数日前、私たちはあなたにリストを示しました 2018年の最高のマルチメディアタブレット。 まだまだ長い年月がありますが、実は定期的に新しいデバイスの発売を目撃するだけでなく、7インチ以上の端末がどのような方向を向いているかもわかります。 冬は数時間前に終わりました。つまり、この形式が3年の最初のXNUMXか月でどのように進んだかを確認できるようになりました。
今日は何があったかについて分析を行うつもりです 傾向 XNUMX月からXNUMX月にかけてより重要性が増したものについては、これらすべての電流がどのように実装されたかの具体的な例をいくつか見ていきます。また、短期的にこれらのサポートに何がもたらされるかについて、小さな予測を試みます。 ここ数週間で大きな変化や発展があったと思いますか、それともこれらの端末はあらゆる点でスマートフォンよりも遅い速度で進んでいると思いますか？
1. AndroidOreoの統合
2017年の終わりと今年の最初の数週間で、Androidファミリーの最後のメンバーの実装は、作成者が当初予想していたものよりもはるかに少ないとコメントしました。 モバイルフォーマットでは、すでにそれが組み込まれているいくつかのサポートを見ることができましたが、実際には、タブレットの場合、まだ長い道のりがありました。 非常に短い時間で、私たちはすでにどのように 最新のアルカテルの賭けである1Q7と1Q10で基本的な範囲に達しました。 しかし、この採用を実際に推進できる最大の技術者も、最近、オレオに移行することを決定しました。 別のケースがあります サムスンのギャラクシータブS3、予想より早く入手できるかもしれません。
2.大幅な画像の改善
多くの場合、タブレットとスマートフォンは平行した軌道をたどり、多くのトレンドを組み込むと、背景には小さなニュアンスがありますが、それらは一致しているように見える場合があります。 例はにあります より高い画像解像度 両方のフォーマットのモデルに到達します。 携帯電話の場合、より大きな対角線がより大きなシャープネスと密度で追加されることを確認しました。7インチを超えるデバイスの場合、対角線のサイズは実質的に同じままですが、それ自体の解像度は向上します。 ここにリストを残します すべての予算に対応するクアッドHD画面を備えたタブレットの最良のオプション。
3.テクノロジーフェアはタブレットの方向性を定義します
これまでのところ、カレンダーには7つの主要なイベントがあります。XNUMX月の初めにラスベガスで開催されたCESと、XNUMX月末にバルセロナで開催されたMWCです。 この最後のフェアでは、XNUMXインチ以上のサポートが背景にありましたが、実際には、カジノ市の会議中に、この編集で見られるように、多数のモデルの到着を目撃しました。 2018年版で発表された最高のタブレット。 ここで私たちは支配的な流れを見ました： コンバーチブル 彼らは体重を増やし続けています。
これに、何か別のものが追加されます。Windowsの存在は、これまで厳密な意味でラップトップなどの他のメディアに焦点を当てていたすべてのWindowsとブランドに統合されているため、この形式を入力してみてください。 デルとHPはXNUMXつの例です。
まだ来ていないもの
1.接続性の高いデバイス
月の初めに、私たちはあなたにもっと話しました 4GWindowsタブレット。 CESで発表されたものを超えたハイエンドの範囲に適合するこのオペレーティングシステムを備えた新しい端末が見られるかどうかについては疑問が残りますが、真実は最新のネットワークを備えたデバイスのカタログがまだ残っているということです小さいため、特に市場で提供できる可能性のあるニッチ市場が出現します。 プロフェッショナルな環境。 Surface Pro LTEAdvancedで見られる例。 ただし、このファミリのデバイスが持つ可能性のある欠点は、潜在的な購入者の数が多い地域への配布が減少することです。
2.同じスペースにもっと多くの画面がありますか？
この編集は、ほんの数時間前に私たちの注意を引いたニュースで終わります。 デュアルスクリーンはiPadにそれを作ることができます。 この目新しさは、解像度の向上など、このリストで言及した他の人と関連している可能性があります。 他の人に追加されたクパチーノイニシアチブは、世代の最初の石になる可能性があります 折りたたみ式タブレット。 しかし、すべてがそれが恒久的に落ち着くまでしばらく待たなければならないことを示しています。
あなたの意見では、今年の最初のXNUMXか月でタブレットのバランスはどうでしたか？最近のフォーマットで見られるすべてのもので壊れた進化があったと思いますか？ たとえば、到着に出席する場合など、利用可能な関連情報を残します。 XNUMXつの速度での人工知能 だからあなたはもっと学ぶことができます。