一加将在下半年推出一加8T旗舰，对于广大加油来说，一加8T最受关注的是发布时间。
9月19日消息，据外媒爆料，一加8T将于10月14日正式发布。
和一加8相比，一加8T外观有两大变化，一是采用直屏AMOLED（一加8为双曲面屏），二是背部为矩阵相机造型。
据悉，一加8T采用6.55英寸挖孔屏，分辨率为FHD+，刷新率提升至120Hz。
硬件配置方面，一加8T最大的升级是支持65W超快闪充，这是迄今为止充电速度最快的一加手机，其表现甚至超过了一加8 Pro。
除了支持65W超级闪充，一加8T还保留了骁龙865旗舰处理器、LPDDR5内存、12GB存储等旗舰规格。
此外，一加8T后置4800万超清主摄、1600万超广角、500万微距和200万景深，前置摄像头为3200万像素。
只有大家关心的价格，考虑到一加8国行起售价为3999元，一加8T起售价预计在4000元左右。
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微软今天正式宣布，将不再继续支持Office2016和2019。根据微软的公告，Office2016和Office2019应用程序以及相关的生产力服务器将于2025年10月14日结束支持。消费者版本预计于2024年秋季推出。
小米汽车即将在今晚19:00发布，目前小米汽车官方公布的配置版本有两个，分别是小米SU7标准版和MAX。在一款APP的汽车询价”功能中，意外看到展示了小米SU7的四个版本车型，分别是普通版、Pro版、Max版和FoundersEdition限量版。不过需要注意的是，车辆信息还是要以今晚的发布会为准。
奇瑞旗下全新车型风云T9将于4月18日开始预售。这款中型SUV配备了奇瑞鲲鹏超能CDM混动系统，综合续航超过1400km，纯电续航达到165km。风云T9上市后，将与比亚迪宋PlusDM-i、吉利银河L7、哈弗枭龙Max、深蓝S7、零跑C11等车型展开竞争。
自2017年苹果iPhoneSE在印度组装以来，苹果公司一直在努力将其产品在当地生产。代工合作伙伴已经成功为苹果在印度组装了价值140亿美元的iPhone。随着苹果越来越重视印度市场，并且积极寻找新的代工商来帮助他们扩大在印度的生产规模，未来几年内印度有望成为苹果最重要的iPhone生产地之一。
今天凌晨，苹果公司宣布，将于美国太平洋时间6月10日-6月14日举行WWDC2024全球开发者大会，今年的主题预计将是AI。本次大会苹果将发布新一代iOS18、iPadOS18、macOS15、tvOS18以及watchOS11、visionOS2操作系统。具体机型如下：iPhone15iPhone15PlusiPhone15ProiPhone15ProMaxiPhone14iPhone14PlusiPhone14ProiPhone14ProMaxiPhone13iPhone13miniiPhone13ProiPhone13ProMaxiPhone12iPhone12miniiPhone12ProiPhone12ProMaxiPhone11iPhone11ProiPhone11ProMaxiPhoneXSiPhoneXSMaxiPhoneXRiPhoneSE2iPhoneSE3需要注意的是，iOS18可能将是iPhoneXR最后一个大版本升级。
博主数码闲聊站表示，一加Ace3V搭载双频GPS与三频北斗，这在同档次产品中是独一无二的。有网友批评李杰：一加在营销方面做得不够好，明明双频GPS是如此重要的卖点，却非要数码闲聊站爆出来，发布会上却没有提及。一加Ace3V已经在各大平台上市发售，起售价为1999元。
今年清明节为4月4日，可能会有不少网友疑惑，为何清明节的节日不固定，毕竟去年和前年均是4月5日。天文科普专家表示，我国民间虽有四五清明”之说，即清明是在4月5日，事实上，清明的时间并不固定，在每年公历的4月4日至6日之间变动。因为地球围绕太阳运转周期，每年都有一定的波动范围，所以清明时节的时间并不完全固定。
10日7时至9时将迎来本年度首个龙年龙月龙日龙时”。今年共会出现3次龙年龙月龙日龙时”，分别在4月10日、4月22日和5月4日的7时至9时。代表龙的时间也就是辰时，对应现代时间的七时至九时。
不少用户向李杰提出了意见:一加Ace3V的很多配置没有宣传，吃了不会营销的亏。作为产品负责人，他不愿意在没有实际意义的方面花费资金，也不愿意在用户看不见的地方削减配置来节省成本。搭载了骁龙7Gen3处理器，电池容量为5500毫安时，并支持100W闪充。
特斯拉首席执行官埃隆马斯克近日宣布，特斯拉的自动驾驶出租车将于8月8日亮相。尽管详细信息尚未公布，但在周二特斯拉第一季度财报电话会议上，马斯克称即将发布的自动驾驶汽车为Cybercab”，这也暗示了该车可能与特斯拉现有的产品线风格相符。这个愿景能否实现取决于特斯拉是否能真正实现自动驾驶汽车这一目标目前特斯拉尚未实现这一目标。
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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