当贝X5 UltraVS极米RS10 Ultra谁才是高端最强?深度玩家首选当贝

2024-03-26 03:52

本文主要是介绍当贝X5 UltraVS极米RS10 Ultra谁才是高端最强?深度玩家首选当贝,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

万元投影仪市场在2024年的今天,配置体验已经变得越来越接近完美。不过从消费者来看,无论是光源还是画质,却依然无法一下看出好坏。而目前人气最高的投影仪极米RS10 Ultra和当贝X5 Ultra,很多朋友也最想知道哪款更值得买。那么今天就来深度实测对比下,这两台投影仪哪款才是家用投影天花板?

docx_98885bbd4fcb4e1aa6f3bd54a2cf4f6f_0.png

1.参数对比:

作为万元内已知最强配置,这两台投影仪也几乎都将性能核心拉满。不过值得一提的是当贝X5 Ultra是目前首款搭载ALPD5.0超级全色激光方案的投影仪,取长补短从根源上消除散斑问题,切让整体亮度达到极高的2500CVIA,同时保证色彩的高准确高还原度。

搭载目前顶尖的大师级MT9679核心,以及6+128GB的领先存储方案。同时也提供到满血的USB3.0和HDMI2.1接口,外接主机可达240Hz高刷和16ms低延迟。从音频视频解码能力,音响功耗和噪音控制都极为领先。

75|imageslim

极米RS10 Ultra则在去年后升级到Dual Light2.0护眼三色激光,虽然依旧是混光,但基础变为三色激光所以也会自带一些散斑和彩边的问题,长时间观看更让人疲劳。另外大支架确实也带来了更笨重的情况,体积重量在整个国产投影仪中就偏大。

好在极米至少带来了超高的3200CVIA亮度以及2000:1对比度,同时还是首款获得IMAX和杜比视界双认证的投影仪。可惜仅有陈旧的MT9669处理器和4+128GB存储,在这些方面显得不是很良心,性能甚至不及几款更低价机型。

75|imageslim

2.画面对比:

这两款家用高端机型作为目前旗舰,基础画面水准不用再多赘述。但不可否认极米RS10 Ultra实际的体验低于预期。或者说Dual Light2.0的实际提升,并没有期待的巨大升级改观,画质和色彩依旧保持在普通水准。

75|imageslim

反观当贝X5 Ultra这边,则在ALPD5.0超级全色激光下呈现出高端投影应该有的绚丽色彩和精细画面。同样进行测试影片播放,可以看到还原度非常高。并且在高亮表现下,仍然可以保证没有散斑和彩边等问题。

75|imageslim

即便是我们用手机3倍长焦进行放大拍摄细节,当贝X5 Ultra也可以呈现出每一个微小的纹理,可以说完全通过测试。实际画面的感受大家也可以自己入手后进行判断,但可以肯定的是目前ALPD5.0超级全色激光仍然是家用高端投影仪的光源首选。

75|imageslim

3.系统对比:

系统层面极米RS10 Ultra带来了GMUI6.0全新设计,给出的侧边快捷栏在当贝早就出现,但好在自动化云台还是独一家,灵动墙面和AR小精灵也基于AI智能化做到的更多尝试,至少新鲜程度上做到了一些改变。

75|imageslim

然而当贝X5 Ultra目前已经来到全新一代的当贝OS 4.0,本身从设计和功能已经极为出色的生态系统如今进一步根据用户需求做出优化,增加更全面的自定义模块,还提供了XSuper超分辨率、遥控器找回、远场语音和分屏等多重黑科技,在操控上做到丰富功能轻松实现。

75|imageslim

4.横评总结:

从以上对比来看,极米RS10 Ultra作为自动化云台虽然有体验上的加持,但因为光源和核心仍然没有一步到位,所以目前入手或许有些许不值当。而当贝X5 Ultra则是拥有目前领先的ALPD5.0和使用体验,对于用户在长期使用上也有存储和系统保障,因此如果是深度玩家要选一台万元最强家用投影仪入手,就非当贝X5 Ultra莫属了!

