一加3T评测：内在升级同样可以很性感原创2016-11-29 16:41·手机之家今年6月15日，一加发布了年度旗舰一加3，凭借出色的做工和体验成为2500元档热销机型，虽然发布会上一加CEO刘作虎称一加3备货充足，但是发售后依然一机难求。而一加也是凭借一加3这一款手机，生生的“撑”到了年底，等来了今天的主角：一加3T，这在月月发布会的当下，真的很少见，简直是手机圈的一股清流。站在半年后再看，可以说一加3是成功的，他使一加暂时从一加2的颓势中喘了口气。但同时，人们对一加3T的要求和期望无形中也会更高，这给一加3T带来了更大的压力。毕竟站在巨人肩膀上，可以看得远但有时也容易摔的狠。而一加在一加3T上是怎么做的？本文或许可以给你答案。没有变化的外观 还是熟悉的味道对于那些对一加3T外观有所期待的用户来说，这次的一加3T可能会让你们失望了；而对于那些之前就对一加3外观比较满意的用户来说，这次的一加3T同样不会让你们失望。因为，一加3T在外观上与一加3没变化，甚至连开孔、按键布局都一样。一加3T依然是全金属硬朗设计，背部和侧边弧度的打磨加上纤薄的机身，使一加3T同样拥有一加3上保守好评的出色手感。屏幕方面，一加3T采用了5.5英寸1080p的Optic AMOLED屏幕，覆盖有第四代大猩猩2.5D弧面玻璃。此次颜色方面，一加3T增加了枪灰色，去掉了之前一加3上的冰川灰，同时保留了薄荷金版本。而难能可贵的是，一加3T在增加电池容量的基础上在机身尺寸和重量方面保持不变，依然是152.7*74.7*7.35mm和158g。所以，对于想要了解更多对于一加3T外观细节的朋友，请点击传送门《一加手机3评测： “他”的旗舰之名》。全新氢OS2.5 变化多惊喜足此次一加3T上搭载的是基于安卓6.0.1的全新氢OS2.5。相较一加3上的氢OS1.4，变化还是非常多的。氢OS2.5整体延续了之前氢OS1.4简洁、有趣的风格。锁屏界面依然是一加传统的满满的艺术风格。主界面图标也是简洁、扁平化。接下来说一下氢OS2.5的变化之处。首先是氢OS独具特色的氢视窗。此次在氢OS2.5上，用户在主界面向右滑可进入升级版的氢视窗，在这里你可以查看剩余流量、电量，还能根据短信自动收纳火车票、登机牌及电影票等信息。相当于将人们日常中使用手机经常做的一些事情集成在了一起，非常方便。同时，氢视窗可编辑性也非常高。如长按氢视窗最上方文字即可编辑自己的问候语和设置是否显示天气。同时，氢视窗内的每一个卡片都能通过向右滑动将它删除，如果误删底部还提供了撤销的功能。长按氢视窗内的任意一个卡片，就能对它们的排列顺序进行调整，摆放最合适你的顺序。除了氢OS系统预设的各类卡片，点击右下角的加号还能添加第三方应用的一些功能部件。控制中心也从原来的底部上滑变为在屏幕任意位置下滑来开启。在屏幕任意位置上滑可打开全局搜所功能，除了能搜索手机已安装的应用外，还能对手机联系人进行搜索。桌面编辑长按桌面空白处可进入桌面编辑功能，有默认显示的功能有壁纸、图标整理和自定义三项。桌面缩图窗下方，还提供有一键下对齐的功能键。横屏效果竖屏效果模糊背景效果在桌面壁纸设置里有一个裁切模式，横屏是经典的氢视窗模式，竖屏是新增的渐变样式。个人感觉竖屏的渐变模式效果还是不错的。