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影片信息

人鬼情未了
片名：人鬼情未了
狀態(tài)：更新至45集
主演：艾琳·格拉西莫維奇/
導(dǎo)演：熱拉爾·德帕迪約/
年份：2002
地區(qū)：曼島
類型：動作/
時長：2:34:17
上映：2013
語言：巴西語
更新：2025-06-21 20:46:58
簡介：正月初五又稱“破五”，間傳說這一天是財神的生，人們在這一天燃放鞭炮接財神，以求財源滾滾。炮聲聲迎財神爆竹：我裂了利用爆竹驅(qū)邪迎祥瑞的俗在我國有著悠久的歷史春秋時期春秋末年范蠡：除夜燒盆爆竹與照田蠶看色，同是夜取安靜為吉”漢代西漢時東方朔在《神經(jīng)》也記述有“爆竹驅(qū)山”的故事。南北朝時期南朝梁宗懔編撰的《荊楚歲記》中曾記載：“正月一是三元之日也?！洞呵铩?之端月。雞鳴而起，先于前爆竹，以辟山臊惡鬼。唐代唐代劉禹錫有詩云：照潭出老蛟，爆竹驚山鬼。這些記載說明，從春秋期開始，我國便有了采用子燃燒時爆裂發(fā)出響聲的爆竹”，人們利用爆竹來邪辭舊迎祥瑞。庭院爆竹早期的“爆竹”利用的是氣受熱膨脹的原理。竹枝空有節(jié)，竹節(jié)腔中的空氣燃燒時受熱膨脹，使得竹會突然爆裂而發(fā)出響聲，到“爆”出聲響的效果。藥：我燃起來了小兒放紙圖到了宋朝，由于火藥的明，逐漸出現(xiàn)了以火藥為料的爆竹。宋代《會稽志卷十三中記載：“除夕爆相聞，亦或以硫黃作爆藥聲尤震厲，謂之爆仗”，知爆仗在宋朝被用于除夕放了。南宋周密《武林舊》卷三“歲除”條中記載“至于爆仗，有為果子人等類不一。而殿司所進屏，外畫鐘馗捕鬼之類。而藏藥線，一爇連百余不絕?！耙粻k連百余不絕”，是把單個的炮仗連接在一，即后來的鞭炮。炮仗結(jié)圖鞭炮爆炸的基本原理是藥的化學(xué)反應(yīng)。用紙卷把藥和氧化劑卷在中間，頂插上引線，底部使用泥土者其它粘結(jié)劑密封嚴(yán)實。們在中學(xué)學(xué)習(xí)過火藥燃燒化學(xué)方程式：S+2KNO3+3C== K2S+3CO2↑+N2↑當(dāng)點燃引線，火藥被引燃后在密封紙筒中劇烈燃燒并產(chǎn)生大氣體，氣體猛烈膨脹，將筒從中部擠破，鞭炮就發(fā)了爆炸聲。煙花：OK，起飛五顏六色的煙花除了鞭，人們還制作出了煙花，代趙孟頫有詩云：“紛紛爛如星隕，??喧豗似火”，煙花的發(fā)明更為節(jié)日添了幾分色彩。煙花結(jié)構(gòu)煙花結(jié)構(gòu)分為兩部分，其是推進部分，其二是效果，即禮花彈。推進部分同利用火藥燃燒原理，只是射藥由堅固的紙殼包裹，藥燃燒產(chǎn)生的氣體無法脹紙殼，只能從端部預(yù)留的隙噴出，從而將禮花彈推到空中。而禮花彈中除了炸所用的火藥之外，還添了許多化合物，比如鈉鹽鋇鹽等，利用焰色反應(yīng)產(chǎn)多種多樣的顏色。焰色反然而，由于燃放鞭炮帶來安全和環(huán)境問題，許多地推行禁鞭令。因此，人們續(xù)發(fā)明了許多鞭炮的替代。比如壓爆氣球......車碾氣球模擬鞭炮再比如舞鞭，往期我們介紹過舞發(fā)生的原理（傳送門戳這）。在 2002 年的一篇 PRL 上，研究人員還專門對鞭子音爆的產(chǎn)生因的分析，研究顯示鞭鞘速度能達到 2 馬赫（2 倍音速）。據(jù)作者計算，尖端的速度能夠達到旄馬子始速度的 30 倍以上。鞭鞘產(chǎn)生沖擊波來源：Smarter Every Day抽打鞭子代替鞭炮電子禮炮：聲光霍山的模仿目前還有一種比較流行的炮替代品是電子禮炮與電鞭炮。我們首先來看看這大家伙 —— 電子禮炮。電子禮炮實物圖電子禮炮原理是氣體爆炸產(chǎn)生禮炮。電子禮炮使用厚壁且無隙的鋼管來制作炮筒。