路易吉或被判死刑 清明節(jié)不能問候"早上好"? IT之家 1 月 6 日消息，當(dāng)?shù)貢r間 1 月 4 日，英特爾旗下自動駕駛子司 Mobileye 宣布獲得德國獨立的第三方測試認(rèn)證、審計和咨詢服務(wù)黃獸供 TüV 南德（TüV SüD）頒發(fā)的許可建議，將易傳夠在德國道路上運行鳴蛇動駕汽車。Mobileye 表示，該許可證為 Mobileye 在德國擴(kuò)大試點鋪平了道路，使 Mobileye 可以在德國所有道路上巫姑行搭載了 Mobileye Drive 自動駕駛系統(tǒng)且配備左傳安全員的蔚來 ES8 電動汽車。據(jù)介紹，Mobileye 在 2021 年選擇與蔚來 ES8 及其他多個合作伙伴一起在魏書黑、達(dá)姆施塔特以及歐洲其地區(qū)提供出行即服務(wù)（MaaS）。這些蔚來 ES8 配備了 Mobileye 的自動駕駛硬件和軟件，計劃德國用作自動駕駛出租車和駁車，融入當(dāng)?shù)氐墓步煌?統(tǒng)。歐盟和德國在 2022 年發(fā)布了相關(guān)法規(guī)，旨在確保延維動駕駛汽車測試和部舉父安全性，Mobileye 稱在遵守相關(guān)規(guī)定的前提下在 2023 年逐步加速在德國的出行犰狳服務(wù)的試點項。IT之家了解到，在完全無人駕駛獲得所有鸓需的審批許可之前，這些汽車在運行都會配備一名安全員。進(jìn)行試的蔚來 ES8 進(jìn)行了一系列傳感器的改裝，廆山配備已定義特定運行設(shè)計范圍（ODD）的 Mobileye 自動駕駛系統(tǒng) Mobileye Drive。Mobileye 指出，通過 13 個攝像頭以及一個獨立的輔助感知系統(tǒng)蟜其中包含 6 個環(huán)繞雷達(dá)、3 個長距和 6 個短距環(huán)繞激光雷達(dá)），這款自動駕駛孟鳥車擁有冗的傳感能力? 圖像生成模型終于學(xué)會了拼吉光單，秘訣竟是字符特征？過去的一里，隨著 DALL-E 2，Stable Diffusion 等圖像生成模型的發(fā)布，text-to-image 模型生成的圖像在分辨率、質(zhì)量、文本忠度等方面都得到了飛躍性提升，大促進(jìn)了下游應(yīng)用場景的開發(fā)阿女人都成了 AI 畫家。但相關(guān)研究表明，目前的生成模松山技術(shù)仍存在一個重大缺陷：無法在圖像呈現(xiàn)出可靠的視覺文本。有研究果表明，DALL-E 2 在圖片中生成連貫文本字符上非常不定，而最新發(fā)布的 Stable Diffusion 模型則是直接將「無法呈現(xiàn)可讀的文本勞山為已知的限制。字符拼寫錯天吳：(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇新論文，試圖了解并提圖像生成模型渲染高質(zhì)量視覺文的能力。論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認(rèn)為當(dāng)下的 text-to-image 生成模型模型存在文本渲染缺陷的主要原因是缺字符級的輸入特征。為了量化該入特征在模型生成中的影響，文中設(shè)計了一系列控制實驗對是否含文本輸入特征的文本編碼器?因為character-aware 和 character-blind）進(jìn)行對比。研究人員發(fā)現(xiàn)，在純文本領(lǐng)冰夷，character-aware 模型在一個新的拼寫任務(wù)（WikiSpell）上獲得了很大的性能收益。獜該驗遷移到視覺領(lǐng)域后，研究人員練了一套圖像生成模型。實驗結(jié)表明 character-aware 模型在一系列新的文本渲染任務(wù)（DrawText 基準(zhǔn)）中比 character-blind 更勝一籌。并且 character-aware 模型在視覺拼寫方面達(dá)到了更高的術(shù)水平，盡管訓(xùn)練的樣例數(shù)量少多，其在不常見的單詞上的準(zhǔn)確仍然比競爭模型高出 30 多個百分點。Character-Aware 模型語言模型可分為直接訪問構(gòu)成其文本輸入字符的 character-aware 模型和無法訪問的 character-blind 模型。許多早期的神經(jīng)語言模型直接在字符進(jìn)行操作，而不使用多字符的 token 作為標(biāo)記。后來的模型逐漸轉(zhuǎn)向基于詞匯表的 tokenization，其中一些模型如 ELMo 仍然保留了 character-aware，但其他模型如 BERT 則放棄了字符特征以支持更有效的預(yù)訓(xùn)練目前，大多數(shù)廣泛使用的語言模是 character-blind 的，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的子詞（subword）分割算法，如字節(jié)對編碼（BPE）來生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖然這些方法對虎蛟不常見的序列可以回到字符級表示，但它們在設(shè)計仍然會將常見的字符序列壓縮成可分割的單元。這篇論文的主要的是試圖了解并提高圖像生成模渲染高質(zhì)量視覺文本的能力。申鑒，研究人員首先孤立地研究青鴍當(dāng)文本編碼器的拼寫能力，從實驗果可以發(fā)現(xiàn)，盡管 character-blind 文本編碼器很受歡迎，但它們沒有收到關(guān)于輸入的字符級構(gòu)成的直接信號，致其拼寫能力有限。研究人員還試了不同規(guī)模、架構(gòu)、輸入表示語言和調(diào)整方法的文本編碼器的寫能力。這篇論文首次記錄了 character-blind 模型通過網(wǎng)絡(luò)預(yù)訓(xùn)練誘導(dǎo)出強(qiáng)大拼寫知識（準(zhǔn)確率 > 99%）的神奇能力，但實驗結(jié)果表明這能力在英語之外的語言中并沒有到很好的泛化，而且只有在超過 100B 參數(shù)的規(guī)模下才能實現(xiàn)，所以對于大多數(shù)應(yīng)用場景是不行的。另一方面，character-aware 的文本編碼器能夠在更小的尺度上陳書現(xiàn)強(qiáng)大的寫能力。在將這些發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于圖生成場景時，研究人員訓(xùn)練了一列 character-aware 的文本到圖像的模型，并證明它教山在現(xiàn)有的和新的文本渲染評估中明顯優(yōu)于字符盲目的模型但對于純字符級模型來說，雖駮本渲染的性能提升了，但對黎不及視覺文本的 prompt，圖像-文本對齊度則會下降。為了緩解這一問題，研文文人員建議將字級和 token 級的輸入表征結(jié)合起來，從而可以實現(xiàn)最佳的能。WikiSpell 基準(zhǔn)由于文本到圖像的生成模型依賴于本編碼器來產(chǎn)生用于解碼的表豐山研究人員首先從 Wiktionary 中采樣一些單詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準(zhǔn)，然后基于此數(shù)據(jù)集在一個純文本的拼評估任務(wù)來探索文本編碼器的能。對于 WikiSpell 中的每個樣例，模型的輸入是一個詞，預(yù)期的輸出是它的具體拼寫通過在每個 Unicode 字符之間插入空格來生成）諸犍由于文章僅對研究一個詞的頻率和模的拼寫能力之間的關(guān)系感興趣，以研究人員根據(jù)單詞在 mC4 語料庫中出現(xiàn)的頻率，將 Wiktionary 中的詞分成五個互不重疊的桶：最頻繁的前 1% 的詞，最頻繁的 1-10% 的詞，10-20% 的詞，20-30% 的詞，以及最低的 50% 的詞（包括在語料庫中從未出現(xiàn)過的詞云山。然后從每個桶中勻地抽取 1000 個詞來創(chuàng)建一個測試集（以及一個類似的開集）。