Jira、Monday、Todoist还有Trello——互联网上充斥着宣称能简化生活事务的项目管理工具。但是，谁的效果真正靠谱？

企业通过供、产、销的业务流程把人、财、物等企业资源合理配置，利用系统集成、流程推动提升企业管理效率。中国企业的物资数据管理经历了手工台账、信息化系统等阶段后，正在步入全面数字化管理的新阶段，物资数据管理工作也呈现出不少新的发展趋势。

从目前的角度来看，量子计算很可能成为中期内最具颠覆性的技术之一。利用物质在亚原子层面上的特性，通过利用纠缠和叠加等奇特现象，某些类型的计算可以大幅加速。这些计算包括识别庞大数据集中的模式、解决涉及多个变量的复杂优化问题、加密信息的密码学等。量子计算的影响可能是巨大的，尽管一些人认为这一现实仍需时日。

英国初创公司Nscale将为微软建设四个AI数据中心，总计部署约20万个GPU，合同价值高达240亿美元。首个数据中心将于明年在葡萄牙开建，配备1.26万个GPU。德州数据中心规模最大，将部署10.4万个GPU，容量从240兆瓦扩展至1.2吉瓦。所有设施将采用英伟达最新Blackwell Ultra显卡。

微软研究院推出SambaY架构，通过创新的门控记忆单元实现AI推理速度10倍提升。该技术采用解码器-混合-解码器设计，在数学推理等复杂任务上表现卓越，为高效AI推理开辟新方向，有望推动AI在教育、科研、医疗等领域的广泛应用。

科技亿万富翁拉里·埃里森资助的研究团队将向英国牛津大学投资1.18亿英镑，用于将AI技术应用于疫苗研究。牛津疫苗研究小组将领导这一项目，研究人体免疫系统对严重细菌感染和抗生素耐药性的反应。该项目由曾主导新冠疫苗试验的安德鲁·波拉德教授领导，计划采用人体挑战模型，让志愿者在受控条件下接触细菌，然后运用现代免疫学和AI工具来精确识别预测保护效果的免疫反应，以开发针对致命疾病的创新疫苗。

香港科技大学研究团队开发了Rep-MTL方法，解决AI多任务学习中的相互干扰问题。该方法通过优化AI内部表征空间，既保护各任务独特性又促进跨任务协作，在多个数据集上实现显著性能提升，为培养"全能型"AI系统提供了新思路。

谷歌正在使用深度学习系统来使用电子健康记录，而且不用处理数据麻烦。

Salesforce推出的Promptomatix是首个零配置提示词自动优化框架，让普通用户无需技术背景即可生成高质量AI提示词。系统通过智能任务分析、自动数据生成和成本感知优化，在五类NLP任务测试中均表现优异，特别在文本分类上提升15-20%。该技术有望大幅降低AI应用开发门槛，推动人工智能技术普及。

澳大利亚Beyond Bank银行首席执行官Stevie-Ann Dovico上任刚刚几个月的时间，近日她分享了以人为本的管理方法，以及在实施与业务战略相关的技术时以行动为导向的重要性。

Aruba Instant On 品牌主打中小企业或员工人数少于 500 人的企业。

「 2022年10月，小贾从世界百强名校格拉斯哥大学毕业，回国后他投了近百份简历，结果回应寥寥无几。“互联网寒冬”下的岗位缩招，撞上“研究生扩招”带来的学历贬值，令名校学子的求职路也不再容易。」

不仅仅是拥有数字孪生，而且还要能够连接其他系统和技术，让技术人员或现场工作人员能够在便携式设备上访问所有相关信息。

英特尔在发布了超出预期的第三季度财报和未来三个月预期之后，轻而易举地成为众人关注的焦点。

Arye Barnehama 曾是一家可穿戴计算创业公司的创始人，他深谙此类消费设备制造业的艰辛。2014 年，他移居中国深圳，亲自监督一条脑电波监测头巾 Melon的生产线。

有人说是城市通信网络，有人说是云和大数据中心，有人说是城市大脑...要我说这些都有局限。是否有一个系统能将它们，包括城市资源、基础设施、城市管理、应用等统筹起来形成一个平台，以在其之上提升城市治理、并不断形成智慧和进化的持续过程。

在某些情况下，更好的解决方案是改造你的数据中心。通过改造，你可以对现有数据中心进行改进，使其更适合你的需求，而无需花费费用和时间来构建替代的数据中心。

预测未来一直是个冒险的想法。所幸的是，预测分析技术的出现，让用户能够根据历史数据和分析技术（如统计建模和机器学习）预测未来结果，这使得预测结果和预期趋势比以前更加可靠了。

「1024程序员节后，一位采访嘉宾为我推荐了霍老板。霍老板的经历极为传奇，告别996，从程序员转行后，先卖酸辣粉，后去烤串，在餐饮行业搞得有声有色。于是我满怀期待地联系了他，本以为会听到成功人士的成功感言，结果满眼是残酷的现实和中年人的心酸。」

Uptime Institute最新调查显示，数据中心运营商在可持续发展数据收集方面出现停滞甚至倒退趋势。尽管能耗和电源使用效率仍是最常追踪的指标，但收集这些数据的运营商比例已从2024年的89%和76%分别下降至84%和74%。调查涵盖800家数据中心业主和运营商，发现除欧洲地区水资源使用数据收集有所增长外，其他可持续发展指标的数据收集普遍下滑。