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这项由都柏林大学团队完成的研究提出了DriftMoE系统，通过神经网络路由器与增量专家的协同学习来处理数据流中的概念漂移问题。该方法在九个基准数据集上的表现与传统大型集成方法相当，但资源消耗显著更低，特别适合边缘计算等资源受限场景，为构建高效自适应的流数据学习系统提供了新思路。

业务连续性计划主要围绕可能出现的已知场景进行构建，包括由火灾、网络犯罪分子的恶意攻击而造成的重大宕机。这些计划概述了组织在面对此类灾难时应当遵循的程序，但如果无法完全预测事件发生对业务产生的确切后果时，关注重点也许就该由计划转移至组织本身。

东卡罗来纳大学研究团队开发出一种革命性的3D高斯点云风格转换技术，无需重建或优化即可将任意风格应用到3D场景。通过构建表面图形网络，该方法将2D风格转换技术巧妙移植到3D空间，处理速度从传统的20分钟到3小时缩短至1-2分钟，且可在普通消费级硬件运行，为3D内容创作带来前所未有的便利性。

奔驰的下一件大事：电动汽车。

伊朗谢里夫科技大学团队开发出3D高斯散布的智能压缩技术，通过为每个3D点配备基于贝塔分布的置信度评估系统，实现了灵活的存储压缩控制。该方法可在不重新训练的情况下动态调节压缩比例，在保持视觉质量的同时显著减少存储空间，并具备跨平台兼容性。

中科院团队开发的SimpleGVR系统革新了AI视频增强技术，通过直接在潜在空间处理和创新的分阶段训练策略，能够将AI生成的低分辨率视频高效提升至高清画质。该系统不仅提升分辨率，还能修正AI视频特有的颜色混合等问题，在多项指标上超越现有顶级方法，为AI视频生成领域提供了实用的解决方案。

借D2C战略达成50%数字化渗透率，耐克解锁“数字化转型”关键密码：战略投资、技术敬畏、掌舵人指引。

刚刚第三届HUAWEI CONNECT 2018（华为全联接大会）上，徐直军公布了华为AI发展战略，以及华为AI全栈全场景解决方案，包括华为自研统一达芬奇架构的两款AI芯片——昇腾910和昇腾310。

TVP大咖们以《数字化辅助资本高效运转》为主题，带着与会者们一起潜入金融科技2.0的时代深水区，畅游金融科技的过去、现在与未来。

本文详细解析2025年笔记本处理器市场格局，涵盖Intel、AMD、高通和苹果四大厂商的最新CPU产品线。苹果M系列芯片凭借出色的性能和续航表现位居榜首，Windows平台推荐高通骽龙X系列处理器。文章深入对比x86与Arm架构差异，分析各品牌处理器的核心数量、线程、时钟频率等关键参数，并详细介绍集成显卡、AI加速器NPU等技术发展，为用户选择合适的笔记本电脑提供全面参考。

新加坡国立大学Show Lab团队发布Show-o2统一多模态AI模型，首次实现单一系统内文字、图像、视频的理解与生成能力。该研究采用3D因果VAE和双路径融合机制，通过创新的两阶段训练策略，在多项基准测试中超越现有技术，为通用人工智能发展奠定重要基础。

在11日的主会现场，美国辛辛那提大学（Univ.of Cincinnati） 讲座教授、《工业大数据》作者李杰首先发表题为“大数据助力‘中国智造’弯道超车”的主旨演讲。

截至2018年年底，预计将有三分之二（66%）的区块链将被整合至企业系统当中。只有15%的受访者仅通过传闻听说过该项技术，而75%的受访者相信其将“非常有用”。

约翰斯·霍普金斯大学团队发现AI专家混合系统存在10-20%的性能损失，开发出C3PO方法通过测试时动态优化专家选择策略，让1-3亿参数的小模型超越7-9亿参数大模型，在六个基准测试上提升7-15%准确率，为资源受限环境下部署高性能AI系统提供新方案。

「 年终奖作为部分打工人年底的一笔额外收入，也可能是一年中最大额的单笔收入，或者被算进总包的工资构成部分，对打工人来说，举足轻重。今日推荐 燃次元（ID:chaintruth）一篇文章，互联网年终奖一览，又是几家欢喜几家愁。」

这篇文章是一系列创意写作提示的集合，每个提示描述了一个独特的场景或概念，旨在激发想象力和创作灵感。

赵昱在华为的第一课就是《把信交给加西亚》，在美西战争中，中尉罗文要把信交给不知身在何处、不知模样的“加西亚将军”，在没有任何援助的情况下，他仍然完成了任务。

这项由香港大学和Salesforce AI Research联合开展的研究解决了AI助手操作电脑时的关键障碍：GUI定位能力。研究者创建了新的OSWORLD-G基准测试（564个样本）和JEDI数据集（400万示例），通过将复杂界面交互分解为基础组件重新训练模型。实验证明这种方法大幅提升了AI在精确操作计算机方面的能力，使OSWorld基准测试成功率从5%提高到27%，为构建更自然的人机交互系统奠定了基础。

上海创新院研究团队构建了TexVerse——包含超85万个高分辨率3D模型的大规模数据集，其中15万个配备PBR材质。该数据集解决了现有3D数据集纹理质量不足的问题，为高分辨率纹理生成、游戏开发、电影制作和元宇宙建设提供了重要基础资源，将推动3D内容创作技术的重大突破。