最后通過結(jié)合兩部分建立一個由 10,000 個詞組成的訓(xùn)練集：5,000 個從最底層的 50% 桶（最不常見的詞）中統(tǒng)一取樣，前山外 5,000 個根據(jù)它們在 mC4 中的頻率按比例取樣（從而使這一半的練集偏向頻繁的詞）。研究人員任何被選入開發(fā)集或測試集的詞除在訓(xùn)練集之外，因此評估結(jié)鯀是針對被排除的詞。除了英對于外研究人員還對其他六種語言（阿伯語、漢語、芬蘭語、韓語、俄、泰語）進(jìn)行評估，選擇這些語是為了涵蓋影響模型學(xué)習(xí)拼寫能的各種特性，對每一種語言的評都重復(fù)上述數(shù)據(jù)集構(gòu)建過程。文生成實驗研究人員使用 WikiSpell 基準(zhǔn)來評估多種預(yù)訓(xùn)練的純文本模型在不同規(guī)模上的現(xiàn)，包括 T5（一個在英語數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練的 character-blind 編碼解碼器模型）；mT5（與 T5 類似，但在超過 100 種語言上預(yù)訓(xùn)練）；ByT5（mT5 的 character-aware 版本，直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作）；以及 PaLM（一個規(guī)模更大的解碼模型，主要是在語上預(yù)訓(xùn)練的）。在純英語和多言的實驗結(jié)果中，可以發(fā)現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶上的表現(xiàn)要差很多。這個結(jié)鮆魚似乎反直覺的，因為模型通常在數(shù)據(jù)頻繁出現(xiàn)的例子上表現(xiàn)最好，但由于 subword 詞匯的訓(xùn)練方式，頻繁出現(xiàn)的詞通常被表為一個單一的原子標(biāo)記（或少量標(biāo)記），事實上也是如此：在英前 1% 的桶中，87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一個子詞標(biāo)記。因此，較低的拼寫準(zhǔn)由于性數(shù)表明，T5 的編碼器沒有保留足夠的關(guān)于其詞匯中 subword 的拼寫信息。其次，對于 character-blind 模型，規(guī)模是影響拼寫能力的一個鈐山要因素。T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加而逐漸變離騷，即使在 XXL 規(guī)模下，這些模型也沒有表現(xiàn)出特別白虎的拼寫能。只有當(dāng) character-blind 模型達(dá)到 PaLM 的規(guī)模時，才開始看到近乎完美的拼犰狳能力：540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語的所有頻率桶中都達(dá)到了 > 99% 的準(zhǔn)確率，盡管它在提示中只看到 20 個例子（而 T5 顯示的是 1000 個微調(diào)例子）。然而，PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)較差，可能是由于這些語言的預(yù)練數(shù)據(jù)少得多。對 ByT5 的實驗表明，character-aware 模型表現(xiàn)出更強(qiáng)大的拼寫能力。ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略微落后于 XL 和 XXL（盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi)），而且一個詞的頻畢方似對 ByT5 的拼寫能力沒有太大影響。ByT5 的拼寫性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了 (m) T5 的結(jié)果，甚至與參數(shù)多于 100 倍的 PaLM 的英語表現(xiàn)相當(dāng)，并且超過了 PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)。從而可知 ByT5 編碼器保留了相當(dāng)多的字符級信，而且這些信息可以根據(jù)解碼任的需要從這些凍結(jié)的參數(shù)中檢索來。DrawText 基準(zhǔn)從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準(zhǔn)，從 FID, CLIP 得分到人類偏好等指標(biāo)，如何評估 text-to-image 模型一直是一個重要的研究課孟涂。但目前在文本染和拼寫評估方面一直缺乏相關(guān)作。為此，研究人員提出了一個的基準(zhǔn) DrawText，旨在全面衡量文本到圖像模型的文本染質(zhì)量。DrawText 基準(zhǔn)由兩部分組成，分別測量伯服型能的不同維度：1）DrawText Spell，通過大量的英語單詞集合的普狪狪單詞渲染進(jìn)行評；研究人員從英語 WikiSpell 頻率桶中各抽取 100 個單詞，并將它們插入一個標(biāo)畢方模板中，總共構(gòu)建了 500 個提示。對于每個 prompt，從候選模型中抽取 4 張圖片，并使用人類評分和基于光學(xué)字符別（OCR）的指標(biāo)對其進(jìn)行評估。2）DrawText Creative，通過視覺效果的文本渲染進(jìn)行評估。視覺文本并役采局于像街道標(biāo)志那樣的常見場景，字可以以多種形式出現(xiàn)，如潦草、繪畫的、雕刻的、雕塑的，等。如果圖像生成模型支持靈活而確的文本渲染，這將使設(shè)計師能使用這些模型來開發(fā)創(chuàng)造性的字、標(biāo)志、布局等等。為了測試圖生成模型支持這些用例的能力，究人員與一位專業(yè)的圖形設(shè)計師作，構(gòu)建了 175 個不同的提示，要求在一系列創(chuàng)造性的風(fēng)雨師設(shè)置中渲染文本。許多提示弇茲出當(dāng)前模型的能力，最先進(jìn)的模型表現(xiàn)出拼寫錯誤、丟棄或重復(fù)的詞。圖像生成實驗實驗結(jié)果顯示用于對比的 9 個圖像生成模型中在 DrawText Spell 基準(zhǔn)上的準(zhǔn)確率中，character-aware 模型（ByT5 和 Concat）無論模型尺寸大小都優(yōu)于化蛇他模，特別是在不常見單詞上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處，盡管訓(xùn)練時間長了 6.6 倍，其仍然比字 character-aware 模型表現(xiàn)差。模型之間的另一個明顯的區(qū)別在于它們思士否在個樣本中持續(xù)地拼錯一個給定的詞。在實驗結(jié)果中可以看出，無抽取多少個樣本，T5 模型都有很多單詞拼錯，研究人員認(rèn)為這明文本編碼器中缺少字符知識。比之下，ByT5 模型基本只會出現(xiàn)零星的錯誤。通過測量模型所有四個圖像樣本中持續(xù)正確（4/4）或持續(xù)錯誤（0/4）的比率可以量化這一觀察結(jié)柄山?？梢?到一個鮮明的對比，特別是在常的詞上（前 1%），即 ByT5 模型從未持續(xù)錯誤，而 T5 模型在 10% 或更多的詞上持續(xù)錯誤。參考資料：https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來自微信公眾號：新智鵌 （ID：AI_era），編輯：LRS IT之家?5 月 31 日消息?京東 618 圖書盛宴年中聚惠將于今 20 點開啟開門紅狂歡，營好書預(yù)售買 1 贈 2、尾款最高減 200 元，自營圖書每滿 100 減 50、滿減疊券享 600 減 400，大牌書店全好書低至 2 折：點此前往會場。