这篇关于当贝X5 UltraVS极米RS10 Ultra谁才是高端最强?深度玩家首选当贝的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/847208

相关文章

好书推荐《深度学习入门 基于Python的理论与实现》

如果你对Python有一定的了解,想对深度学习的基本概念和工作原理有一个透彻的理解,想利用Python编写出简单的深度学习程序,那么这本书绝对是最佳的入门教程,理由如下:     (1)撰写者是一名日本普通的AI工作者,主要记录了他在深度学习中的笔记,这本书站在学习者的角度考虑,秉承“解剖”深度学习的底层技术,不使用任何现有的深度学习框架、尽可能仅使用基本的数学知识和Python库。从零创建一个

【图像识别系统】昆虫识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+机器学习+TensorFlow+ResNet50

一、介绍 昆虫识别系统,使用Python作为主要开发语言。通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法(CNN)模型。通过对10种常见的昆虫图片数据集(‘蜜蜂’, ‘甲虫’, ‘蝴蝶’, ‘蝉’, ‘蜻蜓’, ‘蚱蜢’, ‘蛾’, ‘蝎子’, ‘蜗牛’, ‘蜘蛛’)进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户上传一

基于深度学习的轮廓检测

基于深度学习的轮廓检测 轮廓检测是计算机视觉中的一项关键任务,旨在识别图像中物体的边界或轮廓。传统的轮廓检测方法如Canny边缘检测和Sobel算子依赖于梯度计算和阈值分割。而基于深度学习的方法通过训练神经网络来自动学习图像中的轮廓特征,能够在复杂背景和噪声条件下实现更精确和鲁棒的检测效果。 深度学习在轮廓检测中的优势 自动特征提取:深度学习模型能够自动从数据中学习多层次的特征表示,而不需要

周末设计高端企业_集团官网主题Discuz模板

风格名称: 周末设计_高端企业_集团官网 适用版本: Discuz! X3.0、X3.1、X3.2、X3.3、F1.0 风格编码: 使用语言包结构,适合全部编码 周末设计高端企业_集团官网主题Discuz模板

深度神经网络:解锁智能的密钥

深度神经网络:解锁智能的密钥 在人工智能的浩瀚星空中,深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)无疑是最耀眼的那颗星。它以其强大的学习能力、高度的适应性和广泛的应用场景,成为了我们解锁智能世界的一把密钥。本文将带你走进深度神经网络的神秘世界,探讨其原理、应用以及实用操作技巧。 一、深度神经网络概述 深度神经网络,顾名思义,是一种具有多个隐藏层的神经网络。与传统的神经

深度学习入门篇(一)

首先明确什么是机器学习,换言之机器学习程序相较于其他计算机硬编码程序有哪些能力? 硬编码计算机程序试图以极其复杂的形势化规则描述这个世界,但是对于人类而言非常简单的语音和图像却好像不是那么容易以一种形式化的语言来描述的。在追逐计算机智能发展的进程中,人们为此做了大量的努力,比如“知识库方法(Cyc)”和大量的专家系统。最后都难以在业界取得成功,因为尽善尽美形式化描述本身就是难以实现的。 所以A

二叉树的先序创建,先序,中序,后序的递归与非递归遍历,层次遍历,叶子结点数及树的深度

二叉树的先序创建,先序,中序,后序的递归与非递归遍历,层次遍历,叶子结点数及树的深度计算 输入格式:如   abd###ce##f##*   package tree;//二叉树的二叉链表实现import java.util.LinkedList;import java.util.Queue;import java.util.Scanner;import java.util.Sta

Redis深度历险:核心原理和技术实现(原理篇)

目录 一、鞭辟入里--IO多路复用模型1.Redis是单线程的 为什么还这么快?2.IO模型a.阻塞IO模型b.非阻塞IO模型c.多路复用IO模型d.信号驱动IO模型e.异步IO模型3.定时任务 二、交头接耳--通讯协议三、未雨绸缪 --持久化RDBAOF 四、雷厉风行 -- 管道五、开源节流 -- 小对象压缩六、有备无患 -- 主从同步 欢迎关注微信公众号“江湖喵的修炼秘

Redis深度历险:核心原理和技术实现(基础及应用篇)

目录   一.Redis Redis是什么? 基础数据结构 二.千帆竞发 —— 分布式锁 三.缓兵之计 —— 延时队列 异步消息队列 延迟队列 四.节衣缩食 —— 位图 五.四两拨千斤 —— HyperLogLog 六.峰峦叠嶂 —— 布隆过滤器 七.断尾求生 —— 简单限流 八.一毛不拔 —— 漏斗限流 总结       欢迎关注微信公众号“江湖喵的修炼

Python实现基于深度学习的电影推荐系统

Python实现基于深度学习的电影推荐系统 项目背景 在数字化娱乐时代,用户面临着海量的电影选择。为了帮助用户找到符合个人口味的佳片,MovieRecommendation项目提供了一个基于深度学习的个性化电影推荐系统。该系统利用深度学习技术,根据用户的观影历史和偏好,为每个用户提供量身定制的电影推荐[1]。 技术分析 MovieRecommendation项目的核心在于其推荐算法,它采用