《运营商哭了！苹果如此设计iPhone：要取消SIM卡托盘》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
手机的内部空间设计上一直都是寸土寸金，苹果想要放弃3.5mm耳机接口的一个出发点就是腾出空间，为了增加一定的电池容量...
现在，福布斯给出的爆料称，苹果正在对iPhone进行更深度的改造，其想要干掉手机上的SIM卡托盘，因为它实在是太占地方了（占用的空间甚至比耳机插孔更大）...
而苹果目前正做的就是把这个改变移到iPhone上（据说最快明年实施），而这实现后无疑要求移动运营商改变自己的工作方式，就是不知道大家是否期待吗？...
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12-20
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。
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。
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。
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。
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。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
每逢节假日结束，iPhone闹钟不会识别调休”话题总是能登上微博热搜。今天清明假期结束，虽然是星期日，但由于调休安排今天也是工作日，又有不少网友抱怨称，iPhone闹钟无法识别调休，闹钟又没有响。国产安卓手机的闹钟智能识别节假日已经成为了标配功能。
微博热搜榜上，关于“调休”的讨论异常火热，与之相关的“iPhone闹钟不会识别调休”话题也引发了网友们的热议。清明假期后，虽然今天本是休息日，但由于调休政策的实施，我们不得不将今日也视作工作日，这导致本周将连续工作六天。对于这一功能上的不足，客服表示会记录并反馈上去，如果收到较多的用户反馈，后期可能会考虑进行相应的改进。
日月光公司成功获得了苹果的大订单，即为iPhone16系列提供电容式按键系统级封装模块。这一革新性技术将取代传统物理按键，为手机带来更为简洁和先进的操作体验。我们期待这一创新技术能够为消费者带来更加便捷和舒适的使用体验。
据爆料，日月光最新拿下苹果大订单，拿下苹果iPhone16系列的电容式按键系统级封装模块大单。这种按键将取代原本位于机身两侧的物理音量键、电源键，打造出类似于iPhone7/8/SE2等机型上的压感Home键。最后根据市场反馈情况，苹果可能会在iPhone17Pro上彻底消灭物理按键。
Suno API是一个基于Python和Streamlit的非官方Suno AI客户端，目前支持音乐生成和获取音乐信息等功能。它具有内置的维护和激活功能，无需担心令牌过期问题。用户可以设置多个账户信息以供保存和使用。此外，它还支持多语言，如中文、英文、韩语、日语等。
DeepLearing-Interview-Awesome-2024 是一个开源的面试题目集合项目，专注于深度学习算法和大模型领域的面试准备。该项目由社区成员共同维护，旨在提供最新的面试题目和答案解析，帮助求职者和研究人员深入理解深度学习领域的前沿技术和应用。它包含了丰富的面试题目，覆盖了大语言模型、视觉模型、通用问题等多个方面，是准备深度学习相关职位的宝贵资源。
PaddleBoat是一个销售准备平台，它通过提供人工智能角色扮演来帮助销售代表提高他们的销售技巧。该平台可以定制角色扮演以匹配买家人物画像，消除拨打电话时的焦虑，同时不浪费潜在客户。它还提供自动电话反馈，包括对异议处理、最佳呼叫实践和每次角色扮演中改进领域的洞察。此外，PaddleBoat能够加速销售卓越，通过实时洞察发现团队的优势和弱点，实施最佳实践，并培养更强的团队呼叫文化。它还最小化了销售代表的上手时间，轻松地将剧本转换为引人入胜的培训程序，创建课程、维基和互动视频，确保代表们准备好赢得交易。
Clik 是一款专为活动照片分享设计的应用程序，它将手机转变为数字一次性相机，允许用户在无需下载完整应用的情况下，与朋友实时共享照片。该应用通过AI技术，帮助用户快速找到自己参与的照片，并通过应用内链接和定制QR码简化了现实生活中的分享过程。Clik 适合各种社交场合，如聚会、婚礼等，帮助用户捕捉和保存美好记忆。
Image to text是一个免费的在线工具，它能够从多种图片中提取文本。这项技术对于数字化办公文档、社交媒体内容的整理以及报纸等印刷媒体的电子化非常有用。它主要的优点包括操作简便、处理速度快以及完全免费。
LLM Price Check是一个在线工具，它允许用户比较和计算不同大型语言模型（LLM）API的价格，这些API由领先的提供商如OpenAI、Anthropic、Google等提供。该工具可以帮助用户优化他们的AI预算，通过比较不同模型的价格和性能，用户可以做出更明智的选择。
suno-api是一个开源项目，旨在通过API调用suno.ai的音乐生成AI，允许用户轻松地将音乐生成功能集成到各种AI代理中，如GPT。该项目具有开放源代码许可证，便于自由集成和修改，支持自定义模式，允许用户设置歌词、音乐风格、标题等，并且可以一键部署到Vercel。
多平台AI艺术生成器是一个集成了多个AI艺术生成平台的在线工具，如MidJourney、DALL-E 3、Leonardo等，为用户提供了丰富的艺术创作选项。它通过简单的操作流程，允许用户选择不同的AI平台和模型，设置分辨率，输入提示语，并生成艺术作品。该产品的主要优点在于其便捷性、创意性和多样性，它不仅适用于专业设计师寻找灵感，也适合普通用户进行个性化艺术创作。目前，该产品的具体价格和定位信息未在页面上提供。
免费AI绘画提示词聚合工具是一个为艺术家和设计师提供灵感的平台，它聚合了适用于多个AI绘画平台的提示词，帮助用户快速生成创意图像。该工具每天更新，确保用户能够获得最新的创意提示，从而激发创作灵感。
Free AI Anime Filter Online 是一个在线动漫滤镜工具，利用先进的AI技术将用户上传的照片转换为动漫风格的图像。该产品以其高度的定制化选项、用户友好的界面、高质量的转换效果、实时转换能力和快速处理速度而受到用户的喜爱。它不仅适用于个人娱乐，还能提升数字艺术作品和社交媒体内容的吸引力。
Suno AI Download是一个免费的工具，允许用户下载由Suno AI生成的音乐。这项技术的重要性在于它为音乐爱好者提供了一个便捷的方式来获取他们喜欢的音乐作品，同时也支持了AI音乐创作的发展。Suno AI Download的背景是随着AI技术在音乐创作领域的应用日益广泛，它使得音乐的创作和分发变得更加高效和个性化。产品定位为免费工具，旨在促进音乐的分享和AI音乐的普及。
流畅阅读（FluentRead）是一款基于人工智能翻译引擎的浏览器插件，它能够将网页上的文字翻译成任何语言，支持快捷键翻译、滑动翻译等多种翻译方式，并具备翻译缓存与回译功能。该插件采用TypeScript + Vue3 + Element-Plus + WXT框架编写，支持编译成可安装在绝大多数浏览器的插件。它的重要性在于为非母语读者提供流畅的阅读体验，减少语言障碍，提高信息获取效率。
Assista是一个革命性的技术公司，通过先进的AI助手转变数字化时代的生产力。该平台能够通过简单的文本或语音消息执行端到端的讨论和任务，类似于Siri，但具有跨多个生产力应用集成的能力，如Google、HubSpot、Notion、Trello和Slack。
必剪 Studio 是一款数字分身工具，支持形象驱动和音色定制。用户可以定制专属数字分身，用于配音、口播等场景。产品背景为解决用户在音频制作中个性化需求的问题，定位于提供便捷的数字分身创作工具。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
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