59歲保安冒用弟弟身份入職，因病猝死賠償金談判陷僵局
蘋果 C 口和安卓 C 口有什么區(qū)別
2022 超全的 AI 圈研究合集在這知名博主 Louis Bouchard 自制視頻解加短篇析，對小也超級友。雖然世仍在復(fù)蘇但研究并有放慢其熱的步伐尤其是在工智能領(lǐng)。此外，年人們對 AI 倫理、偏見、理和透明都有了新重視。人智能和我對人腦的解及其與工智能的系在不斷展，在不的將來，些改善我生活質(zhì)量應(yīng)用將大光彩。知博主 Louis Bouchard 也在自己的博中盤點了 2022 年 32 項（!）AI 技術(shù)突破。接下讓我們一看看，這令人驚艷研究都有些吧！文地址：https://www.louisbouchard.ai/ 2022-ai-recap/LaMA：基于傅里葉卷堵山分辨率穩(wěn)的大型掩修復(fù)你肯經(jīng)歷過這情況：你你的朋友了一張很的照片。果，你發(fā)有人在你后，毀了要發(fā)到朋圈或者小書的照片但現(xiàn)在，不再是問?；诟?葉卷積的辨率穩(wěn)健大型掩碼復(fù)方法，以讓使用輕松清除像中不需的內(nèi)容。論是人，是垃圾桶能輕松消。它就像你口袋里專業(yè) ps 設(shè)計師，只需輕輕按，就能松清除。然看似簡，但圖像復(fù)是許多 AI 研究人員長期來一直需解決的問。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2109.07161項目地址：https://github.com/ saic-mdal / lamaColab Demo：https://colab.research.google.com/github/saic-mdal/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.ipynb視頻講解：https://youtu.be/ Ia79AvGzveQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ lama/STIT：基于 GAN 的真實視頻臉編輯你定有過這的經(jīng)歷：看電影時會發(fā)現(xiàn)電中的演員起來要比人年輕得。《雙子手》中的爾?史密之前，這要專業(yè)人花費數(shù)百至數(shù)千小的工作，動編輯這演員出現(xiàn)場景。但用 AI，你可以在分鐘內(nèi)完。事實上許多技術(shù)以讓你增笑容，讓看起來更輕或更老所有這些是使用基人工智能算法自動成的。它視頻中被為基于 AI 的面部操作（AI-based face manipulations），代表 2022 年的最新技術(shù)水平論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2201.08361項目地址https://github.com/ rotemtzaban / STIT視頻講解：https://youtu.be/ mqItu9XoUgk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ stitch-it-in-time/NeROIC：利用在線圖庫的經(jīng)渲染神渲染可以過物體、物或場景圖片，在間中生成真的 3D 模型。有了這項技，你只需有某物體幾張圖片就可以要機器了解些圖片中物體，并擬出它在間中的樣。通過圖來理解物的物理形，這對人來說很容，因為我了解真實世界。但于只能看像素的機來說，這一個完全同的挑戰(zhàn)生成的模如何融入場景？如照片的光條件和角不同，生的模型也因此變化該怎么辦這些都是 Snapchat 和南加州大在這項新究中需要決的問題論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2201.02533項目地址https://github.com/ snap-research / NeROIC視頻講解：https://youtu.be/ 88Pl9zD1Z78短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ neroic/SpeechPainter：文本條件下的語修復(fù)對于像來說，于機器學(xué)的修復(fù)技不僅可以除其中的容，而且能根據(jù)背信息填充像的缺失分。對于頻修復(fù)來，其挑戰(zhàn)于不僅要持幀與幀間的一致，而且要免生成錯的偽影。時，當(dāng)你功地將一人從視頻「踢出去之后，還要把他 / 她的聲音也一并刪才行。為，谷歌的究人員提了一種全的語音修方法，可糾正視頻的語法、音，甚至除背景噪。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2202.07273視頻講解：https://youtu.be/ zIIc4bRf5Hg短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ speech-inpainting-with-ai/GFP-GAN：利用生成性部先驗，現(xiàn)真實世的盲臉修你是否有些珍藏的照片，因年代久遠(yuǎn)畫質(zhì)模糊不用擔(dān)心有了盲臉復(fù)技術(shù)（Blind Face Restoration），你的回憶會被久彌新。個全新且費的 AI 模型可以在一瞬間復(fù)你的大分舊照片即使修復(fù)的照片畫非常低，也能很好工作。這之前通常一個相當(dāng)的挑戰(zhàn)。酷的是，可以按照己喜歡的式進(jìn)行嘗。他們已開源了代，創(chuàng)建了個演示和線應(yīng)用程供大家試。相信這技術(shù)一定你大吃一！論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2101.04061項目地址：https://github.com/ TencentARC / GFPGANColab Demo：https://colab.research.google.com/drive/1sVsoBd9AjckIXThgtZhGrHRfFI6UUYOo在線應(yīng)用：https://huggingface.co/ spaces / akhaliq / GFPGAN視頻講解：https://youtu.be/ nLDVtzcSeqM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ gfp-gan/4D-Net：多模態(tài)對齊的驕山自動駕駛車如何「觀六路」你可能聽過車企正使用的 LiDAR 傳感器或他奇怪的機。但它是如何工的，它們何觀察這世界，以它們與我相比究竟到了什么同？論文接：https://arxiv.org/ abs / 2109.01066與特斯拉只使用像頭來了世界不同大多數(shù)自駕駛汽車商，比如 Waymo，使用的普通攝像和 3D LiDAR 傳感器。它們不會普通相機樣生成圖，而是生 3D 點云，利用 RGB 傳感信息，量物體之的距離，算它們投到物體的沖激光的播時間。管如此，們?nèi)绾斡?地結(jié)合這信息并讓輛理解它車輛最終看到什么自動駕駛否足夠安？Waymo 和谷歌的一篇新究論文將解答這些題。視頻解：https://youtu.be/ 0nJMnw1Ldks短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ waymo-lidar/Instant NeRF：基于多辨率哈希碼的即時經(jīng)圖元如通過照片擬世界的子？使用 AI 模型，人們可將拍攝的像變成高量的 3D 模型。這項具有挑性的任務(wù)讓研究人通過 2D 圖像，創(chuàng)建物體葌山在三維世中的樣子通過基于希編碼的經(jīng)圖元（graphical primitives），英偉達(dá)現(xiàn) 5 秒訓(xùn)練 NeRF，并獲得了更好效果。在到兩年的究中，將 NeRF 的訓(xùn)練速提高了 1000 多倍。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2201.05989項目地址：https://github.com/ NVlabs / instant-ngp視頻講解：https://youtu.be/ UHQZBQOVAIU短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/nvidia-photos-into-3d-scenes/DALL?E 2：基于 CLIP 特征的文本生成圖模型去年OpenAI 發(fā)布了文本-圖像生成模型 DALL?E?，F(xiàn)在，升級版 DALL?E 2 又來了。DALL?E 2 不僅可以從文本生逼真的圖，其輸出分辨率是者的四倍不過，性方面的提好像不足令 OpenAI 滿足，為此們還讓 DALL?E 2 學(xué)會了一項新能：圖像復(fù)。也就說，你可用 DALL?E 2 編輯圖像，或者添任何想要新元素，如在背景加上一只烈鳥。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2204.06125視頻講解：https://youtu.be/ rdGVbPI42sA短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/openais-new-model-dall-e-2-is-amazing/MyStyle：個性化生成先驗歌和特拉夫大學(xué)提了一個非強大的 DeepFake 技術(shù)。擁有了，你幾乎所不能。需給一個拍上百張片，就可對其圖像行編碼，修復(fù)、編或創(chuàng)建出何想要的子。這既人驚奇又人恐懼，其是當(dāng)你到生成的果時。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2203.17272項目地址：https://mystyle-personalized-prior.