| Аналитика Процессоры и память Материнские платы Корпуса и охлаждение Источники питания Видеокарты Игры ПО | Мониторы и проекторы Накопители Периферия Ноутбуки и КПК Звук и акустика Сети и коммуникации Энциклопедия | | | 2019-05-30 15:11 Meizu представила 16Xs: 6,2" экран без вырезов, SD675, тройная камера, подэкранный сканер отпечатков | Китайские марки, судя по всему, не дадут нам заскучать: буквально ежедневно выходят новые смартфоны. Вот и Meizu порадовала любителей аппаратов среднего уровня, представив на китайском рынке, как и ожидалось, 16Xs. Устройство оснащено 6,2-дюймовым дисплеем Super AMOLED с разрешением 1080 × 2232 и яркостью 430 нит, тонкими рамками и отсутствием вырезов — площадь дисплея по отношению к передней грани составляет 90,29 %. Используется подэкранный сканер отпечатков пальцев. Небольшие отступы имеются внизу и вверху (кстати, в верхней грани удалось разместить фронтальную 16-Мп камеру с диафрагмой f/2,2 и функцией разблокировкой по лицу). |
| 2019-05-30 15:31 Официально о разгоне 7-нм процессоров AMD Ryzen 3000: ждите 10 июня | Одной из главных интриг при подготовке к анонсу 7-нм процессоров Matisse с архитектурой Zen 2 оставался их частотный потенциал, поскольку новая ступень литографии обычно открывает возможности по увеличению частот при сохранении прежнего уровня быстродействия. К заветному рубежу в 5 ГГц до начала Computex 2019 стремились преимущественно многочисленные слухи, а на официальной презентации AMD дала понять, что предельные рабочие частоты пяти первых представителей семейства Ryzen 3000 будут лежать в диапазоне от 4,2 до 4,6 ГГц. Восьмиядерный процессор Ryzen 7 3800X при частоте 4,4 ГГц сможет ограничиваться уровнем TDP не более 65 Вт, а модель Ryzen 9 3900X с двенадцатью ядрами при работе на частоте 4,6 ГГц не выйдет за пределы 105 Вт. Чувствовалось, что AMD при определении частотных характеристик новых процессоров стремится сохранить баланс качеств, который бы ценили не только любители разгона, но и обычные пользователи. |
| 2019-05-30 17:17 Новая нейронная сеть Google значительно точнее и быстрее, чем популярные аналоги | Свёрточные нейронные сети (англ. Convolutional neural networks — CNN), вдохновлённые биологическими процессами в зрительной коре человека, хорошо подходят для таких задач, как распознавание объектов и лиц, но повышение точности их работы требует утомительной и тонкой настройки. Вот почему учёные из исследовательского отдела Google AI изучают новые модели, которые «масштабируют» CNN «более структурированным» способом. Результат своей работы они опубликовали в статье «EfficientNet: переосмысление масштабирования моделей для свёрточных нейронных сетей», размещённой на научном портале Arxiv.org, а также в публикации в своём блоге. Соавторы утверждают, что семейство систем искусственного интеллекта, получившее название EfficientNets, превосходит точность стандартных CNN и повышает эффективность нейронной сети до 10 раз. |
| | | Аналитика Процессоры и память Материнские платы Корпуса и охлаждение Источники питания Видеокарты Игры ПО | Мониторы и проекторы Накопители Периферия Ноутбуки и КПК Звук и акустика Сети и коммуникации Энциклопедия | (C) 1997-2010 3DNews | Daily Digital Digest | Лицензия Минпечати Эл ФС 77-22224 Копирайт При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является нарушением российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews. | | | |
Комментариев нет:
Отправить комментарий