駕駛稱行駛中撿手機 BMW 640i五股逆向撞擊貨車、共6人受傷送醫

駕駛稱行駛中撿手機 BMW 640i五股逆向撞擊貨車、共6人受傷送醫

五股區成泰路一段98巷近午發生車禍,BMW逆向迎面撞上貨車,消防隊正在拆除車門營救受困的司機。記者林昭彰/翻攝

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新北市五股區成泰路一段98巷近午發生車禍,31歲郭姓男子駕駛BMW640i豪華轎車,自稱爲了撿手機不小心衝往逆向車道,高速迎面撞上正常行駛的小貨車,劇烈撞擊造成66歲張姓貨車司機受困變形車體內,消防隊拆掉車門纔將人救出送醫。

這起車禍發生在上午11時40分左右,地點恰巧在五股區清潔隊資源回收場門口,張姓男子原本駕駛小貨車正常行駛在路上,突然被對向衝過來的黑色轎車迎面撞上,受困車內。

消防局獲報聽說有2車對撞、6人受傷、1人受困,共出動10輛車、26人趕往救援,以破壞器材拆掉貨車車門纔將司機救出,幸好只是肢體擦挫傷,由救護車送往板橋亞東醫院急診。

BMW郭姓駕駛自稱爲了撿手機不小心衝往逆向車道釀成車禍,他連同車上乘客43歲楊男、42歲李男及27歲許女、28歲陳女,5人分別輕微擦挫傷,一同前往新莊的臺北醫院就醫。

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詳細車禍肇因由警方鑑識調查釐清。新北市消防局第二大隊呼籲,車禍報案時請儘量清楚說明受傷人數及傷勢,可供消防局派遣適當救援人力。

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貨車被BMW逆向迎面撞上,車頭嚴重受損、司機受困車內獲救。記者林昭彰/翻攝

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BMW逆向迎面撞上貨車,車頭嚴重受損,可見車速很快、撞擊力道猛烈。記者林昭彰/翻攝

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預訓練、微調和上下文學習

預訓練、微調和上下文學習

最近語言模型在自然語言理解和生成方面取得了顯著進展。這些模型通過預訓練、微調和上下文學習的組合來學習。在本文中將深入研究這三種主要方法,瞭解它們之間的差異,並探討它們如何有助於語言模型的學習過程。

預訓練

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預訓練(Pre-training)是語言模型學習的初始階段。 在預訓練期間,模型會接觸到大量未標記的文本數據,例如書籍、文章和網站。 在大量未標記文本數據上訓練語言模型。 比如說在包含數百萬本書、文章和網站的數據集上預訓練像 GPT-3 這樣的語言模型。 預訓練目標是捕獲文本語料庫中存在的底層模式、結構和語義知識。

主要特點:

預訓練模型作爲廣泛的自然語言處理任務的基礎,例如文本分類、命名實體識別和情感分析。因爲它們提供了對語言的一般理解,並且可以針對特定的下游任務進行微調。

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預訓練的主要下游任務如下:

微調

微調(Fine-Tuning)是在特定任務或領域上進一步訓練大型語言模型(LLM)的過程。這可以通過使用預訓練的LLM作爲起點,然後在特定任務或領域的標記數據集上訓練它來完成。微調可以通過調整模型的權重來更好地擬合數據,從而提高LLM在特定任務或領域上的性能。

監督微調(Supervised Fine-Tuning)

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SFT使用標記數據來訓練LLM。標記的數據由輸入和輸出數據對組成。輸入數據是LLM將得到的數據,輸出數據是LLM期望生成的數據。SFT是一種相對簡單和有效的方法來微調LLM。

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RLHF使用人類反饋來訓練LLM。反饋可以通過多種方式收集,例如調查、訪談或用戶研究。RLHF是一種更復雜、更耗時的方法來微調LLM,但它比SFT更有效。

應該使用哪種方法?

微調 LLM 的最佳方法取決於許多因素,例如標記數據的可用性、可用時間和資源以及所需的性能。 如果有很多可用的標記數據,SFT 是一個不錯的選擇。但是如果沒有可用的標記數據,或者如果需要將 LLM 的性能提高到 SFT 無法達到的水平,RLHF 是一個不錯的選擇,但是RLHF 需要更多的事件和後期的人工參與。

微調的好處

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微調可以提高 LLM 在特定任務或領域上的性能,可以爲自然語言生成、問答和翻譯等任務帶來更好的結果。 微調還可以使 LLM 更具可解釋性,這有助於調試和理解模型的行爲。

所以Fine-tuning 是語言模型學習過程中的後續步驟。 在經過預訓練後,模型根據特定於任務的標記數據進行微調,以使其知識適應特定的下游任務。

微調使模型能夠在各種特定的自然語言處理任務中表現出色,包括情感分析、問題回答、機器翻譯和文本生成。像BERT這樣的預訓練語言模型可以在標有積極或消極情緒的客戶評論數據集上進行微調。一般的微調任務如下:

上下文學習

上下文學習(In-Context Learning)也可以翻譯成情境學習:是一種新興的方法,它結合了預訓練和微調,同時在訓練過程中結合特定任務的指令或提示。模型學會根據給定的指令生成與上下文相關的響應或輸出,從而提高它們在特定任務中的表現。

隨着大模型(GPT3,Instruction GPT,ChatGPT)的橫空出世,如何更高效地提示大模型也成了學術界與工業界的關注,因此 In-context learning 的方法在 NLP 領域十分火熱。

