。Think It Twice:从媒体入手，向服务业发展，这个思路本身非常合理。不过这一切都要建立在媒体平台的流量足够大，粘性足够高的基础上，现在寄托等 UGC 老牌留学论坛已经占据了很大一部分市场，PGC 模式还需充分发挥自身的优势，才有可能后来者居上。What: 一款以书交友的社交应用 How:骆驼阅读根据用户扫描的图书条码识别图书，并向用户推送同样阅读该书的用户。骆驼阅读还会自动为扫描过同本书的用户建立聊天群，用户之间也可以群聊。被扫描过的图书会自动加入到“我的图书馆”中，“图书馆”会按照扫描图书多少形成用户榜单。Think It Twice:社交和导购是图书应用的两类模式，但像“骆驼阅读”这样单以“图书”这一个维度切入社交不具备同步性，缺乏场景，用户很难聊起来。另外，“读过同一本书”无法与“有共同语言”划等号。What: 一款基于定位地理位置（LBS）寻找律师的APP。 How:用户可以通过移动端APP以合理的价格快速找到身边的专业律师，有点像是“滴滴找律师”。同时，也能进行基本的法律信息查询。Think It Twice:法律服务非常个性化，和用APP打车，吃饭有本质不同：律师服务水平的判断，及价格体系都不一。另外是信任机制问题，大家如果真的有问题找律师，还是习惯熟人推荐，如果是企业，一般也会有合作律所。What: 校园闲置物品交易&交友。How:比起二手物品“交易”，更侧重于通过物品交易来“交友”。主页的有两个Tab，第一个是“闲时”，就是说些有的没的的信息流；第二个才是“闲物”。团队是华南理工大学的大学生，目前应该比较专注在广州大学城那块儿。Think It Twice:通过闲置物品的交易来让校园人群交友，关系有机会自然地从线上延展到线下。What: 让用户通过抠图的方式UGC贴纸的贴纸社区。 How:用户把想要的图片元素抠出来，贴在选择的背景图上，可额外添加颜文字，气泡对白等；贴图作品被放在不同的话题频道里，与很多贴图社区一样有“改图编辑”功能让用户互动起来；Think It Twice:大大降低了用户发挥创造性的成本，建立对贡献用户的等级机制会更易鼓励贡献行为；内容方面，感觉应变平衡下“自拍”类内容，场景化的故事内容或会更容易引发互动，而非纯点赞。What: 葡萄酒媒体、搜索引擎和社区。How:资讯内容是全网抓取的，通过发动用户扫酒标来扩充库，部分酒有导流到电商平台上购买。Think It Twice:资讯内容质量残次不齐。“扫酒标”提高了活跃度，产品应该要借用扫酒标来激发用户生成更丰富的内容（日记笔记品酒记故事等），目前看起来不太给力，扫酒标变成有点像“打卡”收集自己喝过什么酒的动作。What: 定位外籍、海归、白领等较高消费人群的“大众点评”。How:人均70元以上的中高级餐厅黄页，界面挺友好，可以直接给每家餐厅投票：按下“我爱”或者“我呸”。下面的点评基本上全是英文，水军可能性不大，因此可信度较高。另外，可以基于个人关注和评论个性化地为你推荐餐厅。Think It Twice:地理位置信息上还未接地图，建议后续可以加上导航功能。另外，覆盖面还不够广：个人在非核心地段试了下，发现周围许多餐厅还没有相关点评。很适合在上海扎根，未来拓展到其他城市，容易“水土不服”。What: 聚合程序员的平台，程序员的经纪人。How:程序员可以在“程序员客栈”中填写自己的履历、工作状态、所在城市和职业类别，展示自己的作品，关联其在GitHub、知乎和Stack Overflow的个人主页，表现其在专业社区的影响力。后期平台将定位于“企业的临时用人方案”，对接程序员和远程项目，让程序员远程加入产品团队。Think It Twice:从社区开始，先聚合人，展示其价值，再做项目对接平台，这样的思路是可行的，同样思路的还有Visual.ly和特赞。不过，相对于后者对接的设计师，程序员个性化较弱，更多依附于组织机构，独立工作者较少。因此，平台的规模和市场不一定会很大。What: 基于兴趣和地理位置的旅行社交应用。How:用户可根据旅行目的地、旅行主题等分类发起约伴，目的可以是拼车、求导游等，也可以是旅行达人求队友包车司机求顾客，附带图片分享和基于用户关系的匿名问答功能。Think It Twice:基于用户关系的匿名问答、基于共同兴趣的聊天室功能虽然有亮点，但旅行社交发生相对低频，行前基于兴趣的社交缺乏足够粘性，而到达目的地之后的社交容易变为基于地理位置的社交，易被替代，产品活跃度难保证。目前市面上的旅行社交产品已有不少，活跃度不高，用户主要来自于同品牌PC端BBS的转化。What: 背单词软件。How:词库包含K12、大学、出国考试、日常交流的各类词汇书，还支持粘贴自定义文本提取单词。支持“轻松认知”（英中对照）和“高清记忆”（验证拼写）两种模式；每个单词除系统自带例句外，还内接了多个辞典，支持一键查词；可设置每日学习量和每日复习提醒时间；统计图表可直观展示用户的遗忘曲线、学习情况和记忆持久度。Think It Twice:用户可以选择按照词频、字母顺序或章节顺序背词，其中“词频”指的是词汇在日常生活中的使用频率，但对于托福、GRE这样的应试类词汇来说，用户更关心的其实是词汇在考试中的出现频率；另外“认识”、“不确定”、“不认识”三个按钮的设置方式不太符合一般人的思维习惯，使得背词体验不够流畅。移动侦测_百度百科
