近年来，医院的医疗PACS影像数据生产量在快速增长，对医疗影像存储的快速扩容能力和高并发调阅能力提出了挑战。目前医院采用的集中式阵列存储普遍存在影像调阅性能瓶颈，三级存储架构复杂，扩容和运维困难，数据无法全部在线，难以支持大数据等科研需求。

1492年，西班牙航海家哥伦布向西航行寻找通往印度航路的过程中，意外发现了美洲新大陆。这场划时代的远航使人类首次建立起跨越大陆和海洋的全球性联系，而这也成为了经济全球化的开端。

天翼云对象存储ZOS可为企业提供低成本、高可用、易运维的对象存储服务，让企业数据存储无后顾之忧，在数字时代的博弈中稳中求胜。

安全风险往往在很多时候会伪装成网络现象悄然发生，要洞察真相、及时防御，必须打通网络与安全的边界，这正是Fortinet一直坚持推动的“网安融合”理念。而在AI时代，企业面临着越来越复杂的安全挑战。Fortinet的网安融合体系也将让AI的能力发挥到最大，守护好企业的每一个环节。

Thinkers360 发布的人工智能信任指数报告显示，2024年整体信任度评分为308分(满分400分)，较2023年的224分有所上升。报告针对不同场景和行业的信任水平进行了分析，并就提高人工智能可信度提出了五点建议，为CIO在2025年推进人工智能应用提供了参考。

未来，Testin云测试将继续通过为企业客户提供核心技术、产品工具和专业人才三位一体的综合服务，加速企业移动化、数字化、智能化转型升级的进程，成为企业值得信任的智能化转型伙伴，为企业数字化转型做出更多的贡献。

凶猛的疫情面前，前有大数据分析，后有AI红外检测纷纷加入战场，而新兴技术——区块链又能做什么？千万别小瞧了这项技术，虽不能在前线杀“菌”，但区块链却能在后方充当“最佳后勤”——从物资管理到病患数据上链，有区块链技术助力。

基于华为“一城一云”战略，王丰表示，“一城一云并不代表着一个云厂商的算力，而是对于一个城市来讲，把整个云的资源进行统一规划、建设和调度。”

保险公司Allstate正在通过重建核心应用来实现云原生，从而与专为增强和加速客户体验而定制的下一代业务流程保持一致。

意大利布鲁诺·凯斯勒基金会研究团队发布FAMA，首个遵循开放科学原则的英意双语语音基础模型。与Whisper等闭源模型不同，FAMA完全开放训练数据、代码和模型权重，在超过15万小时开源语音数据上训练。研究创建了包含1.6万小时伪标注数据的新数据集，实验表明FAMA性能可与现有语音基础模型媲美，同时速度提升8倍。这一突破不仅促进研究可重复性和公平评估，还为语音技术领域树立了开放科学新标准。

高通创投今日宣布对五家中国公司的风险投资，其中包括庞勃特、卓视智通、世炬网络的全新投资，以及对感图科技、纵目科技的追加投资。

台湾大学联合MediaTek和Nvidia的研究团队开发了一种突破性的语音识别自我改进框架，无需大量人工标注数据即可显著提升AI语音识别准确率。该方法通过让AI生成伪标签训练语音合成系统，再用合成语音反向训练识别模型，形成自我强化循环。在台湾国语测试中，新模型Twister比原版Whisper错误率降低20-55%，数据效率提升10倍以上，为低资源语言AI应用提供了新路径。

今年凌云奖新增了“2020年度最佳数字营销创新奖”和“2020年度最具创新SaaS平台奖”。其中，星河视效科技旗下NEURO 智能视频商业化SAAS平台获得2020年度数字营销创新奖。

AI革命的下一波浪潮不仅仅关乎拥有AI技术，更在于拥有能让AI真正理解业务的人才。虽然媒体关注的是构建大语言模型和复杂AI代理的工程师，但在前瞻性公司的分析部门中，一场悄然革命正在酝酿：AI分析师的兴起。这个角色将成为连接AI技术与业务实践的关键纽带，对企业数字化转型至关重要。

2018年10月24日-27日，2018微软技术暨生态大会（Microsoft Tech Summit）在上海世博中心举行。在会上，微软全球研究院首席项目经理Ben Cutlur在会上进行了主题演讲，揭秘了微软的“海底数据中心”。

在近期举办的2022高交会智慧城市奖项评选中，廊坊开发区再次获奖，连续四次蝉联“中国领军智慧城区奖”。

AI切实来到大家的身边，更多的企业对AI和高性能的工具产生了强烈的需求，但如何让AI可以高效运作，不同场景需要何种技术上的支持，是摆在企业面前的新一轮难题。

通过数字化转型助推能源行业绿色低碳发展，是“双碳”目标下能源行业转型升级面临的新任务和迫切需求。

“开发运维”（DevOps）一词由“开发”（Development）和“运维”（Operations）组成。虽说长期以来开发运维所使用的软件主要是免费和开源软件，但集成式开发运维平台正成为全球趋势，中国企业也经常使用集成式平台和开源软件来构建自己的开发运维系统。

南洋理工大学研究团队提出U-CoT+框架，通过将表情包转换为文字描述再结合人工制定的判断准则，让小型AI模型能够高效检测网络有害内容。该方法在七个数据集上表现优异，成本更低且具有更好的透明度和适应性，为网络内容审核提供了新的解决思路。