《2019 Veeam 云数据管理报告》表明，73％的组织未能满足用户对于应用和数据的不间断访问的需求；许多企业现在都希望采用云数据管理来更好地满足对于数据的保护需求，同时能有效的利用其数据资产。

布里斯托大学和Memories.ai Research联合开发了UGC-VideoCaptioner，这是首个专门针对短视频音画同步理解的AI系统。该研究构建了包含1000个TikTok视频的基准测试，采用创新的两阶段训练策略，仅用2000个样本就达到了传统方法需要20000个样本的效果。实验显示该模型在音频理解、视觉识别和综合描述生成方面都有显著提升。

随着人们日益意识到其个人信息的价值并对透明度的缺乏和持续的滥用感到失望，数字伦理登上了Gartner 2021年隐私技术成熟度曲线的顶点。

亚马逊中国宣布携手中国扶贫基金会，向甘肃省礼县和黑龙江省桦川县的4000名学生捐赠价值共计80万元人民币的“温暖爱心包”，帮助孩子们温暖过冬。

在人工智能来临之时，我们首先会想到GPU，但数据存储的重要性同样至关重要，它能够确保人工智能系统的可信性和完整性。

7月21日，一场由崔牛会主办主题为“重构人·货·场 引爆新零售”——2018中国企业互联网夏季峰会（以下简称峰会）在杭州隆重召开。

CES 2024上，微星（MSI）宣布推出最新系列的Wi-Fi 7网络路由器。

希伯来大学研究团队提出ProbeLog技术，通过"标准化考试"方式为AI模型建立能力指纹，解决了模型库中60%模型缺乏文档说明的搜索难题。该方法用固定图片测试模型反应，支持文字直接搜索，准确率达40-70%，并通过协作探测技术降低3倍计算成本，为百万级模型库的高效利用提供了新途径。

在数字经济蓬勃发展的当下，我们迎来一个以数据驱动、以智能化为代表的新时代，在这个大趋势下，企业需要一个强大的数字化基础设施平台——数字基座，以帮助它们挖掘数据价值，获得洞见指导决策，进而推动其数字化转型进程。

IT经理们通常不仅要负责监督组织中的IT基础设施，还要负责监督IT团队。要成为一名成功的IT经理，你需要了解安全、数据存储、硬件、软件、网络和IT管理框架的基本原理，以及在业务中发挥的作用。另外你还要管理团队、项目和流程。

在反垄断领域，苹果和谷歌是被调查的主要对象，有一家公司把这两大巨头双双告上了法庭，案件有了新进展。

劳伦斯伯克利国家实验室的国家能源研究科学计算中心是美国能源部推动超级计算创新的关键机构之一，它在几家供应商身上豪掷重金设计和建造超级计算机，目前该机构已经开始为未来的NERSC-10百亿亿次级超级计算机进行招标。

关注IT支出的朋友可能发现一个悖论：用于支持生成式AI的基础设施开销正在迅速提升，英伟达收入与利润两路狂飙的现实已经清楚证明了这一点。然而数据中心硬件层面的总支出并没有发生太大变化，且目前来看支出的主要增长点将集中在服务领域，其更多是为了减轻其他类型的工作、而非指望生成式AI独力支撑起销售预期。

今年的618大促正在火热进行中，华为云空间、华为视频、华为音乐、华为主题、天际通等产品和服务在618期间均有限时优惠，而且还有诚意满满的抽奖活动，感兴趣的朋友们快来查收这份超值攻略吧！

越来越多的公司面临着管理复杂的现有网络以及多云环境所带来的安全压力，而区块链技术则有望帮助解决这一难题。

西北工业大学研究团队开发了FinePhys框架，解决了AI生成的人体动作不符合物理规律的问题。该系统通过在线估计2D姿态并转换为3D骨架，再利用欧拉-拉格朗日方程进行物理重估计，最终生成物理上合理的精细人体动作视频。在体操动作数据集上的实验显示，FinePhys生成的视频明显优于现有方法，特别是在保持生物力学结构和动作自然度方面。这一突破为影视特效、游戏开发和虚拟现实等领域带来新可能。

要留住观众，就必须转型。于是，重庆广电在四五年前果断引入了各种数字技术，积极推进融合媒体发展——人工智能的落地和应用，便是其中的尝试之一。

这项研究解决了语音合成中的多音字问题，特别针对资源有限的波斯语。研究团队提出了两大创新：一是构建HomoRich数据集，为多音字消歧提供丰富素材；二是重新思考G2P系统设计思路，利用这些数据改进基于规则的模型。他们既提升了神经网络模型Homo-GE2PE的准确率，又创造了HomoFast eSpeak这一快速规则模型，两者均实现约30%的多音字识别准确率提升。研究结果特别有助于提高屏幕阅读器等辅助技术的使用体验，对视障用户尤为重要。

这篇研究来自加州大学伯克利分校和谷歌研究院团队，探讨了什么让图像看起来"自然"这一问题。论文提出了一种识别自然图像特征的深度学习方法，通过训练神经网络区分真实照片与人工处理的图像，并能将"不自然"的图像转化为更自然的版本。研究不仅揭示了自然图像在颜色分布、纹理特征和内容语义等方面的规律，还展示了在图像修复、质量提升和伪造检测等领域的潜在应用，为理解人类视觉感知和改进AI图像生成提供了新视角。

CapSpeech是约翰·霍普金斯大学等机构联合提出的风格描述文本转语音合成基准，包含超过1000万机器标注和36万人工标注的语音-描述配对。它支持五大下游任务：基础风格描述、带音效的语音合成、口音控制、情感表达和表现力丰富的虚拟代理。研究团队开发了自回归和非自回归两种模型，并通过客观和主观评估证明了该基准的有效性。CapSpeech不仅丰富了语音合成的表现力和可控性，还为实际应用如有声读物、对话代理和跨文化语音合成铺平了道路。