站长之家(ChinaZ.com) 11月16日消息:摩根士丹利（大摩）证券调降第四季度iPhone系列出货量，由原先预估的 8500 万部降至 7900 万部，降幅7.06%。
据了解，这是近期华尔街投行首家调降iPhone第四季度出货量的大型券商。调降出货目标后，第四季度整体iPhone出货的结构，其中包含 14 系列约 6350 万部、 13 系列 1150 万部、SE约 200 万部、 12 系列 150 万部、以及 11 系列 50 万部。
此前鸿海方面曾坦承疫情的确影响郑州厂区部分营运。苹果也首次于官网发表声明，iPhone 14 Pro 与 iPhone 14 Pro Max 的主要组装工厂暂时受到新冠防疫限制的影响。 工厂目前正在产能大幅降低的情況下保持运行。苹果预计市场对 iPhone 14 Pro 和 iPhone 14 Pro Max 机型的需求依然强劲，顾客也将等待更长时间才能收到新产品。
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研究机构CCSInsight发布报告称，预计到今年年底，全球iPhone保有量将突破13亿部，其中超过50%为二手手机。报告还预测，从2024年起，iPhone系列机型的平均寿命将达8年。预计在未来某个时间点，苹果可能将“更认真地考虑”未来政策与策略。
自从突然上线以来，华为Mate60系列一直异常火爆，甚至一机难求，价格不断被炒高，预期出货量也持续看涨。有来自供应链的消息人士透露，Mate60、Mate60Pro、Mate60Pro三款不同型号的合计出货量已上调至2000万部，其中担当主力的Mate60Pro就有望占到1500-1700万部。华为下一代P70系列、Mate70系列有望给出3000-4000万台的零部件订单，成为华为2019年以来最大的成长动力，带动华为智能手机
华为计划在2024年将智能手机的出货量提升到6000万～7000万部。华为已经向供应链增加了足够的订单量，保证2024年全年能够实现这一目标。IDC相关数据预测，2023年全球智能手机出货量为11.5亿部，同比下降4.7%，创下十年来新低。
由于iPhone15的竞争力不强等原因，瑞银证券在最新的报告中宣布，经过综合评估，将iPhone15系列新机的出货量预期从8000-9000万台降低到7800万台。这是第一个下调iPhone15出货量预期的专业机构。2023年上半年中国高端手机市场份额中，IDC数据显示，苹果依然占据绝对优势，市场份额高达67.0%;华为仅靠4G产品依旧排名第二，市场份额达15.6%;OPPO凭借双旗舰产品布局获得4.2%市场份额，排名第三;其他主要安卓厂商市场份额相差不大，主要在3.0%-4.0%之间。
iPhone15系列已经发布一周，上周五开始预售。根据京东平台数据显示，iPhone15系列的预约量已经突破了300万台。如果错过了双11，下一个比较优惠的购买时间是次年的618。
俄罗斯一家高端定制智能手机的公司推出了一款名为iPhoneDiamondSnowflake的系列，这款手机的售价超过400万元人民币。这个系列的手机采用了钻石和白金为主要材料，并将整个手机上镶嵌了570颗钻石配有一条由英国著名珠宝商设计制作的项链吊坠。虽然它的价格昂贵，但仍然有很多人愿意购买，因为它们认为这是现代科技和远古生物狩猎工具结合的奇妙之作。
iPhone15系列已经发布接近一周时间，并且在上周五开启了预售。根据京东平台数据显示，今天一早iPhone15系列的预约量已经突破了300万台。如果错过了双11，下一个比较优惠的购买时间则是次年的618，大家可以自行斟酌下手时间。
苹果证实iPhone15存在过热问题。这一问题的产生原因是与一些应用程序，尤其是与iPhone15和最新操作系统iOS17.0之间的兼容性问题有关。如果身为iPhone15的用户并且正遇到过热问题，建议尽快更新至iOS17.0.3以保证手机正常使用。
有苹果用户表示，在升级到iPhone15Pro或者iOS17后，出现Wi-Fi连接缓慢的问题，尤其是iPhone15系列机型上更为严重。许多苹果用户反映，自从升级到iPhone15或iOS17以来，他们遇到了Wi-Fi连接缓慢的问题。苹果公司尚未对此问题进行回应。
苹果公司最新推出的iPhone15系列手机，最大变化是采用了USB-C接口，取代了以往使用的Lightning接口。这一变化使得iPhone15在连接性方面更加方便。在使用iPhone15为其他设备充电时，预计充电速度会相对缓慢。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
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