半透明AirPods 的照片已经浮出水面，这似乎是流行耳塞早期版本的原型。周二，Giulio Zompetti在 Twitter上发布了 AirPods 的图片，显示未售出的型号有一个基本上透明的外壳，只有适合耳朵的头部由不透明的白色塑料制成。除了顶部的圆盘部分，其余结构都可以看到耳饰内部，包括电气连接和组件中使用的电池。据 Apple 原型硬件收藏家 Zompetti 称，所展示的模型是“半透明的原型耳塞”，但没有提供有关这款神秘耳饰的其他信息。鉴于 Zompetti 在分享正品方面的记录，以及 Apple 在预生产硬件设计方面的倾向，它很可能是一个正品原型。例如，2020 年出现的Macintosh 原型机再次使用透明塑料外壳代替不透明材料。透明材料的使用提供了多种用途，包括在开发过程中显示内部间隙。11月23日，Zompetti共享图像的29瓦苹果充电器原型，其中再次使用透明塑料大头外壳的。

虽然 Apple 不会考虑出售它，但 AirPods 原型至少暗示了 Apple 可以采用硬件颜色选项的一种方式，而不仅仅是坚持纯白色。

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AppleInsider 受到其受众的支持，并且可以作为亚马逊合作伙伴和附属合作伙伴在符合条件的购买中赚取佣金。这些附属伙伴关系不会影响我们的编辑内容。未来的iPhone机型可能不仅可以为其他设备无线充电，还可以通过前显示屏而不是手机背面进行充电。以前，用一台设备为另一台设备无线充电的想法似乎总是以同样的方式运作。您可以将 iPhone 或iPad正面朝下放在桌子上，然后将第二台沉重的设备放在背面。当你放下它时，你可能会破坏显示器。并且您必须小心放置第二个设备，以免它被 iPhone 的摄像头凸起塞得太高。然而，现在看来，与没有 AppleCare+ 服务的用户相比，Apple 对显示器的强度更有信心。对于一项新披露的专利申请，建议将 iPhone 翻转过来。“通过显示器无线充电”关注的是让显示器成为充电点。这是关于让屏幕成为您放置第二个设备的地方，以便无线充电。

Apple 的专利申请是针对该想法的某些部分，但对其他部分则不那么重要。一开始听起来像是从显示器下方进行无线充电——比如屏幕下的面部识别——变得不那么吸引人了。

“个人电子设备（例如平板电脑）可以配置为通过设备的显示面为配件（例如触控笔）无线充电，”它说。“显示面的至少一部分可以是透明的，以方便显示观看。”

这听起来好像显示任何内容的能力只是屏幕的一个可选部分。这不会使它作为 iPhone 可行，因为显示器是一个有点关键的元素。

然而，申请中的图纸表明所提议的更像是一种混合显示。屏幕的一部分可以启用无线充电，而该区域可能不会——只是可能不会——显示任何内容。

鉴于唯一比 Apple 更热衷于减少边框的人绝对是每个用户，很难看到该公司出于任何原因将它们带回来。

除了，也许，一个。

“[此类] 配置可以包括平板电脑或智能手机，其配置为允许触控笔或其他配件在个人电子设备的表面上进行无线充电，”专利申请继续说道，“例如，通过显示器个人电子设备。”

顶部：放置在显示器上的 Apple Pencil 示例。底部：详细显示无线充电线圈可以放置在显示屏下方的位置能够将Apple Pencil放在 iPad 或 iPhone 屏幕的一侧，并让它自动无线充电，这是一种很有吸引力的可能性。它不像能够将你的 iPhone 放在 iPad 上并充电那样吸引人，但它非常好。那是因为它可以让我们更进一步，不再需要考虑电池。您可以在需要时使用 Apple Pencil，完成后将其放下，然后充电。当您将 Apple Pencil 紧贴 iPad 顶部时，我们已经具备无线充电功能，但即便如此，也比放下笔需要更深思熟虑。该专利申请归功于八位发明人。其中包括 Zaki Moussaoui，他之前的相关工作包括一项关于防止无线充电器干扰 CarKey的专利申请。

