影响一块屏幕使用体验的参数不可谓不多，无论是尺寸、分辨率，还是刷新率、色彩调校，都会对屏幕的观感造成直接影响。而亮度”，作为直接影响屏幕可视能力，以及画面通透程度的参数，自然也成为了用户关注的重点之一。
在今晚发布的小米13上，手机采用了一块定制的6.36英寸E6发光材质OLED屏，其峰值亮度达到了夸张的1900nit，轻松超过iPhone14的1200nit，与iPhone14Pro的2000nit差距微弱。
同时，在日常全局亮度上，小米13也能够达到了1200nit，超过了iPhone14和iPhone14Pro两款机型。
在峰值亮度提升的同时，凭借E6发光材质，这块屏幕的功耗降低了22%，更为省电。
其他参数上，小米13的这块屏幕，不仅413PPI的像素精度、全局120Hz高刷、全局DC调光，更是有着仅有1.61mm的窄边框，以及93.3%的超大屏占比。
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iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息，结合现有设计图，可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级，在外观上取消了TouchID，并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示，iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似，主要区别在于屏幕，iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片，这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
苹果公司正面临着销售下滑的困境。为了扭转局面，推出一款价格更为亲民的iPhone可能是明智的选择。在当前经济形势下，苹果需要不断创新和改革以应对市场的挑战，并维持其竞争优势地位。
3月28日晚间，小米汽车SU7正式发布开售，起售价21.59万元。售价公布后瞬间引起互联网上的狂欢，与小米汽车相关的热搜话题几乎霸榜。同时其还表示，小米汽车具备马达、电池、自动驾驶等最尖端技术和性能，价格却十分低，对于竞争对手言，小米可能会成为最大的威胁。
虽然苹果迟迟未能推出折叠屏iPhone，但其实内部已经研发多年，只是尚未解决一些硬性问题没有量产，比如屏幕折痕、不耐摔等。不过最新专利信息显示，苹果已经找到了提升屏幕耐摔性的方法。种种迹象都表明，苹果折叠屏技术储备正在趋于完善，在折叠屏iPhone问世之后或许会大幅领先友商。
根据消息源NguyenPhiHung的最新发布，苹果iPhoneSE4手机将会有重大的设计变化。这款手机取消了TouchID改为配备刘海设计和FaceID解决方案。据部分消息称iPhoneSE4的电池容量约为30xxmAh，并未提及具体数值；关于续航表现，在目前还没有更多信息可以透露给大家。
根据IDC发布的报告，今年第一季度全球智能手机市场出现了明显的反弹，但苹果iPhone的表现却十分糟糕。苹果在第一季度的iPhone出货量大幅下降近10%，这与全球智能手机市场整体的增长形成鲜明对比。AI大模型未来有望变成每个智能手机用户定制型的专属超级助理，从革新智能手机乃至所有消费电子应用终端的使用体验。
根据OPPO的调研结果显示，全球手机的平均充电功率为34W。调查中还显示，中国手机的平均充电功率则高达50W，所以你的手机达到了这个标准吗？根据对iPhone15ProMax的测试结果显示，使用20W充电器充满电的时间需要2小时21分钟，这个速度相较于其他手机实在是令人有些无法接受。
小米SU7的澎湃智能座舱有着非常丰富的生态拓展能力。小米雷军曾表示，小米SU7不仅完美匹配小米手机，更是苹果手机用户的上佳选择。至于iOS和安卓之外的第三大手机系统华为鸿蒙，尤其是即将到来的纯血鸿蒙，目前不清楚小米SU7是否支持互联。
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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。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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