清华大学提出MoveGCL框架，首次实现在完全不共享敏感出行数据的前提下，多城市协作训练全球通用人工智能出行预测模型。该技术通过生成虚拟轨迹传递知识，结合混合专家系统和渐进式学习策略，在六个美国主要城市的测试中展现出优异性能，为隐私保护下的协作学习提供了新范式。

在数据经济中，企业需要能够跳出交付窠臼并重新设计未来业务的CIO。

以正确的方式迈出2019年的第一步。

在整个亚太地区，电信运营商一直处于行业突破性创新的前沿，推动着人与人之间的连接和互联网科技的进步。

Transformer时代终结？Mamba作者提出H-Net：端到端、无分词器

AMD AI PC创新峰会上，AMD携手OEM合作伙伴联想和华硕，以及生态系统合作伙伴百川智能、有道、游戏加加、生数科技、始智AI等共庆AI PC腾飞之年。

旧金山借助数字孪生研究人和汽车的流动模式以及港口活动，从而确定了旧金山空气质量糟糕的地点，制定了系统的变革计划。

要论控制力，唯一比垄断和寡头地位更强大的，就是数量支撑下的市场份额。无论是从经济角度还是技术层面来看，半导体乃至整个IT行业竞争的实质都是占比的胜利、是数量的胜利。

这篇论文介绍了HISTAI数据集，这是一个包含60,000多张全切片影像的大规模开源病理学数据集。由HistAI团队开发，该数据集涵盖多种组织类型，每个病例都附有详细的临床元数据，包括诊断信息、患者人口统计学数据和病理学注释。HISTAI旨在解决现有公开数据集在规模、多样性和注释方面的不足，促进更稳健、可泛化的AI诊断模型开发，推动计算病理学研究进步。

上海人工智能实验室等机构联合开发的MeshCoder系统能将3D物体点云自动转换为可编辑的Blender Python代码。该系统采用分层训练策略，先训练部件识别模型，再训练整体推理模型，在重建精度上显著优于现有方法。生成的代码支持灵活的几何和拓扑编辑，并能增强大语言模型对3D形状的理解能力，为游戏开发、建筑设计等领域带来新的可能性。

每年Creo都会发布最新的版本，PTC今年带来了Creo11及最新版本的 Creo+，Creo 11在电气化、复合材料、基于模型的定义、仿真驱动的设计和制造方面提供了广泛的增强功能。

美国和加拿大第四大的车队管理公司Merchants Fleet管理着将近6万辆汽车，该公司的高级副总裁兼首席技术和数字官Jeanine Charlton探讨了数字化转型如何成为增长和创新的工具。

新西兰奥克兰大学研究团队发布了首个专门针对教育领域的情感分析数据集EDURABSA，包含6500条学生真实评价，涵盖课程、教师和大学三个维度。同时开发了ASQE-DPT标注工具，能够精确识别学生反馈中的细微情感和隐含观点。这项研究填补了教育反馈智能分析的空白，为教育机构提供了科学的决策支持工具，让学生声音被更好地听见和理解。

亚马逊将众多NP问题嵌套起来，希望搞清楚如何用最少时间或最低资源投入，从全美各处仓库提取特定商品交付到买家手中。

新加坡国立大学团队突破音视频同步生成技术难题，开发出JavisDiT系统，能像专业导演一样确保声画完美同步。该系统采用创新的双向交叉注意力机制和分层时空先验估计器，在包含10,140个复杂场景样本的JavisBench数据集上全面超越现有方法，为音视频内容创作开辟新可能。

京东的扶贫事业由来已久，并走出了一条以品牌为核心，推动贫困地区产业发展的扶贫 3.0 之路。

想象一下，你有两个朋友：一个朋友每次你诉说烦恼时都会给你一大堆实用建议，但你总觉得他并没有真正理解你的感受；另一个朋友也许不会提供太多具体解决方案，但每次交谈后你都感到被理解、被支持，情绪也变得更加积极。在人际交往中，后者往往能给人带来更多心理慰藉。当今的人工智能系统也面临类似的评价难题：如何判断AI不仅能回答问题，还能真正"懂"人的情感需求？

阿里巴巴等机构联合研究团队通过分析2021-2024年间148个国家发布的2000多个多语言AI评测基准，发现尽管全球已投入超过1100万美元，但现有评测体系与人类真实判断仍存在巨大鸿沟，特别是在语言理解任务上关联度仅11-30%，远低于数学推理任务的70-85%。

他们是这样用emoji的。

为自己开发合适的应用代码。因此本文就延续上一篇文章来向大家介绍“Hello AI World”图像分类代码。