随着全球化的不断发展，客户对产品和服务的需求也变得多样化和个性化，当今的供应链环境也变得日益复杂。与过去相比，满足客户的期望已经远远超出了传统的供应链管理。

面向数据挑战，浪潮此次提出“云存智用 运筹新数据”的核心理念，以新一代G5存储平台为用户提供更加先进、智能、端到端的解决方案，致力驱动行业蜕变，与客户共谋存储的最优解。

“自治数据库”是甲骨文在2017年的OOW(Oracle Open World)大会上第一次正式对外发布，是甲骨文当时正在研发的新一代数据库。一年之后，在接受记者采访时，甲骨文中国高级技术咨询总监李珈用3个词来概括甲骨文自治数据库的特点：简单、快速、弹性。

华中科技大学团队开发的ReVPT系统首次让AI学会像人类一样主动选择和使用视觉分析工具解决复杂问题。通过创新的两阶段强化学习训练，该系统能根据任务需求灵活调用物体检测、深度估计等专业工具，在多项国际测试中显著超越基础模型，部分指标甚至超越商业化产品，为AI视觉推理能力提升开辟了新路径。

华为无线产品线首席营销官甘斌表示：“面向双碳目标，华为通过超大规模天线阵列的突破性创新持续引领，开辟5G Massive MIMO绿色新赛道，充分利用天面资源，最大化绿色节能和体验覆盖。”

爱丁堡大学联合英伟达开发的VISTAR系统首次让AI能够像人类一样展示视觉问答的完整推理过程。该系统通过创新的"子任务思维链"方法，将复杂问题分解为多个简单步骤，不仅提供准确答案，还能在图片上精确标注相关物体位置，让AI推理过程变得透明可解释，为构建更可信的AI系统奠定重要基础。

近年来，机器人流程自动化已经成为智能领域发展的一个重要方向。

IBM 在 Gartner 2021年“云 AI 开发者服务魔力象限“和“数据科学与机器学习平台魔力象限”报告中均被评为领导者。

为了能以更加可持续的方式运营企业，企业对数字基础设施的要求也越来越高，不止是出于成本和效率的考量，从环境的角度也是如此。

在智能边缘生态中，开发者是非常重要的一方面。英特尔也在一直在持续赋能和服务开发者，让开发者可以使用更好得使用英特尔的产品，让他们的应用可以在英特尔产品上运行更好，简而言之，英特尔帮助开发者解决三个问题——学习、开发、部署。

英特尔与西门子医疗（Siemens Healthineers）正在合作开发一种突破性的基于人工智能的的心脏MRI(磁共振成像)分割和分析模型，有望提供实时的心血管疾病诊断。

数字孪生的5个成功应用案例。

11月26日，在“智变·质变 深圳·进而有为 华为云城市峰会2021”上，深圳市金证科技股份有限公司（以下简称“金证股份”）与华为云联合发布了“金融数字化资管解决方案”，通过技术创新助力金融行业的数字化变革。

亚马逊云科技纽约峰会素有小re:Invent之称，今年的发布主要围绕生成式AI展开。其实从去年10月到今年4月，我们已经看到亚马逊云科技在生成式AI上的不断投入。

日本领先的运营商 NTT Docomo 在 MWC 2025 会议上展示了下一代通信技术和服务的“基础性进展”，这些技术和服务将支持未来十年对网络基础设施的前所未有的需求。NTT Docomo 与 Toppan 签署协议，共同开发即将到来的 6G 时代的通信服务，Toppan 将其信息处理和计算机图形的专业知识应用于多种元宇宙服务。

2023年5月9日，博大数据在京隆重召开“博无止境 大有可为”新品牌发布会，为智算数据中心行业的进一步发展揭开新的篇章。

应用DevSecOps方法，IT团队将把安全性顺畅纳入整个应用程序生命周期之内。接下来要介绍的这些开源项目，也许能为企业的DevSecOps之旅提供有益的协助。

昨天，海关总署公布我国11月进出口数据，以美元计，中国11月出口金额同比增长21.1%。较上个月扩大9.7个百分点，大幅超预期。

约翰霍普金斯大学研究团队发现，即使给AI模型提供近乎完美的外部反馈，它们仍然无法完全吸收并达到理论最佳表现，这种现象被称为"反馈摩擦"。研究通过九项不同任务测试了多个先进AI模型，发现所有模型都存在这一局限性，且主要原因是模型的反馈抗拒而非反馈质量问题，为AI自我改进研究指明了新方向。

威斯康星大学麦迪逊分校研究团队开发的DeepEDM框架，巧妙结合动态系统理论与深度学习，让AI像侦探破案般洞察时间序列背后的内在规律。该方法在多项预测任务中表现卓越，特别在处理噪声数据和复杂动态系统方面优势明显，为时间序列预测领域带来理论与实践的双重突破。