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一个国际研究小组声称已经进行了有史以来第一次成功“量子纠缠”多细胞生物的实验。该团队的研究最近发表在预印本论文中，称他们成功地将缓步动物——一种被亲切地称为“水熊”的小动物——置于一对超导量子比特之间的量子纠缠状态。换句话说：研究人员设法将缓步动物置于一种直接与量子位相连的状态，这样水熊虫或量子位发生的任何事情都会同时影响这三者。这是量子计算的基本属性。但这种量子函数通常只发生在粒子大小的物体上。研究人员之前曾将单细胞生物置于量子纠缠状态，但这将标志着科学家首次对复杂的生物有机体这样做。

然而，对于团队努力的重要性存在一些争论。根据研究人员的论文：我们观察到隐生动物和超导量子位之间的耦合，并在这个组合系统和另一个量子位之间准备了高度纠缠状态。缓步动物本身被证明与其余的子系统纠缠在一起。然后观察到动物在低于 10 mK 的温度和 6 × 10−6 mbar 的压力下 420 小时后恢复到其活跃形式，创造了复杂生命形式能够生存的条件的新记录。那里有很多东西需要解开，但最重要的是：由于“纠缠”的定义似乎很松散，其他物理学家很早就对这项工作提出了批评。正如Live Science 的 Brandon Specktor所发现的那样，社交媒体上的嗡嗡声似乎完全持怀疑态度：但是，正如 Specktor 还指出的那样，这一切都可能在同行评审中得到解决。现在，让我们谈谈实验本身。量子位是一个电路，将缓步动物放在它旁边，它会通过我们 150 多年来已知的电磁定律来影响它。在量子位旁边放一粒灰尘也会产生类似的效果。

圣诞节前的噩梦

缓步动物是我们所知道的最具弹性的生物之一。它们可以进入假死状态，在这种状态下它们没有可观察到的生物功能，以便在极端恶劣的环境中生存。正是出于这个原因，科学家们选择尝试将它们与电路中的量子位集成。这个想法很基本。您将缓步动物冻结到它们接近绝对零的程度，然后您可以将它们置于纠缠状态，就像任何其他超冷粒子一样。

然而，因为缓步动物是生物，所以这个故事比你标准的“我们纠缠了几个光子”的各种实验更内在。根据团队的论文，这些特殊的缓步动物是“于 2018 年 2 月从丹麦尼瓦的屋顶排水沟收集的”。所以，总而言之，一群穿着白大褂的人绑架了一群可爱的小水熊，它们已经生活在一个真正的阴沟里，然后将它们暴露在水熊虫所经历过的最冷的温度下，然后迫使它们进入三——与超导量子位的方式纠缠。该团队能够使其中一只成功卷入他们所谓的纠缠的缓步动物复活。但是，对于其他人，研究人员写道，“我们希望指出，温和地改变外部温度和压力对于动物的复苏非常重要。”

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今年早些时候，Spotify宣布了其流媒体服务的“HiFi”升级层，该服务提供无损音频，承诺音乐没有压缩伪影。尽管在 2021 年即将结束时它仍然无法使用，但 Spotify HiFi 承诺提供“CD 质量”的音频，旨在引导发烧友远离其他无损流媒体竞争，如 Tidal 和 Deezer——以及最近的Apple Music 和 Amazon Music。但即使您认为自己是发烧友，您也可能不需要为无损音乐支付额外费用。至少，不是为了让你的音乐听起来更好。确实，大多数音乐流媒体服务以一种或另一种方式压缩音频以最大程度地减少数据使用量，这几乎总是导致一些信息丢失。这里是无损压缩音乐的方式，但他们通常不能减小文件大小高达一个体面的有损压缩。因此，大多数服务转向有损压缩也就不足为奇了。毕竟，绝大多数听众没有听觉能力分辨无损音频和以足够高的质量压缩的音乐之间的区别。如果您在应用程序的设置中启用了Spotify Premium（现有的 9.99 美元无广告层），它已经以最高 320 kbps（网络上为 256 kbps）的速度流式传输。尽管在低比特率下，有损和无损音频之间的差异可能非常明显，但我敢打赌，大多数人无法区分无损文件和 256 kbps MP3 文件——更不用说用更现代的 Ogg 编解码器压缩的文件了Spotify 使用的。我们的听力受到大量安慰剂的影响。仅仅相信某个升级或关键规格会使您的扬声器或耳机听起来更好，通常比任何实际更改更有可能导致“改进”。尽管如此，许多金耳朵发烧友会发誓他们可以在没有证据的情况下听到差异。因此，在您掏钱购买更高质量的音频之前，为什么不真正测试一下您的听力呢？

