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Tech

Galaxy S24: dettagli su memoria e colore

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Samsung Galaxy S24 Ultra
Tempo di lettura: 2 minuti.

Mentre ci avviciniamo alla data di lancio prevista, emergono nuove indiscrezioni riguardanti le opzioni di memoria e colore per la prossima serie Galaxy S24 di Samsung.

Configurazioni di Memoria della Serie Galaxy S24

Secondo quanto trapelato da screenshot di un elenco di inventario (via @Tech_Reve), la serie Galaxy S24 sarà disponibile nelle seguenti configurazioni di memoria:

  • Galaxy S24 con 8GB di RAM e 128GB o 256GB di memoria interna.
  • Galaxy S24+ con 12GB di RAM e 256GB / 512GB di memoria interna.
  • Galaxy S24 Ultra con 12GB di RAM e 256GB / 512GB / 1TB di memoria interna.

Opzioni di Colore per la Serie Galaxy S24

Le opzioni di colore saranno condivise in tutta la gamma Galaxy S24 e includeranno Grigio, Nero, Viola e Giallo.

Speculazioni sul Galaxy S24+

Interessante notare che questa presunta fuga di notizie suggerisce che il Galaxy S24+ avrà una sola configurazione di RAM con 12GB. Ci sono state diverse speculazioni su questo argomento, con alcune voci che affermano che la variante Plus inizierà con 8GB di RAM, mentre altre suggeriscono che 12GB sarà il minimo.

Prezzi della Serie Galaxy S24

Altre voci suggeriscono che la serie Galaxy S24 avrà lo stesso prezzo della serie Galaxy S23. Questo sarebbe sorprendente, assumendo che il Galaxy S24+ venga fornito con più RAM di default.

Data di Lancio Prevista

Samsung non ha confermato quando annuncerà il Galaxy S24, ma alcune voci indicano che il prossimo evento di lancio si terrà il 17 gennaio a San Jose.

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Robotica

Microrobot magnetico nel trattamento dell’infertilità femminile

Tempo di lettura: 2 minuti. Microrobot magnetico per l’infertilità: una soluzione meno invasiva per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio con precisione e sicurezza.

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Tempo di lettura: 2 minuti.

Il laboratorio SIAT Magnetic Soft Microrobots Lab ha sviluppato un’innovativa soluzione per trattare le ostruzioni delle tube di Falloppio, una delle principali cause di infertilità femminile, con microrobot. Questo approccio si basa su microscopici robot magnetici, progettati per rimuovere i blocchi tubarici con precisione e minimizzare l’invasività delle procedure tradizionali.

Come funziona il microrobot magnetico

Il dispositivo, descritto nello studio pubblicato su AIP Advances, utilizza una struttura a vite elicoidale con un corpo centrale cilindrico e una coda a forma di disco. Queste caratteristiche lo rendono altamente manovrabile attraverso canali stretti, come quelli che simulano le tube di Falloppio.

Realizzato in resina fotosensibile rivestita con uno strato sottile di ferro, il microrobot acquisisce proprietà magnetiche che gli consentono di essere controllato tramite un campo magnetico esterno. Quando il campo viene attivato, il robot ruota generando un movimento traslatorio. Questo consente al robot di navigare con precisione e di rimuovere ostruzioni, come cluster di cellule, frammentandole e spingendo i detriti verso la coda del dispositivo tramite un campo vorticoso.

Efficienza e risultati dei test

In laboratorio, il microrobot è stato testato in un canale di vetro che simula una tuba di Falloppio ostruita. Durante l’esperimento, ha dimostrato di essere efficace nel rimuovere blocchi simulati, evidenziando un elevato livello di precisione e stabilità del movimento.

Questa tecnologia rappresenta un’alternativa meno invasiva rispetto alle procedure tradizionali, che utilizzano cateteri e guide metalliche per rimuovere le ostruzioni. Inoltre, il design a vite elicoidale e la capacità di navigazione precisa lo rendono adatto per operare in strutture anatomiche delicate.

