爆出三星18.4寸巨型平板机Galaxy View的多张真机谍照之后，SamMobile又拿到了三星官方的一部宣传片，不过暂时不能放出视频，只是放出了一大批截图。
宣传片中，三星首先展示了Galaxy View的巨大身躯和设计细节，然后是一系列使用场景，诸如电子相册、看电影、做饭看菜谱、玩游戏、看体育直播、视频聊天等等，号称能带来“一个新的娱乐维度”。
除了超大屏幕，该机的背部支架设计也很有创意，似乎是某种柔性材料，能折叠成不同角度，而且上方还有一个把手，可以提起来就走。
你觉得家里摆这么个大平板感觉如何？
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三星将在下一代手机处理器Exynos2500上迈出一大步，会超过高通的旗舰处理器骁龙8Gen4。Exynos2500在能效和原始性能方面都要优于其竞争对手骁龙8Gen4。还有传言称三星可能会在其新款芯片中放弃使用自家NPU，转使用谷歌的张量处理单元，不过这一消息尚未得到官方确认。
三星即将推出的GalaxyZFold6引起了众多科技爱好者的关注。海外博主公开了三星GalaxyZFold6原型机的图片，该设备与去年发布的ZFold5类似，并对重量进行了进一步优化。这款新型号智能手机备受期待，我们将会持续关注并及时报道相关消息。
三星推出2024款M5/M7/M8三款显示器，均内置AI芯片，极大地提升了用户的使用体验。在硬件配置上，三款显示器均表现出色。当用户佩戴GalaxyWatch进行运动时，运动的实时数据可以传输至显示器上，方便用户随时查看自己的运动状态。
亿道信息旗下品牌ONERugged刚刚上新了四款高性价比三防平板电脑，分别是M87J和M81T两款8寸机型，以及M17J和M11T两款10.1寸机型。作为一站式加固计算机品牌，ONERugged一直以打造坚固耐用的三防终端产品著称，这次他们将四款新品定位于高性价比市场，希望能在众多高端和入门机型中脱颖出，这不仅获得了行业内广泛的关注，也引发了用户不少的讨论和疑问。相信这两款平板电脑将会成为众多行业企业的选择之一。
在主打清爽、无负担出行理念的当下，越来越多人选择智能穿戴设备作为日常穿搭的一环，来同时满足时尚与实用的多元需求。尤其是伴随着4月开春回暖，新一轮的时尚风潮与当季新品悄然来袭。用户可以通过三星GalaxyFit3个性化的睡眠指导功能，进一步改善睡眠质量，从养成良好的生活习惯。
在日前举办的AWE2024上，三星与京东携手发布NeoQLED4KQNX9D新品。该产品凭借突出的性能与优异的用户体验广受消费者喜爱和认可，获得被誉为“全球智慧生活领域奥斯卡”的AWE2024艾普兰金口碑奖。双方将继续以满足广大用户的个性化需求为动力，共同推出更多高品质、高价值的电视新品，共促产业结构升级，打造智能化、便捷化的智慧客厅新体验。
今日，HarmonyOS官方发布HarmonyOS4.2百机升级计划，此次共有180余款设备参与升级，品类覆盖手机、平板、手表、耳机、智慧屏等设备。华为Pocket2、Mate60系列、P60系列、MatePadPro13.2英寸等多款设备今日开启公测尝鲜，nova12系列计划4月下旬开启公测尝鲜。系统安全上，建立了端云配合机制，实现对恶意应用更精准快速地管控，增加病毒和风险应用的防误报机制，使HarmonyOS系统更纯净、更安全。
最近，美国商务部根据《芯片与科学法案》批准向三星电子提供最多64亿美元补贴，但要求其在美国得克萨斯州泰勒市建设一座新的晶圆厂。三星早在1996年就开始在得州奥斯汀建厂制造芯片了，之前总投资达180亿美元，接下来将进入泰勒市，首批投资至少170亿美元，成为当地引入最大的一笔外资。值得一提的是，美国商务部供应链竞争力咨询委员会联合主席乌苏拉伯恩斯将进入台积电董事会，她还是白宫国家科学、技术、工程和数学项目前负责人、美国总统出口委员会前主席，其确实在一定程度上影响了美国的出口政策。
3月27日，三星2024NeoQLED8K/4K系列、OLED系列、TheFrame画壁艺术电视及MusicFrame音响等全系新品全面开售。即日起至4月11日，购买指定新品可享三星音响、第二代随享智能投影仪、纤薄贴合壁挂架等礼遇。欲了解详情请登录三星商城、三星家电京东自营旗舰店、天猫三星家电旗舰店或到访线下门店，感受充满想象力与创造力的AI电视新纪元。
硬件设备和流媒体技术不断更新，屏幕显示技术也从未停止进化的脚步，电视行业画质之争愈演愈烈，各种具有代表性的赛道迅速崛起。量子点MiniLED技术的产品拥有更高的亮度与对比度、更好的色彩显示和更低的功耗，使得电视显示效果拥有了全方位提升。三星将继续推动屏显技术向更加智能化、个性化发展，并与5G、物联网等新技术相结合，为消费者的娱乐生活带来创新体验。
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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