站长之家(ChinaZ.com) 7月29日 消息:今年年初，苹果宣布推出 Apple Card，并获得了高盛的支持。比较遗憾的是，苹果官方并未公布Apple Card具体发布时间。
彭博社的一份新报告指出，Apple Card可能要到 8 月初才会发行，但并未提及具体日期。苹果公司此前声称该卡将于夏季推出，目前无法确认真正发布日期定为 8 月。
根据最近发布的iOS 12. 4 测试版显示，该版本将引入对Apple Card的支持，暗示苹果正在为发布该产品做准备。还有报道称，苹果员工已经开始内部测试Apple Card。由此可见，离 Apple Card发布日期已经不远了。
今年 3 月份，苹果公司发布了Apple Card，该卡主要在iPhone上虚拟使用，同时提供实体卡片作为传统信用卡使用。
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有知情人士爆料，苹果已悄然关闭了FineWoven生产线，这似乎预示着这款饱受争议的配件材质即将走到尽头。FineWoven在2023年9月的iPhone15系列发布会上初次亮相，当时被寄予厚望，旨在取代原先的皮革配件材质，为苹果用户带来全新的使用体验。具体细节可能会在今年晚些时候发布的iPhone16系列发布会上揭晓。
为了给新款iPadAir让路，苹果零售店开始有针对性地减少现有iPadAir的零售库存。苹果将会在下个月召开新品发布会，推出全新iPadPro、iPadAir、ApplePencil等产品。消息称12.9英寸版iPadAir将会贵200美元，起步价是799美元，同样是Air系列的历史最高。
本年度首个“龙年龙月龙日龙时”将在4月10日的7时至9时如约至。这是一个独特有趣的现象，源于传统干支和生肖纪法的应用。这种结合干支和生肖的纪法，不仅赋予了时间以特殊的文化意义，也让人们在日常生活中感受到了传统文化的魅力。
快科技4月18日消息，据ECARX亿咖通科技”官方公告，在中国一汽第五届科技大会上，中国一汽与亿咖通科技签署智能座舱战略合作协议。中国一汽副总经理梁贵友与亿咖通科技董事长兼CEO沈子瑜代表双方签约。根据协议，双方将在智能座舱领域开启全面战略合作，发挥各自优势，在座舱域控相关产品设计与开发、生态终端相关产品合作共创、车联网生态运营及运维等维度开展合
三星正在开发两款备受期待的粉丝版机型——GalaxyZFoldFE和FlipFE。虽然具体参数信息尚未公布，但据了解，这两款手机搭载了高通骁龙7sGen2处理器，并可能会在部分市场上采用三星自家Exynos2xxx芯片。此前有报道指出，三星FoldFE机型出货量将仅有20-30万台，价格预计为800美元。
苹果中国官网最新上架了翻新版AppleWatchUltra2，有白色、蓝色和橙色三种颜色，标配海洋表带，售价5499元。全新版本售价6499元，便宜了1000元。AppleWatchUltra2搭载第二代超宽频芯片，配备双频GPS，最长续航可达36个小时，低功耗模式续航72个小时。
今晚24时，国内成品油将迎来新一轮调价窗口的开启。本轮零售价上调的可能性十分大，预计油价将迎来年内第五次上涨。如果最终确定了这一调价方案，以70升油箱为例，私家车主加满一箱油将额外花费约10.5元。
博主@maxescu分享了他参与内测的一款人工智能音乐应用的体验。他对这款AI音乐应用的评价极高，认为它将是一款划时代的产品，甚至将其与Sora相提并论，认为它将会让人们再次震惊。@lifeafterAi_则保存了这段视频，使得我们有机会了解到这款可能改变音乐产业格局的AI音乐应用。
日前，华为宣布P系列正式更名华为Pura”，新款手机将被命名为华为Pura70”。15日深夜，华为Mate系列之父、华为终端BGCTO李小龙转发华为Pura70预热视频时表示：就要来啦。此前有爆料称，华为Pura70系列随时有可能上架华为商城，预计会和华为Mate60系列一样，将加入先锋计划，即新机正式发布前先在华为商城预售。
苹果公司近日发布了一款名为MLLLLMFerret-UI的新型机器学习语言模型，旨在提升对移动应用用户界面的理解。这款模型经过特别优化，能够处理移动UI屏幕上的各种任务，并具备指向、定位和推理等能力。Ferret-UI还能够通过功能推断来解释屏幕的整体目的，显示出在理解和生成自然语言指令方面的高级能力。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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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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