Prospettive future

Il team di ricerca sta lavorando per ridurre ulteriormente le dimensioni del microrobot, migliorandone l’efficienza e integrando sistemi di imaging in tempo reale per monitorarne i movimenti durante le procedure mediche. Inoltre, i ricercatori stanno esplorando applicazioni chirurgiche più ampie, che includono l’automazione del controllo e l’uso del microrobot in altre procedure minimamente invasive.

Secondo il responsabile dello studio, Haifeng Xu, l’obiettivo a lungo termine è fornire soluzioni meno invasive e più efficaci per trattare l’infertilità e altre patologie, migliorando significativamente la qualità della vita dei pazienti con l’uso di microrobot.

Il microrobot magnetico rappresenta una rivoluzione nel trattamento dell’infertilità, offrendo un approccio innovativo per affrontare le ostruzioni delle tube di Falloppio. Questa tecnologia apre la strada a nuovi orizzonti per la medicina minimamente invasiva, con potenziali applicazioni in molteplici ambiti chirurgici.

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Smartphone

Vivo X200 Pro vs Google Pixel 9 Pro: quale flagship scegliere?

Tempo di lettura: 4 minuti. Vivo X200 Pro vs Google Pixel 9 Pro: confronto tra design, fotocamere, autonomia e prestazioni. Scopri quale flagship è il migliore per te.

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Il confronto tra il Vivo X200 Pro e il Google Pixel 9 Pro mette in evidenza le caratteristiche distintive di due smartphone di fascia alta. Entrambi offrono eccellenza in aree specifiche come fotocamere, display e autonomia, ma si differenziano per design, prestazioni e software.

Design e dimensioni

Vivo X200 Pro
Vivo X200 Pro

Il Vivo X200 Pro si distingue per il suo modulo fotocamera circolare e un aspetto più voluminoso rispetto al Pixel 9 Pro, pesando 24 grammi in più. Disponibile in colori come Cosmos Black e Titanium Grey, il design è pensato per chi cerca un’estetica imponente.

Il Google Pixel 9 Pro, con il suo modulo fotocamera a forma di pillola, offre un design più compatto ed elegante, disponibile in tonalità come Porcelain e Obsidian. Per chi cerca un dispositivo meno ingombrante, il Pixel 9 Pro è una scelta più maneggevole.

Display e esperienza visiva

Il Vivo X200 Pro è dotato di un display 6,78 pollici con una luminosità massima di 4500 nits, ideale per un’esperienza multimediale vivida anche sotto la luce diretta del sole. Il design curvo aggiunge un tocco premium, migliorando l’ergonomia.

Il Pixel 9 Pro presenta un display più compatto da 6,3 pollici con bordi sottili e piatti. Sebbene meno luminoso del Vivo, con un picco di 3000 nits, il display offre eccellenti neri profondi e colori ben bilanciati, perfetto per chi preferisce schermi più piccoli.

Prestazioni e multitasking

Equipaggiato con il MediaTek Dimensity 9400 a 3 nm, il Vivo X200 Pro garantisce prestazioni elevate, eccellendo nel gaming e nella gestione di applicazioni pesanti. La sua GPU Immortalis-G925 lo rende una potenza grafica.

Il Pixel 9 Pro utilizza il Google Tensor G4, progettato per l’efficienza e l’intelligenza artificiale. Tuttavia, soffre di surriscaldamento durante un uso intensivo della fotocamera o in giochi graficamente impegnativi, limitandone le prestazioni complessive rispetto al Vivo.

Software e aggiornamenti

Il Vivo X200 Pro utilizza FunTouch OS 15 su Android 15, ma soffre della presenza di bloatware che può influire sull’esperienza utente. Offre quattro anni di aggiornamenti, inferiore rispetto al Pixel.

Il Pixel 9 Pro, con Android 14 preinstallato e sette anni di aggiornamenti garantiti, offre un’esperienza software pulita e organizzata, senza inutili app preinstallate. Questo lo rende ideale per chi cerca una piattaforma intuitiva e duratura.

Fotocamere: un confronto tra eccellenze fotografiche

Il comparto fotografico è uno dei punti di forza di entrambi i dispositivi, ma con differenze significative nei risultati e nelle caratteristiche.

