当前以信息技术为基础的新一轮科技和产业革命正在萌发，数字经济发展成为全球广泛关注的重大课题，十九大提出要建设网络强国、数字中国、智慧社会，加强信息基础设施建设。而数字经济已成为拉动经济增长的重要抓手。

作为一个知名的护肤品牌，玉兰油（Olay）正在试图以独特的营销方式颠覆化妆品行业模式，把人工智能的力量融入到皮肤咨询服务中。

九州云作为此次峰会的Premier Sponsors，围绕云计算、边缘计算两大业务线，全面呈现了领先的产品和解决方案。

微软在大中华区合作伙伴生态大会上公布“解决方案优选计划”，全力推动大中华区17,000多家合作伙伴加速云端成长.

近日，筋斗腾云全新推出了“SupraAXES安全办公空间”产品，帮助企业客户灵活解决新环境下的敏感资产保护等问题

这项研究介绍了MADrive系统，一种革命性的自动驾驶场景模拟技术。该系统通过一个包含7万辆真实车辆的数据库，能够将普通驾驶录像转换成各种危险场景的高逼真度模拟，为自动驾驶系统提供安全的训练环境。实验表明，相比传统方法，MADrive在多个关键性能指标上都有显著提升，为解决自动驾驶训练数据稀缺问题提供了新思路。

更准确地获得个人行为和药物使用数据，对糖尿病患者可以产生积极的影响。

国内互联网+领域的年度盛会——第四届中国（广东）国际“互联网+”博览会（以下简称：“互联网+”博览会）于10月27日在潭洲国际会展中心圆满落下帷幕。

这项研究提出了GLEAM，一种用于复杂3D室内场景主动建图的可泛化探索策略。研究团队首先构建了包含1,152个多样化场景的GLEAM-Bench数据集，然后设计了融合语义表示、长期目标规划和随机化训练的探索策略。在128个未见过的复杂场景测试中，GLEAM实现了66.50%的覆盖率，比最佳基线方法高出9.49%，同时提供更高效的轨迹和更精确的地图。这一突破为未知环境中的自主探索与建图开辟了新途径。

从现在到2026年，美国制造业公司需要填补近350万个制造业岗位——但由于技能差距，大约200万个就业岗位将无人可用。

KAUST研究团队开发了PHYSGYM测试平台，用于评估大语言模型在物理科学发现中的推理能力。该平台通过精确控制先验知识水平，测试AI在不同信息条件下进行实验设计和规律发现的能力。研究发现当前AI模型严重依赖先验知识进行模式匹配，缺乏真正的科学推理能力，为未来AI科学家的发展提供了重要洞察和标准化评估工具。

普林斯顿大学研究团队开发了Goedel-Prover-V2，这是一个在自动数学定理证明领域取得重大突破的AI系统。该系统仅用8B参数就超越了6710亿参数的前代最强模型，在权威测试中达到84.6%成功率。其32B版本更是创下90.4%的新纪录。核心创新包括脚手架式数据合成、自我纠错机制和模型平均技术，证明了通过算法优化可以实现"小而精"胜过"大而全"的技术突破。

全新 Check Point Horizon XDR、MDR 和 Events 平台以预防为中心的方法改善网络、云端和端点的防御，防止未来的网络攻击

AI模型现已广泛应用于医疗、银行、网络安全和国防等关键领域。当这些模型在Vertex AI上投入生产时，攻击面迅速扩大。本指南介绍如何使用Google Cloud内置工具保护Vertex AI模型，包括数据源、模型文件、管道和端点。通过IAM、VPC服务控制、数据丢失防护、Artifact Registry和Cloud审计日志等工具，构建分层防御策略，为机器学习工作负载提供零信任保护。

本系列最后一个需要说明的推理识别应用，就是语义分割（semantic segmentation）的推理识别，字面上经常造成初学者的误解，以为这是语音语义识别相关的应用。现在我们看看下面的一张图片，就比较能理解语义分割的应用是什么。

大数据是信息化发展的新阶段。随着信息技术和人类生产生活交汇融合，数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，大数据已经成为推动经济发展、优化社会治理和政府管理、改善人民生活的创新引擎和关键要素。

10月19日，2018 IDC数字化转型年度盛典暨第三届中国数字化转型领军用户颁奖典礼在北京万达文化酒店隆重举行。

CIO 在 AI 战略上面临两难选择：一方面追求快速提升生产力，另一方面寻求长期的颠覆性创新。IBM 调查显示，许多 IT 领导者倾向于其中一种方法，可能错失另一种机会。虽然部分组织已从 AI 项目中获得投资回报，但专注创新的组织短期内难以看到财务收益。CIO 需要在短期收益和长期创新之间寻求平衡。

前面安装Jetson Orin开发套件的开发环境过程，并没有将DeepStream智能分析套件安装进去，因此需要独立的安装过程，这里提供三种安装方式给使用者参考。

印度理工学院团队开发REFINE-AF框架，让小型AI模型通过强化学习自动生成训练指令，无需大量人工标注。该方法在119项测试任务中，63-66%的表现超越传统方法，证明了小模型也能通过巧妙设计获得优异效果，为降低AI训练成本提供了新思路。