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在快速的无线充电测试中iPhone8比iPhoneX要快很多猴年第一贼落网 总裁班签到表 yangqihan 巅峰邪少 萧县鹏程中学 校长 百万大富翁金版 陕西5套 电视家最新版 名表门 lol瑞文h 大数据为新生匹配室友 八成受访新生期待体验

  来源:大河网   
    2019-12-25

    我们都知道iPhoneX与iPhone8都已经捧场无线充电功能但是苹果的无线充电速度仍然不及Android。iPhone X与iPhone 8可以使用5W与7.5W充电器这意味着充电时间仍然比有线充电要慢。最近的测试表明iPhone X上的有线充电比无线充电要快得多特别是假如你使用USB-C充电器。但是三款iPhone手机中的哪一款在无线充电测试中表现更好呢?最近一个新的电池充电测试结果给出了问题的答案。

    对于iPhone X 5W无线充电器是最慢的选择而USB-C有线充电器是最快的。iPhoneX的盒子里的Lightning适配器在某些情况下充电速度更快或者与7.5W无线充电器相当。iPhone 8与iPhone 8 Plus的结论同样如此。无线充电很棒但是它不会比iPhone附带的Lightning充电器更快。最有效的选择仍然是在USB-C充电器与USB-C-to-Lightning适配器的帮助下实现的快速有线充电。

    但是iPhone 8的快速无线充电似乎正在发光。你会发现与标准的5瓦充电器相比7.5瓦的充电器可以为iPhone 8充电两倍。请记住三款iPhone的容量不同这就是为什么我们看到每款设备的充电量不同。这些结论并不出乎意料。无线充电是iPhone电池充电的一种便捷方式但它不会比有线充电获得更好的效果。即使默认的有线充电速度通常比您可以获得iPhone的最快的无线充电器快。但是假如你拥有一部iPhone 8并且想要体验无线充电那么7.5瓦的充电器可能是最好的选择因为你会看到明显的充电效果。

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      大数据为新生寻找志同道合舍友 八成受访大一新生期待体验

      高校陆续进入开学季同宿舍的同学可能来自全国各地生活习惯、性格爱好等都存在差异处理宿舍关系成了不少大学生要面对的难题。近日南京大学利用大数据推荐算法分宿舍帮新生寻找志趣相投的室友引起不少注意。

      上周中国青年报社社会检查中心联合问卷网对2002名大学生进行的检查显示83.0%的受访大学生表示捧场使用大数据推荐算法分宿舍87.6%的受访大一新生期待体验大数据推荐算法分宿舍。使用大数据推荐算法分宿舍受访大学生认为最需要考虑个人卫生习惯(54.3%)、空调使用习惯(46.5%)与作息时间(41.8%)。61.2%的受访大学生希望大数据分宿舍的同时也要考虑不影响学生多元化发展。

      受访大学生中57.4%的人是大一新生。来自一线城市的大学生占37.6%二线城市的占53.5%三四线城市的占8.9%。男生占47.0%女生占53.0%。

      个人卫生习惯、空调使用习惯与作息时间是受访大学生最看重的指标

      18年的山东某高校大一新生袁甄强(化名)介绍他入学时学校被要求填一份有关生活习惯与兴趣爱好的问卷“学兄学姐说以往分宿舍是以整个学院为单位随机分配”。

      21年的北京某高校大三学生骆瑛燕(化名)的学校是按生源地分宿舍“我希望大数据推荐算法在分宿舍时能够考虑学生作息习惯、饮食习惯与卫生习惯以及是否会在寝室打游戏等。”

      检查显示当前大学分宿舍的方式有:随机分(23.3%)按入学成绩分(22.0%)按专业分(19.4%)按学号分(18.0%)按地域分(11.8%)以及按报到顺序分(5.0%)等。

      袁甄强希望分宿舍时能多考虑学生的生活习惯与兴趣爱好。“比如我热爱足球等体育运动就特别希望能有相同爱好的舍友一起看比赛还能一起运动。”袁甄强坦言他现在的新舍友不喜欢体育运动。

      安徽某高校大一新生魏然(化名)希望学校分宿舍时多考虑学生作息习惯“比如我喜欢晚睡我高中室友就是晚上11点一定要睡我们因此产生过不少矛盾。假如大学室友与我一样爱晚睡矛盾应该会减少”。

      检查显示使用大数据推荐算法分宿舍受访大学生认为最需要考虑个人卫生习惯(54.3%)然后是空调使用习惯(46.5%)与作息时间(41.8%)其他还有:兴趣爱好(38.5%)消费习惯(38.0%)家乡地域(28.9%)与学习成绩(13.2%)等。

      上海某高校辅导员王祯(化名)认为分宿舍这件事对大学生活影响颇深。“宿舍相当于一个小社会对学生的人生观、价值观的形成有一定影响。良好的宿舍环境是学习、生活的保障与基础。”王祯认为学生在与舍友相处时遇到问题也未尝不是一件好事“遇到与自我性格不一样的人可以在解决问题的过程中提高处理人际关系的能力”。

      87.6%受访大一新生期待体验大数据推荐算法分宿舍

      袁甄强特别希望体验大数据算法分宿舍“每个人都有不同的生活习惯让差异较大的人相互适应是十分困难的不应该让学生每天为了舍友相处问题而头痛”。

      魏然很捧场使用大数据算法来分宿舍“听起来就很有趣”他认为这能更全面地考虑到学生需求让学生感受到学校的关心更热爱学校。

      王祯认为大数据算法分宿舍假如技术到位能省去很多日后的麻烦。“据我所知全校每个学院、每一届都会有舍友不与而要调换宿舍的情况这额外增加了很多工作量与不便。假如通过大数据分宿舍问题会少很多学生可以更快地融入新环境”。

      检查显示83.0%的受访大学生捧场使用大数据推荐算法分宿舍其中27.7%表示非常捧场。87.6%的受访大一新生期待体验大数据推荐算法分宿舍。59.9%的受访大学生认为使用大数据分宿舍更人性化55.6%的受访大学生认为能帮助新生更好适应大学新生活。其他还有:帮助新生更快找到志同道合的好友(47.7%)减少宿舍矛盾(42.9%)提高大学生活质量(25.9%)等。

      “利用大数据分宿舍要尽量了解全面多问些问题而且不应该只注意生活起居方面可以多考虑学习习惯、饮食习惯等。”魏然表示大学里与室友待在一起的时间是最长的处好关系对学习生活状态都有益处。

      利用大数据分宿舍61.2%的受访大学生希望不要影响学生的多元化发展55.5%的受访大学生希望不要削弱学生处理人际关系的能力46.2%的受访者希望保护学生隐私信息36.6%的受访大学生认为学校管理成本有可能因此提升22.9%的受访大学生认为要加强匹配精度的科学性、实用性。

      王祯认为利用大数据分宿舍首先要考虑学生隐私问题“数据收集的细致程度需要仔细衡量假如过度细致可能会存在侵犯隐私的问题这个问题在学校推广大数据分宿舍时一定要注意。再者就是每一届新生那么多在按学院分宿舍的基础上还要为每位学生找到最合适的室友这个工作量有点大。”

      骆瑛燕对记者说数据的准确性关系到算法结果的准确性“被检查对象是否能按照统一标准认识到自我处于哪种水平呢?例如晚睡的标准、喜欢打游戏的程度等我认为需要在检查之前就设定好更具体的标准来归类大家的生活学习习惯”。

      中国青年报·中青在线记者 杜园春 实习生 高卿雯 来源:中国青年报

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