Vivo X200 Pro
Vivo X200 Pro

Il Vivo X200 Pro si distingue grazie al suo sensore principale da 50 MP con apertura f/1.6, un teleobiettivo periscopico da 200 MP e una fotocamera ultra-wide da 50 MP. Le immagini catturate sono estremamente dettagliate, con teleobiettivi che eccellono anche ad alti livelli di zoom. La modalità ritratto è un vero punto di forza: il rilevamento dei bordi è preciso, i colori naturali e l’effetto bokeh ben calibrato. Tuttavia, le foto ultra-wide soffrono leggermente in condizioni di luce scarsa, con bordi che possono apparire meno definiti.

Il Google Pixel 9 Pro, pur avendo un comparto fotografico meno imponente, offre immagini straordinarie grazie al suo software di elaborazione. Il sensore principale da 50 MP con apertura f/1.7 cattura immagini nitide e ben bilanciate in condizioni di luce naturale. Tuttavia, il teleobiettivo da 48 MP, pur eccellendo in molti scenari, non raggiunge i livelli di dettaglio del Vivo X200 Pro. Anche i ritratti sono precisi, ma i toni della pelle possono sembrare meno realistici rispetto al Vivo.

In definitiva, per chi cerca il massimo in termini di fotografia versatile e dettagliata, il Vivo X200 Pro è superiore, mentre il Pixel 9 Pro è una scelta eccellente per gli amanti del software fotografico avanzato e dei colori realistici.

Batteria e ricarica: autonomia a confronto

Il Vivo X200 Pro offre una batteria da 6000 mAh, che surclassa la capacità da 4700 mAh del Pixel 9 Pro. Durante i test, il Vivo ha dimostrato una durata di circa 20 ore e 3 minuti nei benchmark, rispetto alle 14 ore e 19 minuti del Pixel.

CaratteristicaVivo X200 ProGoogle Pixel 9 Pro
Prezzo (INR)₹ 94,899₹ 109,999
Valutazione Esperti8.9/108.3/10
ProcessoreMediaTek Dimensity 9400Google Tensor G4
Display6.78″ AMOLED, 120Hz, 4500 nit6.3″ AMOLED LTPO, 120Hz, 3000 nit
Fotocamere Posteriori50MP + 50MP + 200MP50MP + 48MP + 48MP
Fotocamera Frontale32MP42MP
RAM & Memoria16GB RAM, 512GB Storage16GB RAM, 256GB Storage
Batteria6000mAh, Ricarica 90W4700mAh, Ricarica 27W
Sistema OperativoAndroid v15Android v14
Spessore8.5mm8.5mm
Peso223g199g
ColoriNero Cosmo, Grigio TitanioPorcellana, Quarzo Rosa, Nocciola, Ossidiana
Risoluzione1260 x 2800 pixel1280 x 2856 pixel
Protezione DisplayVetro resistente a graffi/caduteCorning Gorilla Glass Victus 2
GraficaImmortalis-G925Mali-G715 MC7
SoftwareFunTouch OS 15 basato su Android 15Android 14
Aggiornamenti OSQuattro maggiori aggiornamenti AndroidSette anni di aggiornamenti software
Camera Principale50MP ampio, apertura f/1.650MP ampio, apertura f/1.7
Camera Secondaria200MP periscopio telefoto, apertura f/2.748MP telefoto, apertura f/2.8
Camera Terziaria50MP ultra-wide, apertura f/2.048MP ultra-wide, apertura f/1.7
Camera Selfie32MP, apertura f/2.042MP, apertura f/2.2
Velocità Ricarica90W27W
Tempo di Ricarica43 minuti1 ora 9 minuti
Test Batteria PCMark20 ore 3 minuti14 ore 19 minuti

La ricarica rapida è un altro punto a favore del Vivo, con un supporto fino a 90W, che permette di caricare completamente il dispositivo in 43 minuti. Il Pixel 9 Pro, con una ricarica massima di 27W, impiega oltre un’ora per raggiungere il 100%. Questo rende il Vivo una scelta ideale per chi desidera un dispositivo che garantisca un’ottima autonomia e tempi di ricarica ridotti.