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移动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫运动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。外文名Motion detection technology作&&&&用无人值守监控录像和自动报警
1、信号输入处理模块：标准模拟视频信号（CVBS彩色或黑白）是亮度信号和色度信号通过频普间置叠加在一起，需经过A/D芯片（如philips7113）的解码，将转成数字信号，产生标准的ITU 656 YUV格式的数字信号以帧为单位送到编码卡上的DSP和内存中。移动侦测系统2、CP（Image Coprocessor 图象协处理器）处理模块：YUV数据在DSP中加上OSD（字符时间叠加）和LOGO（）等，复合后通过PCI总线送到显存中，供视频实时预览用，还将复合后的数据送到编码卡的内存中，供编码使用。
3、ENCODER（编码）模块：将编码卡内存中的YUV数据送到MPEG4/H264编码器中，产生压缩好的码流，送到主机内存中，供录像或网络传输使用。
4、MOTIONDETECT处理模块：对编码卡内存中的以帧为单位YUV数据进行处理。移动侦测，英文翻译为“Motion detection technology”，一般也叫运动检测，常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理。
移动侦测允许在指定区域能识别图像的变化，检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰。但是如何从实时的序列图像中将变化区域从中提取出来，还要考虑运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。
早期的运动检测如MPEG1是对编码后产生的I帧进行比较分析，通过视频帧的比较来检测图像变化是一种可行的途径。原理如下：MPEG1由三类编码帧组成，它们分别是：（I帧），预测帧（P帧）和内插双向帧（B帧）。I帧按JPEG标准编码，独立于其他编码帧，它是MPEG1视频流中唯一可存取的帧，每12帧出现一次。截取连续的I帧，经过解码运算，以帧为单位连续存放在内存的缓冲区中，再利用函数在缓冲区中将连续的两帧转化为位图形式，存放在另外的内存空间以作比较之用，至于比较的方法有多种。此方法是对编码后的数据进行处理，而目前的MPEG1/MPEG4编码都是，对比原有的图像肯定存在误报和不准确的现象。移动侦测原理移动侦测可以降低公共机构和企业场所的人工监控成本，并且避免人员长期值守疲劳导致的监察失误，可以极大地提高监控效率和监控精度。移动侦测技术是运动检测录像技术的基础，现在已经被广泛使用于、汽车监控锁、数字、婴儿监视器、自动取样仪、自识别门禁等众多安防仪器和设施上。常见的移动侦测系统还允许使用者可以自由设置布防撤防时间、侦测的灵敏度、探测区域。当触发时应可联动录像、联动报警输出、联动摄像机转到相应的预置位。
主要被用于以下场合
1、远程无线婴幼儿监护
2、家庭、企业、银行、码头、仓库防盗
3、设备智能启动、自动触发门禁
4、交通、铁路等违规拍摄和记录
5、教学取样、实验室数据无人值守采集
6、保育、医疗、养老等护理机构和场所的监控报警背景减除法
背景减除法 （Background Subtraction ） 是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与的差分来检测出运动区域的一种技术。它一般能够提供最完全的特征数据，但对于动态场景的变化，如光照和外来无关事件的干扰等特别敏感。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。
时间差分法
