Teradata宣布，即日起，Vantage 能够运行外部创建的预测模型，又称作“模型共享”或“BYOM（Bring Your Own Model，自带模型）”。

研究表明，欧洲企业正借法规推动，从关注员工数量转向侧重技能和特质，有效应对网络安全人才缺口。

Red Hat OpenStack平台现已更新为Red Hat OpenStack Services on OpenShift。

预测性分析是一种利用历史数据和先进分析技术来预测未来结果的高级数据分析方法。它结合了统计建模、数据挖掘和机器学习等技术,可以帮助组织准确预测未来趋势和行为,从而做出更明智的决策。预测性分析市场正快速增长,预计到2032年将达到950亿美元规模。

FullFront是一项创新研究，首次全面评估多模态大语言模型在前端工程完整流程（从设计概念化到视觉理解再到代码实现）中的能力。研究通过精心设计的基准测试，包括网页设计、网页感知问答和网页代码生成三大核心任务，发现即使最先进的模型在精细视觉感知（如元素对齐、大小和间距）方面表现远低于人类专家，且在复杂布局和交互功能实现上仍存在显著局限。研究揭示了闭源模型普遍优于开源模型，但所有模型与人类专业水平间仍存在巨大差距，为未来AI辅助前端开发工具的改进提供了重要方向。

AVEVA在独立研究公司Verdantix对全球11家杰出资产绩效管理解决方案供应商的评选中摘得市场领导者桂冠。

Akamai今天宣布，其将在第72届技术与工程艾美(R)奖颁奖典礼上获得由美国国家电视艺术与科学学院（NATAS）颁发的“技术与工程艾美(R)奖”。

苹果可继续维持严格的App Store管理政策。

英特尔与Green Revolution Cooling（GRC）合作编写了一份关于浸入式冷却技术的白皮书。双方在文件中提出可持续性理由，宣称这种方法能够削减数据中心冷却所需电力、进而降低运营成本。

随着人工智能的发展，企业面临着前所未有的安全挑战。40%以上的企业欺诈现在由AI驱动，能够模仿真实用户行为、绕过传统防御系统，并以压倒性的速度进行攻击。2024年，近90%的企业遭受攻击，半数损失超过1000万美元。为应对这一威胁，安全团队需要采用全新的思维方式和技术手段，实时评估每个用户的风险，构建更加智能和动态的防御体系。

南洋理工大学研究团队揭示了智能音箱存在安全隐患，可通过特制音频绕过唤醒词检测机制。这种"隐藏命令攻击"能让音箱执行普通人听不出的指令，潜在威胁家庭安全和隐私。研究通过逆向工程分析设备内部语音处理系统，发现其双重检测机制存在漏洞。该研究提供了防范措施，对物联网设备安全设计提出重要启示，为行业制定更严格安全标准指明方向。

经验丰富的零售专家，来自芝加哥的微软全球零售、消费吕及游戏高级战略师Mike Edmonds与我合作，希望从零售业与AI的携手同行经历中提取出宝贵的见解。经过共同努力，我们于2024年6月4日举办了“零售业中的生成式AI：现实生活示例与最佳实践Omaxn”活动，向与会观众展示了他对于生成式AI零售革命的现实认知。出席活动的观众包括美国中西部多位最具影响力的AI商业领袖、企业家、技术专家、数据及分析主管、研究人员以及投资者。

网络弹性供应商Cohesity通过其DataProtect产品，成为首批通过MongoDB第三方备份运维管理API提供MongoDB工作负载保护的数据保护软件供应商之一。该集成方案提供并行数据流处理、比传统方法快4倍的数据库恢复速度、PB级扩展架构支持，以及不可变存储、数据加密等安全功能，专为拥有大规模关键MongoDB环境的企业设计。

做一个折叠手机可能不难，但是做一个轻薄的折叠AI手机很难。

通用智能体需要世界模型，Google DeepMind团队发现AGI的必经之路

忽略掉安全问题，一切利用DevOps改善工作流程的努力都将付之东流。

这家云管理平台（CMP）供应商宣称自2022年以来一直为GreenLake提供编排服务。

对于《数据安全与流通——技术、架构与实践》一书理论知识、方法实践的普适程度，该书也得到了不少业内大咖的鼎力推荐。

这项研究提出了一种交互式物体感知的图像到音频生成模型，让用户能够针对图像中选定的特定物体生成相应声音。研究团队将物体中心学习整合到条件潜在扩散模型中，通过多模态注意力机制学习图像区域与声音的对应关系。用户可通过分割蒙版选择目标物体，系统会精确生成相关音频。理论分析证明其注意力机制在功能上等同于测试时的分割蒙版，确保了生成音频与选定物体的准确对应。实验表明该模型在声音-物体对齐方面显著优于现有技术，为内容创作、虚拟现实和辅助技术等领域开辟了新可能。

生成式AI已融入日常生活，从ChatGPT到各大科技公司的AI工具遍布浏览器、手机和汽车。CNET编辑团队通过实际使用AI聊天机器人、图像生成器等工具进行评测，采用1-10分评分制，重点测试准确性、创造力和响应速度。评测涵盖生成式AI聊天机器人、文本转图像生成器和专用AI工具三大类别，帮助用户选择最适合的AI助手。