博客
关于我
华为Mate X国内10月23日发布
阅读量:266 次
发布时间:2019-03-01

本文共 580 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

华为Mate X:一款引人注目的折叠屏手机

早于一年初的MWC 2019大会上,华为Mate X首次亮相并引发广泛关注。这款由华为推出的首款折叠屏手机,因其创新的鹰翼式设计而备受瞩目。但由于同行业竞争对手Galaxy Fold出现严重的硬件故障问题,Mate X的上市时间一度被推迟。直到2019年9月19日的Mate30系列发布会上,华为才正式确认Mate X的发布时间。最新消息显示,这款手机将于10月23日正式亮相。

在外观设计方面,Mate X采用了独特的鹰翼式折叠设计。折叠状态下,正面屏幕尺寸为6.6英寸,分辨率达2480x1148。背面副屏尺寸为6.38英寸,分辨率为2480x859。展开后,屏幕可达8.0英寸,分辨率为2480x2200,适合作为平板使用。

关于配置方面,Mate X最初搭载麒麟980处理器。近期有消息称,该设备将升级为全新的麒麟990处理器,并集成5G基带,性能和连接速度均有显著提升。目前关于这一点尚未得到官方确认。其他配置包括6/8/12GB的运行内存和128/256/512GB的机身存储。此外,据传该设备将配备65W超高充电器。

目前,该设备在海外的售价已超过17000元,国内的官方售价预计将达到14999元。更多详细信息,敬请关注官方发布会的实时报道。

更多技术资讯,请访问www.linuxprobe.com

转载地址:http://shxx.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
查看>>