在电子产品领域，有这样的一句话：“只要用过OLED，就再也回不去LCD了”。而对于电视来说也是如此。自发光技术让OLED电视能够呈现出更加真实的色彩，也让电视的厚度再一次被压缩到了一个全新的境界。而在OLED电视领域，LG毫无疑问是个中翘楚。作为最早实现大尺寸OLED屏幕量产的企业
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LG宣布已经开发出全球首款具有可切换刷新率和分辨率的游戏OLED面板，并于本月开始量产这款31.5英寸的面板，以新概念产品加速进军高端游戏显示器市场。动态频率与分辨率技术的运用，使得用户可以根据游戏或应用的需求，轻松地在高刷新率模式和高分辨率模式之间进行切换。更值得一提的是，LG计划推出涵盖多个尺寸的全系列游戏OLED面板，从27英寸到45英寸不等，这无疑将进一步扩大其在高端游戏显示器市场的份额，满足更多不同需求的用户。
2024年3月27日，BOE投建的国内首条第8.6代AMOLED生产线奠基仪式在成都举行，该生产线的建设将极大推动OLED显示产业快速迈进中尺寸发展阶段，引领中国OLED产业实现质的飞跃，对促进半导体显示产业优化升级具有重要意义，这也是BOE在OLED领域的重大突破和里程碑事件，全面展现出龙头企业以技术创新先导性引领半导体显示行业高质量发展。京东方科技集团董事长陈炎顺、总裁高文宝博士等领导出席了奠基仪式。2024年，BOE面向下一个三十年的新征程全新出发，将始终秉持“屏之物联”的发展战略，加快原创性颠覆性技术创新，推动显示技术与物联网技术、数字技术深度融合，强化面向新质生产力的前瞻引领力量，持续谱写行业高质发展的新篇章。
苹果iPhone的销售低迷为三星电子和中国智能手机企业提供了一个机会。这两家公司都在增加其智能手机和OLED的库存。当前中小型OLED和智能手机市场受到了苹果iPhone销售低迷、三星电子和中国智能手机企业库存储备等因素的影响。
苹果iPadOS17.5测试版已经正式发布，开发者通过测试版代码发现，新款iPadPro采用了OLED面板，这是苹果历史上首款采用OLED屏幕的平板设备。iPadOS17.5测试版代码中曝光了四款新iPad设备，分别被标识为iPad16，3、iPad16，4、iPad16，5和iPad16，6。苹果计划在5月份的第二周推出iPadPro，但这次不会举办发布会是直接上架发售。
按照三星产品发布惯例，三星粉丝版将会在每年的下半年发布，尽管距离发布会还有一段时间，但已有迹象显示三星正在为旗舰GalaxyS24系列的粉丝版做准备。三星已经开始构建GalaxyS24FE的供应链，截至目前，三星已经选定了显示驱动集成电路的供应商，即韩国公司Anapass。随着产品发布的临近，我们可以期待三星在粉丝版设备上的更多创新和优化。
有知情人士透露称，苹果计划于5月初正式发布升级版的新款iPadPro和iPadAir。其中iPadAir将首次推出12.9英寸屏幕版本Pro型号将配备更清晰的OLED显示屏。报道还表示，苹果原计划在3月底或4月初发布新款iPad，但由于设备软件还不完善，以及最新款iPad的屏幕需要复杂的新制造技术，这些因素导致了发布的延迟。
根据目前的进展，预计苹果最快将于明年推出iPhoneSE4手机。最新曝光的消息显示，iPhoneSE4将配备6.1英寸的LTPSOLED显示屏，刷新率为60Hz。苹果不太可能定价过低，参考前代的售价，因此预计iPhoneSE4的起步价至少为3500元以上。
2024年4月11日，在华为鸿蒙生态春季沟通会上全新的华为MateBookXPro正式发布。SuperTurbo技术还对华为MateBookXPro从底层调优，能智能感知使用场景，适时引入对应的优化策略，带来更优的功耗、更高效的性能、更流畅的使用体验，实现了开机响应、大文件打开速度、多任务运行速度等多方面的提升，连续打开多个大文件毫无压力。实际使用中可能因产品个体差异、使用习惯和环境因
微星在海外上架了MAG321UPXQD-OLED显示器，售价为899.99美元。这款显示器采用三星最新的31.5英寸QD-OLED面板，分辨率3840x2160，240Hz高刷，响应时间0.03ms。该显示器配备2个HDMI2.1接口、1个DP1.4a接口、1个全功能”90WUSB-C接口、1个USB-B接口、2个USB-A接口、1个3.5mm音频接口。
今日晚间，首款极星设计的AI旗舰手机PolestarPhone正式发布，售价7388元。PolestarPhone采用了极致简奢外形，由瑞典哥德堡的极星全球设计团队与星纪魅族设计团队联合设计，从极星座驾中汲取丰沛灵感，以纯粹极星白为主色调，辅以安全带和Brembo制动器的瑞典金，由内到外焕然一新。PolestarPhone采用了超大识别面积的广域超声波急速指纹解锁，指纹识别面积是普通手机的9倍多，指纹录入仅需一次即可成功。
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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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