翠丰集团正在供应链管理和物流功能中使用AI来提供需求预测模型，这种模型可以预测某些产品的市场需求在未来12个月内将发生怎样的变化，以及从客户的产品评论中发现模式。

无论新冠疫情的影响是逐渐消散，还是持续存在，2020 年注定是一个重大的转折点。整个世界从未如此步调一致地改变生活和工作模式，共同实施封锁、隔离和限制社交距离。

麻省理工学院和IBM Watson AI Lab的研究人员创建了一个机器学习模型，用于预测听众在3D空间内的不同位置上会听到什么。

比特币本质上是由分布式网络系统生成的数字货币，其发行过程不依赖特定的中心化机构，而是依赖于分布式网络节点共同参与一种称为工作量证明（Proof of work, PoW）的共识过程以完成比特币交易的验证与记录。

因此数据增长首先考虑的是存储的需求。数据存储的介质发展到今天，讨论最多的是基于闪存颗粒的SSD和磁头技术的HDD。当然自从闪存出现以来，闪存替代磁盘的声音一直存在，但是真实情况是一个什么样子呢？

Quora 旗下的 AI 平台 Poe 推出了新功能 Poe Apps，允许用户通过描述来创建基于 AI 模型的可视化应用。用户可以指定使用特定模型或提供一般规格。这些应用可以与 Poe 的聊天窗口并行运行或完全可视化，底层代码可供调整。Poe Apps 目前仅支持网页版，未来将支持 iOS 和 Android。

虽然开源无服务器计算框架未必适合所有用例，但其在某些场景下确实拥有巨大的价值，例如在不同时期从多个来源提取数据。只要应用得当，无服务器计算将迸发出难以想象的能量，帮助企业真正在生产效率与敏捷性之间找到完美平衡点。

在被Oracle收购之后，NetSuite正在被并入Oracle Cloud Infrastructure（OCI）下，此举实现了Oracle在收购NetSuite时所做的一部分承诺，即利用大企业全球基础设施带来的机会，此外这也表明，Oracle认为它的云基础架构已准备好迎接黄金时期了。

本文探讨了从 2025 年 1 月 1 日开始的"Beta 世代"(2025-2039 年)。这一代人将在 AI 快速发展的时代中成长,可能经历人工通用智能(AGI)和超级人工智能(ASI)的实现。文章分析了 AI 对 Beta 世代生活的深远影响,以及他们作为"AI 原生代"面临的机遇与挑战,同时也思考了 AGI 和 ASI 可能给这一代人带来的巨大变革。

最近，上海的垃圾分类新闻成为了全国热议的话题。先别急着笑，因为垃圾分类将从上海推开到全国46个城市试点，而且已经提上日程，所以如何做好垃圾分类，是我们每个人都要做的功课。

备份数据存储在生产端DD上后，生产端DD和CR存储区的DD建立复制链接，使用DD的专用接口将备份数据从生产中心DD通过内部网络复制到CR存储区的DD上。

Gill Haus是美国第一资本投资国际集团（Capital One）的高级副总裁、零售和直接银行首席信息官，负责很多让这家银行与数字化创新保持同步的变革。

当前企业面临引入AI的机遇与挑战。管理层需要了解机器学习算法基础，包括线性回归、神经网络等核心技术。专家建议从小规模试点开始，优先选择高影响用例，投资数据治理，提升员工技能。对于影子IT现象，应将其视为机会而非问题，建立治理流程将有效工具正式化。成功的AI采用需要明确目标、跨部门协作、变革管理和持续学习社区建设。

最近，科技媒体《麻省理工科技评论》发布的2021年“十大突破性技术”，也许可以告诉我们，AI在学习人类的道路上，还缺少了哪个关键步骤。

在数字支付领域，网络安全至关重要。作为Visa高级副总裁兼首席信息安全官，Subra Kumaraswamy领导着这家支付卡服务巨头的网络安全工作。他认为自己和团队总是可以做得更好，每天都在思考如何改进。在Visa，超过1000人从事网络安全工作，涵盖六个垂直功能领域。Kumaraswamy强调避免自满情绪，认为自满是安全的敌人。目前Visa正在探索80多个生成式AI网络安全项目，并将最佳实践分享给客户，力求让整个支付生态系统都能像Visa一样强大。

Facebook神秘莫测地锁定了用户的Pages， 而Pages是企业和组织在社交网Facebook上的概况信息页面。

实施阶段改动了不少地方，甲方真是好甲方，没说什么，到最后机房这块需要增加拼接屏和管理平台，费用大概二十多，和甲方沟通。

根据IDC全球融合系统季度报告显示，2019年第三季度全球融合系统市场收入同比增长3.5％至37.5亿美元。

近年来Android手机普遍搭载AI功能，厂商试图通过AI差异化竞争。然而研究显示，用户升级手机时仍优先考虑价格、电池续航、存储和相机，而非AI功能。由于谷歌Gemini已内置于大多数Android设备，各厂商的AI功能往往只是在现有软件基础上添加花哨特性。虽然三星Galaxy AI等产品占据先发优势，但最终所有功能都指向Gemini。真正的差异化竞争仍在苹果与谷歌之间展开。

Skoltech等机构联合开发了首个多语言"常青问题"识别系统EverGreenQA，能准确区分问题答案的时效性。研究创建了包含7种语言4757个问题的数据集，训练的EG-E5分类器准确率达90.6%，超越现有大型语言模型。该技术可改善AI自我认知、优化数据集质量，并能预测GPT-4o的检索行为，为构建更可信的AI问答系统提供重要突破。