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vivoY78和Y78m均配备了6.64英寸的LCD屏幕，并且都支持侧边指纹、面部识别、394PPI和60Hz刷新率。在硬件配置上，两款手机都搭载了天玑6020处理器，电池容量为5000mAh，并支持44W闪充。在摄像头方面，vivoY78的前置摄像头像素为800万像素，后置摄像头则采用了双摄：5000万像素主摄和200万像素虚化摄像头。
快科技9月28日消息，近日，极氪官方发布了001车型最新的优惠政策。据悉，为了满足广大用户不同的购车需求，极氪在 7 月 1 日发布了《2023 款 ZEEKR0017-9 月限时购车权益》和《2023 款 ZEEKR0017-9 月限时汽车分期贴息活动》。8 月 11 日，极氪又发布了《2023 款 ZEEKR001 限时价格权益及金融产品公告》以便用户根据自己的购车需求，在限时配置权益”和限时价格权益”中选择更适合的权益方案。为了持续满足用户多元化的购车需求，原定截止于 2023年9月30日的限时配置权益”及贴息方案”将延续至2023年底。也就是说，2023年10月1日0点-12月
魅族公司于10月4日最新曝光了5款新机型号，包括魅族21和魅族21Pro两款。其中3款为国行系列，2款尚未确认其是否为海外版本或其他型号。魅族21系列有望在今年年底或明年年初正式发布，让我们拭目以待。
极越汽车宣布，将推出全球首台AI汽车机器人——极越01，并将于9月19日15:00正式首发亮相并开启限时预订。极越01将成为中国首发高通骁龙8295智舱芯片的车型。在集度汽车机器人发布会上，夏一平表示，集度汽车机器人将融合文心一言的全面能力，打造首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，支持汽车机器人实现自然交流的再进阶。
育碧公布了其新作《刺客信条：幻景》的游戏配置要求。该游戏将支持英伟达的DLSS、AMD的FSR和英特尔的XeSS采样技术。消息来源还分享了该游戏在不同画质下的显存占用情况。
据报道，美国汽车工人联合会表示，在工会同时对通用汽车、福特汽车和克莱斯勒母公司Stellantis旗下的三家工厂发起罢工后，工会计划于周六恢复谈判。在9月15日，因为美国三大车企没有和汽车工会达成协议，近13000名UAW成员在底特律三个工厂举行罢工：密歇根州、密苏里州和俄亥俄州工厂，分别属于福特、通用汽车和Stellantis。40%的加薪将是下一个四年合同期内的总体涨薪幅度，不过目前来看，车企们答应该请求的希望渺茫。
苹果公司9月13日凌晨推出的iPhone15系列智能手机，已在上周五正式开始接受消费者的预订，在本周五就将开始发货。随着iPhone15系列开始接受预订，苹果也在官网公布了这一代手机各主要部件损坏后的维修费用。即便购买了AppleCare服务计划，iPhone15部件损坏后，除了电池，其他也需要支付费用，避免损坏的最好方式还是对手机做好防护，及时贴膜、增加保护壳等，同时在使用时也小心为上，避免跌落摔坏等。
智能电动化时代，从来不缺智能电动汽车，稀有的一直都是拥有高阶智能、硬核实力、合理价格，并且可以做到科技平权的智慧“新物种”。放眼当下汽车市场，这样的车真的存在吗？面对这样一台汽车机器人，你准备好和它一起开启未来AI出行生活了吗？
华为新品发布会将在今天举行，届时会有多款新品，其中应该也包含了Mate60RS版本。从网友陆续曝光的情况看，Mate60RS非凡大师设计，型号名跟Mate60Pro一样，可能那配置方面区跟Pro区别不大。一同亮相发布会的还有：华为MatePad13.2英寸、华为智慧屏V5Pro、华为WATCHGT4、华为FreebudsPro3、华为智能演讲2、华为路由BE3、华为智选车等新品。
今天是杭州亚运会最后一个比赛日，中国队获得花样游泳集体项目金牌。中国代表团共获得201金111银71铜，共383枚奖牌，金牌数超越2010年广州亚运会的199枚，创造历史。下一届名古屋亚运会将在2026年举办，电子竞技确定将继续作为正式项目参加，届时会有哪些游戏加入电竞项目，值得期待。
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。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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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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