重点通报！苹果iPhone 16系列电池容量曝光：全面提升，部分机型支持40W快充

苹果iPhone 16系列电池容量曝光：全面提升，部分机型支持40W快充

北京，2024年6月18日 - 备受期待的苹果iPhone 16系列电池容量细节终于曝光，与此前爆料基本一致。相比上一代，iPhone 16系列大部分机型的电池容量都有所提升，最高达4769mAh，同时部分机型还将支持高达40W的快速充电。

电池容量全面提升

根据最新消息，iPhone 16系列的电池容量具体如下：

• iPhone 16：3597mAh
• iPhone 16 Plus：4006mAh
• iPhone 16 Pro：4323mAh
• iPhone 16 Pro Max：4769mAh

相比上一代，iPhone 16和iPhone 16 Pro Max的电池容量分别提升了6%和5%，而iPhone 16 Plus则略微下降了9%。值得注意的是，iPhone 16 Pro Max的电池容量首次突破了4500mAh大关，达到了4769mAh，是目前iPhone系列中最高的电池容量。

部分机型支持40W快充

除了电池容量提升之外，iPhone 16系列还带来了另一项重磅升级：部分机型将支持高达40W的快速充电。据悉，支持40W快充的机型包括iPhone 16 Pro和iPhone 16 Pro Max。这意味着这两款机型的充电速度将大幅提升，从0%电量快速充满至50%仅需约30分钟。

更强续航和更快的充电速度，将为iPhone 16系列带来更好的用户体验。

**分析人士认为，**iPhone 16系列电池容量的提升和快充功能的加入，将进一步增强其竞争力，在智能手机市场占据更大的份额。

以下是一些额外的细节：

• iPhone 16系列的电池仍然采用锂离子电池技术。
• 新的电池设计将有助于提高散热性能，从而降低手机在使用高性能任务时的功耗。
• 苹果尚未公布iPhone 16系列的具体充电速度。

**总而言之，**iPhone 16系列在电池方面带来了令人期待的升级，更大的电池容量和更快的充电速度将为用户带来更持久的续航体验和更便捷的充电体验。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。