掌中云小说：全网首推无门槛免费阅读平台，海量优质图书任君畅游，高通委托测试报告 苹果自研基带C1明显落后于骁龙X75/X80苹果探索语音模型估算心率可行性 未来AirPods或具备心率监测功能《全国数据资源调查报告（2024年）》显示，2024年开发或应用人工智能的企业数量同比增长36%，利用大模型的数据技术企业和数据应用企业同比分别增长57.21%和37.14%。
在信息爆炸的时代，网络已成为我们生活中不可或缺的一部分。其中，掌中云小说无疑是数字阅读的新宠。它以全新的方式，打破了传统的图书阅读模式，为读者提供了一种全网首推的无门槛免费阅读平台，让无数优质图书如雨后春笋般涌现，为读者带来了前所未有的阅读体验。
掌中云小说，这个平台的核心理念是"无门槛、全免费、海量资源"。用户无需注册账号，只需登录即可享受到无与伦比的阅读乐趣。无论你是文学爱好者还是科技狂热分子，无论是喜欢科幻小说、言情小说、历史小说还是自助书籍，掌中云小说都能满足你的阅读需求。在这里，你可以看到市面上最热门的文学作品，可以了解到最新的科技资讯，甚至有专门的自定义书架和收藏夹，让你更好地管理自己的阅读偏好和兴趣。
掌中云小说还提供了丰富的电子书下载功能。无论是TXT、EPUB或PDF格式，都可以一键保存到手机、电脑等设备上，随时查阅。而且，用户可以在阅读过程中通过手机APP进行导航、点赞、评论等功能，大大提高了阅读的互动性和参与度。
掌中云小说还支持多语言阅读。在全球化的今天，越来越多的人选择使用英文作为主要的语言学习工具。而掌中云小说则将这一趋势融入到平台上，让全球的读者能够享受到地道的英语原版书籍。这不仅拓宽了用户的知识视野，也增加了阅读的多元化和趣味性。
掌中云小说还注重版权保护和原创精神。平台严格遵守国家版权法律法规，并尊重每一位作者的创作成果，保证每本书都具有唯一性和可识别性。公司大力推行原创内容的扶持政策，鼓励和支持优秀的作者进行原创创作，推出了一批批深受广大读者喜爱的优秀作品。
掌中云小说以其独特的设计和优质的资源，开启了数字化阅读的新篇章。它的无门槛免费阅读模式，让每一个热爱阅读的人都能轻松获得各类高质量的图书，享受无与伦比的阅读体验。无论是对于初学者，还是对资深阅读者，甚至是对科技迷和文学爱好者，掌中云小说都是一个不容错过的阅读平台，值得大家一试。
今年初，苹果推出了iPhone 16e，也就是大家一直说的iPhone SE 4或者第四代iPhone SE。其中搭载了A18芯片（6核CPU+4核GPU），另外还有全新的Apple C1，这是首款由苹果设计的蜂窝网络调制解调器，提供了5G网络连接。类似于M系列替代英特尔x86处理器，苹果也希望通过C系列基带逐步取代以往高通提供的解决方案。
据Seeking Alpha报道， 近日移动网络分析机构Cellular Insights发布了一份“受高通委托”的测试报告，针对高通的骁龙X75/X80基带与苹果的C1进行了比较。测试是在美国纽约的T-Mobile 5G独立网络（Sub-6GHz）上进行的，覆盖了室内外不同信号强度的场景。
测试结果显示，使用高通基带的Android设备下载速度比起iPhone 16e快了大概35%，上传速度快了几乎一倍，领先幅度最高达到91%。这是由于高通平台支持四载波下行与双载波上行聚合，而iPhone 16e仅支持三载波下行，而且不具备上行聚合的功能。
【太平洋科技快讯】苹果近日公布了一项名为《Foundation Model Hidden Representations for Heart Rate Estimation from Auscultation》的研究报告，探索了利用语音处理的基础模型估算心率的可行性。
尽管语音处理模型最初是为识别语音而设计的，但苹果的研究人员发现，这些模型同样能够有效处理心音图(Phonocardiogram, PCG)数据。心音图是利用换能器将心脏的机械震动转换为电流信号并记录下来的曲线图，在心脏健康监测中具有重要价值。研究团队测试了包括Whisper、wav2vec2、wavLM等在内的六个主流语音处理模型，并与苹果自研的CLAP(Contrastive Language-Audio Pretraining)模型进行了对比实验。
研究使用了公开的CirCor DigiScope Phonocardiogram数据集，包含约20小时的心音录音，每段录音时长在5.1至64.5秒之间。研究团队将音频文件分割为每秒移动一次的5秒片段，共生成23381个心音片段用于心率转换测量。结果显示，苹果自研的CLAP模型在不同数据分割中均取得了最低的平均绝对误差(MAE)，优于传统声学特征训练的基准模型。这表明，CLAP模型由于其训练数据涵盖了更多非语音内容，能够更好地捕捉心音相关特征，从而提升心率估算的准确性。
苹果研究人员表示，语音处理的基础模型可以有效适应听诊和生命体征估算任务，成为传统方法的强大替代方案。他们还发现，模型规模越大并不意味着心率估算效果越好，但通过进一步微调或能提升精度。这项技术有望应用于心肺声音的病理分析，帮助更精准地检测心律失常和杂音等异常情况。