工业软件的创新是持续的，渐进的，分阶段发展的。工业软件的发展史，大致可分为三个阶段。

2023年即将进入尾声，要说今年最火的一个词，那非“AI”人工智能莫属了，尤其是大模型、生成式AI等应用更是为千行百业带来了无限想象。随之而来的问题就是，AI背后的算力哪里来？高性能GPU成为行业追捧的香饽饽。

2020年4月22日，「VNSTech 2020 · 金融科技专场」SIIP过程安全架构发布会成功举办，会议围绕“过程安全”这一主题，来自网络安全行业、金融行业的数位资深专家在线分享了他们的安全理念和践行经验。

对于工业而言，工业实时生产数据犹如企业的血液，更是数字经济时代的“新黄金”。

为了推动新型工业化的发展进程，曙光发布了工业数智平台“曙睿SugonRI”，并提出了“以数智底座，加速数实融合进程，赋能新型工业化”的智慧工业战略。

作为非营利评选奖项, 拉姆·查兰管理实践奖代表着中国管理实践的至高荣誉。

得益于桌面云技术的发展，未来大部分工作都可以在数字工作空间中完成，企业可以选择更灵活的混合办公模式。

凭借着极为可观的文本量储备，一种新的算法能够撰写出令人信服的文章，这同时也标志着AI技术未来有可能被用于对普通民众施以整体性蒙蔽。

2021年末来临，电价市场化改革的步伐又迈出了重要的一步。

数字孪生在可再生能源系统中的一大优势是，它让工程师们能够执行大量预测性任务，例如预期电力生产、维护规划，以及发现潜在的危险迹象。

国际数据公司（IDC）最新发布的《中国平板电脑市场季度跟踪报告，2024年第一季度》显示，华为终端商用品牌华为擎云商用平板以16.8万台出货量获得中国市场第一，市场份额同比增长8%，品牌优势在进一步扩大。作为

关于云原生应用特性，我们需要了解的一切

这篇研究论文揭示了人工智能效率研究的重要转变：从以模型参数为中心的压缩技术转向以数据为中心的Token压缩方法。随着模型参数增长放缓而上下文长度呈指数级增长，自注意力机制的二次方计算复杂度已成为主要瓶颈。上海交通大学EPIC实验室研究团队系统分析了Token压缩的工作原理、优势及面临的挑战，提出了数据-模型协同压缩等未来研究方向，为下一代高效AI系统开发提供了新思路。

分析师们在10月28日至31日在澳大利亚黄金海岸的Gartner IT Symposium/Xpo 2019上展示了数字趋势的最新研究。

NVIDIA研究团队发布了Eagle 2.5，这是一个突破性的视觉语言模型，专门用于长视频理解任务。该模型仅使用80亿参数就在Video-MME等基准测试中达到72.4%的准确率，与GPT-4o等顶级商业模型相当。Eagle 2.5采用了信息优先采样、渐进式训练和专门构建的Eagle-Video-110K数据集，能够处理数小时的长视频内容，为AI视频理解技术的普及化开辟了新路径。

苹果公司联合香港大学开发了DiffuCoder，这是首个采用扩散模型的AI编程助手，能够像人类程序员一样进行全局思考和并行生成代码。该模型通过创新的"耦合GRPO"强化学习算法，在EvalPlus等权威测试中性能提升4.4%，并实现了更快的代码生成速度。这项研究为AI编程助手从线性生成向智能化并行思考的转变奠定了基础。

“我还清楚地记得2012年，也是在北京的春天，我们正式宣布了高通旗舰移动平台Snapdragon系列的中文名——骁龙，蕴含了勇猛、突破、快速、坚韧、灵活的科技属性。”高通公司全球副总裁侯明娟在本次活动上指出。

“戴尔科技帮助我们为客户提供在边缘所依赖的实时洞察力，快速捕获流数据及分析元数据需要依赖戴尔科技现在及将来提供的高性能和安全性。”

根据施耐德电气气候研究报告《回到2050——1.5℃比想象中更可行》的建模数据显示，能源的减排量有55%来自经常被忽略的能源需求侧，其存在着诸多转型的迫切需求潜在机遇。

全球存储性能委员会(SPC)是由世界级存储供应商联合组成的一个非盈利机构,是一个专注于存储行业供应商性能评测的中立机构。