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ICL的關鍵思想是從類比中學習。上圖給出了一個描述語言模型如何使用 ICL 進行決策的例子。首先,ICL 需要一些示例來形成一個演示上下文。這些示例通常是用自然語言模板編寫的。然後 ICL 將查詢的問題(即你需要預測標籤的 input)和一個上下文提示(一些相關的 cases)連接在一起,形成帶有提示的輸入,並將其輸入到語言模型中進行預測。

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上下文提示:上下文學習包括提供明確的指令或提示,以指導模型在生成響應或輸出時的行爲。

強化學習或結構化反饋:上下文學習可以結合強化學習技術或結構化反饋來指導模型的響應。

迭代訓練:模型經歷多次迭代訓練,接收反饋並根據提供的提示改進它們的響應。

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上下文學習在各種任務中顯示出有希望的結果,包括問題回答,對話系統,文本完成和文本摘要。它允許模型生成上下文一致的和特定於任務的輸出。

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上下文學習與預訓練和微調的關係

預訓練側重於從大規模未標記數據中進行無監督學習,獲取一般語言理解。微調建立在預訓練的基礎上,並使用特定於任務的標記數據使模型適應特定的任務,從而實現專門的性能。上下文學習在訓練過程中包含特定於任務的指令或提示,指導模型的行爲並提高任務性能。

上下文學習包括訓練語言模型,以根據特定的指令或提示生成與上下文相關的響應。主要訓練語言模型以禮貌和有用的方式生成對客戶查詢的響應

總結

語言模型通過預訓練、微調和上下文學習的結合來學習。預訓練捕獲一般的語言理解,微調專門針對特定任務的模型,而上下文學習包含特定任務的指令以提高性能。理解這些方法可以深入瞭解語言模型學習過程中涉及的不同階段和技術,從而使它們能夠有效地應用於各種自然語言處理任務。

https://avoid.overfit.cn/post/6a45189633a94969b7f1ecd90181a9be

作者:Bijit Ghosh

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金茂,在曲江的一場Pro式升級!

金茂,在曲江的一場Pro式升級!

回顧今年兩會,關於「好房子」有了最新、最權威的官方註解:

我們將引導建築師去精心設計好的戶型,鼓勵企業去研發好的產品、好的材料、好的設備,我們也希望能夠多行業跨界協同,合力建造綠色、低碳、智能、安全的好房子,讓羣衆能夠住得健康、用得安全方便。

在新模式下,希望現在的房地產企業能看到,今後要拼的是高質量,拼的是新科技,拼的是好服務,誰能抓住機遇轉型發展,誰能爲羣衆建設好房子,提供好服務,誰就能有市場,誰就能有發展,誰就能有未來。

當房企們急切調轉賽道之時,有一家房企,已經在這條賽道上,穩紮穩打的走了14年。

不疾不徐,堅守長期主義,把品質做到極致,並差異化構建成爲品牌產品系最強大的認知標籤。

Ta就是金茂。

金茂的王牌

12大科技生活系統

就像說起「西安」就想到「長安」,說起「盛唐」就想到「曲江」一樣,談起「科技大宅」,市場的腦海中,能夠迅速想到的一個IP,只有「金茂」。

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佼佼者,是市場對金茂的讚譽,但金茂卻想更進一步,成爲健康生活的引領者。

當市場開始效仿金茂科技1.0的時候,金茂已經經過迭代從金茂府1.0「會呼吸的房子」,通過自我革新至2.0「會思考的房子」,再通過需求革新至3.0「自然生長的社區」,每一次革新,都是一次市場級的震撼。

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時間回到2010年前後,彼時空氣質量問題就已備受全民關注,於是以“陽光、空氣、溫度、水、溼度、聲音”六大基本生命元素爲邏輯基底,金茂府建立了一套整合全置換式新風、毛細輻射空調、地源熱泵等國內外尖端技術的人居科技系統,開啓“衡溫、衡溼、衡氧、衡潔”爲特色的金茂府系1.0時代–「會呼吸的房子」。

2018年,金茂再次革新,在“十二大科技系統”的“五衡”居住體系全面覆蓋下,提出金茂府2.0的概念–「會思考的房子」,重點圍繞智慧交互、智慧場景、智慧學習以及智慧能源四個方面,不僅讓房子更舒適,還要讓房子更聰明,提供更精細的定製化生活體驗,更加個性化和便捷的智慧生活體系。

丨12大科技系統示意圖

再到如今,持續在科技住宅之路上踏實前行的金茂,又推出金茂府3.0體系–「自然生長的社區」。

習慣性的引領,讓金茂的每一作都讓市場期待。

就例如,「金茂·璞逸曲江」。

源自於府系,讓金茂·璞逸曲江完美的繼承了金茂的3.0科技系統,並持續以“家、家人、生命的質量”爲核心源動力,不斷革新、完善,並持續給人驚喜。

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就例如「24H新風置換系統」,置換式新風系統,底送頂回的循環方式,獨立送風、獨立迴風,新風換氣量達到50m³/h/人,等同於五星級酒店的新風標準,讓居住者實時呼吸到的都是新鮮純淨的空氣。

