TechWeb 3月28日报道 文/露天
如果说微软去年7月展示新一代增强现实技术Holograms距离生活还很遥远，现在，微软就用这段视频（点击）向世人宣布这项技术很快就能走进你的家庭。
微软给这个3D视频捕捉系统起了个官方名称“Holoportation”，它能将任何人的3D图像实时传送至另一环境中，就好像身在千里之外的家人跟你共处一室的情景。
当然，前提是你戴上那个售价3000美元的HoloLens等现实增强设备。
Shahram Izadai和朋友远距离互动，就像在一个房间一样 视频截图 视频截图 能辨别哪个是真人，哪个是全息图影？（举报）
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苹果iPhone的销售低迷为三星电子和中国智能手机企业提供了一个机会。这两家公司都在增加其智能手机和OLED的库存。当前中小型OLED和智能手机市场受到了苹果iPhone销售低迷、三星电子和中国智能手机企业库存储备等因素的影响。
2024年3月27日，BOE投建的国内首条第8.6代AMOLED生产线奠基仪式在成都举行，该生产线的建设将极大推动OLED显示产业快速迈进中尺寸发展阶段，引领中国OLED产业实现质的飞跃，对促进半导体显示产业优化升级具有重要意义，这也是BOE在OLED领域的重大突破和里程碑事件，全面展现出龙头企业以技术创新先导性引领半导体显示行业高质量发展。京东方科技集团董事长陈炎顺、总裁高文宝博士等领导出席了奠基仪式。2024年，BOE面向下一个三十年的新征程全新出发，将始终秉持“屏之物联”的发展战略，加快原创性颠覆性技术创新，推动显示技术与物联网技术、数字技术深度融合，强化面向新质生产力的前瞻引领力量，持续谱写行业高质发展的新篇章。
吉利极星汽车近日发布了PolestarPhone的预热视频，并宣布将于4月16日揭晓这款新型手机的全新体验。根据已经发布的两个视频，PolestarPhone采用直角边框设计，暗金色充电线与极星汽车的安全带相同颜色。还首次应用了mTouchMax广域超声波指纹解锁技术，在提高解锁面积的同时还能加快解锁速度，并且在湿手状态下仍然可以正常解锁，是目前最好的旗舰手机之一。
根据目前的进展，预计苹果最快将于明年推出iPhoneSE4手机。最新曝光的消息显示，iPhoneSE4将配备6.1英寸的LTPSOLED显示屏，刷新率为60Hz。苹果不太可能定价过低，参考前代的售价，因此预计iPhoneSE4的起步价至少为3500元以上。
中关村在线消息：vivo新品发布会火热进行中，目前正在介绍vivoXFold3的核心配置。在续航能力方面，新款折叠屏旗舰内置了5500mAh蓝海电池，在整机重量下降的情况下，vivo还能把电池做的更大，技术确实非常先进。新机行业首发半固态电池，在低温环境下XFold3也能做到长续航，配上异构计算空间、系统级轻量化等软件调优，彻底让你忘记续航焦虑。
今日晚间，首款极星设计的AI旗舰手机PolestarPhone正式发布，售价7388元。PolestarPhone采用了极致简奢外形，由瑞典哥德堡的极星全球设计团队与星纪魅族设计团队联合设计，从极星座驾中汲取丰沛灵感，以纯粹极星白为主色调，辅以安全带和Brembo制动器的瑞典金，由内到外焕然一新。PolestarPhone采用了超大识别面积的广域超声波急速指纹解锁，指纹识别面积是普通手机的9倍多，指纹录入仅需一次即可成功。
日前，吉利旗下极星汽车发布PolestarPhone预热视频，并宣布将于4月16日揭晓新体验”。PolestarPhone采用直屏直角边框设计，暗金色手机充电线与极星汽车安全带同色，具体参数信息暂未公布。屏幕首次配备mTouchMax广域超声波指纹，不仅大幅提升解锁面积加快解锁速度，并支持湿手解锁，可以说是目前指纹解锁体验最好的旗舰手机。
LG宣布已经开发出全球首款具有可切换刷新率和分辨率的游戏OLED面板，并于本月开始量产这款31.5英寸的面板，以新概念产品加速进军高端游戏显示器市场。动态频率与分辨率技术的运用，使得用户可以根据游戏或应用的需求，轻松地在高刷新率模式和高分辨率模式之间进行切换。更值得一提的是，LG计划推出涵盖多个尺寸的全系列游戏OLED面板，从27英寸到45英寸不等，这无疑将进一步扩大其在高端游戏显示器市场的份额，满足更多不同需求的用户。
AI语音再进化，人耳还能听出AI和真人的差别吗?以上两段音频demo来自微软最近更新的AI语音角色“晓晓”。逼真、情绪到位、语气自然、断句近乎完美，是绝大多数网友听到“晓晓”声音时给出的评价。在技术抹平内容创作门槛的同时，内容创作也将前所未有的“卷”，如何打造差异化内容，是每一个创作者都需要思考的问题。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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