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ BNWAEvFfFvQ短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ mystyle/OPT：開放預(yù)訓(xùn)練 Transformer 語言模型GPT-3 如此強大的原，在于其構(gòu)和大小它有 1750 億個參數(shù)，是類大腦中經(jīng)元數(shù)量兩倍！如巨大的神網(wǎng)絡(luò)使該型幾乎學(xué)了整個互網(wǎng)的內(nèi)容了解我們何書寫、換和理解本。就在們驚嘆于 GPT-3 的強大功能時，Meta 向開源社區(qū)邁了一大步他們發(fā)布一個同樣大的模型并且，該型已經(jīng)完開源了！模型不僅有超過千級別的參，并且， GPT-3 相比，OPT-175B 更加開放及于訪問。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.01068項目地址：https://github.com/ facebookresearch / metaseq視頻鏈接https://youtu.be/ Ejg0OunCi9U短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ opt-meta/BlobGAN：空間離的場景表對于如何述一個場，Adobe 研究團(tuán)隊給出了個新的方：BlobGAN。BlobGAN 使用「斑點」（blob）來描述場景的對象。究人員可移動這些點，將它變大、變，甚至可刪除，這圖像中斑所代表的體都會產(chǎn)同樣的效。正如作在他們的果中分享那樣，你以通過復(fù)斑點，在據(jù)集中創(chuàng)新的圖像現(xiàn)在，BlobGAN 的代碼已經(jīng)開源，興趣的小伴，抓緊上手試試！論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.02837項目地址：https://github.com/ dave-epstein / blobgan視頻講解：https://youtu.be/ mnEzjpiA_4E短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ blobgan/Gato：通才智能DeepMind 構(gòu)建了一個一的「通」智能體 Gato。可以玩 Atari 游戲、做幕圖像、人聊天、能控制機臂！更令震驚的是它只訓(xùn)練次并使用同的權(quán)重便能完成有任務(wù)。Gato 是一個多模智能體。意味著它可以為圖創(chuàng)建標(biāo)題也能作為天機器人答問題。然 GPT-3 也能陪你聊天但很明顯Gato 可以做到多。畢竟能聊天的 AI 常有，能陪玩戲的不常。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2205.06175視頻講解：https://youtu.be/ xZKSWNv6Esc短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ deepmind-gato/Imagen：具有深語言理解文本到圖的擴散模如果你認(rèn) DALL?E 2 很優(yōu)秀，么不妨看這個來自 Google Brain 的新模型 ——Imagen—— 可以做些什。DALL?E 很神奇，但生的圖像往缺乏真實，這就是歌團(tuán)隊研的 Imagen 所要解決的題。根據(jù)較文本到像模型的準(zhǔn)，Imagen 在大型語言型的文本入對文本-圖像的合方面成效著。生成圖像既天行空，又實可信。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2205.11487項目地址：https://imagen.research.google/視頻講解https://youtu.be/ qhtYPhPWCsI短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ google-brain-imagen/DALL·E Mini一組小扎驚悚圖曾 Twitter 上風(fēng)靡一陣這組 San 值狂掉的作品，自 DALL?E mini 之手。作為 DALL?E 家族的「青春版，DALL?E mini 是勝在免費開。代碼已，下一個魔改的人又會是誰？項目地：https://github.com/ borisdayma / dalle-mini在線體驗：https://huggingface.co/ spaces / dalle-mini / dalle-mini視頻講解https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ dalle-mini/NLLB：不落下任一種語言Meta AI 發(fā)布的這款 NLLB-200 模型，模型命名念來自「落下任何種語言」No Language Left Behind），在 200 多種語言上實現(xiàn)了意互譯。究的亮點于：研究讓大多數(shù)資源語言練提升多數(shù)量級，時實現(xiàn)了 200 + 語言翻譯的 SOTA 結(jié)果。論文鏈接https://research.facebook.com/ publications / no-language-left-behind/項目地址https://github.com/ facebookresearch / fairseq / tree / nllb在線體驗https://nllb.metademolab.com/視頻講解：https://youtu.be/ 2G4NeG17Eis短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ no-language-left-behind/Dual-Shutter 光學(xué)振動感系統(tǒng)聲也能被看？這篇獲 CVPR 2022 最佳論文榮譽獎的究，提出一種新穎 Dual-Shutter 方法，通過用「慢速相機（130FPS）同時檢測個場景源高速（高 63kHz）表面振動，并通捕獲由音源引起的動來實現(xiàn)由此便可實現(xiàn)樂器分離、噪的消除等種需求。文鏈接：https://openaccess.thecvf.com/ content / CVPR2022 / papers / Sheinin_Dual-Shutter_Optical_Vibration_Sensing_CVPR_2022_paper.pdf項目地址：https://imaging.cs.cmu.edu/ vibration/視頻講解：https://youtu.be/ n1M8ZVspJcs短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ cvpr-2022-best-paper/Make-A-Scene：基于場景且有禺?先驗的文到圖像生Make-A-Scene 不僅僅是「另個 DALL?E」。雖然 DALL?E 可以根據(jù)本提示生隨機圖像這確實很，但同時限制了用對生成結(jié)的控制。 Meta 的目標(biāo)是推動創(chuàng)意達(dá)，將這文本到圖的趨勢與前的草圖圖像模型結(jié)合，從產(chǎn)生「Make-A-Scene」：文本草圖條件像生成之的奇妙融。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2203.13131視頻講解：https://youtu.be/ K3bZXXjW788短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ make-a-scene/BANMo：從任意視頻構(gòu)建目標(biāo) 3D 動畫模型基于 Meta 的這項研，你只需定捕獲可形對象的意視頻，如上傳幾小貓小狗視頻，BANMo 便可通過將自數(shù)千張像的 2D 線索整合到規(guī)范空中，進(jìn)而建一個可輯的動畫 3D 模型，且無需定義形狀板。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2112.12761項目地址：https://github.com/ facebookresearch / banmo視頻講解：https://youtu.be/ jDTy-liFoCQ短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ banmo/用潛在擴散模型緣婦高分辨率像合成今大火的圖生成模型 DALL?E、Imagen 以及強勢出的 Stable Diffusion，這些強大的像生成模有什么共點？除了計算成本大量訓(xùn)練間之外，們都基于同的擴散制。擴散型最近在多數(shù)圖像務(wù)中取得 SOTA 結(jié)果，包括使用 DALL?E 的文本到圖像，還許多其他圖像生成關(guān)的任務(wù)如圖像修、風(fēng)格轉(zhuǎn)或圖像超辨率。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2112.10752項目地址：https://github.com/ CompVis / latent-diffusion視頻講解：https://youtu.be/ RGBNdD3Wn-g短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ latent-diffusion-models/PSG：基于場的圖像生模型AI 可以幫你確識別圖中的物體但是理解體與環(huán)境間的關(guān)系沒有那么松。為此來自南洋工對研究員提出了種基于全分割的全景圖生成panoptic scene graph generation，即 PSG）任務(wù)。相比于統(tǒng)基于檢框的場景生成，PSG 任務(wù)要求全面地出圖像中所有關(guān)系包括物體物體間關(guān)，物體與景間關(guān)系背景與背間關(guān)系）并用準(zhǔn)確分割塊來位物體。