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iPhone 13 Pro通过JerryRigEverything暴力刮擦、火烤与弯折测试
来源:安博体育官方下载    发布时间:2023-12-20 14:05:00

  随着 iPhone 13 系列新品的正式开售,油管知名毁机频道 JerryRigEverything 也不负所望地带来了 iPhone 13 Pro 的耐用性测试。作为传统保留项目,iPhone 13 Pro 与上代机型经受了同样的刮擦、火烤、弯折等暴力考验,并且几乎在所有测试项目中都幸存了下来。

  从刮痕测试开始,iPhone 13 Pro 的 6.7 英寸屏幕在对抗 6 级硬度时慢慢的出现较浅的划痕(意味着苹果在某一些程度上对前面板实施了加固),并在 7 级硬度下表现得更深。

  尽管金属中框(不锈钢)的耐刮性能表现一半,但机身背面的玻璃确实相当耐用,后摄模组则面临着与 iPhone 13 Pro Max 耐久性测试视频中所呈现的相同命运。

  火烤测试的结果也相当优秀,尽管疏油层有些受伤,但打火机就没有对像素产生任何影响。

  经典的弯折测试环节,尽管该机在弯曲时发出了一些噼啪声,但最终整体还是保持了下来,未看到明显的形变,设备功能也都正常。(跌落测试 请戳这里)

  综上所述,苹果在自家移动电子设备的耐用性方面取得了长足的进步,且 iPhone 13 Pro 产品线的综合素养极具竞争力。

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  iPhone16Pro和iPhone16ProMax都将配备潜望长焦镜头。在iPhone15系列上,只有iPhone15ProMax配备了潜望长焦,支持5倍光学变焦。这四次反射让光线在空间不变的情况下经过的光路更长,从带来了更长的焦距。

  今天网上第一次出现了iPhone16Pro的电池谍照和信息,延续了苹果一贯的保守策略,但设计和散热上有了一些变化。从曝料图看,iPhone16Pro这块早期原型电池的容量仅为3355mAh,相当于13.02Whr,充电电压限制为4.48V。iPhone16Pro系列正在测试石墨烯散热系统、VC均热板散热系统,改进电池散热也是其中的一部分,但具体如何做还没定。

  iPhoneSE4将会配备iPhone14同款锂离子电池,其电池型号是A2863,电池容量是3279毫安时。对比上代iPhoneSE3配备的2018毫安时,iPhoneSE4电池容量大幅度的提高。按照SE系列的定位,iPhoneSE4价格预计在3500-4000元之间,这将是苹果最便宜的iPhone手机,被称之为苹果手机小钢炮”。

  近日,有分析师发布报告称,苹果在2025年推出的iPhone17Pro系列机型,将配备自主设计的Wi-Fi7芯片。目前苹果手机的Wi-Fi芯片和蓝牙芯片均由博通提供,分析认为,苹果此举主要是为摆脱对博通的依赖。从能轻松实现更快的Wi-Fi速度、更低的延迟和更可靠的连接,峰值速度能超过40Gbps,比Wi-Fi6E标准高了4倍。

  一款全新的iPhone16Pro电池设计近日曝光。这款电池据称是为早期的iPhone16Pro原型机打造的,其容量高达3355mAh。这也代表着消费者可以期待更长久的续航时间和更好的散热性能。

  MacRumors曝光了iPhone16的原型机渲染图,据报道,苹果iPhone16原型机有多种设计的具体方案,一种是采用了iPhoneX经典的相机岛设计语言,一种是回归iPhone12的设计语言,两种设计语言的摄像头都是纵向排布。iPhone16中框延续了上一代的直角边设计,传统的静音拨片换成了独立操作按钮,与AppleWatchUltra上的操作按钮一样,这颗独立操作按钮支持一键启用各种操作。iPhone16早期原型机有黄色、粉色、午夜色三种配色。

  小米14是小米最成功的旗舰机,销量口碑双收转化了很多iPhone用户。雷军发微博称:很多人从iPhone换用小米14,大家评评使用体验。截至目前小米14系列依然是供不应求,已再加单40%。

  据媒体爆料,iPhone16Pro屏幕将会迎来一次重要调整,尺寸增大至6.3英寸,同时会加入微透镜技术,亮度将会刷新苹果手机纪录。所谓的微透镜技术,就是在OLED面板中加入微透镜,这些透镜以微米为单位做测量,它们小得惊人,叠在OLED像素之上。核心配置上,iPhone16Pro将会搭载A18Pro芯片,这颗芯片采用台积电3nm工艺制程,与A17Pro使用的N3B工艺不同,A18Pro将使用N3E工艺,更省电。

  MLX是一种类似NumPy的数组框架,专为在苹果芯片上进行高效灵活的机器学习而设计,由苹果机器学习研究团队提供。Python API与NumPy紧密相似,但也有一些例外。MLX还具有完整的C++ API,紧密遵循Python API。MLX与NumPy的主要区别包括:可组合的函数转换、惰性计算和多设备支持。MLX的设计灵感来自PyTorch、Jax和ArrayFire等框架。与这些框架不同的是,MLX采用统一内存模型。MLX中的数组位于共享内存中,可以在任何受支持的设备类型(CPU、GPU等)上执行操作,而无需执行数据复制。

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