《微软宣布Windows 10将支持NFC移动支付技术HCE》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
据外媒WindowsCentral报道，Windows10中采用的支付技术称为HostCardEmulation（HCE），通过NFC近场通讯技术无线传输用户的支付信息以进行移动支付...
在之前，微软WP平台已经有应用厂商Softcard推出过支持NFC支付的“TaptoPay”支付应用，由于被谷歌收购，WP平台的移动支付业务被迫终结...
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12-20
微软将在年度Build大会上揭示全新的人工智能工具，用于PC和云端应用。CEOSatyaNadella在一月份告诉分析师，2024年将成为“AI成为每台PC的头等部分”的一年五月的会议议程也反映了这一目标。你可以在这里找到2024年Build大会的完整会议目录。
德国北部的石勒苏益格-荷尔斯泰因州政府宣布了一项重大变革计划，即将更换政府计算机中的微软系统和软件。这意味着约有3万台政府计算机将从微软的Windows和Office365迁移到使用Linux和LibreOffice等开源软件。尽管微软的一些产品，如ActiveDirectory，目前尚无可替代的开源替代品，但该州政府已经着手计划构思和开发一种基于开源代码的目录服务，以在未来替代微软的ActiveDirectory。
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。
Windows虽然每一代都有新面貌，但如此庞大复杂的操作系统，不可能所有地方都照顾到，甚至有的界面很多年都不会变，比如说格式化界面，已经整整30年没动了。曾在微软工作的程序员DavePlummer回忆说，Windows格式化界面是他在1994年设计的只是个临时设计，没想到一直用到了今天。DavePlummer还曾在90年代、21世纪初参与过MS-DOS、Windows的许多开发工作，包括任务管理器、SpaceCadet弹球游戏，以及WindowsXP第一版激活系统等等，2003年离开微软。
前微软工程师DavePlummer回顾了他的职业生涯，尤其提到了一段趣事，那就是30年前为了让Windows系统支持ZIP压缩文件格式，自己差点丢了工作。DavePlummer曾在微软实习期间就开发了WindowsNT4.0系统的任务管理器等核心组件，功勋卓著，这也成了他保住饭碗的关键原因。以后还会分享更多在微软工作期间发生的趣事。
铁威马对最新NAS系统TOS6中的文件管理”工具进行了深度优化，并新增了许多便捷的功能。为了向用户提供更流畅、更便捷的文件管理体验，铁威马的研发团队借鉴了WindowsOS和MacOS在文件管理方面的优点。铁威马介绍称，除了上述功能，文件管理还新增和优化了文件全选与反选、文件任务进度、更多文件上传来源、文件冲突策略、自定义外网分享链接”等功能，为用户打造更便捷高效地文件管理工具。
Microsoft最新发布的Windows11Moment5更新带来了一系列令人期待的AI功能。在这次更新中，用户可以体验到VoiceAccess功能的新增，该功能使得跨窗口操作变得更加容易，同时还可以在VoiceAccessCommands窗口中设置语音快捷方式，例如复制粘贴文本、打开特定文件或应用程序等。Windows11Moment5更新为用户带来了更多AI功能，使得操作系统的使用更加智能和便捷。
去年，微软宣布了一项针对Windows10的扩展支持计划，允许用户在2025年10月官方支持结束之后付费购买持续的安全更新。微软终于公布该计划的定价策略，每台设备起价61美元，并且三年内每年翻一番。Windows112021年就发布了，尽管微软尽了最大努力，用了各种办法，包括向老用户弹窗等等，但其市场份额表现依然远远落后于Win10。
除了骁龙XElite外，高通还在测试代号为X1P”的SoC存在两个版本。正在测试的两款SoC的SKU编号为X1P”，由于骁龙XElite的SKU编号为X1E”，因此可以暂时理解为这两款SoC命名是骁龙XPLUS。且已有测试中的骁龙X系列集成了高通第四代5G基带骁龙X65，若相关产品研制成功，以后将会有更多支持5G网络功能的笔记本电脑推出。
欧盟委员会最快下月”批准苹果公司开放一触即付”功能。苹果早在2014年的iPhone6开始，就为手机标配了NFC功能，但是一直都只能系统内部调用，仅能实现系统自带的刷卡等功能。大家还是期待苹果能够开放更多接口，比如门禁卡复制等，出门无需再带实体卡片。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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