伴随着云计算技术的飞速进步以及开源运动的不断发展壮大，2020年底，OpenStack基金会正式转型为OpenInfra基金会（Open Infrastructure Foundation，开源基础设施基金会，简称OIF）。

参加过E企研究院模块化数据中心现场品鉴会的朋友都知道，7U机架空间足矣！一台戴尔易安信PowerEdge MX7000足以囊括所有——计算、网络、存储全部齐备，接上电和（对外的）网线就可以工作，妥妥的微型数据中心。

大赛以“云聚园区 智享未来”为主题，特设“创客”与“企业”两大赛道，旨在强化企业创新主体地位，支持中小企业专精特新发展，为产业资源集聚按下了“加速键”。

近日，英特尔宣布与蒙特利尔学习算法研究所（Montreal Institute of Learning Algorithms，Mila）展开为期三年的战略研究与创新合作，来自双方的20余名研究人员将专注于开发先进的AI技术，用于应对气候变化、材料研发和数字生物学等领域的全球性挑战。

AI不懂创意混搭，它恐怕也不会消除真正的创造性工作。

MIT最新研究调查了30个主流AI智能体系统，发现这些系统在安全性和透明度方面存在严重问题。研究显示大多数智能体缺乏基本的披露信息，无法追踪执行过程，甚至缺少停止运行的选项。许多系统不会向用户表明其AI身份，也没有进行充分的安全评估。OpenAI、IBM等公司对研究结果提出异议，但专家警告随着智能体能力增强，治理挑战将更加突出。

工作压力源于大脑储存混乱而非系统。本文介绍5个ChatGPT提示词，帮你将工作压力转化为结构化行动：优先级排序任务清单、快速撰写专业邮件回复、从冗长文档中提取关键信息、生成问题解决方案、高效准备会议内容。通过系统化处理工作事务，将分散的精力转为专注执行，让大脑专注于决策而非重复劳动。

11月6日，“2019数据智能创新应用大赛”拉开帷幕，正式发布赛题。本次大赛是由北京市科学技术委员会人才交流中心和北京百分点信息科技有限公司联合举办的智能对话顶尖赛事。

文章讨论了算力网络的愿景，即算力标准化、统一计量，类比电力网络。强调算力基础设施对数字化转型的重要性，但也面临标准化难题、技术门槛高、快速迭代等挑战。提出开放技术栈和产业链，以及算力网公司的竞争态势，强调软硬件融合和算力芯片独立自主的重要性。

要成为数字企业而不是只是做做数字化的事，这事有多紧迫呢？McKinsey在今年早些时候对1140名企业高管做了问卷调查，这些高管里只有11%的人认为他们目前的商业模式至2023年经济上是可行的。

英特尔近日宣布推出最新的第三代英特尔(R)至强(R)可扩展处理器（代号“Ice Lake”），其中包括全新针对网络优化的“N系列”产品以及旨在加速产品上市的经过验证的解决方案蓝图。

中国移动、大疆创新、唯品会及小米生态链分别展示与微软人工智能合作成果；微软认知服务拓展到智能边缘，ONNX项目及ML.NET打造开源跨平台人工智能开发框架；微软小冰发布人工智能内容创造的全新技能及开放全双工语音技术，助开发者从EQ对话中发掘商机

——记于“2024世界智能网联汽车大会”

数据中心行业对利用创新的可持续解决方案并不陌生。地球的自然环境长期以来一直被用作提高能源效率的一种手段，从在较凉爽的北欧国家建造数据中心，再到利用地下深处水库甚至闲置矿井的地热冷却数据中心。

红帽近日推出企业级、无代理程序自动化平台最新版本Ansible Tower 3.1。红帽Ansible Tower具有强大的自动化功能，有助于企业提高生产力、缩短故障时间, 从而降低现代IT环境的复杂性。

加利福尼亚大学和萨里大学研究团队开发了一种创新的AI系统，能够仅通过简单的手绘素描就在复杂照片中精确识别关键点。这项技术突破了传统机器学习需要大量同类数据的限制，实现了真正的跨模态学习。系统在动物关键点识别任务中达到了39%的准确率，超越现有方法约5个百分点，并且在真实手绘素描测试中表现稳定。该技术有望在生物学研究、医疗诊断、工业检测等多个领域找到广泛应用。

数据并非每次都需要“绕道”云端才能分析，既有时延又消耗带宽，于是物与数据之间也出现了一种信号传输，就是边缘计算。

数据并非每次都需要“绕道”云端才能分析，既有时延又消耗带宽，于是物与数据之间也出现了一种信号传输，就是边缘计算。

中央佛罗里达大学研究团队开发了一套革命性的智能工厂调度系统，结合图神经网络和深度强化学习技术，能够像人类大脑一样处理复杂的生产调度问题。该系统在同时优化订单按时完成和设备调整时间两个冲突目标方面表现卓越，比传统方法显著提升效率，为现代制造业智能化转型提供了重要技术突破。

英特尔是半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商，而我作为英特尔的首席人力资源官，我必须确保，从我们加入一个社区的那一刻起，这些良好品质要在我们的行动中显现出来。