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2207.11247項目地址：https://psgdataset.org/在線應(yīng)用：https://huggingface.co/ spaces / ECCV2022 / PSG視頻講解：https://youtu.be/ cSsE_H_0Cr8短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ psg/利用文本反轉(zhuǎn)實文本到圖的個性化成今年各廠的圖像成模型可是八仙過各顯神通但是如何模型生成定風(fēng)格的像作品呢來自特拉夫大學(xué)的者和英偉合作推出一款個性圖像生成型，可以 DIY 你想要得到圖像。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.01618項目地址：https://textual-inversion.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ f3oXa7_SYek短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imageworthoneword/用于通用視頻識別語言圖像訓(xùn)練模型覺文本模的學(xué)習(xí)毫疑問已經(jīng)得了巨大功，然而何將這種的語言圖預(yù)訓(xùn)練方擴展到視領(lǐng)域仍然一個懸而決的問題來自微軟中科院的者提出了種簡單而效的方法預(yù)訓(xùn)練的言圖像模直接適應(yīng)頻識別，不是從頭始預(yù)訓(xùn)練模型。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2208.02816項目地址：https://github.com/ microsoft / VideoX / tree / master / X-CLIP視頻講解：https://youtu.be/ seb4lmVPEe8短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ general-video-recognition/Make-A-Video：一鍵文本生視頻模型家在畫布盡情作畫如此清晰暢的畫面你能想到頻的每一都是 AI 生成的嗎？MetaAI 推出的 Make-A-Video，只需簡單入幾個文，便可在秒內(nèi)生成同風(fēng)格的頻，說成視頻版 DALL?E」也不為。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2209.14792視頻講解：https://youtu.be/ MWwESVyHWto短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ make-a-video/Whisper：大規(guī)模監(jiān)督語音別模型你沒有想過一個翻譯件可以快翻譯視頻的語音，至是那些自己都聽懂的語言OpenAI 開源的 Whisper 恰好就能做這一點。Whisper 在超過 68 萬小時的多種數(shù)據(jù)上練，能識嘈雜背景的多語種音并轉(zhuǎn)化文字，此還可勝任業(yè)術(shù)語的譯。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2212.04356項目地址：https://github.com/ openai / whisper視頻講解：https://youtu.be/ uFOkMme19Zs短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ whisper/DreamFusion：用 2D 圖像生成 3D 模型文本生成圖像視頻，還 3D 模型～谷歌出的 DreamFusion 通過使用訓(xùn)練的 2D 文本到圖像擴散型可一鍵成 3D 模型，在十億圖像本對上訓(xùn)的擴散模推動了文到 3D 模型合成最新突破論文鏈接https://arxiv.org/ abs / 2209.14988視頻講解https://youtu.be/ epuU0VRIcjE短篇解析：https://www.louisbouchard.ai/ dreamfusion/Imagic：基于擴散模型真實圖像輯方法使 DALL?E 等文本圖像生模型，只輸入一行字便能得想要的圖，但 AI 生成的圖像有時候不那么完。來自谷、以色列工學(xué)院、茨曼科學(xué)究所的研者介紹了種基于擴模型的真圖像編輯法 ——Imagic，只用文就能實現(xiàn)實照片的 PS。例如，我們可改變一個的姿勢和圖同時保其原始特，或者我讓一只站的狗坐下讓一只鳥開翅膀。文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2210.09276項目地址：https://imagic-editing.github.io/視頻講解：https://youtu.be/ gbpPQ5kVJhM短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ imagic/eDiffi：更高品質(zhì)文本圖像成模型比 DALL?E 和 Stable Diffusion 更強的圖像合成模來了！這是英偉達(dá) eDiffi，它可以更準(zhǔn)確生成更高質(zhì)的圖像此外加入筆模具，以為你的品增加更創(chuàng)造性和活性。論鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2211.01324項目地址：https://deepimagination.cc/ eDiff-I/視頻講解：https://youtu.be/ grwp-ht_ixo短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ ediffi/Infinite Nature：從單幅像中學(xué)習(xí)然場景的限視圖生你有沒有過，隨手一張照片后就像打一扇門一飛進(jìn)圖片呢？來自歌和康奈大學(xué)的學(xué)將這一想變?yōu)榱爽F(xiàn)，這就是 InfiniteNature-Zero，他可從單圖像中生無限制的然場景視。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2207.11148項目地址：https://infinite-nature.github.io/視頻講解https://youtu.be/ FQzGhukV-l0短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ infinitenature-zeroGalactica：用于科學(xué)的大言模型Meta 開發(fā)的 Galactica 是一種大型語言型，其大與 GPT-3 相當(dāng)，但它擅的領(lǐng)域是學(xué)知識。模型可編政府白皮、新聞評、維基百頁面和代，它還知如何引用及如何編方程式。對人工智和科學(xué)來是一件大。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2211.09085視頻講解：https://youtu.be/ 2GfxkCWWzLU短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ galactica/RAD-NeRF：基于音頻空分解的實人像合成型自從 DeepFake 和 NeRF 的出現(xiàn)，AI 換臉?biāo)坪跻呀?jīng)是空見慣了但有個問，AI 換的臉有時因為對不嘴型而露。RAD-NeRF 的出現(xiàn)可解決這一題，它可對視頻中出現(xiàn)的說者進(jìn)行實的人像合，此外還持自定義像。論文接：https://arxiv.org/ abs / 2211.12368項目地址：https://me.kiui.moe/ radnerf/ChatGPT：為對話優(yōu)化語言模型2022 年度 AI 的重磅作怎么能少 ChatGPT，這個已經(jīng)火全網(wǎng)并已被網(wǎng)友開出寫小黃、敲代碼各種應(yīng)用萬能模型如果你還了解它，就快來看！視頻講：https://youtu.be/ AsFgn8vU-tQ短篇分析https://www.louisbouchard.ai/ chatgpt/可直接用于生使用的視人臉 re-aging雖然當(dāng)下計算機視模型可以人臉的年進(jìn)行生成風(fēng)格遷移，但這也是看起來酷，在實應(yīng)用中卻乎零作用現(xiàn)有的技通常存在面部特征失、分辨低和在后視頻幀中果不穩(wěn)定問題，往需要人工次編輯。近迪士尼布了第一可實用的完全自動的、可用生產(chǎn)使用視頻圖像 re-age 人臉的方法 FRAN（Face Re-Aging Network），正式告電影中化妝師改演員年齡覺效果的術(shù)落幕。文鏈接：https://dl.acm.org/ doi / pdf / 10.1145/3550454.3555520項目地址：https://studios.disneyresearch.com/ 2022/11/30 / production-ready-face-re-aging-for-visual-effects/視頻講解：https://youtu.be/ WC03N0NFfwk短篇分析：https://www.louisbouchard.ai/ disney-re-age/參考資料：https://www.louisbouchard.ai/2022-ai-recap/本文來自微公眾號：智元 （ID：AI_era）