测试你的听力

有很多盲测可以帮助您比较无损音频和“有损”音频格式，但我喜欢Digital Feed ABX 测试，最初创建的目的是测试听众是否能分辨出 Tidal 的无损音频和有损压缩音乐之间的区别。上面的链接将 Spotify 的 320 kbps 流媒体与无损文件进行了比较，因此它应该相当于比较 Spotify 的 Premium 和 HiFi 层。 在此测试中，目标是将 两个剪辑（A 或 B）之一与参考剪辑 (X) 匹配。它们是随机的，你不知道哪些剪辑是无损的；你只需要选择 A 或 B 是否与 X 相同。有 5 条轨道，对于每条轨道，您必须完成 5、10 或 20 次试验，具体取决于您要击杀的时间。您进行的试验越多，结果的统计意义就越大。我建议从 5 次重复开始，因为当您在关注微小差异的曲目之间切换时，测试可能会非常耗时。如果您像大多数音频爱好者一样——更不用说大多数普通人了——您可能听不出区别。我刚刚用 400 美元的耳机参加了测试，但失败了。

但我之前也通过了测试。问题是，这样做涉及一种极端的审查，这种审查几乎从未适用于正常聆听甚至“批判性”聆听。在我的情况下，通过这个比较意味着让我的家尽可能安静，使用我拥有的最好的装备，并 一遍又一遍地重复两到三秒的部分，希望听到最微小的额外细节或细微的变化在特定的时刻。此外，我已经在多次迭代中完成了这种类型的数百次并且 知道要寻找什么。

也许更重要的是，能够识别哪些曲目匹配并不意味着您可以分辨出哪个曲目更真实——即，哪个曲目实际上是无损的。我想起 了几年前音频博主Archimago进行的一项调查 ，其中要求 151 名参与者在两组样本之间进行选择——一组有损，一组无损。30% 的人认为无损曲目听起来更好。18% 的人表示没有听觉差异。高达 52% 的人实际上更喜欢有损轨道而不是无损轨道（对此有一些可能的解释超出了本文的范围）。请注意，可以假设这些参与者也大多是音频爱好者。其中 60% 的人报告使用了价值 1,000 美元或更多的音频系统。这只是网络上众多示例之一。

那么无损有什么意义呢？

大多数人无法区分无损音频和高比特率有损音频的事实并不意味着无损流媒体毫无意义——也不意味着您不应该愿意为音乐支付更多费用。您可能想尝试 Spotify HiFi 的一些原因包括：

• 安心，所以你不会因为知道那里有更好的东西而发痒。

• 如果安慰剂效应让你觉得你的音乐听起来更好，那么在某种程度上它听起来更好？

• 出于对艺术家的尊重，您想要最纯粹的音乐演绎，无论差异是否听得见。

• 你是一个具有白金听力能力的统计异常。

• 有一个非常假设的论点，即我们需要延长聆听 时间才能真正听到音质的微小差异。

• Spotify 可以在 HiFi 层中包含其他特权。

• 由于 HiFi 流，Spotify 可能会开始向艺术家支付更多费用（尽管目前没有证据表明这是计划的一部分）。

• 您希望有一天音频设备足够好以使差异更加明显。

另请注意，本文专门针对 Spotify HiFi — 不一定要为一般的无损音乐付费。您可能想要购买（而不是流式传输）无损音乐用于存档目的，或者因为您想要更直接地支持艺术家。或者您仍在购买 CD，因为您喜欢在物理媒体上播放音乐。事实上，由于上述许多原因，我仍然为无损音乐付费。Spotify 尚未公布 HiFi 层的定价，但你可以打赌它会比普通的 Premium 更贵。流式传输无损音乐有充分的理由，但如果您只是根据明显的可听改善的承诺进行升级，您可能希望控制您的期望。

