6、如果你的门锁不支持HomeKit，那么将没办法使用这个NFC门禁。因此如果要购买相关门锁时，需要提前了解是不是具备兼容性

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  苹果公司最近发布了macOSVentura13.6、iOS17.0.1、iPadOS16.7、watchOS9.6.3以及macOSMonterey12.7等更新。这些更新的推出时机十分紧俏，尤其是在iPhone15系列新机发售之前，为用户更好的提供了很多错误修复和重要安全性更新。这些更新可能都只为了修复新版本与旧版本之间的轻微不兼容性。

  iPhone15/Pro系列于9月15日开始预售，国行售价从5999元起，9月22日开始正式销售。苹果公司今天同时还发布了iOS17.0.1更新，并紧急更新了iOS17.0.2。目前尚未在苹果官网找到相关更新日志，但有网友分享的截图显示，此次更新主要修复了在设置过程中没有办法进行数据传输的问题。

  一些宝马车主在使用车载无线充电后，发现iPhone的NFC功能失效。受一定的影响的用户表示，苹果iPhone在充电后会进入数据恢复模式并出现白屏在设备重启后NFC芯片即失效。所有iPhone15用户都应谨慎行事，直到问题得到彻底解决。

  9月29日，苹果公司更新了iMovie剪辑应用和可立拍应用程序，为iPhone15Pro机型添加了Log编码视频支持。苹果官方表示，iPhone15Pro引入了名为Log模式的编码新选项，这是首款支持色彩工作流的全球标准，并使用了学院色彩编码系统。选择“共享视频”有时会导致空白片段存储到“照片”的问题也得到了修复。

  他们在使用iPhone15Pro的宝马车无线充电板后，再次使用ApplePay时出现了错误。这些车主表示，当他们将iPhone15Pro连接到车辆的无线充电板后，电子设备屏幕会变为空白，并在重启后没办法使用ApplePay。有必要注意一下的是，虽然iPhone可以充当宝马车的钥匙，但此次事件让部分宝马车主感到无奈和失望。

  苹果公司近日向开发者发布了iOS17.1第三个测试版。此次更新带来一个新功能，可以检测iPhone是否在用户口袋里，从改变iPhone15Pro系列操作按钮的行为方式。这一更新为iPhone15Pro系列带来了更智能的操作按钮功能，有助于避免误触发。

  首批iPhone15Pro系列机型的状态已经更新为“准备发货”，预计将于9月22日送达。有必要注意一下的是，iPhone15ProMax的预计送达时间已经延长至11月Pro型号可以维持在10月。ProMax将继续面临比其他型号“更明显”的生产挑战。

  苹果每年的新iPhone在外观设计上都会引起一些争议，尤其是其不变的整体设计。苹果年年都会推出新的壁纸备受用户喜爱。有必要注意一下的是，由于iPhone15全系都采用了灵动岛设计，苹果不再需要用顶部暗色的图案来遮挡刘海，因此整体效果更加明亮。

  苹果公司推出了一系列重要更新，包括iOS17正式版。该版本引起了许多用户的关注，他们可能会对续航时间产生一些担忧。用户在升级后遇到了续航时间下降的问题，可以期待苹果在未来的更新中进行修复。

  iPhone15系列在手机市场引起了热烈的反响。全渠道销售一开启，就受到了众多购买的人的热烈追捧。对那些想要以较低成本体验新款的消费者来说，iPhone15无疑是一个极好的选择。

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  GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优点是其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在所有的领域的适应性。其应用场景范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。

  Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型

  Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。

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  Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，还可以自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。

  Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。

  Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型

  该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。

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