同时，在壁纸编辑模式下向左滑动，还有桌面和锁屏界面中的时钟部件的选择；向右滑动就能进入到桌面配色和是否模糊背景的功能设置。在图标整理模式下，可对图标进行批量移动。选择好应用，点击底部的按钮即可一键创建文件夹。自定义功能中，用户可以在这里为桌面添加小插件，而且系统还提供了三套桌面图标可供选择，同时还可设置图标的大小。此外，用户长按一个桌面图标拖拽到顶部的编辑功能里还可对应用名字进行修改。氢OS中，用户可对按键进行定制。可选择是否启用按键背光灯以及虚拟键，也可以对调任务键/返回键。同时，还可对HOME键/多任务键/返回键的长按或双击操作进行定制。此外，在“设置-显示”中还增加了主题模式选项，有Android主题、白色主题和暗色主题三种可选。多任务清理中，在“设置-其他高级设置-多任务清理”中，增加了深度清理功能。氢OS2.5还新增了联系人桌面快捷操作。点击想要添加到桌面的联系人，在弹出的卡片里点击右上角三个按钮，再点击放在主屏幕上，就行了。新增了高耗电应用管理，可在“设置-电池”中打开，然后点击右上角三个按钮，系统默认是关闭的，建议开启。此外，氢OS2.5中还新增“应用锁”功能。可在“设置-指纹和安全”中打开。同时，一加3T此次采用的为无需按压的极速指纹2.0，支持快至0.2s的极速解锁，拥有8.5的莫氏硬度，同时支持微信/支付宝指纹支付。除了以上改变及新增功能外，氢OS2.5还新增了长截屏、流量防火墙、垃圾文件清理、1080P/60FPS视频录制、免流量文建闪传、桌面布局切换...在一加3T外观使人们提不起兴趣的时候，氢OS2.5给人们带来了就为的惊喜。前置摄像头像素升级 后置规格不变此次，一加3T主摄像头规格不变，仍为索尼IMX298传感器，1600万像素，f/2.0大光圈，1.12μm，支持PDAF相位对焦、OIS+EIS光学和电子防抖、支持DTI像素隔离技术以及像素精选技术。虽然规格不变，但是增加了蓝宝石玻璃来保护镜头同时还改进了光学防抖和前文提到的视频录制效果。前置摄像头由800万像素升级到1600万像素，并改用了三星传感器，单个像素面积为1.0μm，镜头光圈仍为F2.0，支持侦测式相位对焦，提升了在暗光环境下自拍效果。近期，北京多为雾霾天气，因此照片均雾蒙蒙的。一加3T延续了一加3拍照上不错的体验。但对于目前越来越多搭载双核对焦的手机来说，一加3T的对焦还是比较慢的。样张一加3T白天在雾霾天气下还是拥有不错的解析力的，白平衡表现不错，色彩还原方面比较接近人眼看到的颜色。同时，细节保留的也非常不错。微距方面，得益于F2.0大光圈，一加3T拥有非常不错的虚化效果，被拍摄主体突出的很好而且细节也非常丰富，放大观看效果还是比较震撼的。总体上来说，一加3T的相机还是没有令人失望的。唯一不足的便是对焦相对较慢，对于想要在即将到来的2017年手机拍照旗舰市场上比拼还是有点心有余而力不足的。骁龙821 安卓顶级性能一直以来，一加手机的性能都是站在市场的最前列的，虽然在发布会上总是一笔带过，但是却值得很多手机厂商用上好几张PPT来大说特说。一加3的骁龙820处理器，到一加3T的骁龙821，主频达到了2.35GHz，性能是一加手机最无需担心的地方，因为总是顶级。存储方面，一加3T搭载了6GB RAM+64GB/128GB ROM组合，而128GB只有枪灰色版本。