Il confronto tra il Vivo X200 Pro e il Google Pixel 9 Pro evidenzia due approcci diversi per eccellere nel segmento flagship.

Il Vivo X200 Pro domina in termini di prestazioni, durata della batteria e capacità fotografiche, rappresentando una scelta eccellente per chi cerca un dispositivo potente e versatile. Tuttavia, l’esperienza software con FunTouch OS 15 può risultare meno raffinata.

Il Google Pixel 9 Pro, scopri su Amazon, si distingue per la sua esperienza software pulita e l’eccellenza nel trattamento delle immagini, rendendolo perfetto per gli utenti che danno priorità a un sistema operativo stabile e ottimizzato.

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Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale: strumenti e trattamenti personalizzati in medicina

Tempo di lettura: 2 minuti. L’intelligenza artificiale trasforma la sanità con il Reinforcement Learning e le QuantNets. Strumenti innovativi per trattamenti personalizzati e analisi avanzate.

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Tempo di lettura: 2 minuti.

La ricerca nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) continua a progredire, offrendo soluzioni innovative per la gestione delle cure mediche. Gli studi condotti dalla Weill Cornell Medicine e dalla Rockefeller University esplorano l’uso del Reinforcement Learning (RL) per ottimizzare strategie terapeutiche e di nuove reti neurali adattate per dati strutturati come grafi, aprendo la strada a cure personalizzate.

Reinforcement Learning per la gestione di patologie croniche e psichiatriche

Il Reinforcement Learning è una branca dell’AI che consente a modelli di apprendere decisioni ottimali basate su feedback. Utilizzato per eccellere in giochi come scacchi e Go, il RL potrebbe rivoluzionare il trattamento di malattie croniche e psichiatriche, adattandosi in tempo reale alle condizioni dei pazienti e ai risultati delle cure.

Uno studio recente ha introdotto Episodes of Care (EpiCare), il primo benchmark di RL specifico per la sanità. Testando cinque modelli di RL avanzati, i ricercatori hanno dimostrato che, pur superando i metodi standard di cura, questi modelli richiedono enormi quantità di dati simulati per funzionare, rendendo complesso il loro utilizzo nella pratica clinica. Inoltre, strumenti di valutazione basati su dati storici, come gli Off-Policy Evaluation (OPE), si sono dimostrati inaccurati in scenari sanitari reali.

Dr. Logan Grosenick, che ha guidato lo studio, ha sottolineato l’importanza di EpiCare per sviluppare modelli più affidabili e adattabili alla medicina. Migliorare questi strumenti rappresenta un passo cruciale verso trattamenti personalizzati basati sull’AI.

Reti neurali per analisi di dati strutturati a grafo

In un altro studio presentato alla NeurIPS 2024, il team di Dr. Grosenick ha adattato le Convolutional Neural Networks (CNNs) per analizzare dati strutturati a grafo, come reti cerebrali o genetiche. Le CNN, già fondamentali per il riconoscimento delle immagini, sono state generalizzate per modellare graficamente connessioni complesse.

Questa tecnologia, denominata Quantized Graph Convolutional Networks (QuantNets), permette di analizzare i grafi rappresentati da nodi e collegamenti, come quelli tra regioni cerebrali durante il trattamento di depressione o disturbo ossessivo-compulsivo. Il modello è stato applicato a dati EEG con l’obiettivo di identificare dinamiche di connettività cerebrale, consentendo analisi più dettagliate e personalizzate del trattamento.

Le QuantNets hanno potenziale in diversi campi, dalla modellazione del comportamento animale al tracciamento delle espressioni facciali umane per analisi emotive.

Gli studi della Weill Cornell Medicine dimostrano come l’AI stia avvicinando la sanità a un modello più personalizzato. Sia il Reinforcement Learning per strategie terapeutiche che le reti QuantNets per analisi grafiche sono passi significativi verso cure innovative e adattabili. La ricerca continua a sviluppare strumenti affidabili, con l’obiettivo di migliorare la qualità della vita dei pazienti.

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