丨金茂新風系統對比普通新風系統示意圖

當下初春時節溫差反覆,而金茂·璞逸曲江,也採用「地源熱泵系統和毛細管網系統」,通過熱泵原理,將低位熱能向高位熱能轉換,實現家裡溫度的精準控制。

同時,爲避免空氣溫度變化大,採用4.3mmppr管材鋪設在室內天花板和局部側牆處,通過仿生學模擬,實現屋內熱量交換,更小溫差、更低流速,常年保持家中溫度在冬季22-24℃、夏季24-26℃的舒適溫度區間,爲家人帶來更舒適的舒居環境。

丨地源熱泵原理示意圖

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春秋雨水天氣繁多家中也明顯感覺潮溼、冬季又因暖氣而顯得乾燥?金茂·璞逸曲江,採用「智能溼度控制系統」,通過專業加溼除溼新風系統與自研的自控調節技術,讓空氣含溼量持續穩定保持在40-60%之間,居住體驗更舒適。

丨金茂智能樓宇自控系統

24小時爲業主提供智慧服務

霧霾天氣,除了新風置換系統之外,「抗霾防PM2.5除塵系統」也同樣是法寶之一,通過四級過濾+靜電除塵,有效過濾新風中的PM2.5,改善家庭的空氣環境,還能降低呼吸道疾病的感染概率。

丨抗霾防PM2.5除塵系統示意圖

再例如「全屋淨水」方面,金茂·璞逸曲江,採用全球知名淨水怡口品牌,戶內配置前置+中央淨水+中央軟水+末端直飲水四重淨水系統保障帶來更安全的用水體驗。

中央淨水去除全屋水質中的沉澱物、雜質、餘氯、異色異味,中央軟水去除全屋水質中的硬度離子(Ca+、Mg+),末端淨水系統,負責淨化、軟化水質,有效降低水質對皮膚的刺激,同時飲水更安全、更健康。

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更具有生活幸福感的「零冷水」方面,金茂·璞逸曲江,更貼心爲業主預留24小時零冷水管道,回到家,想要沐浴放鬆,就如星級酒店般,無需等待熱水過程。

你可以明顯發現,這一點點可以說微不足道,但又十足關乎你生活質量、健康以及舒適度的場景,金茂都一一爲你考慮到,並不斷升級,讓每一個住在這裡的人,都能夠保持着最舒適的居住環境。

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Ta讓豪宅不再只侷限於裝修用材的堆砌,而是不斷通過科技系統,潛移默化的引領着其擁有者過上一種更好、更舒適、更健康的生活方式。

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這其實是一個很難用語言來完美形容的感受,所以,我真的很建議你去實地感受一下。

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但,除了這些,金茂又習慣性的開始思考,Ta還能爲你和家人帶來什麼?

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一場金茂的自我迭新

向世界前行 向內心返璞

越來越細分的消費時代,當住宅逐漸脫離金融屬性,迴歸舒居屬性之時,所有人抱有最大的困惑就在於:怎樣的房子,纔會住的更舒服?

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金茂停下腳步,也同樣考慮起了這件事。

於是,作爲金茂全球首個璞系產品,也是集金茂近14年發展精華於一體的「金茂·璞逸曲江」,帶來兩個全新居住註解:

產品的悅己體驗,從屋內的“內秀”到屋外的“外彰”, 業主的精神富足, 從持續的“外顯”到靈魂的“返璞”。

不斷通過東方禮韻的精神內核,營造更具東方氣韻的藝術大宅與精神品味。 再以領銜市場的健康居住體驗,不斷釋放更具國際、東方、藝術範的精神內需。

丨金茂·璞逸曲江概念展示

而這兩個動作,在調研當下市場高端峰層改善人羣的需求痛點之後,也被金茂通過提煉、轉譯,圍繞“隱奢酒店式的居住體驗、自然雅趣的生活奢享以及更生態健康的私享場域”,不斷落位在金茂·璞逸曲江每一處細節之中。

不再桎梏於“一屋一宅”,而是將更加舒適、健康的生活方式延展到整個社區。而這,也成爲金茂·璞逸曲江,超脫於市場的核心變化:

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儀式升級,巨幅畫卷入口,盡顯高門府邸的歸家氣度,通過東方禮韻的藝術手法,疊加巴西潘多拉奢石打造的雲紋照壁、大師手鍛“舟”型銅盆,上植飄逸靈動雲龍黑松,黑金白主色調之下,讓門儀更考究,更顯東方隱奢與華貴。

丨金茂·璞逸曲江歸家入口效果圖

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園林升級,承襲東方禮制,中軸對稱院落式佈局之下,品質奢享的再進一步是,金茂·璞逸 曲江打造 隱逸酒店式自然奢感園林 ,以兩廳三庭四院的藝術盛遊,帶來更具儀式感的空間享受。

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會所升級,視界同步國際,精造 全維度功能美學升級生活會所 ,金茂·璞逸曲江,也同樣沒有忽視業主們的社區第二空間,通過依託社區形制,打造西安「第一座下沉式浮光溪谷景觀無界隱奢會所」,盡顯東方雅韻。

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不同於常見單調的空間堆砌,金茂·璞逸曲江更想將“自然、生態、野趣、隱雅”的健康生活方式和空間享受帶給所有業主。

下沉式浮光溪谷之中, 森境、飛瀑、溪谷、雲谷環繞, 步步皆美景,處處悠然愜意。 高喬木與山石、苔蘚疊翠,溪谷流水在其中潺潺而鳴,靜坐其間 ,感受到的是在這片城市繁華場上,獨屬於業主的“自然度假鬆弛感”。

