中关村在线消息：虽然目前安卓旗舰普遍支持30W-50W的私有无线快充协议，但在此之前的数码设备数码设备大多是WPC（Wireless Power Consortium）于2008年所制定的Qi无线充电标准。
时隔15年，这一标准早就落后于时代了，也因此包括苹果在内的众多手机厂商都改而使用自己的私有无线快充协议。
在CES2023期间，WPC终于宣布了Qi2，有趣的是，Qi2这次基于苹果MagSafe为蓝本打造，也就是完整定义了磁吸式无线充电方案。
WPC表示，磁吸设计可以扩展充电场景，也就是不局限于平面式卧充，同时磁吸方式可以更精准贴合设备，实现更好的充电效果。
安兔兔报道称，这也就意味着未来采用这一快充协议的安卓设备也将获得类似苹果MagSafe的磁吸体验。官方并未披露Qi2的充电功率，猜测会在20~30W。据悉，Qi2标准将于今年晚些时候正式公布，相关充电设备也将在年底前推出。
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据Macworld报道，iOS17.4的更新为iPhone12带来了使用Qi2标准进行15W无线充电的功能。Qi2是无线电力联盟设计的下一代无线充电技术，并基于MagSafe技术。我们也期待未来会有更多手机品牌和产品支持Qi2标准，进一步推动无线充电技术的发展和应用。
根据OPPO的调研结果显示，全球手机的平均充电功率为34W。调查中还显示，中国手机的平均充电功率则高达50W，所以你的手机达到了这个标准吗？根据对iPhone15ProMax的测试结果显示，使用20W充电器充满电的时间需要2小时21分钟，这个速度相较于其他手机实在是令人有些无法接受。
小米汽车今晚发布最新一期SU7答网友问，回答了为什么有时候充电功率不够高，达不到峰值？小米SU7Max版的电池管理系统具备原子化充电技术”，能够提供最高50倍的充电颗粒度去适应不同的温度和电量，充电时间最快可提速9.8%，平均充电功率最多可提升11kW。
iPhone在中国市场的吸引力逐渐下降，这也是苹果持续降价的主要原因之一。在整体智能手机增长放缓的背景下，降价已成为常规促销手段，苹果也不例外。华为手机的市场份额迅速增长，同比增长高达69.7％，整体份额已达15.5％，即将超过苹果的15.7％。
苹果公司在其官方“iPhone的重要安全性信息”支持页面发布了一则重要警告，强烈建议用户在充电时避免将iPhone置于枕头或身体下方。该警告明确指出，用户在睡眠时切勿睡在已连接电源的iPhone、电源适配器或无线充电器上，更不应将它们放置在毯子、枕头或身体下方。用户在使用iPhone进行充电时，务必遵循安全规范，确保自身和他人的安全。
在距离每年9月苹果发布新iPhone还有数月之遥时，其实新一代的iPhone已经完成了设计定稿并开始了试产。iPhone16的详细方案已经浮出水面。我们期待着9月的正式发布，看看这款新机还将带给我们哪些惊喜。
iPhoneSE系列产品通常以小屏幕为主，并被认为是苹果最具性价比的手机之一。然随着时间的推移，下一代iPhoneSE将不再坚持小屏幕设计，并且在外观上将有全新的变化。预计这款手机将于2025年发布。
据此前曝光的手机保护壳和相关爆料信息，结合现有设计图，可以看出苹果iPhoneSE4可能的设计。该款手机将会有重大升级，在外观上取消了TouchID，并采用与iPhone14相似的刘海设计和FaceID解决方案。该机还可能具备其他特点和功能待进一步确认。
根据yankodesign基于iPhone16系列模具绘制的渲染图显示，iPhone16标准版可以被看作是iPhoneX灵动岛版”。二者摄像头排列方式相似，主要区别在于屏幕，iPhone16采用了灵动岛药丸屏”。iPhone16标准版有望搭载苹果A18系列芯片，这将是苹果史上性能最强悍的标准版机型。
苹果iPhone14Pro系列的摄像头分辨率将从之前的1200万像素提升至4800万像素。这次升级仅限于主摄镜头，超广角镜头仍然保持1200万像素不变。另外值得一提的是，在VisionPro上还以3D形式展示了空间视频带来的震撼视觉效果。
Suno API是一个开源项目，允许用户设置自己的Suno AI音乐服务API。它实现了app.suno.ai的创建API，兼容OpenAI的API格式，支持自定义模式，一键部署到Vercel，并且拥有开放源代码许可证，允许自由集成和修改。
x-crawl 是一款基于 Node.js 的 AI 辅助爬虫库，它通过强大的 AI 辅助功能，使得爬虫工作变得更加高效、智能和便捷。它支持对动态页面、静态页面、接口数据以及文件数据的爬取，同时提供了自动化操作、键盘输入、事件操作等控制页面的能力。此外，它还具备设备指纹、异步同步、间隔爬取、失败重试、轮换代理、优先队列和记录爬取等功能，以适应不同的爬取需求。x-crawl 拥有类型，通过泛型实现完整的类型，基于 MIT 许可发布，适合需要进行数据爬取的开发者和企业。
MetaCLIP是一个开源的机器学习模型，用于图像和文本的联合表示学习。它通过一个简单算法对CLIP数据进行筛选，不依赖于先前模型的过滤，从而提高了数据的质量和透明度。MetaCLIP的主要贡献包括无过滤的数据筛选、透明的训练数据分布、可扩展的算法和标准化的CLIP训练设置。该模型强调数据质量的重要性，并提供预训练模型，以支持研究人员和开发者进行控制实验和公平比较。
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