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来源:网络 更新日期:2024-05-18 13:31 点击:471214

三星C10惊现安兔兔 6GB内存+高通骁龙660原标题:三星C10惊现安兔兔 6GB内存+高通骁龙660 中关村在线消息:随着MWC大会的日期日益临近,大家都已经将目光转投在三星今年的旗舰S9/S9+身上,然而其实大家可能也忽略了三星在中端旗舰机中也有一席之地。近日一款名为SM-C9150的手机亮相到在安兔兔跑分当中,不出意外很可能就是三星的中端机型三星C10。 SM-C9150现身安兔兔跑分平台 从安兔兔跑分提供的数据图片来看,这款三星C10将搭载高通骁龙660移动平台,并配备了6GB+64GB存储组合;采用传统的16:9比例1080×1920分辨率屏幕。从这些基本参数可以判定,这款手机依然是定义为中端机型,满足日常需求绰绰有余。 三星GalaxyC10渲染图(图片引自微博) 目前安兔兔给出的数据也仅此而已,不过根据一些外媒曝光的信息来看,三星C10将会采用双1200万像素的摄像头,前置1600万像素摄像头。以此来看该机型在影像方面应该算的上相当出色了。具体上市时间预计会在今年夏天,作为一款三星的中端机型,相信最终的售价也不会太高,应该是一部很具有性价比的手机。泰禾集团股票

过年天猫选好货 这些电视是最体面的年货原标题:过年天猫选好货 这些电视是最体面的年货 年关将至,小编在这里给中关村在线的网友们拜个早年,农历2018年春节即将到来,作为全世界华人最盛大的节日,相信各位小伙伴也正在期待着回家与七大姑八大姨唇枪舌剑的战斗,那么如何在过年期间防止亲戚问东问西呢?当然是给家里添置一件体面的礼物了!今天小编就为大家推荐几款电视,让你带回家最有面子的年货。 过年期间,如何让一家人重新回归温馨的客厅时光,大年三十一起围坐在客厅中看电视守岁,一定是最好的选择了,看着家里那台老旧的电视是不是会有一些闹心呢?别担心,看了这些电视,赶紧换上他们,给家人最好的年关观影感受吧。泰禾集团股票

适马14-24mm f/2.8 Art镜头外观曝光原标题:适马14-24mm f/2.8 Art镜头外观曝光 适马14-24mmf/2.8DGHSMART镜头外观曝光,预计镜头将会在近期发布。根据目前泄露的信息,这枚镜头将着重注重画质表现和相差矫正。镜头采用11组17片光学结构,9叶片光圈,尺寸为96.4mm×135.1mm(直径×长度),镜头重量1150g,比尼康14-24mm要更大更沉一些。 适马14-24mmf/2.8谍照(图片源自海外谍报网站) 适马14-24mmf/2.8谍照(图片源自海外谍报网站) 适马14-24mmf/2.8谍照(图片源自海外谍报网站) 适马14-24mmf/2.8谍照(图片源自海外谍报网站) 编辑短评:适马14-24mm是一个吸引力蛮大的镜头,毕竟尼康14-24mm声名在外,大家都很满意。适马一直善于高锐度的镜头设计,但是风光镜头除了锐度之外,色彩、畸变、抗眩光等等都是重要因素,究竟新镜头怎么样,估计我们3月份就能见分晓了。 泰禾集团股票

尼康第三季度财报 营利同比增长超过100%原标题:尼康第三季度财报 营利同比增长超过100% 尼康公布了截止到2018年3月,本财年第三季度的财报。根据财报信息,尼康九个月的利润从去年的142.4亿日元增加到了236.1亿日元,增长了56.7%。虽然尼康的销售收入从去年同期的566.12亿日元下降到了525.26亿日元,下降了7.2%,但是营业利润从186亿日元猛增至415亿日元,营业利润大幅增长。尼康每股收益从去年的35.84日元增长到56.13日元。可以说尼康在这一财年过得不错。 尼康第三季度财报 尼康第三季度财报 尼康第三季度财报 尼康第三季度财报 尼康第三季度财报 编辑短评:虽然全球数码相机销量在下降,而且尼康的相机销量也在降,但是得益于单品利润的大幅提升,尼康在这一财年赚的非常开心。例如D850这些新品的利润非常不错,使得尼康暂时摆脱了之前数年的颓势。泰禾集团股票

DeepMind 推出分布式训练框架 IMPALA,开启智能体训练新时代原标题:DeepMind 推出分布式训练框架 IMPALA,开启智能体训练新时代 雷锋网 AI 研习社按,日前,DeepMind 推出一种全新的分布式智能体训练框架 IMPALA,该框架具有高度可扩展性,将学习和执行过程分开,使用了一种名为 V-trace 的离策略(off-policy)修正算法,具有显著的加速性能,极高的效率。具体如何呢,雷锋网 AI 研习社将其原文编译整理如下: 深度强化学习 (DeepRL) 在一系列任务中取得很显著的成果,比如机器人的连续控制问题、玩围棋和 Atari 等游戏。目前为止,我们看到的这些成果仅限于单一任务,每个任务都要单独对智能体进行调参和训练。 在我们最近的工作中,研究了在多个任务中训练单个智能体。 今天我们发布 DMLab-30,这是一组横跨很多挑战的新任务,在视觉统一的环境中,有着普通的行动空间(action space)。想训练好一个在许多任务上都有良好表现的智能体,需要大量的吞吐量,有效利用每个数据点。 为此,我们开发了一种全新的、高度可扩展的分布式智能体训练框架 IMPALA(重点加权行动-学习器框架,Importances Weighted Actor-Learner Architectures),这种框架使用了一种名为 V-trace 的离策略(off-policy)修泰禾集团股票