- 手机什么时候充电最好？有三点使用注意事项-智能手机与我们的生活息息相关，休戚与共，移动互联网时代智能手机能带给我们丰富资讯与讯息的同时，也加强了人们之间日常的生活联系与工作交流。但随着智能化手机日复频繁的使用率，以及智能手机越来越趋向于大屏化，手机电池的使用率也是大打折扣，续航时间越来越短。于是我们唯有经常持续不断的将手机连接到充电器上，边充电边进行使用。
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- 半导体行业造一枚处理器到底有多难！-Intel XMM 7360支持LTE-FDD、LTE TDD、EDGE、DC-HSPA 、TD-SCDMA五种通信模式，以及三载波聚合，4G网络接入能力为Cat.10。但不支持CDMA网络是个硬伤，只能做到双网通，全网通还得再想办法。
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- 有关手机电池充电的困惑与误区都在这-如今智能手机仍在持续升级，无论在屏幕尺寸还是硬件性能都在不断飙升，可唯独电池续航无法得到质的提升。在其他部件技术正在快速发展的同时，电池技术并没有同步得到发展，已经被远远甩在后面。正因如此，手机的续航能力成为用户日常使用手机最头疼的问题。
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- 谷歌的TPU芯片是如何演进而来的？-Google I/O是由Google举行的网络开发者年会，讨论的焦点是用Google和开放网络技术开发网络应用。这个年会自2008年开始举办，到今年已经是举办的第9届了。
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- 谈一谈IF/RF转换器中集成的典型DDC和DUC-为了满足智能手机功能日益提高的数据需求，现代数字移动通信系统的基础设施必须持续发展以支持更宽的带宽和更快的数据转换。为实现高速的数据速率，数字转换器中的数字中频处理、包括DDC（数字下变频器）和DUC（数字上变频器）是其中主要的功能模块。
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- 浅谈手机的电源管理设计要点及方法-随着手机的功能越来越多，用户对手机电池的能量需求也越来越高，现有的锂离子电池已经越来越难以满足消费者对正常使用时间的要求。
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- 据国外媒体Fast Company报道，美国四大科技巨头苹果、Facebook、亚马逊和谷歌都是如何利用人工智能来提升自己的竞争力的呢?人工智能近年来俨然成了新的竞争武器，它将决定科技巨头们如何相互竞争。
想想时下大型科技公司悉数追逐的最火爆、竞争最激烈的那些行业：家居自动化，无人驾驶汽车，增强现实。而贯穿所有这些商业机会的主题又是什么呢?人工智能。
拥有云计算业务的科技巨头相继增加AI服务，寄望借此实现产品的差异化。但最好的技术它们还是只留给自己使用，它们将人工智能视作战略武器，利用其来
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AI
- 随着许多产业积极投资认知和人工智能解决方案，IDC预计2017年全球认知和AI系统支出总额将达到120亿美元，2016-2021年间的复合成长率(CAGR)达到50.1%。
根据国际数据公司(IDC)的全球认知/人工智能IT支出(IT Spending)最新报告，2021年全球认知和人工智能(AI)系统的支出预计将达到576亿美元。随着许多产业积极投资认知和人工智能解决方案，预计2016-2021年复合成长率(CAGR)将达50.1%。2017年全球认知和AI系统支出总额将达到120亿美元，比2
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AI
- 导语：美国《纽约时报》网站近日发表文章称，孙正义成立软银愿景科技基金后，已向二十多家公司投资了数十亿美元。这位日本亿万富翁相信，机器会变得比人更聪明。因此，孙正义认为自己有责任支持这一场由人工智能带来的全球变革。
以下为文章主要内容：
今年七月下旬，当地图初创公司Mapbox的CEO埃里克·冈德森(Eric Gundersen)会见日本软银集团总裁孙正义时，他有心要跟后者说说Mapbox的重要性。但60岁的孙正义早就对Mapbox的科技价值心知肚明，因为Lyft的司机和Sna
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AI
- 2017年，可以说是智能手机的一道分水岭。一季度，小米手机销量在连续几个季度下跌后终于逆转，出货量大增21.6%;不久之前，iPhone X发布开启下一个十年，库克说智能手机进入新的阶段;在GMIC大会上，荣耀总裁赵明则表示，互联网手机在今年迎来新的拐点。 智能手机不是单点而是思维之争 进入下半场的智能手机，要拼的究竟是什么?产品、技术、市场、渠道、营销、模式、性价比……似乎每一个单点都很重要，但智能手机的竞争一定是单点竞争。任何一个单点，不同手机厂商都可向彼此学习——事实上它们确实在这
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- 人工智能的发展如火如荼，中国已成为该领域重要竞争者，并紧追美国这个领头羊。
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AI 寒武纪
- 人工智能(AI)的发展如火如荼，中国已成为该领域重要竞争者，并紧追美国这个领头羊。
多个研究机构近期发布的报告显示，中国大量资金正流向AI，尤其是AI与其他行业的应用结合，中国企业在这一层面的融资额已逼近美国。与此同时，中国企业还在人才争夺方面投入重金“补足”，并在应用层面与美国不相上下后，开始向核心技术领域进发。
2017年的政府工作报告首次提出，要加快人工智能等技术的研发和转化，这也意味着发展AI已经上升至国家战略高度。未来，中国建设“智慧型经济&r
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- 解析谷歌大脑的深度学习及TensorFlow的前世今生-在深度学习的历史上，神经网络的方法在1980-1990年之后开始明显地发挥效力，在数据量、计算力的推动下，用深度学习神经网络的方法使得我们在研究和开发上获得了比其它方法更高的准确率（在图像、语音等领域）。
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- 嵌入式视觉系统的概念及关键因素-基于视觉的系统在很多行业和应用领域中已变得非常普遍。实际上，我们中的很多人每天就携着一个嵌入式视觉系统，比如在我们的智能手机中。
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- 2017年值得关注的人工智能七个热门趋势-据国外媒体报道，人工智能（AI）今年有哪些热门趋势呢？来看看行业分析师们的总结吧。
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