中國 – 2018年1月12日 – 面向傳感器數(shù)據(jù)的機器學習與人工智能解決方案開發(fā)公司Qeexo與橫跨多重電子應用領(lǐng)域的全球領(lǐng)先的半導體供應商意法半導體（STMicroelectronics,，簡稱ST,；紐約證券交易所代碼：STM）,，今天宣布一份共同推進原始設(shè)備廠商（OEM）集成Qeexo的FingerSense技術(shù)的合作協(xié)議,。

 全球已有1億多臺設(shè)備部署了Qeexo的能夠區(qū)分手指尖,、指關(guān)節(jié),、手指甲和觸控筆的FingerSense平臺,。FingerSense專有的機器學習算法使用意法半導體的FingerTip多點觸屏控制器和MEMS傳感器的輸出數(shù)據(jù),，能夠顯著提升移動設(shè)備的使用體驗,。兩家公司還在探索是否有其它機會,，使Qeexo的機器學習技術(shù)與意法半導體市場領(lǐng)先的MEMS傳感器和觸控器實現(xiàn)完美整合。

 Qeexo首席執(zhí)行官Sang Won Lee表示：“意法半導體的傳感器能夠提供品質(zhì)極高的數(shù)據(jù),，我們的機器學習算法依據(jù)這些數(shù)據(jù)做出精確的預測,。我們正在與意法半導體合作，讓OEM廠商在手機上部署Qeexo的FingerSense技術(shù)更容易,。我們與意法半導體期待利用先進的人工智能技術(shù)為客戶解決各種類型的數(shù)據(jù)難題,。”    

 FingerSense是Qeexo人工智能算法驅(qū)動的觸控平臺,，是世界首個純軟件實現(xiàn)的能夠區(qū)分手指尖,、指關(guān)節(jié),、手指甲、觸控筆等觸屏輸入的解決方案,。智能手機OEM廠商利用FingerSense技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)一系列取悅用戶的新功能,，讓他們在手機上處理事務(wù)更容易。通過使用簡單的手勢,，F(xiàn)ingerSense為用戶提供更強的截屏功能,、更可靠的錄屏工具，以及用字母手勢快速發(fā)布應用,。

 意法半導體模擬器件,、MEMS和傳感器產(chǎn)品部總裁 Benedetto Vigna表示：“Qeexo指定意法半導體為其FingerSense技術(shù) 的首選觸屏控制器和MEMS傳感器供應商，這一決定證明,，我們在推動人機交互創(chuàng)新應用中扮演著重要角色,。我們最新的功能先進的觸屏控制器和MEMS與Qeexo的機器學習算法的完美整合，將會給手機用戶帶來新的先進的功能,，以及更好的使用體驗,。”

 針對配備19.5:9 AMOLED柔性屏幕的下一代智能手機,，意法半導體最近推出了新系列觸屏控制器,，新產(chǎn)品兼?zhèn)涓咝阅芎透嗵厥夤δ苤С郑ǖ膶Ｓ眠吘壗换?、壓感觸控,、水下多點觸控和超低功耗。意法半導體的FingerTip技術(shù)在一個單片控制器內(nèi)完美整合了低功耗,、小尺寸和真多點觸控性能,，功能先進的高性能觸感引擎能夠同時檢測、區(qū)分,、跟蹤多達10種觸控操作,，響應時間很短。

 Qeexo解決方案采用了意法半導體的多款慣性MEMS傳感器,，其中包括超低功耗的高精度3軸數(shù)字加速度計和由3軸加速度計和3軸陀螺儀組成的6軸慣性感測模塊,。這款模塊內(nèi)嵌數(shù)字功能，功耗極低,，已成為眾多安卓手機廠商的首選方案,。

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 關(guān)于意法半導體

意法半導體（STMicroelectronics; ST）是全球領(lǐng)先的半導體公司，提供與日常生活息息相關(guān)的智能的,、高能效的產(chǎn)品及解決方案,。意法半導體的產(chǎn)品無處不在,，致力于與客戶共同努力實現(xiàn)智能駕駛,、智能工廠、智慧城市和智能家居，以及下一代移動和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,。享受科技,、享受生活，意法半導體主張科技引領(lǐng)智能生活（life.augmented）的理念,。

意法半導體2016年凈收入69.7億美元,，在全球擁有10萬余客戶。詳情請瀏覽意法半導體公司網(wǎng)站：www.st.com

關(guān)于 Qeexo

Qeexo開發(fā)的機器學習解決方案能夠從傳感器數(shù)據(jù)中獲得可作為預測依據(jù)的有價值信息,。通過與市場領(lǐng)先的原始設(shè)備廠商和零部件廠商合作,，Qeexo的解決方案已部署在全球1億多臺設(shè)備上，為用戶帶來全新的令人興奮的使用體驗,。在汽車,、手機和物聯(lián)網(wǎng)等市場上，數(shù)以億計的設(shè)備受限于計算能力和存儲容量不足,。低延遲,、低功耗、低內(nèi)存占用使Qeexo的專有模型成為在這些環(huán)境中進行高精度預測的理想選擇,。