安兔兔跑分，一加3T达到了165304分，3D性能达到了63563分，CPU性能35262分。排名在安卓手机中处于领先地位，仅次于iPhone 7/7 Plus。对于一加3T这样顶级的性能，对于目前市面上任何游戏、软件都不在话下。小编还是用《全民枪战》和《阴阳师》进行了一下测试，全程流畅加愉快。而且游戏的画面渲染的也非常不错。但是游戏过程中，一加3T有些微的发热现象，但在可接受范围内。续航&总结续航是此前一加3最饱受用户诟病的地方。此次一加3T电池容量由一加3的3000mAh增加到了3400mAh，并且依然支持5V/4A的DASH极速闪充，不仅在息屏状态下可以支持闪充，即使在一边玩手机一边充电的状态下依然支持闪充。除了硬件上增大电池容量外，软件方面一加3T也对续航做了优化。既有“省电模式”又有“应用休眠与冻结”打开后，在息屏状态下，可将应用冻结以达到节省功耗的目的。此外，还氢OS2.5上还新增了前文提到的“高耗电应用管理”，开启后系统会自动清理后台高耗电应用，防止手机发热，影响手机续航。在短暂的体验下来，一加3T相对一加3续航是有提升的，中轻度使用一天还是稍微可以的，但是对于重视用户或者经常出门、出差的用户来说，包里最好还是备一块移动电源吧。总结：在如今快节奏的手机市场中，一加总是显得独树一帜，是一个很“慢”的公司。没有花式繁多的产物线、多种多样的产物，简简单单、稳稳的只做旗舰一条产物线，在这条产物线上一年打磨一两款产物，这在如今的手机市场真的显得太过独树一帜。而一加3T是一款需要用心去体会才能感受到其中不同的手机，外观不免容易让人产生审美疲劳，但是内在方面，系统、性能、相机等都做了升级，带来更好的体验。而如果你是一加3用户，升级，大可不必；但若你是一加3之前的用户或者你不是一加用户但是想要在2500元左右价格上选一款体验不错的手机，一加3T是个不错的选择。
2024年12月29日，通用公布次日，上周五特斯拉股价盘中一度涨近7.5%，收涨近4.1%，上周全周的累计涨幅由此扩大到14%以上，连续第二周单周涨超10%。
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坚决遏制高耗能高排放项目盲目发展欧股：德国顿础齿30指数涨0.42%，英国富时100指数涨0.24%，法国颁础颁40指数涨0.45%，欧洲斯托克50指数涨0.45%，西班牙滨叠贰齿35指数涨0.00%，意大利富时惭滨叠指数涨0.33%。
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诲颈别谤：迟颈蝉丑别苍驳蝉丑颈辩颈。苍补迟补箩颈耻箩颈苍驳蝉丑颈驳别锄别苍尘别测补苍驳诲别谤别苍苍别？
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无论演什么似乎都拿着架子，整个人紧绷着念台词，完全没有《山海情》中的表现更加得心应手。慢慢的蔡四城也发现了刘晓迪对两边孩子的不同态度，刘晓迪经常给自己的孩子买各种营养品和昂贵的衣服，但是蔡四城的小女儿却还穿着叁年前的旧衣服。吃瓜网曝揭秘黑料:揭秘吃瓜网曝光的明星黑料,惊人内幕大起底...
