美的发布新款智能空调 可通过手环自动调温

新浪科技讯 北京时间9月8日凌晨消息，据《华尔街日报》周四报道，苹果公司新款iPhone在其早期制造流程中遭遇了生产故障，可能会导致其在下周发布以后面临供应和出货短缺的局面。 受此影响，苹果公司股价收盘下跌0.4%，报161.26美元。 《华尔街日报》报道称，有熟知内情的消息人士称，生产故障导致制造流程被拖后了约一个月。 苹果公司则尚未就此消息置评。 BTIG分析师沃尔特·皮希科（Walter Piecyk）在一封电子邮件中写道：“市场上从来都不乏有关苹果公司生产故障的传闻，但该公司似乎总能每个季度生产出数千万部手机。”他还补充道：“我还怀疑如果那些对新款iPhone有兴趣的消费者不得不等上几个月时间，则将更换品牌。” “果粉”和

尽管新冠带来的不确定性挥之不去，但 2022 年测试自动化的需求显着增长，从而支持数字化转型。 Forrester 最近的一项全球调查显示，几乎没有迹象表明经济疲软会阻碍自动化软件测试的增长，近 50% 的组织正在考虑到 2025 年转向完全自动化。 随着不确定性持续到 2023 年，几乎每个组织都在寻找新的方法来提高效率和弹性。 自动化软件测试将成为实现这些目标的关键。 自动化是eggplant的DNA，我们致力于帮助企业最大化测试自动化的价值。 在此，我们分享 2023 年形成的七大主要趋势，以及我们如何帮助您利用这些趋势来推动业务增长。 1.人工智能驱动的软件测试将为企业做好准备 去年，在 ChatGPT、D

低功耗铁电存储器(F-RAM)和集成半导体产品开发商及供应商Ramtron International Corporation (简称Ramtron) 和全球领先的高性能模拟IC设计商与生产商奥地利微电子公司(austriamicrosystems)宣布提供用于评测第三代数据丰富自动识别应用的MaxArias无线存储器套件。Ramtron的MaxArias无线存储器评测套件在德国慕尼黑electronica 2010展会上首次展出。 MaxArias评测套件由Ramtron自行设计，电路板占位面积为普通名片大小，并包含MaxArias无线存储器和奥地利微电子公司的AS3992 UHF射频识别(RFID)阅读器芯片与相

CES 2018各路厂商争奇斗艳，可谓是一场脑洞盛宴。别看庞大的场馆聚集众多厂商，然而真正代表未来科技的又有哪些呢？下面与非网小编就盘点一下，目前为止在CES里能代表未来科技的一些产品。   量子计算机 英特尔 在CES上最黑科技的产品大概就是49量子位的低温超导量子计算机 芯片 了，此前的2017年10月，英特尔宣布开发出新的17个量子位的超导芯片，并将芯片移交给了合作伙伴荷兰量子计算和量子互联网研究中心QuTech。现在就能推出49量子位的产品了，浮点性能可达563万亿次，堪比TOP500级别的超算，性能是很强大的。     英特尔CEO Brian Krzanich在演讲中透露，英特尔已向研究合作伙伴QuTech交付了

下载一个 Waymo One 的专属手机 APP，叫辆 Waymo 无人出租车前来接驾。 坐上这辆克莱斯勒 Pacific MPV，按下头顶的蓝色按钮，出发。你能看到后排有两个屏幕显示车外情况，也能找得到打电话求助、车门上锁 / 解锁，以及靠边停车功能的按钮。 如果行程有 3 英里（约合 4.8 公里），那么乘车时间大概是 8 分钟，APP 显示的费用为 7 美元（约合 47.6 元人民币）。这个价格和 Uber 差不多。最后，你还可以在 APP 上对刚才的服务打星，包括驾驶母线、驾驶和车辆状况等细分类别。 以上就是 Waymo 于 12 月 5 日在美国亚利桑那州凤凰城郊区推出的 Waymo One 无人驾驶出租车付费服务。需要

“十三五”即将开局。我们在迎接美好可期的“十三五”之前，也不吝啬于多加笔墨去总结与赞美“十二五”时期那些难得而可贵的成绩。   “十二五”时期，我国工业机器人需求呈现井喷态势。根据国家机器人、国际机器人协会发布的行业调查报告，2014年我们工业机器人销售量达到5.7万台，同比增长55%，约占全球销量四分之一，连续两年成为世界第一大机器人市场，年均增长复合量达到了29%。   2015年是“十三五”收官之年，跨过这一年将迎来“十三五”规划开启之年。在这个关键节点，需要总结，总结才能为“十三五”的前进量好更精准的步子。俗语称“百千修得同船渡，千年修得共枕眠”，“十二五”时期，自动化行业五年修得丰收时刻，结下累累硕果。这不仅让

一、引言： 随着科技的飞速发展，自动驾驶技术逐渐走进了人们的视野。在过去的几年里，特斯拉、Waymo和Uber等公司在自动驾驶领域的投入和研发引起了广泛关注。尽管自动驾驶技术有望改变交通行业，带来诸多便利，但在其广泛应用之前，我们还需要解决许多关键问题和挑战。本文将重点关注自动驾驶规控决策方面的问题和挑战，分析当前所面临的困境，并提出一些建设性的建议与解决方向。 我们首先将深入剖析目前在制定自动驾驶规控策略过程中所面临的问题和挑战，如模型泛化、安全性可靠性、计算效率等。最后，结合国内外的先进经验与实践，我们将提出潜在的解决方向与趋势，以期为自动驾驶技术的发展和普及提供有益的参考。 通过本文的阐述，我们希望能够提高人们对自动驾驶规控

传感器在高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶系统(AD)中已经非常普遍，它主要用来提高乘客和司机的安全性。 如今，摄像头(Camera)、雷达(Radar)和激光雷达(LiDAR)的组合,被用来扫描车辆环境、实时处理数据，这种方案可以比人类司机.有更快、更准确地反应