Сенсорный «медиа-блинчик» iriver B100

Логотип компании
17.05.2012
Сенсорный «медиа-блинчик» iriver B100
Компания iriver объявляет о выходе на российский рынок нового плеера с сенсорным управлением iriver B100.

Компания iriver объявляет о выходе на российский рынок нового плеера с сенсорным управлением iriver B100. В плоском корпусе новинки сочетаются все самые востребованные пользователями функции.

Музыка, видео, электронные книги, радиопрограммы, фотографии, а также диктофонные записи – все это будет доступно обладателю плеера по одному движению пальца. Меломаны будут очарованы сбалансированным звучанием плеера, любители кино – многообразием поддерживаемых видеоформатов.

Все, кто часто читает в общественном транспорте, по достоинству оценят модуль чтения электронных книг. В iriver B100 реализована полноценная поддержка популярных форматов EPUB, PDF и TXT.

В плеере предусмотрен FM-приемник, любой эфир можно записать. Для студентов и журналистов предусмотрена запись голоса на диктофон. Плеер «пишет» файлы формата WMA, прослушать которые можно либо прямо с плеера, либо на любом доступном компьютере.

В меню аппарата очень просто найти нужную композицию или видеозапись – чувствительный сенсорный экран и интуитивно понятный интерфейс дают возможность легко найти и открыть необходимый файл. Привычная для многих файловая система хранения контента позволит быстро привыкнуть к плееру даже самым консервативным пользователям.

iriver B100 появится в России в июне 2012 года. В комплекте с плеером поставляются наушники. Ориентировочная розничная стоимость устройства, оснащенного 4 Гбайт памяти, составит 4699 руб., 8 Гбайт – 5299 руб.

Читайте также
Являясь частью искусственного интеллекта, машинное обучение (Machine Learning, ML) открывает все больше возможностей бизнесу. Его внедряют для трансформации процессов, развития транспорта, логистики, АПК и других отраслей, а экономический эффект применения ИИ составляет более триллиона рублей. Рассмотрим, какие прикладные задачи компаний решает ML, приведем примеры внедрения, поговорим про подход Retrieval-Augmented Generation (RAG) и дадим чек-лист качественной интеграции и использования ИИ в реальном секторе.