神经网络成2017最热词计算机科学十大领域热词排行榜曝光2018-02-02 19:03·新智元【新智元导读】2018伊始你的自然基金是否已经写好了呢是否已经决定2018年的研究方向了呢在决定方向的重要时刻你一定想要了解当下计算机科学领域最受关注、最重要的研究方向是什么近日上海交通大学Acemap团队发布2017年IEEE、ACM等热点词汇一起来看数据来源Acemap数据库收集了全球范围的重要出版场所（包括期刊和会议）发表的论文共计1.27亿篇论文涉及1.15亿名作者Acemap团队爬取2017年 IEEE的论文14万余篇ACM的论文9万余篇统计出计算机科学领域下的人工智能、计算机网络与无线通信、计算机图形学与多媒体等十个领域的年度热点词汇2017年度计算机科学热点词汇(总)序号关键词比率1Neural Networks2.31%2Wireless Networks1.37%3Large Scale1.02%4Energy Efficiency1.01%5Convolutional Networks0.95%6Deep Learning0.79%7Wireless Sensor Network0.62%8Social Networking0.55%9Gaussians0.53%10Machine Learning0.5%11Big Data0.47%12Cellular Networks0.46%13Resource Allocation0.43%14Modulators0.43%15Low Power0.43%16High Performance0.43%17Reinforcement Learning0.41%18Data Centers0.41%19Software Defined0.41%20Network Based0.41%2017年度计算机科学各领域热点词汇1、计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统序号关键词比率1Energy Efficiency2.58%2Low Power1.96%3High Performance1.86%4Neural Networks1.85%5Large Scale1.24%6Big Data1%7Network On Chips1%8Fault Tolerance0.94%9Fpga Based0.88%10High Level0.87%11Multi Core0.85%12DRAMS0.84%13Data Centers0.83%14Machine Learning0.8%15I/O0.76%16Convolutional Networks0.73%17Modulators0.71%18SRAM0.7%19Distributed Systems0.64%20High Level Synthesis0.63%2、计算机网络与无线通信序号关键词比率1Wireless Networks7.03%2Energy Efficiency3.1%3Wireless Sensor Network2.84%4Cellular Networks2.69%5Cognitive Radio2.25%6Radio Networks2.09%7Heterogeneous Networks2.02%8Resource Allocation2%9Software Defined1.96%10Mobile Networks1.89%11Massive Mimo1.83%12Cognitive Networks1.79%13Mimo Systems1.76%14Full Duplex1.57%15Cognitive Radio Networks1.54%16Data Centers1.52%17Software Defined Networking1.41%18Harvested Energy1.34%19Small Cells1.25%20Ad Hoc1.24%3、网络与信息安全序号关键词序号1Access Control1.98%2Privacy Preservation1.95%3Wireless Networks1.92%4Wireless Sensor Network1.31%5Side Channel1.08%6Cloud Computing1.02%7Mobile Device0.93%8Authentication Schemes0.84%9Attribute Based0.84%10Key Exchange0.79%11Software Defined0.79%12Detecting Malware0.76%13Identity Based0.73%14Security Analysis0.73%15Social Networking0.67%16Smart Grids0.67%17Web Application0.67%18Machine Learning0.67%19Large Scale0.67%20Security And Privacy0.67%4、软件工程/系统软件/程序设计语言序号关键词比率1Empirical Studies2.09%2Web Services1.92%3Software Engineering1.55%4Software Development1.51%5Model Checking1.37%6Service Composition1.3%7Large Scale1.22%8Open Source1.14%9Service Based1.05%10Source Code1.02%11Software Systems1.01%12Android Applications0.99%13Test Generation0.98%14Static Analysis0.95%15Business Processes0.94%16Product Lines0.82%17Web Application0.8%18Recommendation Services0.76%19Requirements Engineering0.75%20Experience Report0.75%5、数据库/数据挖掘/内容检索序号关键词比率1Social Networking1.91%2Information Retrieval1.6%3Large Scale1.47%4Social Media1.33%5Big Data1.02%6Neural Networks0.92%7Topic Modeling0.81%8Learning To Rank0.81%9Time Series0.78%10Web Search0.75%11Streaming Data0.63%12Question Answering0.62%13Collaborative Filtering0.57%14Data Streams0.55%15Knowledge Bases0.53%16Matrix Factorization0.53%17Information Seeking0.53%18Location Based0.52%19Graph Based0.52%20Feature Selection0.5%6、计算机科学理论序号关键词比率1Lower Bounds2.78%2Faster1.21%3Planar Graphs1.17%4Approximation Algorithms1.12%5Algebras0.87%6Wireless