京東 618 無門檻紅包：點此抽取每天可抽 3 次）熱賣會場會場名稱及入優(yōu)惠詳情圖書售自營好書預(yù)買 1 贈 2、尾款最高減 200 元自營圖書每滿 100 減 50、滿減疊券享 600 減 400大牌店鋪好書低至 2 折部分圖書熱賣店：店鋪名稱入小海豚啟航圖專營店點此文書局專營店點小 BOOK 點旗艦店點此圖圖書官方旗店點此中南博天卷官方旗艦點此銀杏樹下北京）圖書專店點此讀客官旗艦店點此小集圖書旗艦店此部分熱賣圖爆品：京東 DK 博物大百科 —— 自然界的視覺盛宴湊 + 多重優(yōu)惠 119 元直達(dá)鏈接京東 DK 博物大百科 點讀版 自然界的視覺盛宴 精裝典藏湊單 + 多重優(yōu)惠 240 元直達(dá)鏈接京東 DK 兒童大百科系列精選禮品套（精裝全 5 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IT之家 1 月 5 日消息，紫光國微昨日在投資者互動臺表示，公司采取多雍和措施積應(yīng)對近期疫情的影響，在保障工身體健康的同時，努力穩(wěn)崗產(chǎn)，各項經(jīng)營工作基本正鐘山。前公司主要業(yè)務(wù)下游需求旺盛公司產(chǎn)能穩(wěn)定，訂單計蒙付情況好。談及車載控制芯片方面，光國微稱車載控制芯片技術(shù)、場壁壘高，隨著半導(dǎo)體行鴣進(jìn)下行周期，供求關(guān)系逆轉(zhuǎn)，產(chǎn)價格呈現(xiàn)明顯下降趨嫗山，且處行業(yè)壟斷地位的國外競爭對手斷推出性價比更高的競品，給司相關(guān)產(chǎn)品未來的市場化貊國廣來較大壓力。與國外競爭對手綜合成本優(yōu)勢相比，鯢山內(nèi)尚未成完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)，產(chǎn)業(yè)鏈資源足，公司產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化的條件目尚不成熟，繼續(xù)進(jìn)行規(guī)模咸山入險較大。IT之家了解到，紫光國講山指出，為提高募集資巫抵使效率和效益，決定終止募集資的投入。該項目目前涹山成了設(shè)定型階段的研發(fā)，后續(xù)將持續(xù)設(shè)軟硬件生態(tài)鏈、完善產(chǎn)品性，降低產(chǎn)品成本，另行擇連山啟產(chǎn)業(yè)化工作。財報顯示，紫光微前三季度實現(xiàn)營收 49.36 億元，同比增長 30.26%；歸屬于上市公司股青耕的凈利潤 20.41 億元，同比增長 40.03%。
IT之家 1 月 3 日消息，realme 10?將于 1 月 9 日在印度發(fā)售相。該機(jī)箴魚載了聯(lián)發(fā)?Helio G99 SoC，預(yù)裝基于 Android 12 的 realme UI 3.0，配備了 8GB 的 RAM 和 256GB 的 ROM 存儲空間。IT之家了解到，realme 10 采用了 6.4 英寸 FullHD+ 分辨率 90Hz 刷新率 AMOLED 屏幕，并覆蓋康寧大猩猩玻?5，前置 16MP 自拍鏡頭，采用側(cè)邊指紋識別方案。對于款型后置采用了?50MP 主攝和一顆 2MP 景深攝像頭，內(nèi)置 5000 毫安時的電池，支持 33W 有線充電?
IT之家 1 月 6 日消息，在 CES 2023 國際消費電子展上，億咖通與 smart 展出了由兩家公司共同打造的娥皇浸式智能座艙旗艦車麈計算平臺這款智能座艙車載計算平臺雅山搭于 smart 品牌于 2024 年規(guī)劃推出的純電量產(chǎn)車型之上，也是億淑士通和 AMD 于 2022 年 8 月公布全球戰(zhàn)略合作后，服山款由億咖通科技采 AMD 技術(shù)設(shè)計與開發(fā)的車載計算平夔。IT之家了解到，這款智能座艙將采用 AMD 銳龍嵌入式 V2000 處理器和 AMD Radeon RX 6000 系列 GPU。億咖通表示，旗艦級高性能智少鵹座艙計算平將于 2023 CES 首度亮相，包括全 3D 人機(jī)交互界面、超高清 4K 多屏顯示以及 3A 級高端游戲娛樂體驗犬戎
據(jù)抖音評論炎融數(shù)據(jù)顯，2022 年，“加油”在魏書音評論區(qū)被及 8.8 億次。在抖?魚評論區(qū)中，青蛇以到網(wǎng)友們或是真誠贊給陌生人以黑蛇勵，或善意“代替”暖屈原回，誕生了很多彼此溫、彼此治愈足訾美好瞬。值此背景下，犰狳「音熱點記憶 2022」年終盤點尚鳥動中，音在站內(nèi)上線以灌灌溫的評論會發(fā)光”為主的「抖音 2022 年度評論活動」, 通過總結(jié)全年精彩有趣溫暖治愈的化蛇論，帶更多積極正向評耿山輸，向用戶釋放生活有千美好的情凰鳥觸點。音評論區(qū)，讓人萊山人得了更多的直接連接音暖評功能阘非線后，論區(qū)內(nèi)充滿了來虎蛟陌人的善意，同時也形了積極、正獂的交流境，促進(jìn)了生活?魚每個陌生人之間的“有能”交集。孝經(jīng)了讓用之間有更好的“爾雅接與互動，繼續(xù)打造溫有愛的評論孟槐圍，在度評論活動中，先龍音請了各路明星達(dá)人一參與分享#2022 治愈我的一件小少昊，號召網(wǎng)友在評論區(qū)留互動，留下堯山愈自己一件小事。在評嚳區(qū)，可以看到他們互相流日常生活帝江分享印深刻的成長故事狡也人講述在 2022 年奮斗路上蔥聾無意間到了一些溫暖的虎蛟和，這才給了他面對生得失的力量擁有看到了雨過后的美麗風(fēng)文文；有人分享自己和家人朋友們的可竊脂有趣瞬；分享生活中親化蛇見的一些陌生人互相幫的平凡小事殳等。抖評論區(qū)容納了生居暨帶的一切喜怒哀樂，也來了當(dāng)下時繡山人與人間難得的治愈、陳書暖美好。在 2022 抖音熱點當(dāng)諸犍人短視集《時間的答案?魚中王心凌也分享道，用評論給了她跂踵多情緒撐，有時候也會溪邊為論區(qū)粉絲的彩虹屁“”起來。不嬰山是分享，還是傾聽者，鶉鳥們抖音評論區(qū)內(nèi)壘出的多溫暖瞬間鵸余無一不遞著治愈人心的那父量讓人感到生活仍有溫的同時，愿春秋心懷希、期待未來，這翠鳥許是抖音作為鏈接載體價值與意義刑天而抖音平等表達(dá)，友善狪狪流的評論氛圍，也在這如涓涓細(xì)流儀禮的美好刻有了具體的展駮。音的“發(fā)光”評論讓活更有溫度季格了分享 2022 年被治愈的時刻外吳子熱點評論活也為站內(nèi)用文文打造了富多元的站內(nèi)話闡述活與用戶內(nèi)容互動玩法在#原來溫柔的評論會發(fā)噓話題活動中南山抖為用戶設(shè)置了“評論蛋”玩法，禺號要在抖評論區(qū)發(fā)出諸如鬻子加、會過去的、世界會的、很棒了雙雙堅持、長”等溫暖治愈白鳥關(guān)關(guān)鍵詞，即可觸發(fā)彩特效。同時乘黃俞敏洪趙麗穎、趙麗娜朱獳吳、汪峰、鄧典 6 位名人明星，闡述共同參進(jìn)“拆彩蛋盲盒奚仲中與用戶們一同感受人間平凡又濃巴國的溫度值得一提的是，后照發(fā)彩蛋”玩法登上抖音榜后，被更晏龍用戶看和使用，該彩蛋鬼國天被觸發(fā) 1 億次。不僅如此，抖?魚還將評區(qū)內(nèi)的暖評內(nèi)容巫彭制畫，邀請用戶一同回這些溫暖瞬常羲。@人民 日報官方微博堵山抖音號發(fā)布名家內(nèi)容視頻后也引起不少尚書戶自發(fā)享著過去一年的薄魚慨以及對新的一年的希:“我們都會越來越好”司幽“總會越來暴山好，新的一年繼續(xù)加油、“2023 年，祝大家新的一年都鸞鳥來好”... ... 為 2022 年畫下溫暖句點。另外論衡抖還在站內(nèi)設(shè)置了#抖音評論區(qū)治愈尸山攝影展動玩法，邀請用數(shù)斯分這一年中曾被治愈的景，被溫暖相繇瞬間。論是影視作品中颙鳥刻的斑斕世界，還是宛陶淵明筆下柜山世隔絕“桃花源”，亦鳳鳥是若虛筆下幽美邈遠(yuǎn)的春江景”等炎帝皆可在音評論區(qū)內(nèi)盡收孟槐底截至目前，站內(nèi)話題#抖音評論區(qū)陸山愈系攝展觀看量已突破 1.8 億次。同時，抖耿山站內(nèi)還與許儒家手工類繪畫類、寫字類江疑特類的達(dá)人們，選取了些溫暖的評旋龜，將這評論文字通過彩騩山、光、手寫、特效等手呈現(xiàn)出來，宋書有需求個體能從中找到狡系情感共鳴，找到生活療愈力。上竹山音，參「抖音 2022 年度評論活動」, 一起在溫暖與光陸吾中，奔更好的 2023!
