瑞士NexaVM公司推出一体化VMware替代方案，专门面向中端市场和区域云服务提供商。该平台集成了生产级虚拟化程序、软件定义存储、Kubernetes服务和多租户云管理功能。公司成立于2005年，2017年获得阿里巴巴投资，目前已服务超过4500家客户，部署在25个国家，累计交付30万个插槽。与Nutanix等竞争对手相比，NexaVM更注重易用性、总体拥有成本和可预测的经济效益。

戴尔科技集团（NYSE:DELL）与杨浦科创集团在沪正式签署战略合作备忘录，双方将充分发挥各自领域的优势，开展密切合作，共同推动杨浦区作为国家双创示范基地的建设。

伊利诺伊大学研究团队开发了GenoMAS，一个由6个专业AI智能体组成的基因表达分析系统，能像科研团队一样协作编程解决复杂生物信息学问题。该系统通过引导式规划框架平衡结构与灵活性，在GenoTEX基准测试中实现89.13%预处理准确率和60.48%基因识别F1分数，分别比先前最佳方法提升10.61%和16.85%，同时降低44.7%计算成本，代表了科学计算自动化的重要突破。

你换上5G手机，成为5G用户了吗？

2021年10月，国务院发布了《2030年前碳达峰行动方案》，提出引导企业主动适应绿色低碳发展要求，要推广无纸化会议办公、提高会议组织管理与绿色办公水平。

慧与科技（NYSE：HPE）日前宣布收购Athonet，以扩大其连接边缘到云的服务能力。

NOVER是一种创新的无验证器强化学习框架，解决了传统激励训练依赖外部验证器的限制。由伦敦国王学院研究团队开发，它通过计算"推理困惑度"作为奖励代理，使语言模型能在任何文本任务中自主发展推理能力。实验表明，NOVER在一般推理、创意写作、社会智能和多语言能力等多种任务上均优于基线方法，甚至使3B模型接近从671B模型蒸馏版本的性能。此外，其灵活性还支持"反向激励训练"等创新应用，为语言模型训练开辟了新方向。

8月26日，由奇安信主办的2021年北京网络安全大会（BCS 2021）正式召开，大会以“经营安全 安全经营”为主题，吸引到了来自全球各国网络安全顶级学者、专家共襄盛举。会上，《网络安全应急响应典型案例集（2021）》重磅发布。

OPPO Reno10系列新品共有Reno10 Pro+、Reno10 Pro与Reno10三个版本可选，即刻开启预定并将于6月1日正式发售。

近日，为从云端到边缘的IT资产提供检测、管理、保护和服务的自动化平台供应商Ivanti公布了其年度无处不在的办公空间（ Everywhere Workplace）调查结果。

我们实测了Unsloth所带来的训练增益，对Llama3-8B进行QLoRA训练，最少仅需7.75GB显存，这意味着我们可以在一张1080Ti上训练Llama3-8B，进一步降低了大模型训练的硬件门槛。开启Unsloth后，Llama3-8B的训练速度可提升44.35%，训练时间可减少30.72%，显存占用可减少42.58%。更详细的测试设置可参考第三节。

展望未来，高煜光表示，RPA本质上是人-机器人-系统的有机协同，弘玑Cyclone将持续深耕超自动化（Hyperautomation），打造人机协作新高度。

你换上5G手机，成为5G用户了吗？

2月15日，全球差旅与费用管理解决方案的市场领导者SAP Concur携手国际知名分析机构IDC共同发布了针对离散制造行业的中国智慧费用管理行业报告。报告指出，跨国/跨地域的费用管理，合规经营和高效的成本控制是该行业财务管理者的主要诉求。

1月11日，“5G+”智慧安全融创发展论坛暨2019网络安全“金帽子”年度盛典在北京举行。本次活动由中国联通、嘶吼传媒、军地集团主办，北京亦庄智能城市协同创新研究院联合主办。

想象一下，你有几张同一个物体从不同角度拍摄的照片，现在你想将它们精确地拼合起来，重建这个物体的完整3D模型。这基本上就是点云配准要解决的问题。点云是由三维空间中的点组成的数据集，每个点都有其x、y、z坐标。当我们从不同视角观察同一物体时，我们会获得多个点云，这些点云需要被精确地对齐（或"配准"）才能还原物体的完整形状。

华为数字能源独立终于尘埃落定。

2021年12月24日,中国信息通信研究院联合中国内部审计协会、云计算标准和开源推进委员会,成功召开了“2021 GOLF+ IT新治理领导力论坛”。

正如Check Point《2022 年安全报告》所述，2021 年第四季度，企业网络每周遭受的网络攻击次数达到了峰值，每个机构平均遭遇 900 次攻击。从 2020 年开始，全年每周攻击次数激增了 50%。这与网络犯罪分子将目标转向不断扩展的移动生态系统关联十分密切。

日本Sakana AI实验室开发出Transformer?系统，首次实现AI模型实时自我调节能力。该系统通过奇异值微调技术，让大模型能根据任务类型自动调整内部参数配置，仅用传统方法1%的参数量就实现显著性能提升。系统采用两轮推理机制和强化学习训练，在数学、编程、视觉等多领域测试中均表现优异，甚至支持跨模型的专家知识迁移，为构建真正智能的自适应AI系统奠定了技术基础。