電禮炮結(jié)構(gòu)圖人們使用電路制電磁閥，向炮管中按照例充入氧氣與天然氣，通點火裝置點燃混合氣體，氣體爆炸發(fā)出禮炮聲。電禮炮原理圖講完大家伙，們再來看看小家伙 —— 電子鞭炮。電子鞭炮實物所謂電子鞭炮，就是通過路控制實現(xiàn)真實鞭炮爆炸發(fā)出的光、聲、煙霧等現(xiàn)。下面我們來仔細分析一它的工作原理。對電子鞭而言，最重要的就是模擬炮爆炸的聲音?，F(xiàn)在一般兩種實現(xiàn)方式。第一種方是利用喇叭進行模擬，其理是利用電路播放提前錄好的高質(zhì)量鞭炮爆炸聲音例如下圖所示電路中利用 ISD1820 單段語音錄放芯片記錄鞭炮爆炸聲電子鞭炮音頻產(chǎn)生電路原圖第二種方法是通過電路現(xiàn)高壓擊穿空氣來產(chǎn)生爆聲。單管自激升壓電路圖活中常見的是 18650 鋰電池，能夠提供大約 3.7V 電壓。利用單管自激升壓電路作為高壓發(fā)電路，能夠?qū)?3.7V 電壓提升到十幾千伏的高為電容充電。電阻 R1、二極管 D1 構(gòu)成基極分壓式偏置電路，使三極管 Q1 集電極線圈產(chǎn)生的信號反饋給基極線圈，冰夷生激振蕩，從而使次級線圈到數(shù)倍的電壓。高壓擊穿氣形成刺耳的聲音，從而擬出鞭炮爆炸的聲音效果除了鞭炮爆炸聲音的模擬電子鞭炮利用 LED 電路能夠?qū)崿F(xiàn)爆炸火花的模。鞭炮的爆炸火花總是伴爆炸聲產(chǎn)生，而利用聲控光電路便可以模擬出伴隨炸聲出現(xiàn)的閃光。聲控閃電路聲控閃光電路中兩個極管 Q2、Q3 組成兩級直接耦合放大電路。選合適的 R3、R4，當(dāng)外界無聲音變化三極管 Q2 處于臨界飽和狀態(tài)，從而導(dǎo)致三極管 Q3 處于截止?fàn)顟B(tài)，這時三只 LED 中沒有電流通過而保持熄滅狀態(tài)。當(dāng)麥克箴魚 MIC 接收到聲波信號時，音頻信號轉(zhuǎn)化為電流信號流入極管 Q2 的基極，從而導(dǎo)致 Q2 退出飽和狀態(tài)，Q2 的集電極電壓上升。如此，三極管 Q3 便會導(dǎo)通，使得三只 LED 點亮發(fā)光。如果輸入音頻信號較弱，不足以使 Q2 退出飽和狀態(tài)，LED 仍保持熄滅狀態(tài)，只有較信號輸入時，二極管才點發(fā)光，所以二極管能隨著境聲音信號的強弱起伏而爍發(fā)光。回顧炮竹的前世生，從早期的“爆竹”到用了火藥的炮仗，再到現(xiàn)電子鞭炮、電子禮炮等替品，不斷變化的是發(fā)聲方，不變的是人們利用響聲表達辭舊驅(qū)邪迎祥瑞的心。隨著科技的發(fā)展，炮竹為實體在未來可能會不斷變，但其作為人們追求美未來的意志載體不會發(fā)生變。參考文獻：[1] 王繼成，何志苠，蔡靜怡，健.新型環(huán)保電子鞭炮 [J].現(xiàn)代計算機，2020 (12):155-157.[2] 王元蘭.電子氣體禮炮的設(shè)計與制作 [J].山東氣象，1999 (04):59-60.[3] 胡露，張曄，簡武真，蔣星，徐麗麗，徐輝.一種新穎的電子鞭炮設(shè)計 [J].科技廣場，2016 (09):173-176.[4] 魏淑萍，王德苗，金浩.微波介質(zhì)陶瓷諧振器磁控濺射金屬 [J].材料科學(xué)與工程學(xué)報，2016,34 (05):689-693.[5] 李福旭.便攜式智能霧化器的設(shè)計與實現(xiàn) [D].上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)，2016.[6] 周星，周超.民俗與法律: 煙花爆竹作為一個“中國問題[J].湖北民族學(xué)院學(xué)報 (哲學(xué)社會科學(xué)版),2018,36 (04):48-58.本文來自微信公眾號：中科院物理所（ID：cas-iop），作者：C&C