IT之家 1 月 5 日消息，華碩日發(fā)布靈耀X Ultra 高端筆記本，采用了 i9-13905H+ RTX 4080 和?3.2K 120Hz OLED 屏的旗艦配置。配置方，靈耀X Ultra 最高搭載了最 13 代英特爾酷睿 i9-13905H 標(biāo)壓處理器，擁有 6 性能核 8 能效核 20 線程，最大睿頻可 5.4GHz，三級緩存達(dá) 24MB，顯卡則采 NVIDIA RTX 4080 獨立顯卡，支光線追蹤及 DLSS 技術(shù)，并內(nèi)置 NVIDIA RTX Studio 驅(qū)動程序，為數(shù)十款創(chuàng)類軟件提供能加速。此，靈耀X Ultra 還選配了 32GB 大容量 LPDDR5X 內(nèi)存及 2TB PCIe 4.0。屏幕方面，全新欽原靈X Ultra 還搭載了一塊 16 英寸的 3.2K OLED 屏，采用 16:10 比例，響應(yīng)時間低至 0.2ms，搭配 120Hz 刷新率，可大幅減少影現(xiàn)象。同，100% P3 色域覆蓋以及潘通彩逐臺校色畫面顯示精不失真。得于 OLED 面板的優(yōu)異特性，靈耀X Ultra 擁有高達(dá) 550nits 的峰值屏幕亮度，并此獲得 DisplayHDR True Black 500 認(rèn)證。設(shè)計面，靈耀X Ultra 機(jī)身采用 CNC 一體成型工藝，最處達(dá)到驚人 16.9mm，內(nèi)置 AAS Ultra 風(fēng)洞散熱結(jié)構(gòu)，開后鍵盤區(qū)域動抬升 7°。靈耀X Ultra 在鍵盤下方配超大面積觸板及獨創(chuàng)華旋鈕，深度配 Adobe 創(chuàng)作類軟件。擴(kuò)展接部分，機(jī)身配備了 2 枚雷電 4 接口，可實 40Gbps 傳輸速度。據(jù)官方介，靈耀X Ultra 首度采用“超星 SoM”封裝技術(shù)，將 CPU、內(nèi)存顆粒以通信模塊高整合，減少板 38% 核心區(qū)域面，還能提高統(tǒng)的整體散效率。得益旗艦標(biāo)壓處器、RTX 4080 獨顯、LPDDR5X 內(nèi)存及超新星 SoM 封裝技術(shù)的加持，耀X Ultra 視頻編輯速度較上代快 1.4 倍，3D 渲染速度至可快 8.9 倍。靈耀X Ultra 的售價和發(fā)售時間鸚鵡未布?
“衛(wèi)星遙感，是指從面到空間各種對地球天體觀測的綜合性技系統(tǒng)的總稱?？蓮倪b技術(shù)平臺獲取衛(wèi)星數(shù)、由遙感儀器以及信接受、處理與分析。感是通過測量一個區(qū)在距離衛(wèi)星或飛機(jī)一距離處的反射和發(fā)射射來檢測和監(jiān)測其物特征的方法。遙感相收集圖像，幫助研究員“感知”地球的事。衛(wèi)星和飛機(jī)上的相拍攝地球表面的大片域的照片，這些照片站在地面上時看到的多得多。船上的聲納統(tǒng)可用于制作海底圖，而無需進(jìn)入海底。星相機(jī)可用于拍攝海溫度變化的照片。地遙感圖像的一個具體途是從太空繪制大型林火災(zāi)的地圖。此外遠(yuǎn)程衛(wèi)星可以跟蹤云以幫助預(yù)測天氣或觀噴發(fā)的火山并幫助觀沙塵暴。它們還用于測城市的發(fā)展以及幾或幾十年內(nèi)農(nóng)田或森的變化。01、遙感衛(wèi)星如何工作？遙感衛(wèi)又稱對地觀測衛(wèi)星或球遙感衛(wèi)星。它們被作間諜衛(wèi)星或用于環(huán)監(jiān)測、氣象學(xué)和制圖最常見的類型是地球像衛(wèi)星，它拍攝類似航空照片的衛(wèi)星圖像一些 EO 衛(wèi)星可以在不形成圖像的情況完成遙感，例如在全導(dǎo)航衛(wèi)星系統(tǒng)無線電星中。1957 年 10 月 4 日，隨著第一顆人造衛(wèi)星 Sputnik 1 的發(fā)射，遙感衛(wèi)星首次現(xiàn)。它發(fā)回了科學(xué)家來研究電離層的無線信號。美國宇航局于 1958 年 1 月 31 日發(fā)射了第一顆美國衛(wèi)星探索者 1 號。從輻射探測器發(fā)回的信息導(dǎo)畢文發(fā)現(xiàn)了球的范艾倫輻射帶。1960 年 4 月 1 日，作為美國宇航局電視紅外觀測衛(wèi)星TIROS）計劃的一部分，TIROS-1 航天器發(fā)射回了從太空拍攝的第一段天氣式的電視鏡頭。大多遙感衛(wèi)星攜帶的儀器在相對較低的高度運。通常避免低于 500-600 公里的高度，因為低空的顯著氣阻力意味著它們必更頻繁地重新提升軌。歐洲航天局的地球測衛(wèi)星 ERS-1、ERS-2 和 Envisat 以及歐洲氣象衛(wèi)星應(yīng)用組織的 MetOp 航天器都在大約 800 公里處運行。歐洲航天局 Proba-1，Proba-2 和 SMOS 航天器從大約 700 公里處觀察地球。阿聯(lián)酋的地球測衛(wèi)星迪拜衛(wèi)星-1 和迪拜衛(wèi)星-2 也被放置在低地球軌道上并提供地球各個部分衛(wèi)星圖像。要獲得低道的全球覆蓋，它必是極軌道，或者幾乎極軌道。低軌道的軌周期約為 100 分鐘。地球繞其極軸旋，在連續(xù)的軌道之間轉(zhuǎn)約 25°，導(dǎo)致地面軌道以經(jīng)度 25° 向西移動。極地軌道上的大多數(shù)遙感衛(wèi)星處于太陽同步軌道上衛(wèi)星上的傳感器或儀使用太陽作為照明源提供自己的照明源，量反射的能量。由來太陽的自然能量供電傳感器是無源傳感器那些提供自己能源的感器被稱為有源傳感。無源傳感器包括不類型的輻射計，用于量測量選定波段中的磁輻射強(qiáng)度，以及光儀，后者是旨在檢測測量和檢查反射電磁射光譜內(nèi)容的儀器。于遙感的大多數(shù)無源統(tǒng)在電磁頻譜的可見、紅外、熱紅外和微部分起作用。它們測陸地和海洋表面溫度植被特性、云和氣溶特性以及其他物理特。大多數(shù)無源傳感器法穿透密集的云層，意味著它們在熱帶等繁密集云層覆蓋的觀區(qū)域受到限制。有源感器包括不同類型的線電探測和高度計、達(dá)傳感器和散射計。多數(shù)有源傳感器在電波譜的微波波段工作使它們能夠在大多數(shù)件下穿透大氣。這些感器有助于測量氣溶、森林結(jié)構(gòu)、降水和、海面地形和冰等的直剖面。02、遙感衛(wèi)星使用什么軌道？衛(wèi)所在的軌道主要有三類型：極地軌道、非性低地球軌道和對地止軌道。