丨金茂·璞逸曲江下沉式會所空間一角效果圖

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星級酒店式超配全維功能豪奢會所,涵蓋健身房、瑜伽館、冥想室、星廚私宴廳、光幕泳池、酒吧、茶室、多功能影音廳、棋牌室等主題空間,營造高品質、全維度圈層互融的私享場域。

丨金茂·璞逸曲江下沉式會所泳池 效果示意圖

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觀感升級,奢雅立面藝術,以國際+東方爲底蘊,匠造金線銀甲浮丹闕的城市封面級地標作品,立面以LOW-E玻璃爲主,結合塗料及局部金屬,摒棄繁瑣的立面裝飾,銀屏如瀑布,直落人間。

再以金腰線橫綴,讓建築更具靈動飄逸性質,更顯高貴之氣,反覆推敲臻選的視覺色彩意境,於城市界面之上,再造無懼時間的吸引力。

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丨金茂·璞逸曲江外立面展示效果圖

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產品升級,超維之作,建面約188㎡-310㎡,敬獻城市塔尖。以金茂3.0體系爲底,以璞係爲魂,金茂·璞逸曲江更迭新打造金茂首個東方禮韻第四代露臺科技大宅。

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從推開一扇窗到坐在露臺上的產品力升級,讓業主可以不僅享受到室內的四季如春,更可以隨時推開陽臺門,走到露臺上,體驗空中花園別墅居住體驗感。

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而具體到戶型,作爲金茂產品線中的重要組成部分,金茂·璞逸曲江在戶型設計與居住體驗感上,更進行了空間的超維想象力!

· 建面約188㎡四室兩廳三衛戶型,沐光私梯廳盡顯歸家儀式感與歸屬感,LDGK+X的多維創享空間帶來多維空間想象,匹配不同空間需求,尊崇雙套房設計擡升居住體驗;

· 建面約227㎡四室兩廳三衛戶型,至臻總統式套房空間品質奢享滿滿,南向四開間視野空間採光享受再提升;

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· 建面約310㎡四室兩廳四衛戶型,視覺衝擊力滿滿,創新環繞式浮島客廳,讓客廳猶如空中浮島般,奢享極致觀景體驗與空間享受。

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可以明顯感知到的,是金茂·璞逸曲江,在所有方面、所有細節處都想深植的核心:隱逸於都市之中,但又不被世俗煩擾,讓生活更健康、讓居住更舒適、讓精神更富足。

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曲江CCBD

從屋內科技到社區成長,是金茂3.0體系的向前一步。

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那麼從社區引領到區域蝶變,是金茂·璞逸曲江出現的意義。

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金茂的成功,不止在於對於“綠色健康科技”的健康住宅之上,更在於金茂不同於其他走規模化複製的品牌房企,每一作金茂產品,都不會走單純複製的路線,而是依據城市、區域特色,做到進化、創新、再突破,再冠以區域前綴,成爲區域的聯名款。這背後,不僅需要實力,更需要誠意。

回顧西安。

無論是彼時長安金茂府的首次亮相,立於長安大學城板塊核芯之位,強勁產品力,一舉帶動區域人居提升,甚至至今依然在區域處於霸榜地位;

再如未央金茂府的驚豔交付,未央核芯開始集聚豪宅名門,逐漸成爲豪宅高端產品集聚區;

又如大明宮金茂府的精彩入市,快速蝶變着大明宮板塊人居革新的向上之路。

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種種案例,都在持續印證着獨屬於金茂的“板塊開瓶器”效應:

與區域相輔相成,通過產品的迭新帶動區域的蝶變,又通過區域的蝶變反哺產品的價值提升。

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而此時,也就可以瞬間明白,金茂·璞逸曲江爲何會在這個時間點,以全新姿態落位於此。

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城市中軸的再次升維。

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從空中俯瞰,金茂·璞逸曲江落位於城市地理中軸、古都文化傳承中軸、現代商業集羣中軸三條中軸之上。

南抵秦嶺、北跨渭河的城市中軸線,就像撐起城市的脊樑一般。串聯城市經濟、政治、商業商務中心、景觀、交通、功能等多項重要節點,巨大的客流、貨流、資金流、信息流等要素在其中快速流轉,持續加碼着城市中軸的能級、價值。

丨城市中軸示意圖

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而隨着城南的價值疊升,沿鐘樓商圈–長安路商圈–小寨商圈的下一個城市極核,當屬曲江CCBD。

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CCBD的城市規劃

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從橫軸來看,曲江CCBD規劃是以高端商業+城市功能集羣+超級樞紐的城市立體空間,總佔地4000餘畝,採用一心兩軸五組團爲總體佈局。北區打造國際文化商業中心,涵蓋住宅、商業、辦公、都市會展以及即將在2024年落地的現象級城市商業綜合體萬象城。

而金茂·璞逸曲江所在的南區,則重點以高端住宅、商業辦公、絲路公園等高品質國際奢尚生活區爲主。區域致力於打造文化和科技融合的典範、智慧宜居城市建設的新樣本、大西安“C位”上的開放創新地標。

丨金茂·璞逸曲江 區位展示圖

作爲城南豪宅置業首選板塊,曲江核心板塊豪宅供應幾近稀缺,而曲江CCBD作爲曲江一期最後的留白地,勢必也將成爲曲江接下來重點供地板塊以及下一個高端改善豪宅聚集區,成爲城南新中心。

而在這一縱一橫兩條價值軸線的交叉點,金茂正在一點點的開啓着區域的未來價值,不斷吸引集結着高端塔尖客羣入席,再爲這片城市鑲金板塊鐫刻上屬於金茂的價值標籤–

金茂·璞逸曲江。

在前幾年,初見未央金茂府時,我發了這樣一條朋友圈。

於市場而言,金茂的出現意味着什麼?