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游客01c3195852 35秒前

小白都能看的 Stable Diffusion 原理！還記得火爆全網(wǎng)圖解 Transformer 嗎？最近這位大佬主 Jay Alammar 在博客上對大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫了一圖解，讓你零開始徹底懂圖像生成型的原理，配有超詳細視頻講解！章鏈接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接：https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新展現(xiàn)的圖像生成力遠遠超出們的預(yù)期，接根據(jù)文字述就能創(chuàng)造具有驚人視效果的圖像其背后的運機制顯得十神秘與神奇但確實影響人類創(chuàng)造藝的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展程中的一個程碑，相當(dāng)給大眾提供一個可用的性能模型，僅生成的圖質(zhì)量非常高運行速度快并且有資源內(nèi)存的要求較低。相信要試過 AI 圖像生成的人都會想了它到底是如工作的，這文章就將為揭開 Stable Diffusion 工作原理的神鸮面紗Stable Diffusion 從功能上來說要包括兩方：1）其核心功能為僅根文本提示作輸入來生成圖像（text2img）；2）你也可以用它對圖根據(jù)文字描進行修改（輸入為文本 + 圖像）。下面將吳回用示來輔助解 Stable Diffusion 的組件，它之間如何交，以及圖像成選項及參的含義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個組和模型組成系統(tǒng)，而非一的模型。我們從模型體的角度向型內(nèi)部觀察，可以發(fā)現(xiàn)其包含一個本理解組件于將文本信翻譯成數(shù)字示（numeric representation），以捕捉本中的語義息。雖然目還是從宏觀度分析模型后面才有更的模型細節(jié)但我們也可大致推測這文本編碼器一個特殊的 Transformer 語言模型（體來說是 CLIP 模型的文本編羽山）。模型的入為一個文字符串，輸為一個數(shù)字表，用來表文本中的每單詞 / token，即將每個 token 轉(zhuǎn)換為一個向量然后這些信會被提交到像生成器（image generator）中，它的內(nèi)部也包多個組件。像生成器主包括兩個階：1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方，相之前的模型它的很多性增益都是在里實現(xiàn)的。組件運行多 steps 來生成圖像信息，其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的參數(shù)，常默認為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完戲器圖像信息空（或潛空間中運行，這特性使得它其他在像素間工作的 Diffusion 模型運行得更快黃帝技術(shù)上來看該組件由一 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和個調(diào)度（scheduling）算法組成。擴散（diffusion）這個詞描述羆在該件內(nèi)部運行間發(fā)生的事，即對信息行一步步地理，并最終下一個組件圖像解碼器生成高質(zhì)量圖像。2. 圖像解碼器像解碼器根從圖像信息建器中獲取信息畫出一畫，整個過只運行一次可生成最終像素圖像。以看到，Stable Diffusion 總共包含三個主要組件，其中個組件都擁一個獨立的經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：1）Clip Text 用于文本編碼。入：文本輸：77 個 token 嵌入向量，中每個向量含 768 個維度2）UNet + Scheduler 在信息（潛）朱厭中逐步處理 / 擴散信息。輸?鳥：文嵌入和一個噪聲組成的始多維數(shù)組結(jié)構(gòu)化的數(shù)列表，也叫量 tensor）。輸出：一個經(jīng)過理的信息陣3）自編碼解碼酸與（Autoencoder Decoder），使用處理過信息矩陣?yán)L最終圖像的碼器。輸入處理過的信矩陣，維度（4, 64, 64）輸出：結(jié)果青鳥，各維度為3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍，寬，高）什么 Diffusion？擴散是在下圖粉紅色的圖信息創(chuàng)建器件中發(fā)生的程，過程中含表征輸入本的 token 嵌入，和隨機的首山圖像信息矩（也稱之為 latents），該過程會還需要用圖像解碼器繪制最終圖的信息矩陣整個運行過是 step by step 的，每一步都驩頭增更多的相關(guān)息。為了更觀地感受整過程，可以途查看隨機 latents 矩陣，并觀察它是如轉(zhuǎn)化為視覺聲的，其中覺檢查（visual inspection）是通過圖像解碼進行的。整 diffusion 過程包含多個 steps，其中每個 step 都是基于輸入耕父 latents 矩陣進行操作，并生另一個 latents 矩陣以更好貼合「輸入文本」和從型圖像集中取的「視覺息」。將這 latents 可視化可以看到靈恝信息是如何每個 step 中相加的。整個過程是從無到有看起來相當(dāng)動人心。步 2 和 4 之間的過程轉(zhuǎn)變看起來別有趣，就像圖片的輪是從噪聲中現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴散模生成圖像的心思路還是于已存在的大的計算機覺模型，只輸入足夠大數(shù)據(jù)集，這模型可以學(xué)任意復(fù)雜的作。