AVEVA 剑维软件的全新产品将提高企业在多变的能源市场中的灵活性，改善其供应链可视性并提供及时的原油质量信息。

本文探讨了在不断增长的计算需求与多租户环境下，如何利用集中式管理（包括BMS、PUE监控、冗余设计及自动化监控）确保数据中心各系统（从电力、冷却到网络安全）的高效协同运作，从而实现高可靠性和零停机时间。

这项研究提出了KronSAE，一种新型稀疏自编码器架构，通过克罗内克积分解显著降低了训练成本。研究者引入了模拟二进制AND操作的mAND激活函数，在减少参数量的同时提高了重建质量和特征可解释性。实验证明，KronSAE在各种语言模型上都能降低特征吸收，提供更清晰的语义表示。该方法为理解大型语言模型内部机制提供了计算效率更高的工具，为AI系统透明度和可控性研究开辟了新途径。

针对存储行业的需求和关注，SPC创建了全球第一个存储行业标准的性能标准。从组件级评估到完整的存储系统测量，SPC提供了严格的、经过审计的、可靠的和可重复验证的性能度量。

UniR（Universal Reasoner）是一种创新的推理增强方法，可为冻结的大语言模型提供即插即用的推理能力。由韩国科学技术院研究团队开发，该方法将推理能力分解为独立的轻量级模块，无需改变主模型结构。UniR的核心优势在于高效训练（仅更新小型推理模块）、出色的模型间迁移能力（小模型可指导大模型）以及模块组合能力（多个专用模块可通过logits相加组合使用）。在数学推理和翻译测试中，UniR显著超越现有微调方法，展示了轻量级模块如何有效增强大语言模型的推理能力。

在近日的Adobe Max活动中，Adobe推出了Firefly Image 2模型，这是最初Firefly AI图像生成器的最新版本，支持Photoshop的Generative Fill等流行功能，同时推出了两个用于生成矢量图像和设计模板的新Firefly模型。

进入"数字化+智能化"时代，数据要素及其安全性已经成为社会各界高度关注的焦点

文章介绍了如何通过设置 Google 的 Web 过滤器，仅返回纯文本链接搜索结果，从而避免 AI 概览和不准确的信息，并详细说明了在 Chrome、Edge、Firefox 及 Safari 中的具体操作步骤。

这位大牌公司的高管探讨了为每一位受众设计、涉足元宇宙以及化繁为简的话题。

这项由加州大学伯克利分校研究团队开发的REOrder框架，通过重新排列图像块的处理顺序，显著提升了视觉模型性能。研究发现，传统的行主序排列并非最优选择，而通过信息论先验和强化学习寻找最佳排序，可在不修改模型架构的情况下，使ImageNet-1K分类准确率提升3.01%，卫星图像分类提升13.35%。这一发现挑战了传统认知，为视觉模型优化提供了一个全新且易于实施的方向。

随着智能社会的推进，视频监控领域成为一个快速增长的市场。2016年，视频监控终端摄像头出货量为1亿台左右。分析机构预测到了2021年，摄像头出货量能够达到1.6亿台，这样的年复合增长可以说是非常蓬勃的市场。

9月26-27日，CCS 2021成都网络安全大会（以下简称“CCS 2021”）在成都市 “中国-欧洲中心”举行，本次大会由四川省互联网信息办公室指导，成都市互联网信息办公室、成都高新区管委会联合主办。

以新颗粒、新技术服务成熟平台广大用户

这款耳机采用先锋时尚设计，将无线耳机、口红、宝盒、手包的形态优势融为一体，造型百变，尽显多面魅力；耳机盒采用高强度精钢锻造，覆以高级感素皮压纹，奢享高端品质；耳机采用全曲面流线设计的”水滴“造型，并支持高清音质，为消费者带来视觉与听感的双重愉悦。

区块链从技术上是分布式的，但商业的力量让区块链的世界正集聚出新的中心。

在卓育英才集团海豚导图首席总监褚佳麟（白马老师）的带领下，海豚导图系列课程正致力于使青少年启动大脑的无限潜能，加强孩子的逻辑能力、创新能力、思维能力。

一谈到重复数据删除，很多人想到的就是虚拟带库；而一提到压缩，想到的就是文件和视频。在讨论重复数据删除和压缩怎么用之前，我们先来看一下什么是重复数据删除，什么是压缩。

谷歌发布PaLM 2模型；科大讯飞发布星火认知大模型；百度智能云举行文心大模型技术交流会。

目前，由沈抚改革创新示范区与华为（辽宁）人工智能创新中心、上海交通大学三方合作，共同主办的沈抚示范区·“华为云杯”2021全国AI大赛正在火热招募中！2021第三届华为云人工智能大赛 · 无人车挑战杯也将进入复赛阶段！

华盛顿大学和卡内基梅隆大学的研究团队开发了"位置专家"（PosS）技术，解决了推测性解码中的关键挑战。传统方法使用单一草稿模型预测多个位置的词汇，导致预测质量随位置深入而急剧下降。PosS创新性地引入多个专业化层，每层负责特定位置的预测，有效缓解了特征偏差累积问题。实验表明，在Llama系列模型上，PosS比基线方法提高了接受长度达4.5%，加速比提升最多5.7%，而仅带来微小的计算开销。这一技术为大型语言模型的高效推理提供了新思路。