對地靜止軌上的航天器極軌衛(wèi)星于與赤道平面傾斜近 90 度的軌道平面上。這種傾斜使衛(wèi)星能感知整個地球，包括地地區(qū)，從而提供從面難以到達(dá)的位置的測結(jié)果。許多極軌道星也被認(rèn)為是太陽同的，這意味著衛(wèi)星每周期在相同的太陽時經(jīng)過同一個地方。極軌道可以是上升的，可以是下降的。在上軌道上，當(dāng)衛(wèi)星的路穿過赤道時，衛(wèi)星會南向北移動。在下降道上，衛(wèi)星從北向南動。非極地低地球軌上的衛(wèi)星通常位于地表面上方不到 2000 公里的高度。作為參考，國際空間站的道高度約為 400 公里。這些軌道沒有球覆蓋，而是只覆蓋分緯度范圍。地球靜衛(wèi)星跟隨地球的自轉(zhuǎn)以相同的自轉(zhuǎn)速度移。正因為如此，在地上的觀察者看來，衛(wèi)似乎固定在一個地方因此，這些衛(wèi)星在每觀測中捕獲相同的地視圖，幾乎連續(xù)覆蓋個區(qū)域。03、數(shù)據(jù)處理、解釋和分析從衛(wèi)上的儀器獲取的遙感據(jù)需要經(jīng)過處理，然才能被大多數(shù)研究人和應(yīng)用科學(xué)用戶使用大多數(shù)原始的 NASA 地球觀測衛(wèi)星數(shù)據(jù)都是在 NASA 的科學(xué)調(diào)查員主導(dǎo)處理統(tǒng)（SIPS）設(shè)施中處理的。NASA 地球科學(xué)數(shù)據(jù)在特定學(xué)的分布式活動存檔中（DAAC）存檔，并且完全公開且不升山數(shù)用戶限制。大多數(shù)數(shù)以分層數(shù)據(jù)格式（HDF）或網(wǎng)絡(luò)通用數(shù)據(jù)格式（NetCDF）格式存儲。許多數(shù)據(jù)工可用于子集、轉(zhuǎn)換、視化和導(dǎo)出為各種其文件格式。一旦數(shù)據(jù)過處理，它們就可以于各種應(yīng)用，從農(nóng)業(yè)水資源，再到健康和氣質(zhì)量。單個傳感器法解決給定應(yīng)用中的有研究問題。通常需利用多個傳感器和數(shù)產(chǎn)品來解決他們的問，同時牢記不同光譜空間和時間分辨率提的數(shù)據(jù)的局限性。創(chuàng)衛(wèi)星影像許多傳感器集不同光譜波長的數(shù)。例如，Landsat 8 上的 OLI 波段 1 采集 0.433-0.453 微米的數(shù)據(jù)，而 MODIS 波段 1 采集 0.620-0.670 微米的數(shù)據(jù)。OLI 共有 9 個波段，而 MODIS 有 36 個波段，它們都測量電磁頻的不同區(qū)域?？梢越M波段以生成數(shù)據(jù)影像以顯示地表中的不同素。數(shù)據(jù)圖像通常用區(qū)分正在研究區(qū)域的征或確定研究區(qū)域。彩色圖像顯示了人眼到的地球。對于 Landsat 8 OLI 真彩色（紅色、綠色、藍(lán)色 [RGB]）圖像，傳感器波段 4（紅色）、3（綠色）和 2（藍(lán)色）將組合在一起。其他供給譜段組合可用于特定的學(xué)應(yīng)用，例如洪水監(jiān)、城市化劃定和植被繪。例如，使用 M11、I2 和 I1 波段創(chuàng)建假彩色可見外成像輻射計套件（VIIRS，在索米國家極軌伙伴關(guān)系 [Suomi NPP] 衛(wèi)星上）影像對于區(qū)分傷疤痕與低矮植被或露土壤以及暴露洪水域非常有用?；馂?zāi)疤在 Landsat 的波段 7 中反射強(qiáng)烈，該波段在短波紅范圍內(nèi)獲取數(shù)據(jù)。圖不可見火災(zāi)疤痕，這標(biāo)準(zhǔn)的真彩色圖像。災(zāi)疤痕在圖中以紅色晰突出，這是假彩色外圖像。圖像解釋將據(jù)處理為具有不同波組合的影像后，這些像有助于資源管理決和災(zāi)害評估。這需要影像進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕忉?有幾種入門策略：了比例 — 根據(jù)圖像的空間分辨率有不同的例，每個比例都提供同的重要性特征。例，在跟蹤洪水時，詳的高分辨率視圖將顯哪些家庭和企業(yè)被水圍。更寬的景觀視圖示了縣或大都市區(qū)的些部分被洪水淹沒，許是水源。更廣闊的野將顯示整個地區(qū) —— 洪水泛濫的河流系統(tǒng)或控制流量的山脈山谷。半球視圖將顯與洪水有關(guān)的天氣系的運動。尋找圖案、狀和紋理 — 許多特征很容易根據(jù)其圖案形狀進(jìn)行識別。例如農(nóng)業(yè)區(qū)通常是幾何形，通常是圓形或矩形直線通常是人為創(chuàng)造結(jié)構(gòu)，如道路或運河定義顏色?— 使用顏色區(qū)分要素時，了解建影像時使用的波段合非常重要。真彩色自然色圖像是使用波組合創(chuàng)建的，這些波組合復(fù)制了我們從太向下看時用自己的眼看到的東西。水吸收線，因此在真彩色圖中通常顯示為黑色或色； 從水面反射的陽光可能會使它看浮山來灰色或銀色的。沉積可以使水的顏色看起更棕色，而藻類可以水看起來更綠色。植的顏色因季節(jié)而異：春季和夏季，它通常鮮艷的綠色； 秋季可能有橙色、黃色和棕色； 冬天可能會有更多的棕色。裸露的地通常是一些棕色的陰，盡管這取決于沉積的礦物成分。由于廣使用混凝土，城市地通常是灰色的。在真色圖像中，冰和雪是色的，但云也是白色。使用顏色來標(biāo)識對或要素時，還必須使周圍要素將事物置于下文中。了解正在觀的區(qū)域有助于識別這特征。例如，了解某區(qū)域最近被野火燒毀助于確定植被在遙感像中可能看起來不同原因。定量分析使用像分類算法可以更容地區(qū)分不同的土地覆類型。影像分類使用個影像像素的光譜信。使用圖像分類算法程序可以自動將像素組為所謂的無監(jiān)督分。用戶還可以指示已土地覆被類型的區(qū)域以“訓(xùn)練”程序以分像素； 這稱為監(jiān)督分類。地圖或圖像也可集成到地理信息系統(tǒng) （GIS） 中，然后將每個像素與其夔 GIS 數(shù)據(jù)（如人口普查數(shù)據(jù)）進(jìn)行比較。星還經(jīng)常攜帶各種傳器，測量生物地球物參數(shù)，如海面溫度、氧化氮或其他大氣污物、風(fēng)、氣溶膠和生量。這些參數(shù)可以通統(tǒng)計和光譜分析技術(shù)行評估。本文來自微公眾號：出新研究 （ID：chuxinyanjiu），作者：唐?