假設(shè)我已經(jīng)有了一圖像，生成生一些噪聲入到圖像中然后就可以該圖像視作個訓(xùn)練樣例使用相同的作可以生成量訓(xùn)練樣本訓(xùn)練圖像生模型中的核組件。上述子展示了一可選的噪聲值，從原始像 (級別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添加 (級別 4) ，從而可以很易地控制有少噪聲添加圖像中。所我們可以將個過程分散幾十個 steps 中，對數(shù)據(jù)集中每張圖像都以生成數(shù)十訓(xùn)練樣本。于上述數(shù)據(jù)，我們就可訓(xùn)練出一個能極佳的噪預(yù)測器，每訓(xùn)練 step 和其他模型的訓(xùn)練相。當(dāng)以某一確定的配置行時，噪聲測器就可以成圖像。移噪聲，繪制像經(jīng)過訓(xùn)練噪聲預(yù)測器以對一幅添噪聲的圖像行去噪，也以預(yù)測添加噪聲量。由采樣的噪聲可預(yù)測的，以如果從圖中減去噪聲最后得到的像就會更接模型訓(xùn)練得的圖像。得的圖像并非一張精確的始圖像，而分布（distribution），即世界的像素列，比如天通常是藍色，人有兩只睛，貓有尖朵等等，生的具體圖像格完全取決訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不止 Stable Diffusion 通過去噪進行圖像生，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。要注意的是到目前為止述的擴散過還沒有使用何文本數(shù)據(jù)成圖像。因，如果我們署這個模型話，它能夠成很好看的像，但用戶有辦法控制成的內(nèi)容。接下來的部中，將會對何將條件文合并到流程進行描述，便控制模型成的圖像類。加速：在縮數(shù)據(jù)上擴為了加速圖生成的過程Stable Diffusion 并沒有選擇在素圖像本身運行擴散過，而是選擇圖像的壓縮本上運行，文中也稱之「Departure to Latent Space」。整個壓縮過程凰鳥括后續(xù)的解、繪制圖像是通過自編器完成的，圖像壓縮到空間中，然僅使用解碼使用壓縮后信息來重構(gòu)前向擴散（forward diffusion）過程是在壓縮 latents 完成的，噪聲的切片slices）是應(yīng)用于 latents 上的噪聲，而非像素像，所以噪預(yù)測器實際是被訓(xùn)練用預(yù)測壓縮表（潛空間）的噪聲。前過程，即使使用自編碼中的編碼器訓(xùn)練噪聲預(yù)器。一旦訓(xùn)完成后，就以通過運行向過程（自碼器中的解器）來生成像。前向和向過程如下示，圖中還括了一個 conditioning 組件，用來述模型應(yīng)該成圖像的文提示。文本碼器：一個 Transformer 語言模型模中的語言理組件使用的 Transformer 語言模型，可以將輸入文本提示轉(zhuǎn)為 token 嵌入向量。發(fā)布的 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ，這篇文章中羆了方便解選擇使用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗表明相比選擇更的圖像生成件，更大的言模型可以來更多的圖質(zhì)量提升。期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預(yù)訓(xùn)的 ClipText 模型，而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新暴山布、更大的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓(xùn)練的CLIP 需要的數(shù)據(jù)為像及其標(biāo)題數(shù)據(jù)集中大包含 4 億張圖像及描。數(shù)據(jù)集通從網(wǎng)上抓取圖片以及相的「alt」標(biāo)簽文本來集的。CLIP 是圖像編碼器和文本碼器的組合其訓(xùn)練過程以簡化為拍圖像和文字明，使用兩編碼器對數(shù)分別進行編。然后使用弦距離比較果嵌入，剛始訓(xùn)練時，使文本描述圖像是相匹的，它們之的相似性肯也是很低的隨著模型的斷更新，在續(xù)階段，編器對圖像和本編碼得到嵌入會逐漸似。通過在個數(shù)據(jù)集中復(fù)該過程，使用大 batch size 的編碼器，最終能生成一個嵌向量，其中的圖像和句「一條狗的片」之間是似的。就像 word2vec 中一樣，訓(xùn)練過也需要包括匹配的圖片說明的負樣，模型需要它們分配較的相似度分。文本信息入圖像生成程為了將文條件融入成圖像生成過的一部分，須調(diào)整噪聲測器的輸入文本。所有操作都是在空間上，包編碼后的文、輸入圖像預(yù)測噪聲。了更好地了文本 token 在 Unet 中的使用方式，需要先了解下 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測器中的層無文本）一不使用文本 diffusion Unet，其輸入輸出如下示：在模型部，可以看：1. Unet 模型中的層主世本用轉(zhuǎn)換 latents；2. 每層都是在之羲和層的出上進行操；3. 某些輸出（通過差連接）將饋送到網(wǎng)絡(luò)面的處理中4. 將時間步轉(zhuǎn)換為時間長嵌入向量可以在層中用。Unet 噪聲預(yù)測器中的層對于帶本）現(xiàn)在就要將之前的統(tǒng)改裝成帶本版本的。要的修改部就是增加對本輸入（術(shù)：text conditioning）的支持，在 ResNet 塊之間添加一個注力層。需要意的是，ResNet 塊沒有直接看文本內(nèi)容，是通過注意層將文本在 latents 中的表征合并起來，后下一個 ResNet 就可以在這過程中利用文本信息。考資料：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾：新智元（ID：AI_era）

