摩托罗拉发布了一款中端智能手机”摩托罗拉One Hyper“,这款手机配有全面屏和弹出式摄像头设计,售价 400 美元。
在规格方面,摩托罗拉One Hyperr采用6. 5 英寸显示屏,分辨率为FHD+,搭载高通骁龙 675 移动平台,配备4GB内存+128GB存储,电池容量为转载自站长之家4000mAh,前置 3200 万像素摄像头,后置 6400 万双摄,运行Android 10。(arstechnica)
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摩托罗拉发布了一款中端智能手机”摩托罗拉One Hyper“,这款手机配有全面屏和弹出式摄像头设计,售价 400 美元。
在规格方面,摩托罗拉One Hyperr采用6. 5 英寸显示屏,分辨率为FHD+,搭载高通骁龙 675 移动平台,配备4GB内存+128GB存储,电池容量为转载自站长之家4000mAh,前置 3200 万像素摄像头,后置 6400 万双摄,运行Android 10。(arstechnica)
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虽然没有抢到高通旗舰处理器的首发,甚至连「首批」发布都算不上,但是摩托罗拉X50Ultra还是赶在这春夏交际之时曝光了。摩托罗拉X50Ultra最快在本月底就能和国内用户见面。衷心希望今年的摩托罗拉X50Ultra,能够乘上AI手机和F1联名的东风,再度腾空起。
摩托罗拉即将推出的旗舰手机——MotoEdge50Pro引起了广泛关注。该手机的国内版本“MotoX50Ultra”已经在网络上泄露,预示着摩托罗拉可能会很快宣布这款手机的全球发布。消费者和科技爱好者们都在期待着摩托罗拉能够带来怎样的创新和突破,以及这款新手机如何在竞争激烈的市场中脱颖出。
摩托罗拉即将发布一款名为Edge50Pro的手机。这款手机已经通过了相关机构的认证,预计将在近期正式亮相。对于那些追求卓越性能和设计感的消费者来说,这款手机无疑是一个值得期待的选择。
2月29日,摩托罗拉手机官方在社交媒体上宣布了即将发布的motoX50Ultra“AI手机”,并强调了其与F1官方技术合作伙伴的关系。预热视频显示,X50Ultra的后盖采用素皮材质,相机Deco位于后盖左上角,音量键与电源键位于机身右侧,采用了分体音量键设计。该机定价从3399元起。
日前,研究机构洛图科技发布最新《中国监控摄像头线上零售市场月度追踪》报告。今年1月,中国监控摄像头线上市场销量为200万台,同比罕见大涨4.6%,环比增长12.5%;销额为4.1亿元,同比增长24.1%,环比增长7.9%。海雀排名第四,销量份额为8.9%,销量同比增长61.3%,其PRO4K在800万像素细分市场位居第一。
3月14-17日,在2024年中国家电及消费电子博览会上,华为重磅打造1500平超大展区。作为华为全屋智能的重要视觉入口,华为智选生态产品——海雀4K系列智能摄像头也在展示之列,不仅带来了最新的智能摄像头产品展示了摄像头与智能家居场景的联动。海雀将基于技术优势探索更多全场景摄像头,为消费者带来更多元的选择。
苹果公司即将推出的iPhone16系列手机引起了广泛关注。这款手机的摄像头组件采用了垂直排列设计,与现款iPhone15系列的对角线排列不同。我们期待着苹果公司能够在下一代iPhone上带来更多的创新和突破。
我们无需购买钢琴就可以演奏音乐了。一项名为"PaperPiano纸钢琴"的项目可以通过摄像头捕捉手指运动,使任何一张纸都能成为一架可以演奏音乐的钢琴。这一技术的发展可能带来更多有趣的音乐应用,使用户无需购买真正的钢琴即可享受演奏的乐趣。
日前,海外媒体91mobiles首次曝光了苹果iPhoneSE4CAD渲染图,提前为大家展示了这款新机的外观设计。iPhoneSE4正面采用刘海屏设计,支持FaceID面部识别。从渲染图来看,苹果将在iPhoneSE4中彻底淘汰前两代机型中采用的iPhone8设计风格,转采用近几年的外观风格和更大的屏幕,整体设计与iPhone14标准版接近。
教室里有一两个摄像头再正常不过了,不过如果说每个座位上面都有一个摄像头,整间教室里密密麻麻全都是,那就确实十分罕见了。有学生发视频称,保定学院一教室内布满摄像头,上课太有压迫感”。”对于网传视频,保定学院学生处工作人员进行了回应,称这件教室是专门书法、画画考试的时候用的,平时上课时候不开。
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AutoDev是微软推出的一款AI程序员工具,可根据用户设定的目标自主生成、执行代码等任务,无需人工干预。它基于GPT-4模型,并采用多Agent协作机制,在HumanEval测试中,代码生成任务Pass@1达91.5%,测试生成任务Pass@1为87.8%,性能均超过GPT-4基线30%以上。AutoDev旨在提高开发效率,降低编程门槛。
Cappy是一种新型方法,旨在提高大型多任务语言模型的性能和效率。它是一个轻量级的预训练评分器,基于RoBERTa,仅有3.6亿个参数。Cappy可独立解决分类任务,或作为辅助组件提升语言模型性能。在下游任务中微调Cappy,可有效整合监督信息,提高模型表现,且不需要反向传播到语言模型参数,降低了内存需求。Cappy适用于开源和封闭源代码的语言模型,是一种高效的模型微调方法。
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