据此前消息，今年高通将会提前在11月发布新一代旗舰芯片骁龙8 Gen2，首批终端产品将会在11月下旬登场。
这次，小米13系列依然被认为是最有可能拿下首发的新机。
值得一提的是，这次小米13不仅性能上备受期待，在屏幕方面也将带来一些新玩法。
据爆料博主数码闲聊站最新透露，小米13将搭载一块6.36英寸超窄边直屏，工程机采用的是国产护眼柔性屏，分辨率可能是1.5K。
如果属实的话，这也将是小米正代旗舰第一次使用1.5K分辨率，能兼顾清晰度和续航。
上个月刚刚发布的Redmi K50至尊版就搭载了1.5K屏幕，是国产天马等厂商供应，拥有2712x1220，PPI高达446，相比同尺寸1080P提高13%，直接对标iPhone 13 Pro Max。
官方号称在20cm的正常使用距离下，这块屏幕可以媲美2K的清晰度，但是功耗却与常规的1080P相差无几，解决了用户不舍得开2K”的难题。
小米集团中国区总裁、Redmi品牌总经理卢伟冰认为，1.5K凭借兼顾高画质与低功耗的优势，将成为新的行业主流。
看来，小米将率先全系大力推进普及1.5K屏幕成为主流。
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12-20
在今天的RedmiTurbo3手机发布会，王腾宣布RedmiTurbo3搭载的1.5K中国屏，通过了中国质量认证中心视觉健康友好度S。RedmiTurbo3的屏幕分辨率为2712*1220，峰值亮度达到了2400尼特，12bit色深，P3广色域覆盖，同时支持硬件级低蓝光。今天发布的RedmiTurbo3，就是在《小米青山护眼白皮书》指导下的作品。
小米集团的卢伟冰表示，去年在选择RedmiTurbo3的芯片方向时，最初计划继续采用骁龙7平台。但后来王腾建议，希望能够一步到位选择8系芯片。该机将于4月10日正式发布。
今天，中国移动官微宣布，小米14Ultra5.5G刷新了最快网速纪录，实测速率下行达到了5132.34Mbps，上行163.07Mbps，时延低至19ms，比5G还要快10倍。小米公司宣布，小米14Ultra联合中国移动导入更多5G-A新特性，在时延、速率上再创新高，助力5G-A全面高质量商用，为用户带来极致网络体验。高通骁龙8Gen3终端和联发科天玑9400终端已开启5.5G网络测试，预计4月份将推送升级，届时5.5G时代将全面到来。
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。
强固型嵌入式计算平台厂商Neousys宸曜科技发布了防水工业计算平台的新系列Nuvo-9650AWP系列无风扇嵌入式计算平台，提供IP66防护等级，并支持英特尔第12/13代酷睿处理器。Nuvo-9650AWP系列拥有防水机壳、系统级散热设计和防水I/O连接器，可适用于恶劣环境，兼具防水性能和亲民的价格。注:文中品牌名称和注册商标是其各自所有者的财产。
3月28日晚，小米汽车SU7发布会正式上演。这是小米的第一辆车，也是雷军人生的最后一战。虽然官宣造车只有短短三年时间，但是小米汽车的投入力度是空前的。雷军表示，小米SU7在全国300个城市进行了全面测试，前后投入了多达576测试车。小米SU7道路测试总里程数达540万公里，可以绕地球赤道足足135圈。雷军说：造车很苦，但成功一定很酷！”你在路上见过测试的小米汽车吗？
一、前言：首款3499元的65英寸MiniLED电视在有限的预算下，如果想搭建家庭影院，该怎么选电视呢？传统的LCD电视无法做到太多的背光分区，峰值亮度也难以超过1000nit；OLED虽好，但价格是致命伤，同时由于有烧屏隐患，OELD电视通常无法做到太高亮度。其他配置方面，MT9653四核A73处理器、4GB64GB存储、支持Wi-Fi6、配备2个HDMI2.1接口，支持144Hz高刷，基本上没有短板。
近日印度方面表示，采用日本新干线模式的印度首条高铁预计最快2026年前后开通。印度高铁项目计划联结艾哈迈达巴德和孟买，连通孟买、塔那、苏拉特、艾哈迈达巴德等大型经济中心。该项目将沿高铁走廊建设24座河桥、28座钢桥和7条山地隧道，以及建设一条7公里长的海底隧道，这也是印度首条海底隧道。
今日晚间，小米SU7正式登场。小米创办人雷军表示，小米SU7是50万以内速度最快的量产车，加速度比Taycan还强，即便是低温环境下，其表现也非常强悍。经典色系：珍珠白、钻石黑。
在小米SU7北京车展的盛大发布会上，雷军为我们带来了令人振奋的消息。他公布了小米汽车SU7Max在浙江国际赛车场的卓越表现。更令人期待的是，预计在6月份，小米汽车SU7的月交付量将超过1万台。
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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