炽橙科技自2015年成立后就深耕于XR技术领域。

说起戴尔易安信PowerEdge R740系列，在服务器领域可谓大名鼎鼎，戴尔易安信能够连年夺得全球服务器行业份额第一，它是主力军~

鲲鹏生态已经有超过200万开发者，开发了12000多个创新解决方案，其中有5000多个解决方案由成立于2019年的北京鲲鹏联合创新中心孵化。

6月7日，在华为全球智慧金融峰会上，华为数字金融军团CEO曹冲面向金融行业在数智化时代遇到的挑战和机遇，提出了聚焦“筑牢基础设施韧性、加速应用现代化、跃升决策数智化、助力业务场景创新”四大战略方向。

2021年05月20日，深圳 —— 英特尔公布了第五期AI百佳创新激励计划创新团队名单，并在2021第二届深圳（国际）人工智能展暨智能制造产业创新高峰论坛中，与德勤和深圳人工智能行业协会发布了《中国成长型AI企业研究报告》-。

Pat此前接受20VC主持人Ian Hathaway访谈时，对自己的投资理念全盘托出，从他在美国怀俄明州小镇成长经历谈起，探讨了他的人生观、对投资决策的结构化思考方法、如何评估创始人与市场的匹配度、如何打造顶尖投资团队，以及红杉资本在风险投资价值链上的优势与挑战。

2018年，在云计算诞生的第十二年，渐劲的东风正在重构业界对于全球云力量的认知。新年伊始，拥有175年历史的全球财经旗舰媒体英国《经济学人》就对“中国云计算行业发力赶超西方”的话题进行了全面报道。

TPU 的设定，只能在 TensorFlow 中执行推理，但它的性能非常好。我们认为，TPU 与 TensorFlow 的良好适配，能够发挥出 1+1＞2 的效果。深度学习计算中的芯片部署都不是零和博弈。现实世界的深度学习网络需要系统的 GPU 与其他 GPU 或诸如 Google TPU 之类的 ASIC 通信。GPU 是理想的工作环境，具有深度学习所需的灵活性

现如今，“数字化”已经悄悄地替代了“信息化”，成为一个在IT圈之外也并不陌生的词汇。虽然在不同的时代，数字化转型的含义都有着些许的不同，但他们都有着统一的目标，即使用技术来重塑企业的竞争力。

在新冠疫情期间，很多CIO成为走在引领前线的人，因为他们加速了企业组织的数字化转型，在疫情期间和遭受经济冲击时能够幸存下来。

想象一下，你正在参加一场智力测试。主考官给你看了一张图片，并要求你找出图案的规律，预测下一个图形会是什么样子。对我们人类来说，这种视觉推理任务虽然有难度，但通常还算可行——我们能够观察图案变化、识别规律，然后做出合理推测。

自诞生之日起，OpenHarmony就引起着各方的关注，可谓是盛况空前。但一款开源操作系统的成功，困难不在第一步，而是第一步后面的一万步。

“我们既不是集成也不是被集成，而是邀请合作伙伴一起造一艘‘船’，然后和企业一起驶向‘数字世界’。”浪潮云董事长兼CEO肖雪在日前的2020浪潮云生态合作伙伴大会上说。

德国AI研究院开发出革命性图像识别技术PictSure，仅需少量示例即可识别全新图像类别，在医疗诊断等专业领域表现卓越。该技术采用纯视觉方法，避免了传统系统对大量训练数据的依赖，为数据稀缺场景提供了有效解决方案，展现了人工智能民主化的重要趋势。

当AI进攻色情产业，出现了越来越多的n号房事件……

腾讯混元3D 2.0是一个革命性的3D生成系统，能够从单张图片生成高质量的带纹理3D模型。该系统包含形状生成模块Hunyuan3D-DiT和纹理合成模块Hunyuan3D-Paint，采用创新的重要性采样和多视角一致性技术，在多项评估指标上超越现有技术，并提供用户友好的制作平台。作为开源项目，它将大大降低3D内容创作门槛，推动3D技术的普及应用。

自十多年前比特币这一加密货币诞生以来，其创始人中本聪(Satoshi Nakamoto)的真实身份就一直是个谜。

腾讯混元团队通过366组实验发现了AI大模型低精度训练的关键规律，提出Capybara缩放定律。研究揭示指数位比尾数位更重要，存在训练数据临界值现象，4-8位精度具有最佳成本效益。该成果为AI训练提供精确预测工具，有助于降低训练成本、提升效率，推动AI技术普及化发展。

ServiceNow研究团队开发了一种名为RLRF的新方法，通过强化学习显著提升了AI生成矢量图形(SVG)的质量。与传统方法不同，RLRF让AI能够"看到"自己生成的SVG代码渲染后的效果，并据此获得反馈。研究表明，这种方法不仅提高了生成图像的视觉准确性，还使代码更加简洁高效，并能够轻松泛化到从未见过的图像类型。这一突破为从图像或文本自动生成高质量矢量图形铺平了道路，对设计和开发领域具有重要意义。

惯性的力量不容小觑，新晋竞争者必须给出真正有吸引力的体验。