2016苹果产品发布会重点整理

北京时间9月8日凌晨1点,苹果在旧金山比尔•格雷厄姆市政礼堂举行秋季新品发布会,此次除了备受关注的iPhone 7之外,iOS 10正式版以及第二代Apple Watch等也如期而至。

数据更新
  • Apple Music 已有 1700 万的订阅者
  • App Store 总下载数已达 1,400 亿次
  • iOS 设备是世界上最热门的游戏设备,App Store 中共有 500,000 个游戏
  • Super Mario Run 将来到 Apple Store!
iWork
  • 将提供即时协同作业的功能(不过 Google 和微软都提供很久了...)
Apple Watch
  • Apple 号称在手表界营收仅次于 Rolex,所以自然是智能表的第一名
  • Pokemon Go 将来到 Apple Watch!
  • Apple Watch Series 2
    • 这是新 Apple Watch 的名字
    • 防水到 50m,可以带去游泳的
    • 内建喇叭会把水用震动的推出来
    • Watch Series 2 内部的芯片是第二代的 SoC,拥有双核心芯片,比前代快 50%
    • GPU 也有原来的两倍快
    • 1000nits 的面板是苹果史上最亮,也是上一代的两倍亮
    • 内建 GPS
    • 苹果 Demo 了一个利用 GPS 的第三方 App,协助你健行的 Viewranger
    • 外款材质新增陶瓷
    • 更多 Hermes 表带
  • 与 Nike 合作推出「Apple Watch Nike+」特别版
iPhone 7
  • iOS10 即将推出
  • 镜面的铝合金背板,除此之外还有雾面黑,以及银、金、玫瑰金等选择
  • 重新设计了 Home 键,变成 Force Touch 了
  • Home 键同时变成「固态」的,应该可以减少损坏机率吧
  • IP67 防水防尘
  • iPhone 7 相机
    • 两款都有光学防抖,不再是 Plus 的专利
    • 12MP 感光器、f/1.8 光圈
    • 四颗 LED,比之前亮一倍
    • 新的讯号处理器,大幅改进处理速度
    • Live Photo 新增防抖和编辑功能
    • 可以输出 RAW DNG 文件
    • 前相机为 7MP
    • iPhone 7 Plus 内建双 12MP 相机,一个是广角、一个望远。
    • 光学变焦到 2x,数码变焦到 10x
    • 双镜头也可以提供软件模拟的浅景深相片功能
    • 浅景深功能要等今年稍晚的免费更新才会登场
  • 面板比前代亮 25%, 3D Touch 当然不会少的。
  • 内建立体声双喇叭(一个在顶部,一个在底部),音量是前代的两倍
  • 果然拿掉了 3.5mm 耳机孔,EarPods 将仅通过 Lightning 连接
  • 盒装内会附 Lightning 到 3.5mm 的转接器
  • 苹果的目标是音效的连接应该要无线化
  • AirPods
    • 基本上就是拿掉线的 EarPods
    • 内建「W1」芯片
    • 用红外线侦测是否在耳内,在的话才播音乐
    • 加速感应器,点两下可以启动 Siri
    • 充满电可以用五小时
    • 充电盒可以延长到一共 24 小时
    • 打开充电盒手机就会出现「连线」的按键,按了就完成连线
    • Beats 也会推出使用 W1 芯片的产品
  • 日本版的 iPhone 7 果然会内建 Felica
  • 新处理器:A10 Fusion
    • 64bit、四核心
    • 两个核心是高性能核心,比 A9 快 40%,两个高性能核心
    • 新的六核图形处理芯片,比 A9 快 50%
  • 电力是 iPhone 史上最长,iPhone 7 比 6s 多约两小时的电力
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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