在此次大会上三星凭借Pre-5Gtablet获得了GTI的《InnovativeBreakthroughinMobileTechnologyAward》（技术创新突破奖）大奖...同年底，三星电子还陆续宣布了多项与5G相关的技术突破和战略合作——与合作伙伴共同发布了全新5G无线数据连接系统，并与韩国交通安全公团签订备忘录、共同
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凭借21.0%的电竞显示器市场份额和34.6%的OLED显示器市场份额，三星进一步巩固其显示器领域全球领导地位……
2025年5月8日，三星电子新一代QLED电视获得德国莱茵TÜV颁发的"真实量子点显示"认证。该认证确认三星QLED电视符合国际电工委员会(IEC)62595-1-6标准，采用量子点技术实现了卓越的色彩表现，红绿蓝三色分离效果清晰，色彩精准度远超普通显示技术。此次认证涵盖Neo QLED 8K/4K等多款机型，进一步巩固了三星在高端电视市场的技术领先地位。三星表示将持续创新，深化消费者对量子点显示技术的信任。
三星Galaxy Tab S10 FE系列平板电脑4月26日国内上市，包含标准版和Plus版两款机型。新品采用轻薄大屏设计，分别搭载不同尺寸显示屏，支持90Hz刷新率，配备Exynos 1580处理器。Plus版采用13.1英寸超大屏，可视面积较上代提升12%。全系支持S Pen触控笔、AI智能功能及多任务处理，具备IP68防护等级。提供12GB+256GB和8GB+128GB两种存储规格，售价3499元起，支持5G网络版本可选。购买可享国家补贴政策，用户可通过线上线下渠道选购。
便携大屏让使用更便利，S Pen为学习与工作赋能，一直以来，三星Galaxy FE系列平板都以多元化功能和对消费者需求的深入洞察，成为用户的好伙伴。而随着人工智能时代的到来，新一代三星Galaxy Tab S10 FE系列也同样焕新而至，将高效、强悍、稳定的体验与丰富实用的三星智能功能带给更多年轻用户。高亮绚丽大屏 宽广视野不受限作为主打大屏体验的三星GalaxyFE系列新品，三星Gala
三星Galaxy生态系统通过AI赋能，构建"手机+平板"双旗舰组合。Galaxy手机负责便携交互，Tab S10系列平板配备12.4/14.6英寸第二代动态AMOLED屏，支持多任务分屏，搭载9300+处理器，兼具户外可视性与耐用性。设备间通过统一账号实现笔记、剪贴板等数据互通，S Pen支持"即圈即搜"和绘图辅助功能。AI深度整合工作流，从会议记录到内容排版均能智能优化，形成从随手记录到深度处理的完整闭环。这套系统让AI从概念落地为生产力工具，满足移动办公场景下的高效需求。
三星Galaxy Tab S10 FE系列平板电脑为阅读爱好者提供了卓越体验。13.1英寸大屏幕接近杂志开本尺寸，10.9英寸版则兼具便携性，仅6mm超薄机身方便随身携带。配备Vision Booster技术和最高800nit亮度，户外阅读也能保持清晰显示。通过SGS低蓝光认证，长时间阅读更护眼。支持多任务分屏操作，搭配三星笔记功能实现高效批注。搭载Exynos 1580处理器和12GB大内存，性能强劲。产品正在热销中，是追求品质阅读用户的理想选择。
随着人工智能时代的到来，「AI」早已不再是虚无缥缈的科技概念，而是成为校园中不少同学们提升效率的趁手工具。为了满足相关的进阶需求，三星也于前日发布了旗下的新款平板电脑三星GalaxyTab S10 FE系列，其在继承了上代产品大屏体验的基础上，还搭载了许多好用的三星智能功能，能成为同学们AI时代的学习好搭子。大视野屏幕 宽广沉浸更护眼在AI赋能学习的新时代，同学
思看科技旗下NimbleTrack智能无线三维扫描仪荣获2025年德国红点设计大奖。该产品凭借创新工业美学设计、全无线理念和轻量化结构（仅1.3kg）脱颖而出，实现0.025mm高精度扫描，支持每秒490万次测量。其碳纤维一体成型框架和边缘计算模块提升了稳定性与运算效率，适用于汽车制造、航空航天等领域，推动行业数字化转型。此次获奖彰显了思看科技在三维数字化领域的技术实力和设计创新能力。
资深搅屎棍Jason Schreier蹦出来表示他早就说过《GTA 6》年内无望，红迪的喷子请在发作前看我以前的文章：我采访过的每一位Rockstar员工都不相信2025年秋发布切实可行”，Schreier称，太多活儿要干，时间根本不够，管理层又忌讳996，GTA 6跳票到2026年几成定局。”之前有报道指Rockstar加班成风，员工怨声载道。管理层在舆情发酵后似乎想扭转这种风气，可一旦项目进度落后，就只能
Meta、西北大学和新加坡国立大学的研究团队提出TokenShuffle技术，显著提升了自回归模型生成高分辨率图像的能力。该技术通过局部窗口内的token合并与解构操作，将视觉token数量减少为平方分之一，首次实现2048×2048分辨率图像生成。基于27亿参数的Llama模型，TokenShuffle在GenAI基准测试中获得0.77综合得分，超越同类自回归模型0.18分，在人类评估中展现出更好的文本对齐和视觉质量。该方法无需修改Transformer架构，通过三阶段训练策略（512→1024→2048分辨率）逐步提升生成能力，为多模态大语言模型的高效高保真图像生成开辟了新路径。