时间差分（又称相邻帧差）方法（Temporal Difference ）是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动区域。时间差分运动检测方法对于动态环境具有较强的自适应性，但一般不能完全提取出所有相关的特
基于光流方法（Optical Flow）的运动检测采用了运动目标随时间变化的光流特性，如Meyer[2] 等通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法，从而有效地提取和跟踪运动目标。该方法的优点是在摄像机运动存在的前提下也能检测出独立的运动目标。然而，大多数的光流计算方法相当复杂，且抗噪性能差，如果没有特别的硬件装置则不能被应用于全帧的实时处理。
此外，在运动检测中还有一些其他的方法，运动向量检测法，适合于多维变化的环境，能消除背景中的振动像素，使某一方向的运动对象更加突出的显示出来，但运动向量检测法也不能精确地分割出对象。1、设置运动检测区域等参数：
用户可以通过SDK中的函数，来设置1-99个有效的矩形，还可以设置快速和慢速两种运动检测状态。快速检测是对每隔两帧的两帧数据进行差分运算，慢速检测是指对相隔12帧以上的两帧数据进行差分运算。
2、启动运动检测功能：
因为经过A/D转换后的数据是标准的ITU 656 YUV 4:2:2格式，而人眼又是对亮度最敏感，为了简化算法，提高效率，直接对亮度（Y）值进行处理。对于某个检测区域内每个象素点（x,y），T时刻与T－n时刻亮度（Y）的差值为Mx,y(T)=||Yx,y(T) – Yx,y(T-n)||，IF ||Mx,y(T) – Mx,y(T-n)||≥Ta THEN L=TRUE，得到区域差分系数IMsum=ΣL。
实际决定是否报警，可由整个设置检测区域的IMsum值来判断。
报警 = 真, IF||ΣIMsum( ) ||≥Tb
Ta,Tb为适当阈值量。
在CIF格式下，整个画面的分辨率是352*288（PAL），按16*16像素宏块大小来划分整个检测区域，宏块内的像素点是逐点从左到右，从上到下进行差分运算并得到宏块差分系数。整个检测区域又是按16*16的宏块从左到右，从上到下进行扫描，最后计算出整个区域的差分系数。移动侦测算法3、返回运动检测结果
如果整个区域的差分系数大于设定的阀值，置报警状态并实时将每个检测区域的宏块差分系数都返回。根据预先设置的快速和慢速两种检测状态，对画面进行不间断的分析处理，并返回结果，直到停止运动检测。
如果整个区域的差分系数小于设定的阀值，复位报警状态。
这种基于帧差分算法的运动检测完全独立于编码，可以灵活的任意启动停止。实现“动则录，不动则不录”。配合其它，还可以实现预录像功能，即通常状态下只是进行画面预览监控和运动检测，编码后的数据不写入文件，只暂时写入一个FIFO缓冲区里，一旦发生运动检测报警，可以先将报警之前缓冲区的数据写入文件，然后再实时将编码后的数据写入文件，报警解除后，延时一段时间再停止写文件，转入写缓冲区状态。实现运动检测报警的全过程录像。这样既可以完整获取整个报警事件的过程，又可以节约系统的资源，在相同的存储空间下，可以大大延长保存录像的时间。要对运动检测技术的性能进行评估并不容易，特别是要进行定量的分析时，必须提供一个供作比较、研究的标准视频序列，它应该包括突然场景变化，摄像机移动以及光线明暗变换等特殊效果。检测方案可用多种参数来评估，比如检测成功率、检测失败率等等。在实际应用环境中，可以通过调节阀值对室内普通环境，室外环境获得比较好的监测效果。还可根据功能实现的方法分类，主要是对软件和硬件两大类实现方法进行一些定性的分析。
采用硬件来实现监测功能，不占用CPU，拥有较快的处理速度，因而可以采用一些较为复杂的算法以获得更为准确的监测结果，并且有很好的实时性。譬如数字、无线婴儿监视器等监控设备会通过内置VMD（Video Motion Detector视频移动探测器）电路可以当报警探头使用。检测电路首先会将静态图像贮存起来，之后，如果发现画面的变化量超过了预先设定的值，系统就会发出报警信号，以提醒安防人员或启动录像机。然而硬件实现也意味着较高的成本，而且一旦系统对动态监测功能提出了更新更高的要求，那么原来的只能弃而不用，必须采购新的硬件，造成浪费。
用软件实现的监测功能，如果用主机的CPU来完成数值计算，算法不能太复杂，而且计算量不宜太大，否则会影响其他功能（如显示、录像等）的实现。如果算法下载到DSP上运行，就可以解决这个问题，首先它的功能扩充非常容易，算法的优化不会造成不必要的浪费，可以生成新的微码下载到DSP上，就可以提升性能，并且可以根据用户不同的需求提供一些个性化的功能组合。
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