Teclast F5: ноутбук-трансформер с процессором Intel Gemini Lake
Сетевые ретейлеры начали приём заказов на трансформируемый портативный компьютер Teclast F5, использующий связку из аппаратной платформы Intel Gemini Lake и операционной системы Windows 10.

Новинка оснащена 11,6-дюймовым дисплеем на матрице IPS. Разрешение составляет 1920 × 1080 пикселей, что соответствует формату Full HD. Реализована поддержка сенсорного управления. Крышку с экраном можно вращать на 360 градусов для использования ноутбука в различных режимах, к примеру, в планшетном.

Компьютер полагается на процессор Celeron N4100. Этот 14-нанометровый чип содержит четыре вычислительных ядра с номинальной тактовой частотой 1,1 ГГц (повышается до 2,4 ГГц в турбо-режиме). Обработкой графики занят встроенный контроллер Intel UHD Graphics 600.
Ноутбук несёт на борту 8 Гбайт оперативной памяти DDR4. В качестве накопителя применяется твердотельный модуль M.2 2242 вместимостью 128 Гбайт. Можно также установить карту microSD.

В арсенале устройства — адаптеры беспроводной связи Wi-Fi 802.11b/g/n/ac и Bluetooth 4.0, стереофонические динамики, 1-мегапиксельная веб-камера, интерфейс Micro-HDMI, порт USB Type-C. Габариты составляют 274 × 188 × 12 мм, вес — 1,08 кг.
Новинка оценена в 370 долларов США. Опционально в комплект может быть включено электронное перо, чувствительное к силе нажатия.
Источник: 3DNews
Xiaomi по 1450 и 1850 евро: такова новая реальность — именно такие цены ожидаются на будущие флагманы бренда в Европе
AMD пообещала добавить поддержку FSR 4 в Vulkan
Маск намерен раздать детям в США акции SpaceX: общая стоимость подарка может составить $10,5 млрд
Суперкомпьютер Aurora рассчитал поведение 26,8 трлн частиц тёмной материи при моделировании Вселенной в двух симуляциях
В США внесли законопроект, который позволит игрокам владеть купленными играми, а не получать отзываемую лицензию
Индия хочет держать под контролем спутниковый интернет Starlink от Маска
ISPsystem подтвердила уязвимость в VMmanager 6 и призвала ограничить доступ к платформе
Nvidia в 2–3 раза ускорит на GPU расчёты взаимодействия атомов и молекул при производстве чипов