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人工智能Google Health 发布了5.03版本更新，显著增强主屏幕功能。用户现在可在"今日"标签页添加13项新指标，这些指标之前仅在"健康"部分可见。新增指标包括血糖水平、呼吸频率、心率变异性、血氧饱和度（SpO2）、碳水化合物、脂肪和蛋白质摄入量，以及身体韧性和皮肤温度变化等。更新还支持日间睡眠追踪，超过20分钟的午睡将计入日总睡眠时长，但不会显示在夜间睡眠数据中。此外，修复了游泳追踪和与Strava同步时的海拔变化数据问题。这些更新在Android和iOS上均可使用，iOS用户还将获得此前仅限Android的额外功能。
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硬件小米正式发布电动车新品牌「天行者」，作为其扩展移动与生活生态系统战略的一部分。首款车型为一款大型SUV，配备超长续航，专为家庭旅行与户外活动设计。该车预计将于2026年下半年上市，首次亮相可能提前至第三季度。
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人工智能近期实验证明，自学习AI系统不再是科技巨头的专属。独立开发者与小型团队正在测试AI自主优化算法、提升性能的方法，无需人工直接干预。这些项目为机器学习领域带来新的创新机遇，降低了初创企业与研究人员的准入门槛。但专家警告称，此类系统存在失控风险。
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安全客服部门正成为网络犯罪分子的主要攻击目标，他们利用AI生成高度可信的攻击内容。新员工因缺乏IT部门熟悉度及标准化的访问流程，成为潜在的安全漏洞。如何在入职培训中保护系统免受自动化攻击并确保安全？AI技术正在重塑网络攻击手法，企业必须采用生物识别验证、拒绝通过不安全渠道传输密码等措施来强化防线。
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硬件7月22日，伦敦将举办三星夏季 Galaxy Unpacked 新品发布会，重点推出全新折叠屏手机，包括 Galaxy Z Fold 7 和 Z Flip 7。发布会还可能亮相采用 7.6 英寸 4:3 屏幕比例的 Galaxy Z Fold 8，优化视频内容观看体验。此外，三星将与 Google 联合打造的 AI 智能眼镜也将首次公开，该设备配备摄像头与麦克风，可与 AI 助手 Gemini 互动。Galaxy Watch Ultra 2 与 Watch 9 则将在续航与性能方面实现显著提升。此次活动将成为展示移动与可穿戴设备创新技术的重要平台。
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硬件无线充电器已成为智能手机用户的必备配件，但其主要缺点是在充电过程中设备会发热。ZDNet专家评测了三款采用不同散热方案的Qi2充电器：被动散热（Mophie）、动态功率调节（Ugreen）和主动风扇散热（ESR）。测试结果显示，即使微小的设计差异也会显著影响手机温度。然而，散热效率并非唯一考量因素——多设备充电支持、便携性等附加功能在选择充电器时同样至关重要。
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硬件华米 Amazfit 发布了 Helio Strap Pro 运动追踪器，凭借腰部附加的运动传感器在竞品中脱颖而出。该设备专为参加 Hyrox 赛事的运动员设计，可在训练中追踪动作稳定性和质量。套装还包括手臂心率传感器，提供的数据比传统腕部传感器更精准。
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硬件Google Home在其应用中新增「推荐自动化」功能，帮助用户无需深入技术知识即可快速配置智能家居场景。现成解决方案现已在「自动化」栏目中提供，并可根据个人需求定制。例如，系统会在睡前自动降低智能音箱音量，或在天黑时启动监控摄像头。这些改进旨在简化生态系统交互体验，但经验丰富的用户仍可手动创建自定义自动化方案。
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硬件爱尔兰无人机自主配送初创公司Manna Aero宣布大规模进军美国市场。该公司计划在俄克拉荷马州塔尔萨市投资5000万美元建设无人机工厂与运营中心，预计创造约1000个就业岗位。项目资金来源于今年4月获得的5000万美元风险投资，建设工程已启动，预计2025年投产。未来12个月内，Manna Aero将扩大运营团队至200-300人，并计划在2027年底前进入美国另外6个城市。
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硬件三星为即将发布的Galaxy折叠屏手机推出了早鸟优惠活动。用户在7月22日正式发布会前注册兴趣并完成预订，即可获得30美元的配件或服务积分。该活动适用于将在Galaxy Unpacked活动中亮相的机型，包括传闻中屏幕更大的新品。积分仅在预订时使用同一注册邮箱自动到账，且不可用于抵扣手机本身价格或延期使用。注册并不强制购买，但可确保后续预订时享受积分奖励。
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安全CERT协调中心（CERT/CC）专家发现Tenda路由器固件存在严重漏洞，攻击者可绕过身份验证，完全控制设备。该漏洞影响多款型号，包括FH1201、W15E、AC10、AC5和AC6。尽管已发出警告，中国厂商仍未发布补丁，导致用户处于无保护状态。此漏洞对家庭及企业网络构成严重威胁，攻击者可修改设置、劫持流量或禁用安全防护。
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人工智能企业级AI架构需具备坚实基础才能实现生产环境的成功落地。专家指出，无论技术如何迭代，四大核心要素始终保持稳定：高质量数据、上下文工程、可靠模型与自适应基础设施。缺乏优质数据、架构设计缺陷或基础设施不匹配，即使最先进的AI模型也无法为业务创造预期价值。忽视这些关键因素的企业，将面临结果精度低、用户信任度下降等严重风险。
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