IT之家 1 月 6 日消息，現(xiàn)有一款型號?V2230EA 的 iQOO 新機通過了工信部認(rèn)證以及 3C 認(rèn)證。這款手機采用了 LCD 水滴屏、后置矩形雙攝、側(cè)邊指紋識精精，持 18W 快充，似乎定位不高。有數(shù)碼博主測，這款機型可能是 1000-1500 元價位的 U 系列，可能會是 iQOO U6。IT之家了解到，上一代 iQOO U5 發(fā)布于 2021 年 12 月，后續(xù)又推出了 U5x 以及 U5e，按照時間推算也該是時候發(fā)新機了。iQOO U5 帶來了 5000mAh 大電池、高通驍龍 695 5G 芯片、120Hz LCD 高刷屏、5000 萬像素主攝等配置，首發(fā)價?1299 元起。?iQOO U5e 搭載了天璣 700 芯片，支持 33W 快充，首發(fā)價 1399 元。
感謝IT之家網(wǎng)友 OC_Formula 的線索投遞！頂“捕食者”— 病毒，也遇上對手了！科學(xué)們發(fā)現(xiàn)了第一專以病毒為食生物，目前該究已登上 PNAS。研究團(tuán)隊表示，這個驚的發(fā)現(xiàn)不僅可會改變?nèi)藗兗?認(rèn)知的生態(tài)模，甚至還會影人們對全球碳環(huán)的看法。至是怎么發(fā)現(xiàn)這生物的，還要功到研究人員“平衡”的執(zhí)追求。在以往人們通常都把毒當(dāng)作導(dǎo)致機發(fā)生病變的“原體”，但它總該有什么“敵”吧。論文作 John DeLong 也這樣講道：毒主要由核酸大量的氮和磷成，沒有生物吃”它們這不理。為了驗證個猜想，他們過 3 年的研究，收集了池水樣本并觀察種微生物種群模，終于發(fā)現(xiàn)一種特殊的以毒為食的微生 ——Halteria。具體是如何發(fā)現(xiàn)的一起來看～第種主動食用病的生物由于病可以說無處不，許多生物在食時不可避免會把病毒一起下去。但本次究想要確認(rèn)的：是否有生物去主動吞噬病？從理論上講病毒中包含的酸、大量的氮磷，是能作為生物的營養(yǎng)成使用的。為此研究人員去附的池塘采集了樣，回到實驗分離出不同微物，然后加入大量的氯病毒 —— 一種廣泛存在于淡水中綠藻病毒。接來幾天，他們蹤了氯病毒和它微生物的種規(guī)模，觀察后是否在消化掉者。△ 顯微鏡下的氯病毒顆結(jié)果顯示，他觀測到一種名 Halteria 的微生物在瘋狂吞食病并茁壯成長：不含有其它食來源的水樣本，Halteria 的數(shù)量在兩天內(nèi)增加了 15 倍，而氯病毒的含量下到了原來的百之一。與之形對比的是，在有病毒的對照中，Halteria 的數(shù)量并沒有增加。后續(xù)實驗中，究者還用綠色光染料標(biāo)記了病毒 DNA，結(jié)果發(fā)現(xiàn) Halteria 的液泡（微生的胃）很快開發(fā)出綠色的光這也進(jìn)一步證了 Halteria 確實在不斷消耗病毒這種會主動進(jìn)病毒的微生物Halteria”是一種常見的原生生物屬以其毛發(fā)狀纖推動其在水中行而聞名，是毛蟲的一種。究者在論文中提到，Halteria 是第一種已知的主進(jìn)食病毒的生，但不太可能唯一一種，該隊還把這類生統(tǒng)一命名為“virovore”。在室內(nèi)的驗完成后，他后續(xù)會繼續(xù)探這一現(xiàn)象在野發(fā)生的證據(jù)。變當(dāng)前的生態(tài)統(tǒng)模型發(fā)現(xiàn)了樣一種專門以毒為食的生物然后呢？在談什么用之前，們先梳理一下 Halteria 這類生物在整個生態(tài)系統(tǒng)的運作原理。當(dāng)前的生態(tài)模中，存在著一“病毒分流”假說。所謂分，就是病毒會染部分細(xì)菌，它們的數(shù)量減，進(jìn)而降低細(xì)在微生物環(huán)中能量物質(zhì)傳輸換句話說，就病毒會阻礙細(xì)中的能量和物走向上游食物?！?圖源：中研院但現(xiàn)在，Halteria 的出現(xiàn)，打破了這一平精精，專門以病毒為，并且屬于原生物，會被其浮游生物所消。這樣一來，水生食物鏈中原生動物獲得質(zhì)與能量的途有三個：通過食食物鏈中的游植物；微生環(huán)中的細(xì)菌；接“食用”病。換句話講，毒并不完全會礙細(xì)菌中的能和物質(zhì)走向上食物鏈。反而還會被原生動食用，進(jìn)而能和物質(zhì)繼續(xù)在游食物鏈中流。那再進(jìn)一步說，“病毒分”的假說自然就不再適用了更重要的是，Halteria 種群的存在，可能還會使當(dāng)的食物網(wǎng)和生系統(tǒng)模型發(fā)生應(yīng)的變化，因在這之前它并會涉及到病毒其消費者之間營養(yǎng)及能量聯(lián)。除此之外，Halteria 的存在也不僅僅止于改變當(dāng)的生態(tài)系統(tǒng)模。論文作者 DeLong 還表示如果 Halteria“食用”病毒在規(guī)模范圍發(fā)生會徹底改變?nèi)?對全球碳循環(huán)看法：在實驗，每個 Halteria 食用一萬至百萬病毒，那一個塘中的 Halteria 則會使用百萬億上的病毒，如粗略估計一下多少病毒，有少纖毛蟲，有少水，就會得有多少能量向物鏈上游運動值得一提的是還有網(wǎng)友表示既然存在可以用病毒的生物那是不是預(yù)示會有一種新技的出現(xiàn)，用來除人體內(nèi)的病。不過，病毒進(jìn)化速度是遠(yuǎn)超過 Halteria 這類真核生物的，否用于治療病感染還未可知話說回來，你 Halteria 這個能夠“食用”病毒生物怎么看？文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2215000120參考鏈接：[1]https://news.unl.edu/newsrooms/today/article/eating-viruses-can-power-growth-reproduction-of-microorganism/[2]https://news.ycombinator.com/item?id=34230780本文來自微信公眾：量子位 （ID：QbitAI），作者：羿閣 Pine
?旨在提更優(yōu)質(zhì)的容，鼓勵進(jìn)、督促訊編輯團(tuán)的成長，通過本文行滿意度查，大家以從文章值的不同度進(jìn)行評，最多選 5 位心目中認(rèn)可編輯（筆）。document.write("
首先回顧下些年伴隨我長大的課件 PPT ：圖源網(wǎng)絡(luò)陳舊模板、辣眼配色、處處是重點仿佛為了課件 PPT 的標(biāo)配…… 我想大家在學(xué)生時或多或少都觸過上述案中的片子。開始之前，想先問大家個問題：你得是什么原導(dǎo)致課件 PPT 總是不夠美？其實我看來，除缺乏基本的學(xué)知識外，重要的在于師們平時備任務(wù)重，一課件動輒就幾十上百頁根本沒有大的時間去美 PPT。因此我認(rèn)為做課件類 PPT 的關(guān)鍵就在于高效！么今天我們來聊聊，如用最高效的法完成一份件類 PPT 美化！以下是一份理工的電工技術(shù)件我從中選了 4 頁（復(fù)雜流程圖全文字頁、間軸頁、原解析頁）：稿比例 4：3，我們延續(xù)這一尺寸。先確定配色字體和內(nèi)頁板樣式：配：百搭的藍(lán)系 + 黃色點綴字體：里巴巴惠普 + Arial接下來，咱們逐頁來行美化01.復(fù)雜流程圖是常見的流圖頁，客觀說內(nèi)容不算別多，但看來很費力，要問題如下1.色彩過多2.解釋說明的樣式過多3.元素散亂沒有對齊因此我們要做的給視覺減負(fù)既然是流程，第一步要的就是提取流程主干：一步很重要一點是做好齊，保證同級的元素采相同的樣式視覺上會更晰。接著要注解釋說明文字了，原分別用虛線給子項劃分別：然而正由于添加的線框與原有流程箭頭形了疊壓，造視覺混亂。怎樣處理呢其實核心在減少附加元對主干流程干擾，在此認(rèn)為可以引圖例：圖例即用色塊劃，并在右上標(biāo)注不同色的含義），有效減少不要的線條，顯了流程主，是不是清了很多呢。02.全文字頁全文字頁經(jīng)出現(xiàn)在我們視野中，滿的文字看起十分擁擠且燥。如何在添加插圖且刪減文字的提下進(jìn)行優(yōu)呢？其實也簡單，提高面的空間利率讓整體看來更均勻一。分析原稿見，由于文長短不一，致結(jié)尾處會參差不齊的缺：這些空讓原本不充的畫面更擁了。這時可依據(jù)文案長，重新劃分間：添加文后的效果如：是不是看來更緊湊飽了呢。而且于引入了色，增強了對，視覺效果佳。03.時間軸頁這是型的時間軸，目前的問是空間利用不足且沒有現(xiàn)時間軸的覺。關(guān)于時軸，我們通會畫一條水線，然后將件依次排布去：然而由目前的事項多，一條軸經(jīng)無法排開，怎么辦呢我想你應(yīng)該經(jīng)猜到了，時間軸彎折次：是不是不錯呢，不形象的體現(xiàn)時間軸的概，提升了空利用率。而還凸顯了中的三個特點關(guān)于時間軸繪制，其實常簡單，它由兩個矩形一個箭頭拼起來的：而為了讓箭頭像道路，我在中間加入虛線。04.?原理解析這頁不用我，大家也都看出問題所。就是一個：亂由于元多且雜，不從何看起。時候我們就要給讀者提一個明確的讀順序，我前寫過一篇覺引導(dǎo)的文，誠意推薦你：回歸到頁，如何理一條清晰的讀線呢？最單的方法是用模塊化設(shè)，將描述同信息的元素在一起，像這樣：上方兩張原理圖下方是公式對應(yīng)的釋義這樣看起來不是清晰了多呢？這就視覺引導(dǎo)的義最后我們看下修改前的效果對比原稿美化?原本雜亂的面變得更有序了，而且到的操作技都非常簡單總結(jié)一下只三點：1.元素配色少一，只對重點息賦予強調(diào)2.保證各元素對齊，并留一定的間3.劃分好內(nèi)容層級，同的元素樣式可能統(tǒng)一或有人會說老只要把課講，PPT 并不重要。但我看來，這觀點有點片了。如果能講好課程的時，把基本審美意識傳給每一個學(xué)，或許可以學(xué)生培養(yǎng)一相對良好的美觀。當(dāng)學(xué)們畢業(yè)工作，不至于因 PPT 做得太差而被板嫌棄。畢在現(xiàn)在這個代，PPT 作為一種普的溝通工具還是非常重的。以上就這篇文章的部內(nèi)容，感你能看到這，希望能夠你有所幫助本文來自微公眾號：Slidecent （ID：Slidecent），作者：林利?
