海信于4月22日发布了小墨E5系列Mini LED电视，包括E5S Pro和E5S。E5S Pro采用RGB-Mini LED技术，提供更真实的色彩和护眼效果，功耗降低30%。E5S则解决了反光和音质问题。两款电视均享有以旧换新补贴，标志着RGB-Mini LED技术的普及。

海信发布E7S Pro电视，采用RGB-Mini LED技术，提升画质与能效，支持多种尺寸，预售已开启。其背光系统和AI画质芯片实现高色准与低蓝光，兼顾健康与环保，定价亲民，推动高端技术普及。

海信推出UX2026款RGB-Mini LED电视，具备四芯真彩背光和AI画质芯片等七项全球首创技术，支持110% BT.2020色域和10000尼特亮度，提供卓越画质体验。该电视将于4月18日发售，提供85、100、116英寸三种规格，适合家庭影音和游戏需求。

本文总结了RGB和RGBW多通道光源的数据校准流程，包括感官层和物理层的处理。首先对感官层数据进行Gamma校正，然后转换为RGB，接着通过3D LUT映射到实际输出，最后进行温漂修正。每个阶段应独立处理，以确保输出准确。

本文介绍了NavDP（导航扩散策略），一种结合模仿学习和强化学习的端到端Transformer架构，旨在实现从仿真到现实的导航策略迁移。NavDP通过仿真数据生成高效的导航轨迹，克服传统方法的局限性，提升机器人在动态环境中的导航能力。研究者开发了高效的数据引擎，显著提高了数据生成效率，并构建了覆盖多样化场景的导航经验数据集。

海信在CES 2026上推出116UXS RGB MiniLED电视和XR10激光投影仪，采用RGB MiniLED evo技术，新增“天青色”LED光源，实现超110% BT.2020色域覆盖，色彩精准度达到专业级，且减少80%有害蓝光。

索尼将在2026年发布PlayStation Hyperpop系列，包含色彩鲜艳的PS5主机外壳和手柄，提供科技红、混音绿和节奏蓝三种颜色。该系列灵感来自RGB灯光，旨在为游戏环境增添活力。Hyperpop系列将于3月12日上市，预售从1月16日开始，主机外壳售价74.99美元，手柄售价84.99美元。

Razer推出了概念游戏椅Project Madison，结合了THX认证扬声器、RGB灯光和六个触觉马达，增强游戏沉浸感。虽然尚未公布价格，但预计会很高。

海信在2026年CES发布会上展示了RGB MiniLED evo技术，首次引入天蓝色-青色LED芯片，实现110% BT.2020色彩覆盖和134位色彩控制精度，提升了色彩还原和观看舒适度。同时，VIDAA操作系统将升级为综合性平台，整合内容、AI服务和家庭设备。

TCL在CES 2026推出X11L SQD-Mini LED电视，采用蓝色LED背光和新型量子点技术，色彩表现优异，亮度可达10,000尼特。该电视支持Dolby Vision 2和四个HDMI 2.1端口，预售价格为75至98英寸，分别为$6,999.99至$9,999.99。

LG和三星展示新款OLED游戏显示器，采用垂直RGB条纹结构，提升文本清晰度。三星已量产34寸360Hz QD-OLED面板，LG推出27寸4K OLED面板，均优化文本可读性和色彩准确性。

海信将在2026年CES展会上以“Innovating A Brighter Life”为主题，展示以人为本的显示技术创新，包括升级的RGB MiniLED技术和最新的AI家电产品，展现智能互联对未来生活的影响。

三星将在2026年推出新的Micro RGB LED电视，尺寸范围从55英寸到100英寸，新增115英寸型号。这些电视采用小于100微米的RGB LED，提供更好的色彩纯度和亮度，预计将在明年1月的CES展会上公布更多细节。

LG计划在2026年推出首款旗舰Micro RGB电视，尺寸为100、86和75英寸，配备升级版Alpha 11处理器，支持100% BT.2020、DCI-P3和Adobe RGB色域。CES 2026将成为RGB电视的年度，三星、TCL和索尼等品牌也将推出类似产品。

Govee推出的Table Lamp 2 Pro X Sound by JBL在网络星期一期间降价至134.99美元，原价179.99美元。该智能灯具兼具音响功能，支持Matter协议，配备210个可调LED灯珠和600流明的白光，适合阅读和营造氛围。内置5200mAh电池，便于移动，但不防水。

Valve 推出了 VK_VALVE_video_encode_rgb_conversion 扩展，支持 RGB/RGBA 图像的视频编码。开源的 Radeon Vulkan 驱动 RADV 已合并该扩展，Steam Link VR 正在使用此功能。Mesa 26.0 版本预计在第一季度中期发布。

本文探讨了WHAM和GVHMR模型在人体姿态估计中的应用。WHAM利用视频数据和RNN进行3D运动预测，优化脚接触感知；GVHMR在重力坐标系中恢复人体运动，减少误差累积，提高精度。