小编点评：虽然要应用起来未必有那么快，但能防水也是一大优势。
美国专利商标局今天公布了苹果的一项专利计划。苹果在文件中描述了一种“挡板”的设计，用来解决iPhone的防水问题。
（苹果申请的挡板防水专利）苹果会在iPhone上安装传感器，检测机身内部的温度和声音反馈情况，判断它是不是已经进水了。控制系统之后根据结果，启动扬声器或者麦克风后面的挡板，阻止更多的水进入你的手机。
系统会根据手机进水量的多少，选择挡板的启动数量和时间。这些挡板也能用iPhone机身的任何接口上，比如耳机接口、SIM卡插槽、Lightning充电接口。
用户可以通过语音或者屏幕触控的方式，手动选择是不是开启这个功能。苹果还在专利中提到了，会有一个专门的外部设置用来快速在进水的时候，快速切断iPhone的电源。
但是你也不用太期待，因为苹果不会把所有申请的专利都变成现实。以苹果一切都要更薄的趋势，它要成真还真不容易。
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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。
苹果公司正面临着销售下滑的困境。为了扭转局面，推出一款价格更为亲民的iPhone可能是明智的选择。在当前经济形势下，苹果需要不断创新和改革以应对市场的挑战，并维持其竞争优势地位。
根据最新公开的信息，美国商标和专利局近期披露了一份清单，苹果公司成功获得了一项关于折叠屏幕手机的创新专利。这项专利的核心在于引入了一种新颖的弹簧层概念，旨在显著减轻折叠屏在折叠过程中所承受的压力。这一创新设计显著提高了折叠屏设备的耐用性，为用户带来了更加可靠和耐用的使用体验。
虽然苹果迟迟未能推出折叠屏iPhone，但其实内部已经研发多年，只是尚未解决一些硬性问题没有量产，比如屏幕折痕、不耐摔等。不过最新专利信息显示，苹果已经找到了提升屏幕耐摔性的方法。种种迹象都表明，苹果折叠屏技术储备正在趋于完善，在折叠屏iPhone问世之后或许会大幅领先友商。
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。
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。
苹果一直对其生成式人工智能的计划保持沉默，但随着今天发布新的AI模型，公司的即时目标似乎牢固地落在“使AI本地运行在苹果设备上”的领域。苹果的研究人员于周三在HuggingFace模型库上发布了OpenELM，这是一系列四个非常小的语言模型。即使苹果发布了这么多模型，公司据称仍与谷歌和OpenAI合作，将它们的模型引入苹果产品中。
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。
iPhone智能手机激活市场的份额在最近一年中大幅下滑，仅占新激活设备的1/3，相比过去四年间40%的增长率明显降低。这一现象给苹果敲响了警钟，并使其面临着前所未有的更新周期挑战。面对安卓阵营的竞争和消费者更加谨慎的态度，苹果需要不断创新并提供具有吸引力的产品和服务来保持其市场领先地位。
每逢节假日结束，iPhone闹钟不会识别调休”话题总是能登上微博热搜。今天清明假期结束，虽然是星期日，但由于调休安排今天也是工作日，又有不少网友抱怨称，iPhone闹钟无法识别调休，闹钟又没有响。国产安卓手机的闹钟智能识别节假日已经成为了标配功能。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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