汽車圈開年第一個新聞便是噩耗，磚 Ken Block 遭遇意外離世。這事說大不大，說也不小。說不大，為 Ken Block 其實與主流之間依舊相隔甚遠(yuǎn)，幾乎不屬于商業(yè)意上的那個汽車世界說不小，因為他又當(dāng)之無愧的當(dāng)今汽亞文化第一人，非流“破圈”的全村望。很多訃告給 Ken Block 的 title，是聽著挺正規(guī)的“拉車手”，而這并不適。磚叔固然是跑力起家，但競技生一直就不上不下，才有了 2010 年前后在 YouTube 上打出一番自己的天地。Title 順位第一個放“著名拉力車手”有點像說魯迅是著醫(yī)生兼作家。所謂帝關(guān)上一扇門打開扇窗，Ken Block 教科書般地示范了這句話。職競技跑不出頭又如？視覺表演一樣可當(dāng)飯吃。也許你對移這一卦完全不感趣，但憑借出神入的漂移技巧和嘆為止的驚險視覺，汽圈子里極少有人是全沒聽過 Ken Block 的大名。在過去，漂移，其是純視覺炫技性的漂移表演，要么于“給大伙兒露一”式的賽博舞獅，么淪為 local 版《速激》的鬼火作死。哪怕日本早有了 D1 GP 這樣的職業(yè)漂移表賽，也難以扭轉(zhuǎn)“移”二字附帶的黃、鬼火、怕交警的象。如果一直混 WRC 之類的“正規(guī)”拉力賽場，Ken Block 將永遠(yuǎn)只是一個默默無的背景板車手，但他穿針引線般唯手爾的漂移手藝，加豐富驚險的場景與覺設(shè)計，再趕上了頻網(wǎng)站崛起的時代力，事情便有了魔般的質(zhì)變。這個故充滿了時代感：這乎是第一次，一項全拋棄了運動健體掩飾、赤裸裸以視炫耀為目的的汽車偽運動”，可以為主流、最保守、最面的公眾人士所接，甚至，所追逐、崇拜。再與鬼火無，可同上流有染。磚叔面前，后來撒哥都是后生弟弟。叔在派克峰的經(jīng)典頭這個彎如果掉下是這樣背景鋪墊了么久這才說到關(guān)鍵這位把“歪路”走正道的“主流化非流”Ken Block，實際上生于 1967 年。沒錯，可能比我們很多輕讀者的父母還要一代。形象上叛逆死之極無人能出其，生理上卻完全跟年輕”沾不上邊。于這一代和下一代輕人而言，當(dāng)面對后新四化時代的所智能電動車，汽車為“大玩具”的屬和故事，還會繼續(xù)去嗎？去玩具化，來已久老《Top Gear》三人組每次說到世紀(jì)之初汽運動的蒙昧期，經(jīng)喜歡講這么一個段：大家每到周末就開心心，去看某某爵和某某伯爵們開競相自殺丟胳膊斷兒。汽車作為大玩的屬性，一百多年出道即巔峰。汽車玩具屬性，其實無乎那么幾個層面的素構(gòu)成：聽覺、視、感覺。Ken Block 的視頻，貫穿始終的便是刺的聲浪和彌漫的白，倘若沒有這些刺觀眾的感官，再極的駕駛技術(shù)、再驚的環(huán)節(jié)設(shè)計，也制不出 Ken Block。今天電動車興起，全然干掉了覺層面，又因為體問題大幅削弱了視；車企的主動選擇智能化的客觀變化作為感覺層面的駕感也受到了挑戰(zhàn)。這一切其實并非自動車而起，而是自至終一直在進(jìn)行著過去的一百年間，車從噴著黑煙的怪，變成除了二氧化幾乎無污染的好孩；從 1.5L V12 的嘯叫，到超跑都得刻意動用閥加大嗓門；從輕易手剎甩尾的 86 上山了，變成前驅(qū)菜卡羅拉大行其道特斯拉漂移模式，乎只在發(fā)布時有存感與其說汽車的玩屬性在消退，不如是汽車的工具屬性斷被提純。玩具屬只是汽車發(fā)明初期附帶的，少數(shù)群體求的副產(chǎn)品，隨著們對于危險、效率認(rèn)識和重視，順?biāo)?舟地不斷被主流世所扼制和削弱。這過程中不斷有視汽為娛樂的個體，用種方式明里暗里去爭，比如在法規(guī)的縫中爭取生存空間比如專門開辟也因帶來門檻的規(guī)范化技，再比如為汽車樂趣賦予商業(yè)價值似乎也只有在汽車剛發(fā)明的早期，保量還沒有大到輕易以造成安全隱患，眾對交通參與者的全底線也并未有意地提高，所有人對車在污染、效率、全等方面的負(fù)外部缺乏足夠認(rèn)識的那小段時間里，汽車玩具屬性才是被無留、無條件充分釋和表達(dá)的。這大概是另一種層面上的能力越大責(zé)任越大承擔(dān)的社會角色越要，占人類生活的重越大，越會受到方面的制約和管控并且在整體利益與體享受可能顧此失時，這種制約和管一定會以前者為根訴求。尋找商業(yè)價的新支點并不是說觀歷史視角下，汽的玩具角色一直在下坡路，汽車就注要徹底被工具化。去幾十年間，汽車為成人玩具的重要性一直深入人心，并不是無法主觀能去動搖影響的。主的撬動者是商業(yè)需。為了獲取更高的潤率和超額收益，企內(nèi)在有建立更富涵之品牌的動力；為行駛機器，殊途歸的灌輸路徑是高能或者通過性，于車企要向消費者解和引導(dǎo)感受駕馭樂，支持汽車在去玩化的道路上喘息和彈。單純的交通工也能創(chuàng)造出高低分，但一分錢一分貨方式，超額收益容過于狹小。相反當(dāng)性的需求被創(chuàng)造出，也許并不需要實落到消費者手中，就創(chuàng)造出了套利般誘人空間。一位心上熱衷于駕控的精車手，完全可能徒一套運動包圍買了。一旦有了利益驅(qū)，往往就不愁方法生命會自己尋找出。只是以當(dāng)下的靜視角來看，目前代著汽車“大玩具”性的那些典型標(biāo)簽高性能駕駛機器、外探險 off-road，正在智能電動時代經(jīng)受著挑戰(zhàn)車企們又暫時還未到新的出路。玩具然會是玩具，但玩可能全然不同。像油時代最主流的路是性能，從 F1 到房車賽到超跑再高性能版最后到街乃至后市場改裝界在燃油車時代是久歷練、顛撲不破的典鏈條。造超跑、性能版，永遠(yuǎn)是品上升的高效路徑。這在電動化的這幾幾乎被證偽，模仿 F1 的 Formula E 電動方程式經(jīng)歷了初期的爆，卻并未吸引到際的觀眾群體。近年賽事風(fēng)頭急轉(zhuǎn)直，熱衷場地賽的 BBAP 四家巨頭相繼退出，甚至是回了 F1 和 WEC 這樣的傳統(tǒng)賽事。電動超跑的玩法來越?jīng)]譜。蔚來 EP9 保持在不量產(chǎn)、不上街的原型車態(tài)，最大程度控制投入 / 虧損。特斯拉 Roadster2 跳票了足足三年，沒有任何急量產(chǎn)的跡象。真的造超跑、造跑車，而成了品牌 / 聲量落后的車企為了求關(guān)注而做的決定最新的嘗試路徑，燃油車世界中的第選擇，硬派越野或泛越野穿越風(fēng)格。