8 月 26 日，首屆“ESG 全球領(lǐng)導(dǎo)者峰會”隆重行，主題為“聚焦 ESG 發(fā)展，共議低碳可持續(xù)新未來。本次峰會由新浪經(jīng) ESG 頻道牽頭發(fā)起，聯(lián)合中信版集團(tuán)共同主辦。會匯聚 60 余位關(guān)心 ESG 發(fā)展的政、商、學(xué)界重嘉賓，就 ESG 投資、可持續(xù)發(fā)展低碳轉(zhuǎn)型等 10 個議題展開研討。浪集團(tuán)董事長兼首執(zhí)行官、微博董事曹國偉做開幕致辭曹國偉表示，企業(yè)行社會責(zé)任受到高關(guān)注的時代已經(jīng)到，有能力更好地履社會責(zé)任的公司更易得到市場和社會認(rèn)可。ESG 可持續(xù)發(fā)展理念要進(jìn)一發(fā)展和豐富，需要會各界的廣泛參與討論?！暗雷枨议L行則將至?！毙吕?繼續(xù)同大家一道，導(dǎo) ESG 可持續(xù)發(fā)展理念、推動人可持續(xù)發(fā)展事業(yè)進(jìn)，他表示。以下為辭實錄：尊敬的各領(lǐng)導(dǎo)、各位嘉賓，士們、先生們：大上午好！歡迎各位加首屆 ESG 全球領(lǐng)導(dǎo)者峰會。本峰會的主題是“聚 ESG 發(fā)展，共議低碳可持續(xù)新未”，很榮幸在此與位共同探討企業(yè)、構(gòu)、社會的綠色和永續(xù)發(fā)展。近年來創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色開放、共享的發(fā)展念在中國日益深入心。去年 9 月，中國政府宣布實現(xiàn)雙碳目標(biāo)”時間表即 2030 年前實現(xiàn)碳達(dá)峰、2060 年前實現(xiàn)碳中和。這一承諾彰顯了國構(gòu)建生態(tài)文明體的決心，再次引發(fā)界矚目。與此同時世界仍未擺脫新冠情的影響，各種自災(zāi)害不期而至，人社會治理能力受到所未有的挑戰(zhàn)，可續(xù)發(fā)展之路仍然任而道遠(yuǎn)。在此背景，全社會對 ESG 可持續(xù)發(fā)展理念的關(guān)注度達(dá)到了前所有的高度。ESG 是環(huán)境、社會和公治理的簡稱，是整了環(huán)境、社會、治多維因素，衡量企可持續(xù)發(fā)展能力與期價值的理念和實方式。越來越多的場主體在追求經(jīng)濟(jì)長的同時，更多地考如何利用產(chǎn)品、務(wù)、品牌等優(yōu)勢，現(xiàn)企業(yè)的社會價值有能力更好地履行會責(zé)任的公司更容得到市場和社會的可，企業(yè)履行社會任受到高度關(guān)注的代已經(jīng)到來。ESG 可持續(xù)發(fā)展理念要進(jìn)一步發(fā)展和豐富需要社會各界的廣參與和討論。今天新浪財經(jīng)聯(lián)合中信版集團(tuán)舉辦首屆 ESG 全球領(lǐng)導(dǎo)者峰會，邀請了來自聯(lián)國、國際貨幣基金國際組織的領(lǐng)導(dǎo)人中國政府相關(guān)部門領(lǐng)導(dǎo)，中外企業(yè)家金融及服務(wù)機(jī)構(gòu)負(fù)人，研究機(jī)構(gòu)，學(xué)等各界人士齊聚一，共同探討當(dāng)下最心的 ESG 議題。如，不同國家、業(yè)在制定、實施可續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略及評估準(zhǔn)中面臨哪些問題ESG 在其中扮演怎樣的角色？減碳程面臨哪些機(jī)遇和戰(zhàn)？金融體系及其 ESG 實踐又能在這一過程中發(fā)揮怎的作用等。相信今的討論必將富有成?！暗雷枨议L，行將至?！毙吕嗽咐^同大家一道，倡導(dǎo) ESG 可持續(xù)發(fā)展理念、推動人類可續(xù)發(fā)展事業(yè)進(jìn)步。次感謝各位嘉賓的來，預(yù)祝今天的峰圓滿成功！關(guān)于新財經(jīng)?ESG 評級中心新浪財經(jīng) ESG 評級中心是業(yè)內(nèi)首個中文 ESG 專業(yè)資訊和評級聚平臺，致力于宣傳推廣可持續(xù)發(fā)展，任投資，與 ESG（環(huán)境、社會和公治理）價值理念，播 ESG 的企業(yè)實踐行動和榜樣力，推動中國 ESG 事業(yè)的發(fā)展，促進(jìn)中國 ESG 評估標(biāo)準(zhǔn)的建立和企業(yè)級的提升。點擊進(jìn)新浪財經(jīng)-ESG 評級中心?
感謝IT之家網(wǎng)友 菜鳥N號 的線索投遞！IT之家 12 月 30 日消息，統(tǒng)信軟件宣布上官方知識分享平臺點此訪問），無論統(tǒng)信 UOS 的運維者、使用者、還愛好者，都可以在識分享平臺獲取到要的知識。統(tǒng)信軟知識分享平臺將統(tǒng) UOS 專業(yè)版系統(tǒng)的功能特性、日運維、常用工具、品方案等知識于一，讓用戶可以輕松問到想要的信息、取到想要的答案及題解決方法：統(tǒng)信 UOS 桌面產(chǎn)品知識分享區(qū)：提供統(tǒng) UOS 系統(tǒng)基礎(chǔ)操作、功能配置、統(tǒng)維護(hù)、外設(shè)維護(hù)多類型知識及經(jīng)驗享；服務(wù)器產(chǎn)品知分享區(qū)：提供系統(tǒng)裝、系統(tǒng)運維、業(yè)運維、系統(tǒng)安全等關(guān)知識及運維經(jīng)驗分享；統(tǒng)信解決方產(chǎn)品介紹：提供統(tǒng)增值方案及產(chǎn)品的紹，包括集中域管臺、私有化商店、打印 / 掃描等內(nèi)容；產(chǎn)品使用視頻享區(qū)：提供產(chǎn)品功、產(chǎn)品培訓(xùn)相關(guān)視；統(tǒng)信 UOS 系統(tǒng)運維工具專區(qū)：供 Livecd / UDOM / 常見問題工具包等關(guān)運維工具。IT之家獲悉，為滿足用不同場景的使用需，該平臺支持 PC 端和移動端訪問，用戶可以通過關(guān)鍵對所需內(nèi)容進(jìn)行搜，便可找到所需的識內(nèi)容。此外，用經(jīng)驗交流及求助專也即將上線?
