На борту Nitro V14 AI ANV14-62-R9LT имеется 16 ГБ оперативной памяти DDR5 с возможностью замены. В настоящее время это минимально рекомендуемый объём для комфортной работы и современных игр. Этого хватит даже для несложного видеомонтажа.
![В рамках разработанной системы NeRV360, входное 360-градусное изображение [latex] (3,H,W) [/latex] преобразуется в целевой viewport [latex] (3,H^{\mathrm{vp}},W^{\mathrm{vp}}) [/latex] посредством кодировщика и декодировщика, использующих шаги преобразования [latex] (3,2,2,2) [/latex], что позволяет эффективно извлекать и представлять ключевые визуальные элементы.](https://arxiv.org/html/2512.20871v1/x3.png)
Новая система NeRV360 позволяет существенно снизить требования к памяти и времени декодирования 360-градусных видео, фокусируясь на той части изображения, которую видит пользователь.
Исследователи представили инновационную архитектуру, позволяющую эффективно объединять многомодальные изображения с сохранением мелких деталей и повышением производительности в задачах компьютерного зрения.
Новое исследование рассматривает возможность использования доступных датчиков для анализа летучих органических соединений в выдыхаемом воздухе с целью выявления признаков стресса.
Чип: Qualcomm SM8850-AC Snapdragon 8 Elite Gen 5
Память: 12ГБ / 512 ГБ
Экран: 6.7″ OLED 120Гц
Батарея: 8000мАч
Оценка: 5 из 10
Новая архитектура UniPR-3D позволяет значительно повысить точность и надежность определения местоположения по изображениям, используя 3D-модели и передовые нейросетевые технологии.
Чип: Unisoc T7280
Память: 8ГБ / 256 ГБ
Экран: 6.8″ IPS 120Гц
Батарея: 5000мАч
Оценка: 6 из 10
Чип: Mediatek Dimensity 6400 Max
Память: 12ГБ / 512 ГБ
Экран: 6.6″ OLED 120Гц
Батарея: 7000мАч
Оценка: 7 из 10
Чип: Qualcomm SM8635 Snapdragon 8s Gen 3
Память: 16ГБ / 512 ГБ
Экран: 6.6″ OLED 120Гц
Батарея: 6500мАч
Оценка: 7 из 10
![Для точной и эффективной крупномасштабной реконструкции окружающей среды система последовательно обрабатывает данные лидара, создавая и обновляя подкарты, причём для существующих подкарт применяется нормальное отображение с динамическим удалением и гибридным обучением сетки, а при создании новых подкарт модуль перекрывающегося выравнивания обеспечивает согласованность между ними, после чего обученные подкарты воспроизводятся с ключевыми сканами и объединяются в глобальную сетку [latex]G[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.20976v1/picture_new/approach-pipeline-f.jpg)
Исследователи представили XGrid-Mapping — инновационную систему, сочетающую в себе преимущества явных и неявных нейронных представлений для эффективного создания карт больших территорий.