苹果iPhone7或支持无线充电?

11月6日消息,近日美国专利商标局又公布了苹果一个关于无线充电的专利,自2014年9月以来,这已经是苹果第五次提交跟无线充电有关的专利,不得不让人怀疑iPhone将很快用上无线充电功能。据专利介绍,苹果的无线充电技术也是一种常见的双线圈感应式无线充电,通过专用的发射线圈与设备内部的接收线圈交互实现感应式充电。跟其它技术不同的是,苹果是利用设备中已经存在于扬声器、麦克风和Taptic Engine中的线圈进行无线充电,因此不需要添加额外的线圈。
根据麦枫之前的了解,苹果iPhone6及之后的机型不支持无线充电的原因是金属机身的限制,但于今年7月份推出了一种全新的无线充电解决方案,声称未来智能手机只要是套有金属材质的外壳都能直接通过无线的方式进行充电。
因此,我们是不是能够见到采用金属机身并且具有无线充电功能的iPhone7呢?
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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