是一種新的發展模式。在當諸多房企急於在市場中“種樹”(多項目、多產品系佔據市場)時,金茂卻主動成爲一棵樹。

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純粹和獨特,不疾不徐的生長着,向下不斷紮根深植城市,向上不斷生長自我革新。

不斷粗壯的樹幹,是金茂持久以來堅持的長週期主義、高品質服務、黑科技所帶來的生活方式,以及高品質圈層的自我篩選。

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期待接下來,金茂,在西安的新動作。

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時間一晃,從長安金茂府、未央金茂府、大明宮金茂府、科技路金茂府,再到金茂·璞逸曲江。

金茂,儼然成長成爲一棵參天大樹,於西安市場這片密林之中脫穎而出,持續在人居健康大宅領域不斷前行,然後以謙卑尊敬之態迎接着屬於Ta的“璞逸”業主們,併爲業主們帶來居住的真正享受。

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相信,在這些有着獨到生活追求的塔尖人羣之中,有你的身影。

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文 | 劉士武

編輯 | 喬芊、楊軒

“分手”一年,還是老搭檔最合適。

36氪從多個獨立信源獲悉,過去一段時間,暴雪與國內多家遊戲廠商洽談了“國服迴歸”事宜,最終選擇與本站重新牽手合作。

36氪就此消息向本站求證,截至發稿對方沒有迴應。

韩媒报导 阿里巴巴计划投资韩国11亿美元

據瞭解,在合作確定後,本站和暴雪需要重新搭建國服運營團隊,並測試服務器和相關係統,因此玩家們期待的遊戲重新上線,可能要等待半年或更長時間。

本站暴雪的“離婚”是今年遊戲圈的大事件。2023年1月24日,暴雪遊戲平臺的中國“戰網”服務器正式關閉,長達25年的暴雪中國業務戛然而止,“戰網”的國服數據也被封存起來,等待新的合作伙伴再次開啓。

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關服近一年的時間裡,騰訊、本站等一線遊戲大廠均傳出過與暴雪的國服合作消息,但都沒有下文。

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據知情人士透露,暴雪當時給出代理分成條件很苛刻,即使是本站這樣合作了十多年的搭檔都難以接受。而其他廠商若要和暴雪合作,則需要重新投入大量的技術和運營成本來搭建服務器和遊戲平臺,成本不低。

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在本站此前公佈的信息中表示,“戰網”所提供的營收佔比僅爲個位數,與暴雪停止合作並不會對營收和利潤造成明顯影響。另一方面,據財報顯示,暴雪的幾款遊戲在國服每年的分成大約有20億元人民幣,只佔動視暴雪整體營收的3%。

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當然,從端遊/手遊收入佔比的角度來看,端遊仍然是本站立足於中國遊戲市場的根本。

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2022年,本站遊戲及相關增值服務淨收入約745.7億元,其中手遊收入約462億元,端遊收入約228億元,後者佔比達30%;作爲對比,騰訊2022年遊戲業務總營收2074億,其中手遊收入約1605億元,端遊收入約爲469億元,後者僅佔22%。從兩家同時擁有大量手遊和端遊產品的企業營收狀況來看,本站的端遊收入佔比明顯更高。

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過去幾年,中國手遊市場規模飛速增長,除了其遊玩門檻低以外,“短平快”的開發模式能夠讓一款質量尚可的手遊迅速完成開發、上線、盈利。然而,隨着12月22日國家新聞出版署發佈《網絡遊戲管理辦法(草案徵求意見稿)》,其中對“遊戲前期測試”、手遊普遍存在的收費模式等有所約束,手遊行業可能會迎來發展瓶頸期,這也就給了計時收費類、買斷制的端遊更多機會,本站主陣地中的《夢幻西遊》PC版(計時收費)、《永劫無間》(上線前兩年爲買斷制,總銷量超過2000萬份)等類型的遊戲就包含其中。

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對本站來說,與暴雪十幾年的合作運營經驗還在,重新達成合作後,遊戲也有望在幾個月內迴歸。

除了國內市場環境存變以外,此前分歧很大的本站和暴雪之所以選擇再次合作,背後的原因可能與動視暴雪內部變化有關。

今年10月,拉鋸已久的“微軟收購動視暴雪案”正式結束,意味着動視暴雪即將在高管團隊配置、戰略方向等方面進行調整,以適應微軟在遊戲領域的佈局。

收購完成後,動視暴雪CEO考迪克宣佈,將在2023年內繼續留任CEO作爲過渡期;近日,微軟宣佈考迪克的“last day”是12月29日,2024年他將正式離開自己工作了32年的公司。

在玩家羣體中,圈內人稱“魔鬼CEO”的考迪克口碑並不好。

此前《紐約時報》曾報道,在動視暴雪的收購案仍未落地時,暴雪曾提出要求本站一次性支付5億美元的天價續約條件,使很多玩家對暴雪大感失望,矛盾的源頭也直指時任暴雪CEO的考迪克。

作爲商人,考迪克曾以44億美元收購動視,不僅拯救了瀕臨破產的公司、讓自己獲得了數十倍的收入,還以核心高管的身份帶領公司成爲了全球遊戲巨頭。考迪克也曾挖角同行創辦IW工作室,並推出口碑極佳的《使命召喚》系列,讓很多玩家成爲了動視暴雪的粉絲。

