站长之家（ChinaZ.com）7月13日 消息:根据DigiTimes的一份新报告，苹果的目标是在美国制造将用于其自动驾驶汽车的电池，而不是从其他国家的供应商那里采购。
业内消息人士称，苹果正在考虑在美国为Apple Car制造电池，该公司可能与中国台湾制造商合作，而不是与中国大陆的制造商合作。消息人士还透露，富士康或立凯电能科技都计划在美国设厂，因此有机会与苹果合作开发汽车电池。
据报道，苹果正寻求与中国最大的两家电池供应商宁德时代和比亚迪合作，但苹果坚持使用美国制造的电池用于苹果汽车，因此这会导致合作的可能性降低。
苹果目前最大的合作商之一富士康计划在美国设立工厂，苹果汽车电池的生产可能会在那里进行。虽然苹果的大部分产品都是在中国组装的，但依然有许多零部件都来自世界各地的供应商。
比如说在iPhone 中，苹果使用康宁公司在美国肯塔基州制造的玻璃，而其他部件，如相机部件，则由日本供应商制造。随着Apple Car的问世，苹果可能会采取类似的方法来实现其生产供应链的多元化。
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在4月11日的美股市场中，苹果公司的股价表现强势，上涨了4.33%，收盘价达到175.04美元，市值也因此攀升至2.7万亿美元，单日市值增长惊人，增加了1121亿美元，折合人民币约为8113亿元。苹果正在积极筹备一项重大的产品升级。该公司计划在6月的开发者大会上向外界展示这些新功能，届时我们有望看到更多关于M4芯片和AI功能在Mac产品中的实际应用和表现。
供应链分析师JeffPu透露，科技巨头苹果正计划在今年晚些时候推出备受期待的低价版AirPods耳机。这一消息引发了市场的广泛关注，显示出苹果在扩大生产规模、拓展市场覆盖以及优化成本控制方面的积极态度。这一改变不仅符合当前充电技术的发展趋势，也有望为用户带来更加便捷和高效的充电体验。
苹果官方已正式公告，一场名为“放飞吧”的特别活动定于5月7日盛大举行这场活动的焦点无疑将是备受瞩目的2024款iPadPro及iPadAir等新品。除了新品的发布，据可靠消息透露，苹果还将揭晓iPadOS18系统的一些重要更新，其中就包括了期待已久的原生计算器功能的加入。我们期待在即将到来的“放飞吧”特别活动中，一睹这一新功能的真容。
当地时间4月16日，日产汽车公开了其全固态电池试生产线的预定设置场所。日产在其生产发动机等的横滨工厂建筑内，预留了约1万平方米空间为搬入设备推进施工做准备。该所还正在加速技术的研发和验证过程，计划在2026年率先实现硫化物全固态电池的批量生产。
OpenAI和Meta据称正在准备发布更先进的AI模型，这些模型将能够帮助解决问题并承担更复杂的任务。OpenAI的首席运营官BradLightcap告诉《金融时报》，公司下一个版本的GPT将在解决"困难问题"方面取得进展，例如推理。马斯克表示，"有感知计算的总量"——这个概念可能指的是AI独立思考和行动——将在五年内超过所有人类。
苹果向美国国际贸易委员会提起上诉，指控该机构此前裁定的AppleWatch侵犯了Masimo公司的血氧测量功能专利并不合理。根据ITC于2023年10月做出的正式裁定，含有血氧测量功能的AppleWatch在进入美国市场时被禁止销售。苹果在上诉书中表达了对后续可能出现跨设备类别产品侵权指控的担忧，这可能对整个市场的发展产生不利影响。
马斯克最近在社交媒体上发表言论。他抱怨道：抱怨电影中专注于发明创造的片子远多于关注制造业的。与实现大批量、正利润率生产的疯狂痛苦相比，原型只是小菜一碟。
苹果公司加拿大分公司近日与iPhone电池门的集体诉讼达成和解，同意支付1440万加元作为赔偿金。此次和解解决了这一起历时已久的法律纠纷。对于过保的iPhone6及后续机型用户，则可以享受到从608元降至218元的电池更换服务，该服务于2018年1月底至12月期间进行。
Windows11家庭版和专业版用户可能很快就会在开始”菜单中看到官方推荐的广告。微软已经在Windows11上测试在开始”菜单的推荐区域中显示广告，这些广告将包括网站、应用程序以及简要的推广说明。该功能处于预览测试阶段，最终是否上线还要看用户的反馈。
苹果公司最近获得了一项关于充电系统的专利，这项专利允许模块化可拆卸电池的设计，旨在使设备更具灵活性以适应各种使用场景。根据专利描述，这些模块可拆卸电池包括A、B、C、D等不同规格，电芯部分采用常规的可充电电池，外层配有专用的接口，采用标准化连接。不过也有观点认为，可拆卸电池可能会对设备的防尘防水功能造成影响，这与当前智能手机的设计理念不符，同时也可能会影响官方售后服务。
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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