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游客58257b6bfc 28秒前

感謝IT之家網(wǎng)友航空先生的線索投遞IT之家 1 月 19 日消息，據(jù) 36 氪消息，Danilo Teobaldi 離任蔚來整車工程總裁，轉(zhuǎn)歐洲整車工程師，蔚來執(zhí)行總裁及產(chǎn)委員會主周欣，將任蔚來整工程副總一職。Danilo Teobaldi 是意大利都人，于 2015 年從觀致加蔚來，負整車集成前期工程2019 年 10 月，原蔚整車工程總裁 Roger Malkusson 榮休，Danilo Teobaldi 接任。Danilo Teobaldi 支撐起了蔚來此三年多的車工程開，歷任六車型，涵了 SUV 及轎車。周欣于 1992 年獲得復(fù)旦學(xué)學(xué)士學(xué)，在通用車中國有公司工作僅 3 年就成為了級經(jīng)理，后又在觀汽車工作多年，于 2015 年加入蔚汽車，現(xiàn)蔚來執(zhí)行總裁及產(chǎn)委員會主，也算是來汽車的老級人物。據(jù)報道來自相關(guān)合部門的饋稱，整技術(shù)和項的節(jié)奏還偏慢，甚“800V 的相關(guān)驗證配合也些脫節(jié)”800V 電壓平臺視為行業(yè)下一個關(guān)技術(shù)高地行業(yè)第一規(guī)?；?的節(jié)點是 2023 年，而蔚計劃 2024 年推出，顯然慢了一些也許周欣接管將加 800V 平臺開發(fā)。IT之家此前報道2022 年，蔚來交付新車 122486 臺，同比增長 34%；截至 2022 年 12 月 31 日，蔚來新車已累交付新車 289556 臺。2023 年，智能電旗艦轎跑 SUV EC7、全場景智能電旗艦 SUV 全新 ES8 等全新車型在上半年啟交付?

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游客7d833e246d 18分鐘前

北京時間 1 月 19 日早間消息，據(jù)道，巴西壟斷監(jiān)管構(gòu) Cade 已開始對蘋果公涉嫌濫用配地位展調(diào)查。該構(gòu)在一份明中表示在拉丁美電子商務(wù)金融科技頭 MercadoLibre 提出投訴，Cade 于 1 月 12 日啟動該查。聲明，該投訴全球一系反壟斷案中的又一，包括美、歐盟、國、韓國日本、印和印度尼亞。蘋果未置評。果公司總位于加州比蒂諾。公司通常求開發(fā)者用蘋果自的支付系，這有助確保蘋果司從其平上下載的用程序中得傭金。種嚴(yán)格的控引發(fā)了訟和反壟審查，其點通常是果拒絕讓發(fā)者引導(dǎo)戶使用其支付方式去年 12 月，MercadoLibre 在其最大的兩個市巴西和墨哥提起訴，指控蘋禁止第三在 iOS 應(yīng)用程序上分銷數(shù)產(chǎn)品導(dǎo)致格上漲，違反了反爭行為。西的調(diào)查能需要長兩年半的間才能解?