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但近幾年動視暴雪的經營策略接連出現失誤,《使命召喚》等第一方系列遊戲難以讓玩家滿意,新作在第三方平臺上的評分普遍較差,暴雪IP中也沒有再出現《魔獸世界》這樣的現象級作品。

任職於知名遊戲媒體Kotaku的記者傑森·施雷爾表示,在收購案完成後,他與數名動視暴雪員工進行了交流,大家都對這次微軟成功收購動視暴雪感到很興奮,因爲公司管理層終於能換人了。

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據知情人士透露,參與本站暴雪合作的很多本站員工對考迪克的口碑不佳,此前的“分手”事件中,考迪克也被認爲“扮演着惡人形象”。此次微軟收購動視暴雪和考迪克離開公司,或許也是本站和暴雪緩和關係的原因之一。

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長遠來看,《網絡遊戲管理辦法(草案徵求意見稿)》的最終落地還有一段時間,相關部門也在完善其中細則,但未來很多存在風險的“短平快”遊戲將會越來越難以獲得生存空間,成熟的IP和遊戲會更有機會存活下來。

今年11月,戰網iOS端App突然進行了一次更新,而且iOS用戶可以直接訪問內容,也被懷疑是新版國服戰網客戶端已經在測試中。

如今,屬於考迪克的時代即將落幕,現任暴雪娛樂總裁Mike Ybarra表示中國大陸有衆多熱愛暴雪遊戲的玩家,暴雪希望自己遊戲能遍佈全球,包括中國市場。在商務條件合理的情況下,暴雪國服迴歸對本站和玩家來說都是好事。

無稀土馬達時代到來

無稀土馬達時代到來

圖一 : :愛沙尼亞的Silmet工廠,一名工人展示分離過程中的稀土氧化物。(source:AXION)

[作者 盧傑瑞]

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無論是基於政治影響、生產成本,或保護環境的前提下,開發出不需要稀土的電動車用馬達,已經是全球電機業者卯足全力發展的一個重大方向。

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電動車採用感應馬達,從20世紀的90年代到2000年代初期,實際上已經有相當長的一段時間。然而,隨着永磁同步馬達的出現,感應馬達已經逐漸不被採用。

但是,永磁同步馬達需要透過稀土元素來確保耐熱性(這是磁鐵的弱點),並且可以在小型尺寸的馬達中產出高扭力。

目前混合動力(HV)和純電動車(EV)等永磁同步馬達,幾乎都是使用釹、鏑和?等重稀土材料,這是因爲透過使用稀土,可以提高馬達的耐熱性,並且獲得高驅動力和發電量。不過,因爲全球電動車,以及風力發電等再生能源的普及,刺激了稀土的需求增加,也因此推動了價格飆升。

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稀土限制迫使開發新一代車用馬達

由於2010年釣魚臺列嶼發生中國與日本漁船相撞事故的風波影響,對此中國政府針對日本限制稀土出口。近期再加上中美摩擦,導致中國又宣佈限制稀土出口到美國,且由於與美國的貿易局勢持續緊張,中國對於稀土的輸出可能會再次受到限制,這一點已在接下來的出貨量得到了證實(圖一)。

這迫使了美日歐等車廠紛紛改變電動車馬達開發策略,朝向減少使用稀土材料,甚至完全不使用稀土的技術轉變。美國政府更是從政策面着手,透過反通膨法案的規範,要求美國車廠對於電動車整車組裝的零組件,以及礦物原料都必須要從北美當地提供,如果車上的磁鐵大量使用中國來的礦物,就無法獲得補助。日本政府也調整政策,致力於減少稀土使用量以降低風險,或協助業者分散稀土來源。

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這樣的演變,使得BMW、豐田和通用汽車等其他汽車製造商,也開始呼籲減少對稀土的依賴。

特斯拉以發展無稀土永磁馬達爲目標

特斯拉在2023年3月宣佈將推出一款全新永磁馬達(PMSM),完全不使用稀土元素,背後的考量應該和美國政府的補助息息相關。

其實特斯拉最早使用的馬達,並沒有使用稀土,因爲他們一開始採用的是交流電馬達。但爲了降低成本,在後續所開發的車型,開始使用永磁直流馬達來驅動後輪,並透過在馬達轉子中放置永久磁鐵,傳動軸無需感應電流即可旋轉。

在降低對稀土的依賴方面,根據動力總成工程副總裁Colin Campbell表示,目前Model 3和Model Y已經將稀土消耗量減少了四分之一。

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Campbell在這次宣佈特斯拉將不再使用稀土元素的演講中,展示了2張關於三種「神秘材料」關鍵性投影片,稀土1、稀土2和稀土3。第一張投影片展示了目前的特斯拉,馬達中使用的稀土總量從500克到10克不等(圖二);下一張投影片是未來技術的目標數據,一切都設定爲「0」(圖三)。

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圖二 : :目前特斯拉馬達中,使用的稀土總量從500克到10克不等。(source:TESLA)

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圖三 : :特斯拉新一代馬達技術的研發目標數據,稀土的使用量都設定爲「0」。(source:TESLA)