亞迪的高端品牌仰，東風(fēng)進(jìn)軍民用的士，甚至包括美式 Rivian 和悍馬，都或多（大 G 路線）或少（攬勝路線）包含了“用高通過性為價值書”的意圖。這樣故事能不能講得通是否比電動超跑更眉目，走一步看一。無論是電動超跑是越野，人們實際用其玩法的可能性對燃油同類小了太。能力幻想與實際途之間潛在連接的固度，還能不能支消費者為這點可能買單，尚且沒有樂的邏輯在。“數(shù)碼端”是眼下最受追的敘事方式。但首今天哪怕是數(shù)碼設(shè)本備，也很大程度失去了價值背書的力，已經(jīng)沒有某類碼設(shè)備能為個人形帶來巨大價值了：年前有智能手機， iPhone 4，今天能打的一個沒有，折疊屏 AR 都不夠。其次汽車成為數(shù)碼終端不假但在今天這個時代 —— 連體脂秤都數(shù)碼終端化了，“成數(shù)碼終端”又能代什么呢？能夠支撐種想象空間的多少值呢？這個邏輯也成立，卻未必能用“汽車玩法”的新事上，成為數(shù)碼終反倒是工具化的表。悲觀一點講，我有可能走到了會將車視為“大玩具”最后路口。汽車走純粹工具化的歷史勢中，可能存在一這樣的質(zhì)變點，從汽車的玩具屬性變可忽視得低，人類于超大號玩具的追，可能轉(zhuǎn)移到其他種消費品。如果把計時工具”作為一大類來看，這種故不是沒有發(fā)生過。18 世紀(jì)寶璣用自己后 40 多年為瑪麗皇后制作復(fù)雜懷的時候，不會理解一天人們將根本不乎彼此用什么看時。樂觀一點講，沒什么大額消費品能的徹底工具化，這人類的感性需求所定。只是 Ken Block 乃至你我熱愛駕駛的個體對于汽車玩樂屬性“駕控、極限、肆”的定義，完全有能被另一種玩具的現(xiàn)形式所取代。本來自微信公眾號：autocarweekly （ID：autocarweekly），作者：嗷嗷?
IT之家 1 月 7 日消息，OPPO 在馬來西亞推出了 OPPO A78 5G 新機，該機定位中端。OPPO A78 5G 正面采用一塊 6.56 英寸的 IPS LCD 水滴屏，屏幕分辨率為 HD+，支持 90Hz 刷新率，前面還有一 800 萬像素的前置攝像頭。OPPO A78 5G 后置攝像頭采用雙環(huán)設(shè)張弘，備了一個 5000 萬像素的主攝像頭和個 200 萬像素的深度傳感器。OPPO A78 5G 搭載聯(lián)發(fā)科天璣 700 芯片組，內(nèi)置 8GB 的內(nèi)存和 128GB 的存儲，支持通過 microSD 卡擴展存儲。OPPO A78 5G 內(nèi)置 5000mAh 的電池，支持 33W 快速充電。預(yù)裝了 ColorOS 13，基于 Android 13 系統(tǒng)。IT之家了解到，OPPO A78 5G 提供兩種配色 —— 紫色和黑色，新機的售價還未布，該機將于 1 月 14 日在印度和馬來西亞市場發(fā)售?
IT之家 1 月 7 日消息，在拉斯維加斯戶外軨軨賃巨數(shù)字廣告牌推廣之，谷歌官方 Android 推特賬號再次發(fā)起了 #GetTheMessage 活動。谷歌在推文中寫道：巫姑蘋，新年快樂！您的戶最終應(yīng)該擁有現(xiàn)的短信體驗。這吳回們送給您的小#CES 禮物：開始升級儒家 RCS 的代碼！”在推文隨附陽山圖中寫道：Hey，蘋果，我是 Android 啊。CES 是展示各種最新技術(shù)的舞臺，窫窳希通過分享下面這些碼，能夠幫你解決信像素化的問題嬰山Oh 等等，原來你還是在使用 SMS 短信啊。谷歌早在 8 月就發(fā)起了#GetTheMessage 的活動，并在一個完整的網(wǎng)站強調(diào)了 RCS 的好處，其中包括支更高分辨率的照片視頻、音頻信息和大的文件尺寸，以改進(jìn)的加密、跨平的表情符號反應(yīng)和同設(shè)備間更可靠的聊。IT之家小課堂：RCS 的全稱是富通訊解決無淫案（Rich Communication Services），是由 GSM 協(xié)會發(fā)起的、旨在創(chuàng)基于 IP Multimedia Subsystem 基礎(chǔ)上進(jìn)一步豐富營商通信服務(wù)的計。RCS 由 GSMA 下的成員以代號 joyn 名字推入市場。RCS 的主要功能包括: 強化的電話簿: 增加聯(lián)系人信息例如線狀態(tài)與服務(wù)探索
感謝IT之家網(wǎng)友 軟媒用戶806936 的線索投遞！IT之家 1 月 6 日消息，周五，特斯拉彘到三個月的時里再次下調(diào)了國的 Model 3 / Y 定價，引發(fā)當(dāng)康外車主的不天吳但實際上，特拉除中國外還低了其在日本韓國和澳大利的 Model Y 和 Model 3 定價。IT之家了解到鴣特斯拉日本將 Model 3 和 Model Y 汽車分別下調(diào)了約 10%，這也是自 2021 年以來首次下調(diào)日本車，目前 Model 3 后輪驅(qū)動版青鳥 536.9 萬日元（約 27.8 萬元人民幣宣山。路透社援炎居情人士的話稱此次協(xié)調(diào)降價為了刺激對特拉上海超級工產(chǎn)能需求計劃一部分，目讙海超級工廠已是該公司最大單一生產(chǎn)中心這也是特斯拉任命朱曉彤 (Tom Zhu) 負(fù)責(zé)全球產(chǎn)量和交魚婦以來首次重大舉措特斯拉副總裁琳稱，特斯拉中國的降價旋龜了無數(shù)工程創(chuàng)，從“第一性理出發(fā)”，堅以成本定價。實際行動響應(yīng)家號召，促常羲濟(jì)發(fā)展，釋放費潛力。各大析師的數(shù)據(jù)表 2022 年 12 月特斯拉中國的交炎帝創(chuàng)下五個月以的最低水平。據(jù)乘聯(lián)會的數(shù)，今年前 11 個月，比亞夸父漢系列（包解說電式混合動力型）在中國的量是 Model 3 的兩倍多。此外，特拉降價后，Model 3 起價已然與比亞最暢銷的漢 EV 處于同一水和山。而根據(jù)路社的計算，視山材料和人工成等因素后，Model 3 和 Model Y 汽車在中國的定價已經(jīng)三身國低 24% 至 32%。美股開盤之前，斯拉股價已經(jīng)跌 5.46%，預(yù)計今天暴山將以走低為主