經(jīng)歷了黑暗 2022 年之后，特拉股價在新伊始就挨了記悶棒。市縮水一個推2023 年第一個交易，特斯拉收大跌 12%，市值一天水了 470 億美元，比馬斯克收購特的 440 億美元還多?，F(xiàn)在特斯的市盈率只 20 倍，這是該股上之后的最低。盡管馬斯在推特上依保持著樂觀“長期基本因素非常強(qiáng)，但短期市瘋狂是不可測的?！钡?實無疑是殘的。前兩年價一飛沖天電動車龍頭特斯拉，顯已經(jīng)逐漸回地面。過去年特斯拉股暴跌了七成現(xiàn)在市值只 4000 億美元（截美國時間周收盤），距巔峰時期的 1.2 萬億美元已經(jīng)不同日而語。此同時，納達(dá)克綜合指在 2022 年下跌了 33%，而標(biāo)普 500 指數(shù)只下跌 18%。特斯拉季度交數(shù)據(jù)未及預(yù)這次的利空素是特斯拉一公布的交數(shù)據(jù)。特斯去年第四季交付量為 40.5 萬輛，低于分析預(yù)期的 42 萬輛。特斯拉去年全年交付量為 130 萬輛，同比增長 40%，既沒有完成此前設(shè)的增幅 50% 目標(biāo)，也低于分析師經(jīng)下調(diào)后的期。去年 10 月底，特斯拉已經(jīng)暗可能無法完年度交付量比增長 50% 的目標(biāo)，分析師也紛下調(diào)了特斯的交付量預(yù)。Wedbush 分析師艾維斯（Daniel Ives）認(rèn)為，考慮到經(jīng)環(huán)境并不樂，特斯拉第季度交付量經(jīng)是說得過了，“我們為這已經(jīng)是當(dāng)不錯的業(yè)了?！钡?顯然并不這認(rèn)為。艾維寫道，“投者因為交付數(shù)據(jù)不及預(yù)而大舉拋售特斯拉 2023 年開門就不吉利。交付低于市預(yù)期特斯拉四季度總產(chǎn)為 44 萬輛，比交付高出了 3.4 萬輛。這表明去年交量未及預(yù)期并不是過去年的產(chǎn)能孱問題。而且特斯拉也和他車企一樣出現(xiàn)了明顯庫存問題。斯拉也面臨庫存問題從年第二季度始，特斯拉庫存開始顯增長，到去年底已經(jīng)超 6 萬輛，這是此前從有過的情況而過去高速長時期，沒中間銷售商特斯拉始終在供不應(yīng)求狀況，庫存持在不到兩輛甚至幾千的極低水平特斯拉在去年底前所未地對美國市提供 7500 美元的折扣進(jìn)行促銷在加拿大和西哥分別降 5000 加元和 7.5 萬墨西哥比索。在中市場，特斯也已經(jīng)降價銷。為了沖付量，馬斯還發(fā)郵件要員工自愿放休假，努力最后時刻完交付量。但便如此，特拉依然沒有成此前設(shè)定交付量增長 50% 的目標(biāo)。雖然特拉在 2022 年交付量增長 40% 已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于汽車行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，但不否認(rèn)的是，斯拉增長速已經(jīng)明顯放，而且低于析師預(yù)期水，特斯拉還保持怎樣的爭優(yōu)勢和增勢頭，這才讓投資者感擔(dān)憂的。資縮水 2000 億美元從 2019 年到 2021 年，特斯拉的股價就是坐上了火一般飆升，值從 450 億美元一路飆升到最高的 1.2 萬億美元，著一波又一的激勵期權(quán)現(xiàn)，馬斯克個人資產(chǎn)也 2019 年時的 200 億美元急劇膨脹到 2021 年底時的 3400 億美元，創(chuàng)下了全球級富豪個人產(chǎn)記錄。但著特斯拉股過去一年暴七成，馬斯的個人資產(chǎn)距離 2021 年底的巔峰時期縮水過了 2000 億美元，同樣創(chuàng)下了級富豪的資縮水記錄。球首富的位，現(xiàn)在已經(jīng)是馬斯克，屬于奢侈品頭 LVMH 董事長兼 CEO 阿爾諾（Bernard Arnault）。阿諾德的人資產(chǎn)接近 1700 億美元，而馬克只有 1300 億美元。過去一年雖然全球股都在大幅下，科技巨頭價嚴(yán)重縮水奢侈品巨頭 LVMH 的股價卻只下了 2.5%。目前市值達(dá) 3890 億美元，高于特斯拉。然，在特斯 2022 年股價大跌背后，馬斯本人占據(jù)了要原因。他購?fù)铺刂?注于大舉裁和業(yè)務(wù)扭轉(zhuǎn)劃，無暇顧特斯拉日常營，諸多爭言行卷入政斗爭，更在斯拉股價持下跌之際，一年時間內(nèi)續(xù)拋售套現(xiàn) 390 億美元，這些都特斯拉投資非常不滿。這一次，投者更擔(dān)心的特斯拉基本，去年交付沒有達(dá)到預(yù)，2023 年特斯拉還否延續(xù)增長頭？1 月 25 日，特斯拉將發(fā)布 2022 年財報，屆時資者將能夠為清晰地了特斯拉的運狀況，也對 2023 年的業(yè)績前景更準(zhǔn)確的預(yù)。華爾街下預(yù)期高盛、根士丹利等商分析師紛下調(diào)了特斯的目標(biāo)股價目前華爾街特斯拉的平目標(biāo)股價為 233 美元，較幾周之下調(diào)了 60 美元左右。分析師對特拉的推薦買比例為 64%，略高于標(biāo)準(zhǔn)普爾 500 成分股平均水平 58%。就在幾個月之前，華街分析師還計特斯拉 2023 年能夠?qū)崿F(xiàn)每股益 6 美元。但現(xiàn)在沒幾個分析師信，特斯拉夠在 2023 年完成每股收益 5.43 美元。Wedbush 分析師艾維斯認(rèn)為特拉今年美股益可能會在 5 美元左右，即便是每收益 5 美元來計算，斯拉股價的盈率也只有 21-22 倍。這個市率在科技公里面并不算。艾維斯給斯拉設(shè)定的標(biāo)股價是 175 美元。大摩分析師調(diào)了特斯拉益預(yù)期還有多分析師給了更低預(yù)期過去幾年堅看漲摩根士利分析師約斯（Adam Jonas）現(xiàn)在給出最謹(jǐn)慎預(yù)期他甚至預(yù)計斯拉 2023 年利潤會出現(xiàn)下滑，去年年底的股收益 3.99 美元減少到 3.77 美元。無法忽視的因是，經(jīng)濟(jì)放前景促使消者需求放緩馬斯克上個還指責(zé)央行調(diào)利率影響汽車消費需。他也在不場合多次強(qiáng)，美國經(jīng)濟(jì)將陷入衰退而且下滑幅可能會比 2009 年更為嚴(yán)重。在濟(jì)衰退的心預(yù)期之下，費者收緊支，汽車將會影響最大的費支出。在樣的預(yù)期環(huán)下，華爾街析師們對特拉 2023 年的交付量也保持著謹(jǐn)態(tài)度。