“有电才‘型’2013主流智能手机耐力挑战赛” 挑战者七:联想P780

本文通过多项挑战测试了联想P780智能手机的续航能力,包括播放完整电影及连续游戏等高负载场景。结果显示,在连续游戏挑战中,P780实现了近一个半小时的优异表现。

 

当今智能手机的耐力极限到底是一个什么样的水平?这是我们自挑战赛开始后便一直思索的问题。六款主流智能手机挑战过后,可以说,尚未有一款能够达到我们的期许。于是,本期我们将挑战对象锁定在联想新近推出的商务智能手机P780身上,4000mAh大容量电池能否带来让小伙伴们惊呆的挑战结果?尽管对于我们来说,每一项挑战时长与其身心遭受的痛苦成正比,但我们依旧充满期待。

 

痛苦从最初的完整循环充电便已开始,虽然没有刻意记录一次完整循环充电所花费的时间,但可以明显感觉到,与前面六款智能手机相比,我们付出了更为漫长的等待时间。

 

终于,一次完整的充电循环宣告结束,在挑战正式开始之前,我们已经做好了充分的思想准备,一天测不完两天,两天测不完三天……总之就是做好了誓要与P780死扛到底的决心!当然,在此之前,我们没有忘记将屏幕亮度与声音调至最亮、最大。

 

你遇到过这样的事情吗?一部电影重复观看了六遍,却依旧不知道最后的结局如何。如此杯具的事情就出现在了本次挑战赛中,之前参与挑战的六款智能手机在规定的20%耗电量之内均未能实现全片完整播放,P780能否实现突破?

 

挑战始于某个周末的下午,事后这被公认为是最大的失误,如果说P780成功实现影片的完整播放尚在我们的意料之中,那么接下来……

 

作为一款商务智能手机,用来玩游戏,特别是大型3D游戏并不是P780的强项,甚至长时间运行下,P780能否流畅无卡顿的坚持下来都是我们在玩游戏挑战开始前的存疑点,在这项被公认为最耗电的挑战中,P780会交出怎样的成绩?

 

《混沌与秩序》这款游戏果然无愧于手机上的魔兽这一美誉,在画面效果与流畅度上,P780无法与前面挑战过的三星Galaxy S4以及小米2S相媲美,但全程较为流畅运行游戏还是没有问题,打怪跑任务过程中基本不会出现卡顿的现象。

 

最终,P780交出了连续游戏时长近一个半小时的答卷,大幅领先之前参加挑战的六款智能手机。

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售商多元零售套餐设计与多级市场购策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于力市场化环境下的售商优化决策模。该模采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售商与用户之间的互动关系,售商作为领导者制定价套餐策略,用户作为跟随者响应价并调整用行为。同时,模综合考虑售商在多级力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售商多元零售套餐设计与多级市场购策略(Matlab代码实现)购组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及力市场从业人员,尤其适合从事力市场运营、需求响应、售策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在力市场中的建模方法;② 学习售商如何设计差异化零售套餐以引导用户用行为;③ 实现多级市场购成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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