從磁性材料研究人員的角度來看,這個「稀土1」是什麼就一目瞭然了。它就是釹,與鐵和硼結合時可以產生強大的永久磁場。但以目前來說,幾乎沒有其他物質具有這種特性,能夠產生足以提供2000公斤的特斯拉汽車、工業機器人和戰鬥機等提供動力。如果特斯拉的馬達中不再使用釹等稀土元素的話,那麼他們會使用哪種磁鐵來代替?便成了現場最大的黑箱技術。

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產業界已經有專家朝向猜測利用鈷或是鐵氧體等其他化學元素來取代釹,其中被認爲最有可能的是鐵氧體。鐵氧體是一種將鐵和氧與少量金屬(例如鍶)混合製成的陶瓷。它價格便宜且易於生產,自20世紀以來,它已被用於各種情況,包括用作保持冰箱門關閉的磁鐵材料。

另一方面,根據國外的媒體報導,因爲鐵氧體的磁力只有同量的釹的十分之一左右,這就產生了磁力不足的新問題。但由於特斯拉的老闆Elon Musk是出了名的不妥協,因此如果特斯拉堅持要使用鐵氧體的話,就必須在某個地方做出妥協。

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屏東縣萬丹鄉今年發生三起交岔路口死亡車禍。記者劉星君/翻攝

屏東警分局統計去年2023年轄內交通事故資料,依道路型態「交岔路口」車禍發生949件,死亡車禍事故僅3件,但從今年1月起至今,交叉路口車禍事故發生127件,其中死亡車禍就已達3件,且都位在萬丹鄉,警方表示,將啓動機動式測速照相,加強各類交通違規取締。

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屏東警分局表示,今年交叉路口發生3起死亡車禍,均位在萬丹鄉,分別是萬丹鄉大昌路、萬新路、萬丹路與臺27線等易肇事路段,加強各類交通違規取締,另擇適當地點執行機動式測速照相,針對超速違規車輛逕行舉發,請駕駛人務必依限行駛不超速。

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警方提醒,除交通違規取締作爲,建立民衆「路口減速」的觀念刻不容緩,行車速度愈快,駕駛人的反應時間愈短,無論路口是否設號誌,駕駛人均應降低行車速度,以獲充足反應時間應付突發狀況,並看清左右來車後再通過路口。

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華爲“盤古氣象”登上Nature!比全球最好數值天氣預報系統更準確

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我們居住的地球,正在經歷着人類歷史上最熱的夏天(之一)。

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2023 年 7 月 3 日,地球表面以上 2 米處記錄的全球平均氣溫首次超過了 17 攝氏度,是有記錄以來的最高溫度。除了人類活動,強勢的“厄爾尼諾”也是今夏全球高溫加劇的罪魁禍首之一。

圖|地球表面以上 2 米處的全球平均氣溫(來源:緬因大學)

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高溫不僅會導致部分地區停業、停產,給當地帶來經濟損失,也會危害我們的身體健康,甚至死亡,比如因長時間暴露在高溫環境下引起的熱射病等。

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除了異常高溫,近年來頻發的海嘯、颱風(颶風)、洪水、冰雹等極端天氣,也同樣會對人類的經濟生活造成難以估量的負面影響。

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據世界銀行估計,在全球範圍內,改進的氣象預測和預警系統不僅可以拯救數萬人的生命,還可以帶來每年 1620 億美元的經濟效益;另外,在過去 50 年中,超過 34% 的記錄災害、22% 的相關死亡人數(101 萬人)和 57% 的相關經濟損失(2.84 萬億美元),也與極端降水事件不無關係。

圖|被災難性颶風肆虐後的小島。

因此,如何及時、準確地預測短時和未來的天氣狀況,已成爲科學家們試圖努力攻破的重要課題之一。

人工智能(AI)被寄予厚望,被認爲是“一個改善極端天氣預測的更快、更便宜的替代方案”。

那麼,AI 在協助氣象預報方面的潛力如何?目前的預測效果又怎麼樣呢?

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今天,同時刊登在 Nature 上的兩篇關於“AI 氣象預報”的研究論文,便提到了兩種基於 AI 的氣象預報方法,其中一種方法能夠提前一週預測全球氣象模式,另一種方法則可以預測短時天氣,如極端降水事件。

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據論文描述,這兩種基於 AI 的方法與現有方法的準確性相當,甚至可以預測此前難以預測的天氣現象。

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然而,這些 AI 模型是否以及何時可以成爲氣象學家進行天氣預報的主要工具,目前仍然存在一些不確定性和爭議,主要的考慮因素在於,這些 AI 模型商業化後的運營成本高低以及是否可以贏得人們的信任。

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天氣預報在幫助拯救生命和降低財產損失方面起着重要作用,尤其是在當前極端氣候事件愈發頻繁的情況下。

當前,最準確的預報系統爲數值天氣預報,這種方法主要依賴物理方程,但對算力的要求很高,需要高性能計算等方法來支持,而且速度通常很慢,單次模擬需要數個小時,即使在擁有數百個節點的超級計算機上。

近年來,一些基於 AI 的方法展現出了顯著提高天氣預報速度的潛力,可以在幾秒內生成一個 24 小時預報,但準確性一般不如數值天氣預報。

在題爲“Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks”的論文中,由華爲雲AI首席科學家田奇領導的研究團隊提出了一個基於AI的天氣預報系統——盤古氣象(Pangu-Weather),其主要技術貢獻包括設計3DEST架構並應用分層時間聚合策略進行中期預報。

圖|網絡訓練和推理策略。(來源:Nature)