Networks0.85%7CSP0.85%8Tight Bounds0.81%9Model Checking0.79%10Free Graphs0.72%11Polynomial Time0.72%12Colored Graphs0.66%13Faster Algorithms0.62%14Bipartite Graph0.6%15Bounded Degree0.6%16Independent Set0.6%17Temporal Logic0.55%18Random Graphs0.55%19Shortest Path0.51%20Parameterized Algorithms0.51%7、计算机图形学与多媒体序号关键词比率1Neural Networks4.02%2Speech Recognition1.8%3Convolutional Networks1.78%4Image Based1.56%5Compressive Sensing1.05%6Low Rank0.92%7Gaussians0.92%8Super Resolution0.91%9Recurrent Neural Network0.87%10Quality Assessment0.86%11Deep Learning0.82%12Large Scale0.82%13Dictionary Learning0.8%14Virtual Reality0.77%15Augmented Reality0.76%16Speech Enhancement0.75%17Action Recognition0.73%18Sparse Representation0.72%19Image Retrieval0.69%20Matrix Factorization0.69%8、人工智能序号关键词序号1Neural Networks5.07%2Convolutional Networks2.15%3Deep Learning1.75%4Reinforcement Learning1.22%5Gaussians1.13%6Large Scale0.99%7Pose Estimation0.8%8Object Detection0.79%9Recurrent Neural Network0.73%10Supervised Learning0.68%11Multi Agent0.66%12Gaussian Processes0.62%13Semi Supervised0.62%14Low Rank0.59%15Multi Robot0.59%16Learned Features0.59%17Action Recognition0.57%18Machine Learning0.57%19Motion Planning0.56%20Humans And Robots0.56%9、人机交互与普适计算序号关键词比率1Social Media1.5%2Emotion Recognition1.13%3Mobile Device0.97%4Visually Impaired0.94%5Virtual Reality0.86%6Augmented Reality0.86%7Social Networking0.78%8User Interface0.7%9Mobile Phone0.67%10Large Scale0.67%11Activity Recognition0.64%12Online Communities0.64%13Gesture Based0.59%14Wireless Networks0.56%15Smart Homes0.54%16Designing And Evaluating0.54%17Human Interaction0.51%18Interactive Systems0.51%19User Experience0.48%20Virtual Environments0.48%10、交叉/综合/新兴序号关键词比率1Neural Networks2.02%2Deep Learning1.94%3Gene Expression1.74%4Large Scale1.25%5Protein Interactions1.25%6Machine Learning1.17%7RNA1.09%8Network Based1.05%9Convolutional Networks1.01%10Expression Data0.97%11DNA0.97%12Social Networking0.89%13Feature Selection0.89%14Regulatory Networks0.85%15Selected Features0.85%16Alzheimer's Disease0.77%17Protein Protein Interactions0.77%18Gene Networks0.77%19Model Predictive0.77%20Timing Analysis0.73%2017年度IEEE、ACM热点词汇IEEE热点词汇序号关键词比率1Neural Networks2.58%2Wireless Networks1.77%3Energy Efficiency1.4%4Convolutional Networks1.13%5Large Scale1.01%6Deep Learning0.81%7Cellular Networks0.72%8Wireless Sensor Network0.7%9Modulators0.69%10Low Power0.66%11Cognitive Radio0.65%12Resource Allocation0.64%13Radio Networks0.59%14Software Defined0.56%15Data Centers0.56%16Heterogeneous Networks0.56%17Gaussians0.55%18Mimo Systems0.55%19Network Based0.55%20Big Data0.53%ACM热点词汇序号关键词序号1Neural Networks1.38%2Wireless Networks1.13%3Large Scale1.07%4Energy Efficiency0.7%5Social Networking0.68%6Wireless Sensor Network0.66%7Machine Learning0.54%8Deep Learning0.48%9Social Media0.47%10Big Data0.47%11Convolutional Networks0.45%12High Performance0.45%13Multi Agent0.38%14Reinforcement Learning0.37%15Gaussians0.37%16Based Algorithm0.36%17Cloud Computing0.34%18Preserving Privacy0.33%19Privacy Preservation0.32%20Mobile Device0.32%新智元AI技术+产业社群招募中欢迎对AI技术+产业落地感兴趣的同学加小助手微信号: aiera2015_2入群；通过审核后我们将邀请进群加入社群后务必修改群备注（姓名-公司-职位；专业群审核较严敬请谅解）
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