罗德斯岛战记

来源:网络 更新日期:2024-06-20 11:39 点击:475549

临时做出重大调整,索尼新旗舰撤销FCC入网申请原标题:临时做出重大调整,索尼新旗舰撤销FCC入网申请 中关村在线消息:据称,索尼计划在本月的MWC2018上发布全新的旗舰机型。不过这不是最劲爆的,重点是,这家日本公司计划对这款旗舰机型进行调整。 索尼撤销在美国联邦通讯委员会的新机型入网申请(图片来自phonearena.com) 有消息称,索尼已经撤销了在美国联邦通讯委员会(FCC)的新机型入网申请,其撤销原因在于设计方案变更。由于这款新机尚未开售,因此撤销入网应该会得到美国联邦通讯委员会的许可。 由于这一申请提交于2月7日,因此在时间上并不允许索尼对手机的主要功能进行调整,但既然已经涉及到撤销入网,这次调整的重要性可见一斑。除了旗舰机型外,索尼还计划在MWC2018推出一批中端的Xperia系列机型。罗德斯岛战记

加100刀买新配色,Essential Phone推出限量版原标题:加100刀买新配色,Essential Phone推出限量版 中关村在线消息:Essential刚刚为旗下首款智能手机EssentialPhone发布了三种全新配色。目前我们已经可以看到星空灰和深海蓝两种配色版本,铜黑色版本尚未公布。 EssentialPhone的3种全新配色(图片来自phonearena.com) 这三种配色版本机型均为限量版,数量有限,不会长期发售。Essential表示由于这款手机机身采用了陶瓷机身,很难研发自定义配色导致。 此外,用户购买这些限量版机型还要额外付费。在售的黑白双色均售价499美元,而限量版要599美元。目前,深海蓝配色版本已经在15日开售,星空灰和铜黑色则分别在20日和22日开售,只能够在Essential官网购买。罗德斯岛战记

助你掏钱入旗舰,App Store新应用支持果X屏幕原标题:助你掏钱入旗舰,App Store新应用支持果X屏幕 中关村在线消息:今天,苹果正式宣布,4月份起,所i有有开发者提交到苹果AppStore商店的应用必须支持苹果iPhoneX的SuperRetina屏幕,并针对其做出相应的优化。同时,苹果处于推广iOS11的目的,也希望开发者开发的新应用支持ARkit等iOS11所特有的功能。 苹果iPhoneX(图片来自wired.com) 苹果iPhoneX发布于去年9月份,是苹果纪念iPhone发布十周年的致敬产品,也是苹果首款全面屏智能手机,并相应配备了FaceID。这款手机在去年11月正式开卖,获得极大好评。罗德斯岛战记

均采用高通骁龙SoC,Moto三款新机配置曝光原标题:均采用高通骁龙SoC,Moto三款新机配置曝光 中关村在线消息:最近,外媒曝光了三款Moto新机的信息,包括MotoG6、G6Play和G6Plus。这三款新机很可能在MWC2018展会上发布。从谍照看,这三款手机采用了全新的金属和玻璃材质的外观,与去年发布的MotoX4非常相似。 MotoG6Plus(图片来自guidetopc.com) 据称,MotoG6采用了一块5.7英寸、18:9比例全面屏,搭载骁龙450处理器,搭配3GBRAM+32GBROM/4GBRAM+64GBROM,电池容量为3000mAh,售价约235美元。 而MotoG6Play则拥有4000mAh的大电池。采用了5.7英寸屏幕和骁龙430处理器,有3种配色方案可供选择,售价190美元。 在这三款机型中,配置最强的就是MotoG6Plus了。这款手机采用了5.93英寸、18:9比例全面屏,搭载骁龙630处理器和6GBRAM+64GBROM。拍照方面,这款手机则采用了前置1600万像素单摄+后置1200万+500万像素双摄,拍照素质想必不俗,对人像拍摄也可能有特殊的优化。 更多关于这三款新机的消息,请持续关注我们对MWC2018展会的报道。罗德斯岛战记

FAIR开源Tensor Comprehensions,让机器学习与数学运算高性能衔接原标题:FAIR开源Tensor Comprehensions,让机器学习与数学运算高性能衔接 雷锋网AI科技评论消息,Facebook AI 研究院于近日开源了 C++ 库及数学语言 Tensor Comprehensions,它能有效填补研究人员于数学运算领域的沟通鸿沟,并基于各种硬件后端上大规模运行工程模型。它的最大亮点在于,它采用了 Just-In-Time 的编译自动生成机器学习社区所需的高性能代码。 也就是说,通过 Tensor Comprehensions,研究人员能够以数学符号的方式进行编写,系统能够根据需求进行编译调整,并输出专业的代码。 数量级增长 传统意义上,如果要从零创造一个具有高性能表现的机器学习层需要两个大步骤,这可能需要耗费工程师数天甚至数周的努力。 1. 在 NumPy 层级,研究人员需要写一个全新层,并在以 PyTorch 为代表的深度学习库中链接已有运算,然后进行小规模测试。如果要运行大规模实验,需要通过数量级加速检测其代码实现。 2. 工程师随后采用这个层,并为 GPU 和 CPU 撰写有效代码(但这需要满足多个条件):1)工程师需要是一位在高性能计算颇有了解的专家,但这一人才目前非常稀缺;2)文本、策略、写代码,debug,工程师需要样样罗德斯岛战记