據介紹,這個 AI 模型使用了 39 年的全球再分析天氣數據作爲訓練數據,其預測準確率與全球最好的數值天氣預報系統 IFS 相當;更重要的是,前者在相同的空間分辨率下比後者要快 10000 倍以上。

然而,正如論文中所提到的,盤古氣象也存在一定的侷限性。

例如,該模型是在再分析數據上進行訓練和測試的,而實際的天氣預報系統使用觀測數據;沒有研究降水等天氣變量,而忽略這些因素可能會導致模型缺乏一些能力(如利用降水數據準確預測諸如龍捲風這樣的小範圍極端天氣事件);該方法會產生更平滑的預報結果,增加了低估極端天氣事件波及範圍的風險;以及時間不一致等問題。

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儘管如此,盤古氣象依然展示出了大型預訓練模型在天氣預報方面的潛力。未來,研究團隊希望通過融合更多垂直層次和大氣變量、整合時間維度並訓練 4D 深度網絡、使用更深和更寬的網絡等方法,實現模型的進一步迭代。

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極端降水是導致氣象災害的一個重要因素,因此非常需要通過具有高分辨率、充足準備時間和局部細節的精確預報來減輕其社會經濟影響。

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在氣象預報中,有一種非常短期的天氣預報,即從當前時間到未來 6 小時的“臨近預報”,主要用來提供即時天氣的詳細信息,對於極端降水事件的風險預防和危機管理非常重要。

然而,目前的方法存在模糊、耗散、強度或位置誤差等問題,基於物理學的數值方法難以捕捉關鍵的混沌動力學(如對流啓動),而數據驅動的學習方法未能遵守內在的物理規律(如對流守恆)。

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在另一篇論文中,由機器學習領域泰斗、加州大學伯克利分校教授 Michael Jordan 和清華大學教授王建民領導的聯合研究團隊提出了一個結合物理規律和深度學習進行實時預報降水的模型——NowcastNet。

圖|NowcastNet 的設計架構。(來源:Nature)

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據介紹,NowcastNet 在臨近預報方面表現出色,基於雷達觀測數據,可以做到提前3 小時對 2048 km × 2048 km 的區域進行高分辨降水預測;在一項涉及極端降水預測能力的評估中,該模型在約 70% 的預測中超過了其他方法;此前很難預測的極端降水事件方面,表現尤其突出。

在一篇與上述論文同時發表的“新聞與觀點”文章中,科羅拉多州立大學研究教授 Imme Ebert-Uphoff 和研究助理 Kyle Hilburn 認爲,這些方法非常有前途,甚至有可能引發一種範式轉變,即基於生成式 AI 的模型可以完全取代數值天氣預報。

然而,他們也提醒到,這些 AI 模型也存在一些潛在風險。例如,當在從未見過的條件下運行時,AI 系統的行爲通常是不可預測的。

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因此,要想避免這些風險,就需要氣象學家參與進來,學習設計、評估和解讀這類系統。

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對此,同樣在科羅拉多州立大學任職的 Russ Schumacher 教授表示,“人們對 AI 的擔憂通常在於它是一個黑匣子,你只需輸入一些數字並取出一些數字,卻不知道其間的過程如何運作。”

另外,儘管氣象學家們尚未完全接受這種“AI 魔法”,但他們已經在學習如何將用於運行傳統模型的大氣觀測數據實時提供給 AI 模型,以及獲得更多使用這些 AI 模型的經驗。

未來,建立對“黑匣子”模型的信任或許依然需要一些時間,但將 AI 模型用在氣象預報的實踐,會在這股 AI 浪潮中繼續向前。

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iQOO Neo7發佈:2699元起 天璣9000+芯片

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本站手機訊 10月20日消息,iQOO Neo7正式發佈,售價方面共有4個版本可供選擇,8+128版本售2699元、8+256版本售2999元、12+256版本售3299元、12+512版本售3599元。

iQOO Neo7搭載天璣9000+芯片,配備增強版LPDDR5和超頻版UFS 3.1;支持獨立顯示芯片Pro+。

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iQOO Neo7強的智能散熱系統,通過9顆覆蓋全機身的NTC高精度溫度傳感器,實時監測手機溫度狀態;配備4013mm²VC均熱板,充分覆蓋發熱區域,VC內部毛細結構由1283根銅絲編織而成。

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iQOO Neo7支持120W閃充技術,配備5000mAh電池容量,官方表示,Neo7至快9分鐘就能將5000mAh電池從1%充至50%。

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屏幕方面,iQOO Neo7採用三星E5柔性直屏,支持120Hz刷新率(360Hz觸控報點率和2000Hz瞬時觸控採樣率),屏幕指紋識別,擁有1500nits局部最高亮度和800萬:1的對比度,顯示屏支持HDR10+。

影像方面,iQOO Neo7主攝採用5000萬像素索尼IMX766V感光元件,OIS光學防抖加持;120°超廣角和4cm微距兩顆副攝鏡頭。

外觀設計方面,iQOO Neo7傳承“復古未來主義設計”, 攝像頭模組設計靈感來源於拍立得與膠片;“Neo”的Logo以經典8-bit像素風格設計,獨特之餘更是將童趣與科技感並重展現。

iQOO Neo7擁有幾何黑、印象藍和波普橙三大配色可供選擇,波普橙和印象藍兩款配色產品的後蓋採用了素皮工藝;幾何黑產品則是AG玻璃工藝。

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除了iQOO Neo7,還發布了iQOO TWS Air遊戲真無線耳機、閃電手柄2以及iQOO極風散熱背夾。

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