《郭明池:2016款MacBook Pro将配olED触控条+Touch ID》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:MacBook Pro曝光:OLED触控条支持移动支付!小编点评:这种触控条会不会容易发生误触呢?还是要等产品出来才知道。苹果公司将于北京时间10月28日凌晨一点
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据媒体爆料,苹果未来会在MacBookPro和iPadPro产品线上应用OLED屏幕,三星将会是OLED面板供应商之一。三星将在韩国牙山工厂追加数十亿美元投资,到2026年,三星总投资额将会达到31.4亿美元,用于生产平板电脑和笔记本所需的OLED面板。在高对比度的场景中,OLED就能呈现十分详细和准确的图像效果和阴影细节。
苹果公司预计会在明年推出采用OLED显示屏的iPadPro,该产品线将从配置最高、售价也最高的iPadPro开始。OLED显示屏是一种显示效果更好的屏幕,该升级将采用OLED显示屏的iPadPro挑战市场。苹果公司已经在秋季连续4年推出了全系采用OLED显示屏的iPhone,因此外界也开始期待苹果公司能够在iPadPro中采用这一技术。
苹果每次在新产品发布几个月之后,都会推出官方翻新版本,其实整体体验与新机无异,但价格却有大幅优惠。在今年6月发布的MacPro2023款现在已经推出了官翻版,目前还仅在美国区上架,预计一个月内会有国行版本。官翻版产品还支持一年质保,辅以14天退货政策,并可享受免费送货、分期付款等一系列活动,与全新版本无异。
华为MatePadPro13.2正式亮相,这是业界第一款采用柔性OLED屏幕的大尺寸平板电脑,也是华为史上最强悍的平板设备。苹果会在明年推出OLED版iPad,目前上市的iPadPro系列采用的是LCD和miniLED。华为MatePadPro13.2支持88W有线超级快充,40分钟充至85%,65分钟充至100%,充满时间比iPadPro12.9英寸版本快2个小时。
华为新款平板MatePadPro13.2正式发布,这款产品被称为“全球第一款柔性OLED平板”,其屏幕供应商包括京东方和维信诺。据悉,华为Mate60系列也将采用京东方和维信诺提供的柔性OLED屏。MatePadPro13.2的屏幕分辨率为2880×1920,实现全局P3广色域,对比度为1000000:1,峰值亮度达到1000nits,并获得莱茵全局护眼3.0认证。
市场调研机构Omdia在一份报告中提到,苹果将在2024年推出配备OLED屏的iPadPro,有11和13英寸两种尺寸,供应商为三星和LG。苹果目标是2024年生产1000万台OLED版iPadPro,其中三星供货400万台,LG供货600万台。除了控光水平强外,OLED在色彩、响应速度、可视角度等必须提升的参数上优势也很明显。
近日海外网站macotakara发布了一篇文章,称苹果的新款iMac将会有M2和M2Pro两个版本。目前苹果正在销售的搭载M1处理器的iMac,其官方商城某些配置的交货时间为一个月或更长时间。现在唯一能确定的就是截止到10月份,苹果仍未发布任何关于新款iMac的产品公告。
2023年9月25日,在华为秋季全场景新品发布会上,华为正式发布全球首款搭载HarmonyOS4的13.2英寸柔性OLED平板MatePadPro、全新升级搭载星闪技术的HUAWEIM-Pencil以及拥有PC级输入体验的全新智能磁吸键盘。全新发布的华为MatePadPro13.2英寸是华为平板十年问鼎之作,在硬件性能和软件生态上实现双重升级。HUAWEIM-Pencil星闪手写笔售价599元、全新智能磁吸键盘售价899元,9月25日开启预售,9月28日正式开售,支持用户单独选购。
小米在欧洲推出了两款全新徕卡影像旗舰——小米13T和小米13TPro。这两款手机均采用了由天马提供屏幕的OLED柔性直屏,屏幕尺寸为6.67英寸,支持144Hz高刷新率和480Hz触控采样率,能显著提升屏幕操作的灵敏度和响应速度,为用户提供更加舒适和顺畅的操作体验。在硬件配置方面,小米13T搭载了联发科天玑8200-Ultra处理器小米13TPro则搭载了联发科天玑9200处理器。
华为最新推出的鸿蒙4操作系统已经向Mate60系列用户推送,不少用户更新后发现,麒麟9000S处理器在新系统下解锁了,CPU核心数识别成了12核。这款处理器由1个2.62GHz核心、3个2.15GHz核心和4个1.53GHz核心组成,集成了全新Maleoon910GPU,中核和大核应该支持超线程。这将是该系列最强的存在,价格至少是万元起步。
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Snowflake Arctic Embed是一系列基于Apache 2.0许可开源的文本嵌入模型,专为检索用例设计。这些模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB)检索基准测试中提供了领先的检索性能,为组织在结合专有数据集与大型语言模型(LLMs)进行检索增强生成(RAG)或语义搜索服务时提供了新的优势。这些模型的尺寸从超小型(xs)到大型(l),具有不同的上下文窗口和参数数量,以满足不同企业的延迟、成本和检索性能需求。