小明Q3Max和大眼橙C1区别

2301_80084887 2024-04-03 05:36:11

亮度不同

小明Q3Max和大眼橙C1采用的都是LCD技术,亮度上限都有限,不过大眼橙C1的实际亮度对比小明Q3Max要更高一些,达到625CVIA流明,支持投射更为明亮的画面。

2.芯片不同

在处理芯片方面,小明Q3Max采用AmlogicT982处理芯片,对比大眼橙C1的AmlogicT972芯片性能更强,提供更为强劲的运算处理能力,让系统的运行更为丝滑。

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3.音响不同

在音响方面,小明Q3Max配备的音响比大眼橙C1更好,配备2*8W扬声器,提供更为明亮清晰的音效表现,为用户带来更好的视听体验。

4.接口不同

在投影接口方面,大眼橙C1对比小明Q3Max拥有更为丰富的接口,配备有HDMI、USB、音频和网线接口,大大提高设备扩展性,支持连接更多设备,不过小明Q3Max配备有USB3.0接口,让设备接U盘时提供更大的带宽,让设备播放本地视频更丝滑。

5.规格不同

大眼橙C1的机身尺寸相对扁平,会占用更大的占地面积,不过机身重量要相当轻便,而小明Q3Max随着重量更高,但是机身底座配有可变底座,支持调整投影角度,让设备安装更为便利。

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房屋与网球场目标检测数据集 一、基础信息 • 数据集名称:房屋与网球场目标检测数据集 • 图片数量: 训练集:273张图片 验证集:75张图片 测试集:92张图片 总计:440张图片 • 训练集:273张图片 • 验证集:75张图片 • 测试集:92张图片 • 总计:440张图片 • 分类类别: House(房屋):常见的住宅建筑类型。 TennisCourt(网球场):用于网球运动的专用场地。 • House(房屋):常见的住宅建筑类型。 • TennisCourt(网球场):用于网球运动的专用场地。 • 标注格式:YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 • 数据来源:来源于航拍或相关图像数据集。 二、适用场景 • 城市规划与土地管理:自动检测房屋和网球场,辅助城市发展分析和土地利用规划。 • 房地产评估与开发:用于识别住宅建筑和体育设施,支持房产估值和项目规划。 • 体育设施监控:监控网球场的分布和状态,优化体育资源管理和维护。 • 航拍图像分析:适用于无人机或卫星图像中的目标检测,提升地理信息系统(GIS)和遥感应用效率。 三、数据集优势 • 标注精准可靠:采用YOLO格式标注,边界框定位准确,确保模型训练的有效性。 • 类别聚焦实用:专注于房屋和网球场两个常见类别,覆盖住宅和娱乐设施,具有实际应用价值。 • 数据划分合理:提供训练集、验证集和测试集,数据量分配科学,支持模型开发与评估。 • 兼容性强:标注格式兼容主流深度学习框架,如YOLO、PyTorch等,便于直接使用和集成。 • 任务适配性高:专为目标检测任务设计,帮助构建高效、准确的AI模型,适用于多种现实场景。

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