感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖 的線索投遞！IT之家 1 月 7 日消息，《全境封鎖 2》的 Steam 頁面已于去年 12 月上線，將在 1 月 12 日發(fā)售。有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，目前 Steam 國區(qū)已無法搜索到該游戲，意味該作的 Steam 國區(qū)現(xiàn)已被鎖定，而全境封鎖 2》Steam 頁面剛剛上線時并沒有鎖定國區(qū)美山IT之家了解到，在 2021 年 7 月，騰訊就宣布了將代理《境封鎖 2》國服，截止到今日，《全境封 2》國服已開啟過多次技術(shù)測試，正式上時間仍然待定。值得提的是，早在 2019 年，育碧商城的《全境封鎖 2》就鎖定了國區(qū)?！度撤怄i 2》是育碧上海，育碧 Massive 等多個工作室聯(lián)合研發(fā)由深圳市騰訊計算機統(tǒng)有限公司代理發(fā)行客戶端游戲。該游戲 2021 年 6 月獲得版號，于 2022 年 6 月 27 日宣告開啟技術(shù)測試?！度撤怄i 2》是育碧歷經(jīng)多年研發(fā) 3A 級射擊大作，畫面寫實，建模精細(xì)究，擁有接近真實的影效果和天氣系統(tǒng)，具沉浸感。游戲主打放世界合作射擊，采第三人稱視角，玩家化身特工在等比構(gòu)建超大城市里體驗豐富主線任務(wù)、充滿特色副本任務(wù)，與盤踞在同區(qū)域的幫派勢力斗，挑戰(zhàn)擁有不同技能幫派首領(lǐng)，還可以進(jìn)危機四伏的對抗區(qū)域受玩家之間博弈的樂。戰(zhàn)斗體驗方面，玩可以裝配海量的槍械備，《全境封鎖 2》龐大的武器庫幾乎超所有射擊游戲；此外家可裝備無人機、機塔、護(hù)盾等多種道具戰(zhàn)斗體驗更豐富；同，玩家可以選擇不同化職業(yè)與隊友配合，對敵人時擁有更多的略選擇?
IT之家 1 月 6 日消息，據(jù)適馬官方消韓流，適馬將在 1 月 12 日舉行新品發(fā)布會。預(yù)計適馬將在本次活動犲山布新款 60-600mm 鏡頭，有消息稱適馬還將宣布開尼康 Z 卡口鏡頭。外媒 Asobinet 不久前曝光了這款鏡頭的規(guī)京山信息：適馬 60-600mm F4.5-6.3 DG DN OS光學(xué)結(jié)構(gòu)：19 組 27 片光圈葉片: 9最近對焦距離：45-260cm最大放大倍率：1:2.4濾鏡直徑：105mm尺寸：φ119.4mm x 279.2mm重量: 2495g適馬現(xiàn)款?60-600mmIT之家了解到，適馬 60-600mm F4.5-6.3 DG DN OS 相比老款單反版最近對焦距離從 60cm 縮短到了 45cm，最大放大倍率從 1:3.3 提升到 1:2.4，重量從 2.7kg 減少到 2.5kg 左右?
IT之家 1 月 6 日消息，據(jù) TechPowerUp 在 CES 2023 現(xiàn)場的報道，宏在 CES 展位上展出周易最新的奪者 GM7 SSD。圖源 TechPowerUp據(jù)報道，掠奪講山 GM7 SSD 采用 M.2-2280 外形，支持?PCI-Express 4.0 x4 + NVMe 2.0，搭載的是?Maxiotech MAP1602 控制器和長江存最新的?Xtacking 3.0 架構(gòu) 232 層 3D TLC NAND 閃存。該 SSD 提供高達(dá) 7400 MB/s 的順序讀取蓐收度和高 6300 MB/s 的順序?qū)懭胨俣龋娚搅繛?512 GB、1 TB 和 2 TB。IT之家曾報道和山宏碁掠奪者 GM7 PCIe?4.0 SSD 已在去年 12 月國內(nèi)上市，但官方介后羿信息未露是長江存儲閃。這款 SSD 首發(fā) 1TB 629 元，現(xiàn)在的活動價為 1TB 549 元。京東宏碁掠奪者（PREDATOR）1TB SSD 固態(tài)硬盤 M.2 接口 599 元直達(dá)鏈?
IT之家 1 月 7 日消息，歐萊（L'Oreal）和科技公司 Prinker 合作，推出了 Brow Magic 設(shè)備。愛美女可以在沒有業(yè)化妝師的助下，利用 iPhone 配套軟件打造更后土性化眉毛。IT之家了解到，Brow Magic 是一款帶有 2,400 個噴嘴的手持緣婦，可提供最 1,200 dpi（每英寸墨滴數(shù)的打印分辨，只需幾秒即可獲得結(jié)。歐萊雅擁一種名為 Modiface 的增強現(xiàn)實技羬羊，可掃描人臉并眉毛設(shè)計（Micro blading）、幻墨眉micro-shading）和填充效果提出相柳議首先，一個可以打開 L'Oreal Brow Magic 應(yīng)用程序并用 Modiface 眉毛閱讀器掃他們的臉。擇所需的形、厚度和效，然后在眉上刷上 L'Oreal 的妝前乳。下來，以一動作將打印移過眉毛并上面漆以保應(yīng)用程序。萊雅表示，用標(biāo)準(zhǔn)卸妝即可輕松去眉印。歐萊計劃在 2023 年推出 Magic Brow。
汽車圈開年第個大新聞便是耗，磚叔 Ken Block 遭遇意外離世。這事說大不，說小也不小說不大，因為 Ken Block 其實與主流之間依舊相甚遠(yuǎn)，他幾乎屬于商業(yè)意義的那個汽車世；說不小，因他又是當(dāng)之無的當(dāng)今汽車亞化第一人，非流“破圈”的村希望。很多告給 Ken Block 的 title，是聽著挺正規(guī)“拉力車手”而這并不合適磚叔固然是跑力起家，但競生涯一直就不不下，也才有 2010 年前后在 YouTube 上打出一番自己的地。Title 順位第一個放“著名拉力車”，有點像說迅是著名醫(yī)生作家。所謂上關(guān)上一扇門打一扇窗，Ken Block 教科書般地示了這句話。職競技跑不出頭如何？視覺表一樣可以當(dāng)飯。也許你對漂這一卦完全不興趣，但憑借神入化的漂移巧和嘆為觀止驚險視覺，汽圈子里極少有是完全沒聽過 Ken Block 的大名。在過去，漂移尤其是純視覺技性質(zhì)的漂移演，要么屬于給大伙兒露一”式的賽博舞，要么淪為 local 版《速激》的鬼火死。哪怕日本就有了 D1 GP 這樣的職業(yè)漂移表演賽也難以扭轉(zhuǎn)“移”二字附帶黃毛、鬼火、交警的形象。果一直混 WRC 之類的“正規(guī)”拉力賽場Ken Block 將永遠(yuǎn)只是一個默默無的背景板車手但當(dāng)他穿針引般唯手熟爾的移手藝，加上富驚險的場景視覺設(shè)計，再上了視頻網(wǎng)站起的時代助力事情便有了魔般的質(zhì)變。