派早报：佳能发布 EOS R1 和 EOS R5 Mark II 相机、联发科发布天玑 7350 芯片等

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佳能发布 EOS R1 和 EOS R5 Mark II 相机

7 月 17 日，佳能（中国）有限公司发布 EOS R 系统旗舰全画幅相机 EOS R1 和 EOS R 系统新一代全画幅相机EOS R5 Mark II。

作为佳能 1 系列旗舰的最新一代机型，EOS R1 采用了全新影像处理系统——Accelerated Capture 加速捕获系统。该系统可以快速读取来自新 CMOS 图像感应器的大量数据，对其进行高速数据分析和处理，从而在图像画质、连拍性能和对焦性能等诸多方面实现大幅提升。EOS R1 在电子快门下最高连拍速度可达到约 40 张/秒（支持全像素 14-bit RAW），同时还实现了高速连拍时，电子取景器无黑屏显示，摄影师可以在查看自动对焦追踪状态的同时进行构图，无需担心看不见快速移动的被摄体。

EOS R1 搭载了机身 5 轴防抖功能，可搭配几乎所有 EF 或 RF 镜头进行拍摄，无论镜头是否具备防抖功能，从广角端到远摄端都可提供出色的 5 轴防抖效果；配合具备防抖功能的 RF 镜头时，更可开启机身与镜头的协同防抖功能，最大可实现画面中央 8.5 级、画面周边 7.5 级抖动补偿效果。除此之外，在对焦、视频拍摄和机身结构、耐用性等都有提升。EOS R1 预计 2024 年第四季度上市销售。

EOS R5 Mark II 使用了与 EOS R1 相同的 Accelerated Capture 加速捕获系统，以及新研发的约 4,500 万有效像素全画幅背照堆栈式 CMOS 图像感应器，不仅常用感光度高达 ISO 51200（可扩展至ISO 102400），还可实现最高约 30 张/秒的高速连拍性能和低卷帘快门失真。

EOS R5 Mark II 相机内高分辨率放大功能利用了深度学习技术，拍摄的照片（JPEG 和 HEIF 格式）经过相机内高分辨率放大处理后，可生成分辨率为原始分辨率 4 倍的图像，即从约 4,500 万像素提升至约 1.79 亿像素。同时支持机内记录全画幅无裁切 8K 60P RAW 短片和 4K 60P SRAW 短片，相比 EOS R5，EOS R5 Mark II 新增了 4K DCI SRAW、2K-D Fine、2K-D 和 FHD Fine 等记录模式。除此之外，在对焦、机身结构和耐用性等都有提升。EOS R5 Mark II 预计 2024 年 8 月上市销售。来源

联发科发布天玑 7350 芯片

7 月 17 日，联发科发布天玑 7350 芯片，该芯片基于台积电第二代 4nm 工艺打造，采用第二代 Arm v9 架构，CPU 主频最高可达 3.0 GHz。

天玑 7350 的 CPU 部分采用了两个 ARM Cortex-A715 大核和六个 ARM Cortex-A510 小核，集成 ARM Mali-G610 GPU 以及 NPU 657，支持 MediaTek HyperEngine 5.0 游戏引擎以及 MiraVision 765 移动显示技术，支持多种全球 HDR 标准，包括 HDR10+、CUVA HDR 和杜比视界。

ISP 方面，天玑 7350 搭载 14 位 HDR-ISP 影像处理器 Imagiq 765，支持 2 亿像素主摄，支持 4K HDR 视频录制、运动补偿时域降噪技术（MCNR），还可通过 NPU AI 图像增强功能大幅减少噪点，提升弱光环境下的拍摄画质，也支持提供独特的影调风格。

另外，该芯片集成 R16 标准 5G 调制解调器，网络下行速率至高可达 4.7Gbps；支持 2x2 天线三频 Wi-Fi 6E 以及 MediaTek 5G UltraSave 2.0 省电技术，可大幅降低 5G 通信功耗。来源

微软确认 Windows 11 24H2 发布时间

近日一份微软官方的文件明确了适用于 Intel 和 AMD PC 的 Windows 11 24H2 的发布时间表，文档明确说明 Windows 11 24H2 将会在 2024 年晚些时候作为传统功能更新提供给所有设备。不过微软并未明确提及具体的月份，但晚些时候暗示将会在 2024 年第四季度发布。如果希望在英特尔和 AMD PC 平台上体验 Windows 11 24H2，可以选择订阅 Windows 11 insider 的相关频道来加入测试。来源

Mistral AI 推出专用模型 MathΣtral

7 月 17 日，Mistral AI 推出了专为数学推理和科学发现而设计的 7B 模型 MathΣtral ，向阿基米德致敬。该模型专攻 STEM 学科，可以通过更多的推理时间计算获得更好的结果，Mathstral 7B 在 MATH 中的多数投票得分率为 68.37%，在 64 个候选者中的强奖励模型得分率为 74.59%。用户现在就可以使用 mistral-inference 尝试 Mathstral，并使用 mistral-finetune 对其进行调整。来源

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