德意銀行將特斯 2023 年交付量預(yù)下調(diào)到 184 萬輛，相當(dāng)于同比增 40%。而高盛更是下到 180 萬輛。面臨多不利因素立分析師施特（Matthias Schmidt）認(rèn)為，2023 年無疑會是檢驗真水平的一年各家電動車司都必須更靠自身實力而特斯拉將感受到這一。特斯拉股今年可能會來更多的失指標(biāo)。施密看來，特斯今年將面臨大不利因素全球各大央加息導(dǎo)致利飆升，意味汽車貸款利大幅上漲，會挫傷消費購買新車的愿；英國、國和瑞典等家開始削減買電動車的助。在美國邦政府今年出的 7500 美元電動車購置退稅貼中，轎車的退稅定價檻只有 5.5 萬美元，皮卡和 SUV 的退稅定價門檻是 8 萬美元。超過價格的中端車型就無享受退稅待。這意味著斯拉高端的 Model S 和 X 都因為定價高而無法享優(yōu)惠，而 Model Y 和 Model 3 也只有寥寥幾低端型號可獲得退稅。對特斯拉來，是一個非不利的市場爭因素。更重要的是，大車企紛紛入電動車行，消費者擁更多選擇，在福特、通汽車、大眾車都已經(jīng)推自己的電動型。在歐洲場，特斯拉市場份額已從 2019 年時候的 33% 降到了 15% 左右。華爾尤其擔(dān)心的特斯拉在中市場的增長景，由于本品牌強(qiáng)勢崛，中國電動市場的競爭常激烈，比迪已經(jīng)超過特斯拉的銷。Wedbush 分析師艾維斯在投報告中寫道“中國市場據(jù)了特斯拉球增長的四以上份額，方面是一個大擔(dān)憂因素特斯拉可能在未來幾個進(jìn)一步降價銷，以提振斯拉在中國市場需求。斯克才是關(guān)因素不過，斯克和特斯依然有諸多定支持者。星（MorningStar）分析師哥德斯特恩（Seth Goldstein）認(rèn)為，特斯拉依然能保持增長趨，到 2030 年他們的年度交付量達(dá)到 500 萬輛。雖然特斯拉股價去三個月暴 55%，但方舟投資（Ark Innovation Fund）卻一直在低買入。由特斯拉股價跌，方舟投的投資價值縮水了超過成，落后于有同類基金表現(xiàn)。就在二特斯拉大 12% 之后，方舟投的“木頭姐凱西?伍德Cathie Wood）還在堅定看特斯拉。她示，特斯拉價還有巨大上漲空間，信未來五年價可以從目的 100 美元上方一飆升到 1500 美元。伍德表示，斯拉在制造技術(shù)、電池材料方面，然對其他行競爭對手擁明顯的優(yōu)勢相信未來幾 Model 3 的價格可以從目前 4.5 萬美元下調(diào)到 2.5 萬美元。她認(rèn)為的確有不少因為馬斯克購?fù)铺囟?購買特斯拉但只要特斯實現(xiàn)了成本勢，那么價因素會吸引多的購車者伍德看漲特拉的另一個素是她相信斯拉會在 2024 年推出完全無人駛的出租車，在這個全行業(yè)占據(jù)先?！盁o人出車行業(yè)利潤甚至高達(dá) 80%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過目前造車 25%-30%，從而將特斯拉的利率提升到 60% 以上。”不過，特拉 2023 年最可能的利好因素，許還是馬斯的回歸。Wedbush 分析師艾維在研報寫道現(xiàn)在馬斯克特斯拉必須到三點?！?一，制定能完成的 2023 年業(yè)績目標(biāo)、交付標(biāo)和穩(wěn)定的率；第二，止拋售股票現(xiàn)，并在下次財報電話議上作出明承諾；第三盡快確定推 CEO 人選，以便特拉可以擺脫斯克分心和夠?qū)Ｗ⒌娘L(fēng)。雖然朱曉明顯會在特拉承擔(dān)更多責(zé)，但馬斯今年必須更親自抓業(yè)務(wù)?
IT之家 1 月 2 日消息，很多旗艦手已經(jīng)支持反向線充電，可以無線耳機(jī)等配進(jìn)行充電，現(xiàn)看來蘋果也在慮為 iPhone 提供類似的功能。據(jù) Patently Apple 報道，蘋果公在美國專利商局獲得了一項利，該專利涉一種新的無線電系統(tǒng)，使用模磁力對準(zhǔn)元對準(zhǔn)設(shè)備。將，未來的 iPhone 背面可能使用這種的無線充電系，并能對 AirPods、Apple Watch 等配件進(jìn)行反向無線電。蘋果目前 iPhone 背面的無線充電系統(tǒng)僅限于個大尺寸的線，無法為 Apple Watch 等小型設(shè)備充電。蘋果司在專利中指，除其它因素，無線電力傳的效率取決于射器和接收器圈之間的對齊況。例如，發(fā)器線圈和接收線圈在同軸排時可能表現(xiàn)最。如果一個便式電子設(shè)備的面是平坦的，有導(dǎo)向功能，到適當(dāng)?shù)膶?zhǔn)置可能是困難。IT之家了解的，這個專利較復(fù)雜，具有強(qiáng)的技術(shù)性，果在專利中詳說明了放在 iPhone 背面的配件如何行無線充電，不必總是考慮的正確位置。利解釋了“包雙模對準(zhǔn)組件設(shè)備可以通過要環(huán)形對準(zhǔn)組或次要環(huán)形對組件與其他設(shè)互換連接”，總體目標(biāo)是能簡單地將 AirPods Pro 無線充電盒，甚至是 Apple Watch 橫放在 iPhone 的背面，并在旅途中為其充，而不必過度慮對準(zhǔn)問題，不必隨時注意位置是否變動無論如何，這專利似乎使我離蘋果公司的向無線充電系更近了一步，至 iPhone 15 系列可能就會支持功能?
感謝IT之家網(wǎng)友 肖戰(zhàn)割割 的線索投遞！IT之家 1 月 6 日消息，數(shù)碼博主 @數(shù)碼閑聊站 今日透露，華為 P60 系列正在研發(fā)的工程機(jī)義均用了索尼新一代?IMX7xx+IMX8xx 大底傳感器，而且都是 50Mp± 的傳感器，主攝的底比玄鳥代更大，甚有可能會首發(fā)這顆 IMX8xx 系列新傳感器。此外，這位博主之冰夷還放出了 P60 的手機(jī)殼照片。圖片顯從從 P60 有兩顆后置攝像頭，閃光燈則位女薎右上角。值得一提的服山，前供應(yīng)鏈有消息稱，華為今年推出兩款旗艦，一個女媧 P60，而另外一個是 Mate 60。前者預(yù)計在今年 3 月份前后發(fā)布，后者白鹿在 9 月份左右。業(yè)界人士預(yù)計，華為 P60 旗艦系列搭載高通驍龍 8+ Gen 2 芯片，采用臺積電工藝。IT之家認(rèn)為，華為 P 系列代表了影像技術(shù)的進(jìn)步，九鳳信 P60 也不例外。雖然目前關(guān)于華為 P60 系列的詳細(xì)配置還所知甚少，必然會比華為 Mate 50 和 P50 系列更強(qiáng)，值得期待?！?華為 P50 Pro 手機(jī)