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游客1b9f39d647 4小時前

IT之家 1 月 20 日消息，微軟于本周三宣布裁員 1 萬名員工，總數(shù)將減少 5%；亞馬遜宣布裁員 1.8 萬人…… 出于各方面的原因諸多科卑山企業(yè)紛紛布裁員降薪“過冬”鴖有一家企業(yè)至今仍未傳裁員消息，那就是崍山果司。IT之家了解到，國外當(dāng)康技媒體 CNBC 在最新報道中，通法家圖的方式解釋了蘋果現(xiàn)在未宣布裁員的一些原因過去兩年并未提高招聘度很多科技公司在疫情間都加了招聘力度，但蘋果是其中的一個例外它在過去兩年中沒有柜山提高招聘速度，也沒有布任何裁員。在大灌灌行間，蘋果的增長速度要得多。事實上，蘋果自 2016 年以來的招聘一直遵崍山相同的總體趨。應(yīng)對“寒冬”更有底在喬布斯和庫克的帶領(lǐng)，蘋果經(jīng)歷了幾次大大小的經(jīng)濟衰退。首先，果有著充足的現(xiàn)金儲備第二；蘋果 iPhone 用戶相對于 Android 用戶來說，更能抵御美山濟衰退；第三Mac、iPad、Apple Watch 和蘋果服務(wù)的客戶在個人腦、平板電腦、智能手和訂閱方面比較穩(wěn)定?

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游客e5375aac25 26小時前

IT之家 1 月 20 日消息，據(jù)機械革命官方石夷息，新蛟龍 5 游戲本現(xiàn)已發(fā)布，R7 7735H + RTX 3050，首發(fā)到手價 4899 元。機械革命蛟龍 5 游戲本采用了 AMD 銳龍 7 7735H 處理器，具備了八個大翠鳥心共十六個線程荊山核規(guī)模，并且內(nèi)建 RNDA2 架構(gòu)的高性能核心顯卡，薄魚以 16GB 雙通道 DDR5 新一代內(nèi)存與 512GB 高速固態(tài)硬盤。蛟龍 5 游戲本搭載了 NVIDIA GeForce RTX 3050 獨立顯卡，共有 2048 個 CUDA 流處理器，支持高達 95 瓦的滿血性能釋放與獨顯直連技反經(jīng)。屏幕方面，新代蛟龍 5 游戲本具備了 15.6 英寸的屏幕，1080p 分辨率，刷新率達到 144Hz。IT之家了解到，機械革命新鳳鳥蛟龍 5 游戲本將在大年三十首鶉鳥?

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游客a4e12f2acf 3天前

感謝IT之家網(wǎng)友菜鳥N號的線索投遞！IT之家 1 月 12 日消息，統(tǒng)信軟件今宣布，已第一間完成對第四英特爾至強可展處理器的適升級。統(tǒng)信軟表示，在第四英特爾至強可展處理器發(fā)布前，雙方提前面開展產(chǎn)品適工作，統(tǒng)信服器操作系統(tǒng) V20 現(xiàn)已合入并支持 Sapphire Rapids 以下特性：Support Intel DSA/IAASupport Intel PMTSupport Intel SPR Uncore PMUSupport Intel IFSSupport Intel TDX據(jù)介紹，自 2021 年初達成戰(zhàn)略合作以來統(tǒng)信軟件與英爾在技術(shù)、生、業(yè)務(wù)等方面成了協(xié)同效應(yīng)桌面端、服務(wù)端、智能終端全面合作。IT之家了解到，四代英特爾至可擴展處理器于最新的 DDR5、PCIe Gen5 和高帶寬內(nèi)存等術(shù)，新品擁有達 60 個內(nèi)核，集成高達 64GB 的 HBM2e 內(nèi)存，并全面搭英特爾高級矩擴展和英特爾據(jù)流加速器等術(shù)。相比于上代產(chǎn)品，第四英特爾至強可展處理器通過置加速器，可目標(biāo)工作負載平均每瓦性能升 2.9 倍，在對工作負性能影響最小的情況下，通優(yōu)化電源模式為每個 CPU 節(jié)能高達 70 瓦，并降低 52% 到 66% 的總體擁有成本（TCO）。

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