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来源：彩神平台2023-10-19 17:48

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三星正式发布新一代高端旗舰Galaxy S23系列******

　　2月2日，三星电子正式发布新一代高端旗舰系列产品三星Galaxy S23 Ultra、Galaxy S23+及Galaxy S23，翻开了三星Galaxy智能手机超能体验的新篇章。此次，三星强大的影像系统融合更加先进的AI技术，带来了电影级视频创作等诸多创新功能；搭载的第二代骁龙®8移动平台升级版，不仅具备超强的AI算力，为未来打造的移动游戏特性与超疾速图形处理等，还可为玩家提供持续高能的移动游戏体验。秉承对可持续发展的承诺，三星Galaxy S23系列相比旗下其他手机采用了更多由可回收环保材料制成的零部件，力求通过先进的设计理念造就标杆级的创新体验。

三星Galaxy S23系列

　　三星电子移动通信部门总裁卢泰文表示，三星Galaxy S23系列产品再次刷新行业标准，为用户带来可靠的优质体验。同时，也致力于将强劲的性能、持续的创新与可持续发展的环保理念融为一体，为消费者提供更高、更强的三星Galaxy体验。

　　2亿像素镜头搭配丰富的创意拍摄体验，令精彩影像不分昼夜

　　三星Galaxy S23 Ultra能够助力不同拍摄水平的用户轻松定格令人惊叹的画面，可以在不同的光照条件下呈现出超乎想象的画面细节。

三星Galaxy S23 Ultra

　　三星Galaxy S23 Ultra突破性地搭载了2亿自适应像素传感器，令影像体验大幅升级。通过像素合并技术，可同时对多帧图像进行高分辨率处理，让用户轻松捕捉到超精细瞬间。三星Galaxy S23系列创新搭载了具备Galaxy Super HDR技术的自拍相机，支持双核疾速对焦功能。同时，还将前置摄像头的视频拍摄帧率从30fps提升至60fps，令自拍影像的流畅度显著提升。

　　为满足更多用户专业的拍摄需求，三星Galaxy S23系列带来了一套专属影像工具，能够通过设置更多拍摄选项来更好地展现灵感与创意。升级的Galaxy专属Expert RAW应用程序让用户也可拍摄出单反风格的作品，还能够拍摄出颇具艺术感的多重曝光照片，或使用天文摄影模式清晰地捕捉到壮丽的星空景色。

　　此次，三星Galaxy S23+与Galaxy S23将外观设计焕然一新，以标志性的悬浮感相机设计实现了全系列设计风格的统一，为Galaxy化繁为简的本真设计翻开新的篇章。

　　超强性能开拓未来移动游戏体验

　　对创作者和游戏玩家而言，挑战极限和冲破想象边界，往往需要更先进的技术赋能。此次，三星携手高通进一步优化Galaxy体验，带来迄今为止三星Galaxy最强悍、高效，同时也是骁龙最快的第二代骁龙®8移动平台升级版。三星Galaxy S23 Ultra还搭载了5,000毫安时(典型值)的大容量电池。

　　为了实现更接近真实的数字化效果，三星Galaxy S23 Ultra还将支持实时光线追踪技术，更早地推动未来移动游戏发展的主流趋势。通过这项技术，手机能够模拟并追踪游戏场景中的光线，呈现更加逼真的场景渲染效果。此外，三星Galaxy S23系列还搭载了更强大的Galaxy散热系统，让用户能够尽情尽兴地长时间驰骋在游戏世界中。

　　三星Galaxy S23 Ultra搭载6.8英寸(直角)曲面显示屏，并通过减小曲率带来了更平坦宽阔的视野，让用户能够获得生动且色彩丰富的视觉体验。另外，三星Galaxy的增强舒适度功能可调整屏幕的色调和对比度，帮助用户减缓在夜间观看屏幕时造成的眼睛疲劳；新一代Vision booster技术进一步升级，令屏幕在日光环境中的显示效果更加清晰。

　　秉承可持续发展理念的环保设计

　　三星Galaxy S23系列在将品质提升到更高档次的同时，依旧践行环保与可持续发展理念。此次，三星Galaxy S23系列相比上代产品，从之前的6个应用于内部的可回收材料组件增至12个，并应用于内部及外部。同时三星Galaxy S23系列采用的回收材料种类，也比旗下其他Galaxy智能手机更多，包括消费前再生铝材和再生玻璃，以及废弃渔网、水桶和PET瓶子等消费后再生塑料。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点：可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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