站长之家(ChinaZ.com) 7 月 10 日消息：可以确定的是，华为Nova3 将由TFBoys成员易烊千玺代言，这款新机将于近期发布，目前华为Nova3 已经通过了工信部入网许可。另外有微博用户@芒果捞男神 曝光了一张来自线下的华为Nova3 广告牌。
图源：微博用户@芒果捞男神
从图片上的海报来看，华为Nova3 依旧是主打拍照功能，前后均配备了双摄镜头，前置为 2400 万+ 200 万像素双摄镜头，后置 2400 万+ 1600 万像素双摄镜头。
配置方面，华为Nova3 采用6. 3 英寸分辨率为2340* 1080 的刘海全面屏，背部采用玻璃材质，后置指纹识别、竖排双摄。6GB运行内存+64GB/128GB机身存储，配备一块容量为3650mAh电池。
华为nova3 将于 7 月 18 日正式发布。
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亚马逊旗下亚马逊生鲜杂货店曾计划实现无需收银员的“拿货即走”技术，但这一技术面临困难，无法真正发挥作用。原计划通过基于AI的视频监控系统追踪顾客购买的商品，实现自动结账，但由于技术问题，亚马逊不得不放弃这一设想。尽管“拿货即走”技术未能实现最初设想，但亚马逊仍在不断探索新的技术模式，以提升顾客购物体验。
数码闲聊站曝光了华为Pura70系列的线下分货情况。Pura70系列中标准版的货量最多，其次是Pura70Pro，然后是Pura70Pro。该机标配麒麟9000系列芯片，支持双向卫星通信，近期会正式发售。
随着SamsungOneUI6.1更新的开通，三星众多热门机型现已支持GalaxyAI的全新体验。拥有旗舰级体验的三星GalaxyS23FE自然也不例外。目前SamsungOneUI6.1已正式开通没有升级的用户可及时升级体验，迈进AI手机时代。
彭博社知名记者马克・古尔曼最近透露，苹果公司正全力以赴开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。Canalys机构发布的一份引人瞩目的路线图显示，备受期待的M4系列芯片有望在2025年第一季度正式亮相。M4系列芯片的推出，是苹果在AI领域迈出的重要一步，也将为整个行业树立新的标杆。
GauthAI辅导是字节一款基于AI技术的作业辅导平台，覆盖全部STEM学科。它通过行业领先的算法和AI技术助力学生解决所有STEM问题，提供逐步解析、详细说明、快速响应等服务。GauthAI辅导主要提供解题服务和在线辅导，不提供智能化学习建议。
日前，据名记马克古尔曼爆料，苹果正加快研发M4系列芯片，该芯片将主打AI功能。苹果计划今年底到明年初发布多款搭载M4芯片Mac，包括全新iMac、低端14英寸MacBookPro、高端14英寸和16英寸MacBookPro以及Macmini。AI将成为PC下一步重点突破口，其他Windows厂商也都在纷纷开发AIPC。
2024年，手机厂商纷纷进军人工智能领域，并积极寻求新的突破。努比亚也紧跟潮流，宣布将于4月9日14:00举办2024春季新品发布会，旨在展示其在AI领域的最新成果。无论是AI技术还是小折叠手机的引入，都预示着努比亚在未来将继续保持创新精神并追求更高的性能与体验。
今日，华为正式宣布P系列升级为华为Pura”Pura70是该系列首款产品。华为门店已完成Pura70系列线下分货，广州多家华为门店的工作人员表示，目前尚未收到开售的具体信息，一切都将按公司的安排进行，但预计最晚不会超过4月底。根据目前已经曝光的信息，Pura70系列采用了三角相机模组设计，将搭载华为自家研发的麒麟9000系列芯片，支持5G网络，并配备高密度电池、无线充电技术、50MP超大底主摄、潜望长焦镜头和卫星通信技术等。
在今日的华为智能汽车解决方案发布会上，华为为我们带来了令人瞩目的新一代鸿蒙座舱，该座舱融合了智慧车机、智慧音响和智慧显示，为车主带来前所未有的智能体验。这款新一代鸿蒙座舱不仅拥有先进的千悟大模型集成了盘古大模型、MindSpore异思计算框架以及异腾AI基础硬件平台，共同构建了一个强大的200Apps车机生态。其强大的功能、卓越的音质和沉浸式的视觉体验，将为车主带来前所未有的智能出行体验。
快科技4月8日消息，之前有消息称，华为P70系列已在一些线下门店开始接受盲订。对此，有媒体向北京、上海、深圳、广州等多家门店求证，得到的答复是未收到通知”。部分门店虽然接受了盲订”，但仅仅是登记姓名等基本信息，并不承诺会发货。据报道，P70系列不会举办发布会，而是计划在4月内直接在先锋计划上线发售。目前微博话题华为P70或不举办发布会直接上线销售�
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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