站长之家(ChinaZ.com) 8月21日 消息：今天下午，三星Note10 5G版正式发布。据三星电子大中华区产品战略副总裁束灿介绍，三星Note 10+ 5G版搭载超广角+广角+长焦三个摄像头，并且其前置后置摄像头均在DxOMark上排行第一。
同时，三星还为Note 10+ 5G版配备了手写笔S-Pen。用户不仅可以S-Pen书写，而且还可以通过其控制手机摄像头，外出拍照自拍再也不是难点，续航长达十小时。
三星Note10+采用6. 8 英寸屏幕、Note10 则为6. 3 英寸。共有莫奈彩、黑色、白色三种配色。
具体配置上，三星Note10 配备一块6. 3 英寸Dynamic AMOLED显示屏，前置 1000 万像素摄像头，后置 1600 万+ 1200 万+ 1200 万像素三摄像头，根据不同国家或地区将搭载骁龙 855 移动平台或三星Exynos9825 处理器，内置3500mAh电池。
此外，三星Note10 系列配备了高通骁龙 855 芯片，并且拥有45W快充，面板素质极为强悍。
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Redmi品牌总经理王腾正式揭晓，备受瞩目的RedmiTurbo3即将在本月闪亮登场。这款新品将搭载全新的骁龙8系旗舰芯片，以卓越的性能表现，引领中端市场的性能跃升。在GPU方面，骁龙8sGen3搭载了与骁龙8Gen2相同的高性能AdrenoGPU，为用户带来无与伦比的游戏体验和能效表现。
高通骁龙8Gen4将首次采用台积电3nm工艺，这意味着安卓阵营正式迈入3nm时代。苹果率先切入3nm工艺，首颗3nm芯片是A17Pro，由iPhone15Pro和iPhone15ProMax首发搭载。目前高通骁龙8Gen4性能极强，但是因为频率设定过高，功耗表现一般，预计量产时频率会降低。
除了骁龙XElite外，高通还在测试代号为X1P”的SoC存在两个版本。正在测试的两款SoC的SKU编号为X1P”，由于骁龙XElite的SKU编号为X1E”，因此可以暂时理解为这两款SoC命名是骁龙XPLUS。且已有测试中的骁龙X系列集成了高通第四代5G基带骁龙X65，若相关产品研制成功，以后将会有更多支持5G网络功能的笔记本电脑推出。
在社交平台上，高通已经提前宣布了一个令人激动的消息——全新的高通骁龙X系列AIPC处理器将于4月24日正式亮相。此次发布会的焦点无疑是两款新的芯片:骁龙XElite和骁龙XPlus。我们期待这次发布会能够给PC市场带来全新的活力和变革。
RedmiK70系列于去年11月正式发布，目前Redmi正在规划K80系列新品。据数码博主智慧皮卡丘爆料，RedmiK80系列将回归5500mAh大电池，比之前的型号增加了500mAh。按照RedmiK系列的发布策略，最新的K80系列有望在今年的下半年与我们见面，敬请期待。
vivoX100的小迭代款手机将于近期公布，目前该机已入网工信部，并获得了无线电认证。根据认证信息显示，vivoX100S将配备最高120W的有线快充适配器，支持UFCS融合快充。预计vivoX100S将会与vivoX100Ultra同台亮相，最快将于本月与我们见面。
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。
今日上午10:00，小米67W桌面快充插座Pro在小米有品、小米商城开启众筹，建议零售价199元，众筹价185元。小米67W桌面快充插座Pro集七大接口于一身，具体如下：3个AC供电接口，总功率2500W，支持10A生活电器；USB-C1快充接口，支持手机、平板、超级本等；USB-C2全功能接口，支持充电、数据传输、音视频扩展；USB-A扩展接口，支持数据传输及小功率设备充电；HDMI扩展接口，支持显示器、电视等。小米67W桌面快充插座Pro内置过压保护、过流保护、过功率保护、防干扰保护、欠压保护、静电保护等八重安全防护。
小米于去年八月发布了价格仅为999元的Redmi125G手机。最新消息称，其继任者Redmi135G手机已经通过3C认证，并确认支持33W的充电速率。在之前发布的产品中，Redmi125G采用的是骁龙4Gen2处理器和双面玻璃机身设计，提供冰瓷白和星岩灰两种配色选择，并且拥有8.17mm的机身厚度。
小米众筹上架了新品：小米67W桌面快充插座Pro。7W桌面快充插座Pro，众筹期间价格为185元，零售价定为199元。随着众筹活动的开展，相信这款产品将在市场上取得良好的反响。
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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