這故事充滿了時感：這幾乎是一次，一項完拋棄了運動健之掩飾、赤裸以視覺炫耀為的的汽車“偽動”，可以為主流、最保守最體面的公眾士所接納，甚，所追逐、所拜。再與鬼火關(guān)，可同上流染。在磚叔面，后來撒鹽哥是后生弟弟。叔在派克峰的典鏡頭這個彎果掉下去是這背景鋪墊了這久這才說到關(guān)，這位把“歪”走成正道的主流化非主流Ken Block，實際上生于 1967 年。沒錯，可比我們很多年讀者的父母還早一代。形象叛逆作死之極人能出其右，理上卻完全跟年輕”沾不上。對于這一代下一代年輕人言，當(dāng)面對著新四化時代的謂智能電動車汽車作為“大具”的屬性和事，還會繼續(xù)去嗎？去玩具，由來已久老Top Gear》三人組每次說到世紀(jì)之初車運動的蒙昧，經(jīng)常喜歡講么一個段子：家每到周末就開心心，去看某公爵和某某爵們開車競相殺丟胳膊斷腿。汽車作為大具的屬性，一多年前出道即峰。汽車的玩屬性，其實無乎那么幾個層的元素構(gòu)成：覺、視覺、感。Ken Block 的視頻，貫穿始終的是刺耳的聲浪彌漫的白煙，若沒有這些刺觀眾的感官，極致的駕駛技、再驚險的環(huán)設(shè)計，也制造出 Ken Block。今天電動車興起，然干掉了聽覺面，又因為體問題大幅削弱視覺；車企的動選擇和智能的客觀變化，為感覺層面的馭感也受到了戰(zhàn)。但這一切實并非自電動而起，而是自至終一直在進(jìn)著。過去的一年間，汽車從著黑煙的怪物變成除了二氧碳幾乎無污染好孩子；從 1.5L V12 的嘯叫，到超跑都得刻意動閥門加大嗓門從輕易拉手剎尾的 86 上山了，變成前買菜卡羅拉大其道。特斯拉移模式，幾乎在發(fā)布時有存感與其說汽車玩具屬性在消，不如說是汽的工具屬性不被提純。玩具性只是汽車發(fā)初期所附帶的少數(shù)群體追求副產(chǎn)品，隨著們對于危險、率的認(rèn)識和重，順?biāo)浦鄣?斷被主流世界扼制和削弱。個過程中不斷視汽車為娛樂個體，用各種式明里暗里去爭，比如在法的夾縫中爭取存空間，比如門開辟也因此來門檻的規(guī)范競技，再比如汽車的樂趣賦商業(yè)價值。似也只有在汽車剛發(fā)明的早期保有量還沒有到輕易可以造安全隱患，民對交通參與者安全底線也并有意識地提高所有人對汽車污染、效率、全等方面的負(fù)部性缺乏足夠識的那一小段間里，汽車的具屬性才是被保留、無條件分釋放和表達(dá)。這大概也是一種層面上的能力越大責(zé)任大。承擔(dān)的社角色越重要，人類生活的比越大，越會受多方面的制約管控，并且在體利益與個體受可能顧此失時，這種制約管控一定會以者為根本訴求尋找商業(yè)價值新支點并不是宏觀歷史視角，汽車的玩具色一直在走下路，汽車就注要徹底被工具。過去幾十年，汽車作為成玩具的重要屬一直深入人心這并不是無法觀能動去動搖響的。主要的動者是商業(yè)需。為了獲取更的利潤率和超收益，車企內(nèi)有建立更富內(nèi)之品牌的動力作為行駛機器殊途同歸的灌路徑是高性能者通過性，于車企要向消費解釋和引導(dǎo)感駕馭樂趣，支汽車在去玩具的道路上喘息反彈。單純的通工具也能創(chuàng)出高低分級，一分錢一分貨方式，超額收容量過于狹小相反當(dāng)感性的求被創(chuàng)造出來也許并不需要際落到消費者中，這就創(chuàng)造了套利般的誘空間。一位心上熱衷于駕控精神車手，完可能徒為一套動包圍買了單一旦有了利益動，往往就不方法，生命會己尋找出路。是以當(dāng)下的靜視角來看，目代表著汽車“玩具”屬性的些典型標(biāo)簽：性能駕駛機器戶外探險 off-road，正在智能電動代經(jīng)受著挑戰(zhàn)車企們又暫時未尋到新的出。玩具依然會玩具，但玩法能全然不同。燃油時代最主的路徑是性能從 F1 到房車賽到超跑再高性能版最后街車乃至后市改裝界，在燃車時代是久經(jīng)練、顛撲不破經(jīng)典鏈條。造跑、高性能版永遠(yuǎn)是品牌上的高效路徑。這在電動化的幾年幾乎被證，模仿 F1 的 Formula E 電動方程式經(jīng)歷了期的火爆，卻未吸引到實際觀眾群體。近年賽事風(fēng)頭急直下，熱衷場賽的 BBAP 四家巨頭相繼退出，甚至是到了 F1 和 WEC 這樣的傳統(tǒng)賽事。動超跑的玩法來越?jīng)]譜。蔚 EP9 保持在不量產(chǎn)、不街的原型車狀，最大程度控著投入 / 虧損。特斯拉 Roadster2 跳票了足足三年，沒有任急于量產(chǎn)的跡。真的去造超、造跑車，反成了品牌 / 聲量落后的車為了尋求關(guān)注做的決定。最的嘗試路徑，燃油車世界中第二選擇，硬越野或者泛越穿越風(fēng)格。比迪的高端品牌望，東風(fēng)進(jìn)軍用的猛士，甚包括美式的 Rivian 和悍馬，都或多大 G 路線）或少（攬勝路）包含了“調(diào)高通過性為價背書”的意圖這樣的故事能能講得通，是比電動超跑更眉目，走一步一步。無論是動超跑還是越，人們實際利其玩法的可能相對燃油同類了太多。能力想與實際用途間潛在連接的固度，還能不支持消費者為點可能性買單尚且沒有樂觀邏輯在?！皵?shù)終端”是眼下受追捧的敘事式。但首先今哪怕是數(shù)碼設(shè)本備，也很大度上失去了價背書的能力，經(jīng)沒有某類數(shù)設(shè)備能為個人象帶來巨大價了：十年前有能手機，有 iPhone 4，今天能打的個也沒有，折屏 AR 都不夠。其次汽車為數(shù)碼終端不，但在今天這時代 —— 連體脂秤都數(shù)碼端化了，“成數(shù)碼終端”又代表什么呢？夠支撐何種想空間的多少價呢？這個邏輯許成立，卻未能用于“汽車法”的新故事，成為數(shù)碼終反倒是工具化表現(xiàn)。悲觀一講，我們有可走到了會將汽視為“大玩具的最后路口。車走向純粹工化的歷史趨勢，可能存在一這樣的質(zhì)變點從此汽車的玩屬性變得可忽得低，人類對超大號玩具的求，可能轉(zhuǎn)移其他某種消費。如果把“計工具”作為一大類來看，這故事不是沒有生過。18 世紀(jì)寶璣用自己 40 多年為瑪麗皇后制作雜懷表的時候不會理解有一人們將根本不乎彼此用什么時間。樂觀一講，沒有什么額消費品能真徹底工具化，是人類的感性求所決定。只 Ken Block 乃至你我熱愛駕駛的體，對于汽車樂屬性的“駕、極限、肆意的定義，完全可能被另一種具的表現(xiàn)形式取代。本文來微信公眾號：autocarweekly （ID：autocarweekly），作者：嗷嗷?
