6月24日-28日，2018国际超算大会(ISC18)将在德国法兰克福会展中心举行。作为超算领域最重要的国际性会议之一，ISC18将重点展示HPC最新技术及其在科学领域和商业环境中的应用

爱立信中国总裁赵钧陶做了“5G与产业数字化转型”的主旨报告，至顶网对其进行了专访，赵钧陶谈到了爱立信对中国市场不变的承诺，并分享了对5G技术发展趋势、5G如何与行业更好的结合以及企业利用数字化转型的思考。

让我们回归一切业务的本源——盈利能力。

SSR是西湖大学研究团队开发的创新框架，通过引入深度感知增强视觉语言模型的空间理解能力。该方法将原始深度数据转换为结构化的推理语言，作为中间表示，显著提升空间推理能力。研究团队还创建了包含超过百万级的SSR-COT数据集和SSRBENCH评估基准。实验表明，SSR无需重新训练现有模型即可提供显著性能提升，在空间任务上最高改进22.5个百分点，为机器人和计算机视觉领域开创了新的可能性。

众所周知,中小微企业面临的应用场景千差万别,因此在标准化之外,360视觉云也不可避免地涉及定制开发。这

韩国KAIST团队首次提出文字感知图像修复技术，解决了传统图像修复无法准确恢复文字内容的难题。研究构建了包含10万张图像的SA-Text数据集，开发了TeReDiff模型，通过三阶段训练和智能提示机制，实现图像修复与文字识别的协同工作。实验显示该技术在文字识别准确率上比传统方法提升15-20%，为历史文献保护、档案数字化等领域提供了重要解决方案。

微软宣布允许中国开发者通过其商业市场平台和合作伙伴网络销售软件产品。此举旨在帮助中国开发者接触全球企业客户,扩大销售渠道,同时也为微软生态系统引入更多优质软件。然而,考虑到当前的政治环境和对中国技术公司的担忧,这一计划可能面临诸多挑战。

2022年,一年一度的营销行业盛会- -联合利华(中国)市场营销大赛日前正式拉开帷幕。

秉承“在中国，为中国”理念，戴尔HPC助力超算在中国的行业应用更具广度和深度， 也为在路上的中国超算，带来更多的成功实践，助力中国速度升级中国力量！

思科系统公司正在与长期合作伙伴NTT合作将传统客户迁移到思科旗舰产品Webex云呼叫（Cloud Calling）及协作平台。

AI在这场持久战中才刚刚登场，未来的前景将不可限量。

近期，太空数据中心概念引发热议。虽然目前规模有限，但已有多个项目展示了地球大气层外的可行性。这些项目包括Red Hat与Axiom Space合作的国际空间站数据中心单元，以及Lonestar Data Holdings的月球数据中心。尽管面临诸多挑战，太空数据中心有望提高可持续性，并为灾难恢复等应用开辟新途径。

8月20日,“福布斯2022中国数字经济100强榜单”在江西上饶发布。

谷歌宣布大幅扩展Gemini AI模型家族，高性能的Gemini 2.5 Pro经过数月调优后正式退出预览版，面向开发者开放。同时推出预览版高效模型Gemini 2.5 Flash-Lite，成本仅为2.5 Flash的三分之一。所有2.5模型均支持可调节的思考预算功能，为开发者提供更好的成本控制。Flash和Flash-Lite已集成到搜索功能中，根据查询复杂度智能选择合适模型。

10月25日,在第30届中国汽车工程学会年会暨展览会(SAECCE 2023)开幕当天,2023年“中国汽车工业科学技术奖”正式公布并举行颁奖典礼,智行者与清华大学等单位共同完成的“智能汽车环境感知关键及应用技术”项目荣获一等奖。

不好意思，AI正在出手。

微出行行业正经历转型，从早期疯狂扩张转向可持续商业模式。在布鲁塞尔微出行欧洲会议上，多家初创企业展示创新解决方案：英国Convoy推出自行车货运改装套件；德国Azora Charge开发太阳能充电停车站；Fleetser打造二手电动车辆交易平台；意大利Switch将AI应用于车队管理；波黑Zapp推出特许经营超级应用；法国J2R设计时尚电动摩托车；德国Trace Mobility提供商业智能服务。这些企业代表着微出行产业的新发展阶段。

英特尔全球渠道负责人Trevor Vickers表示，芯片巨头英特尔的“开放”AI堆栈是与竞争对手Nvidia相比的一大特点，让英特尔能够利用无处不在的至强CPU，在快速增长的推理领域实现增长。

OPPO AI团队首次系统性探索了如何让AI智能体进行更深入的推理思考。研究提出ATTS框架，包含并行采样、序列修正、验证合并和多样化探索四大策略。实验发现，给智能体更多尝试机会能显著提升性能，但关键在于知道何时反思而非盲目增加思考。多模型协作效果尤其突出，四个AI模型协作成功率达74.55%。这项工作为AI智能体发展指明了从增大模型转向优化推理策略的新方向。

新加坡科技设计大学和字节跳动研究团队提出了"语音反向翻译"方法，解决语音识别中的数据稀缺问题。研究表明，仅用几十小时的标注语音数据就能训练TTS模型生成数万小时高质量合成语音，将数据扩充数百倍。他们引入归一化可理解度指标评估合成语音质量，确定了合成数据能有效增强ASR性能的质量阈值。将方法扩展到十种语言，生成了50万小时合成语音，对Whisper-large-v3模型进行预训练，平均降低错误率30%，对低资源语言尤其有效，错误率降低46%。