降噪耳机解决方案

采用杰理芯片，同时拥有ANC主动降噪及双Mic ENC通话降噪两项功能,兼容多设备，包括手机，ipad，电脑等，轻巧型设计适应各种生活场景。

芯片型号：AC7006A8

CPU:32-bit DSP

支持协议：5.1+BR+EDR+BLE

封装：QFN32(4×4MM）

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时间维度增加了软件开发人员的应用程序开发的复杂性，这些开发人员正在使用需要随时间更改的条件语句（规则）构建逻辑。“时间是一种观察到的现象，人类通过它感知和记录环境和宇宙的变化。时间被称为幻觉、维度、流畅的连续体，以及发生在同一物理位置的事件之间分离的表达。”想象一下，您在半夜被狗吠声吵醒。然后你会听到厨房里的脚步声。正当你准备报警时，你想起你的朋友汤姆周末在你家睡觉，可能只是他从厨房拿了些东西。当你听到熟悉的冰箱门和瓶子叮当作响的声音时，你现在确定是他，立即回去睡觉。

我们可以从这个短篇故事中看到，事件的时间顺序加上它们的联合可能性，是触发我们采取进一步行动的原因。在上一节中，我们介绍了形式逻辑，如果世界是一个静态的地方，它将统治世界。不是。如果我们要在计算机语言中寻找一个安全的避难所，以帮助我们在构建逻辑的同时处理时间维度，就像音符为音乐所做的那样，我们将一无所获。为了处理代码中的时间，我们可以使用的只是“CPU 时钟”。我们经常使用 UML 状态/流程图来帮助我们处理时间，但 UML 是一种用于指定、可视化、构建和记录软件系统工件的“语言”。UML 帮助我们交流我们想要构建的内容，它不是构建软件的框架。随着时间的推移，开发人员不仅需要了解不同的路径和这些路径的结果（如这篇关于形式逻辑和归纳推理的博客文章中所述），而且她还必须掌握这些路径如何随时间变化。换句话说，时间增加了复杂性。正确的规则引擎将抽象出复杂性，以便您可以构建有时限的逻辑，但为了做到这一点，它应该支持以下内容：

1.处理过去（处理过期或即将过期的信息）

您通常必须使用仅在固定时间段内有效的信息或合并不完全同步的数据流。这在互联家庭、互联建筑或工业 4.0 应用中非常重要。以下是物联网的几个具体示例：

• 如果客厅有运动，然后卧室有运动，那么（……）

• 如果客厅里有动静，但接下来的 5 分钟内卧室里没有动静，那么（……）

• 仅当来自两个不同传感器的温度和湿度数据相隔不超过 10 秒时才应用此规则

• 检查机器的状态是否在两次连续测量之间（以及在一个窗口内）发生了变化

2.处理现在（结合异步和同步信息）

您经常需要在执行规则时将异步数据流（流式 IoT 设备数据）与同步信息（轮询云服务 API 端点）结合起来。

一个简单的用户需求，例如：“当冷冻室温度高于 4 度时发送 SMS 警报”转化为这条规则：“当冷冻室温度高于 4 度时，检查资产数据库（通过 API）以找到冰箱所在的仓库。然后检查该位置的天气（以验证外面是否不太热）。然后在 CRM 数据库中创建一张票，然后将 SMS 发送给操作冷冻机所在大楼的人员”。

3.应对未来（预测和异常检测的预测）

异常检测通常来自时间序列数据，通常以两种不同的方式表述：

查找异常值（高于或低于平均值/滚动平均值的值）或查找标准偏差高于与预期值差异太大的预期值数据点的时间窗口——这些数据点主要是统计得出的。在这种情况下，异常检测和预测依赖于规则引擎为观察到的测量找到一个好的“拟合算法”的能力。

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