赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific）首席信息官Ryan Snyder向我们介绍了这家规模400亿美金的实验室设备和仪器制造商用于将数据转化为价值的分层模型。

谷歌澄清ChromeOS不会完全转变为Android，而是基于Android底层技术构建ChromeOS体验，实现更高性能和更好的设备协同。新的统一代码库将减少开发工作量，简化AI功能访问，同时保持ChromeOS的安全性和管理能力。这一变化可能影响入门级Chromebook的硬件要求，但将为两个平台带来显著优势，包括更好的Android应用兼容性和多用户支持。

如今，随着网速的提升，流量的降价，我们已经悄然完成从读图时代向视频时代的转化。在全民视频大爆发时代，人们对视频观看体验有越来越高的追求，视频行业的竞争也空前激烈。解决卡顿、延时等最常见影响用户体验的问题，幕后英雄就是CDN。

全新ENVY家族共有4款新品，即惠普ENVY15高性能创意设计本、惠普ENVY13微边框轻薄本、惠普ENVY x360 13可触控变形本和惠普ENVY x360 15可触控变形本。

日前，微软正式发布新版Edge浏览器（96.0.1054.34版本）并向用户推送。

Coursera在2025年连接大会上宣布多项AI功能更新。10月将推出角色扮演功能，通过AI人物帮助学生练习面试技巧并获得实时反馈。新增AI评分系统可即时批改代码、论文和视频作业。同时引入完整性检查和监考系统，通过锁定浏览器和真实性验证打击作弊行为，据称可减少95%的不当行为。此外，AI课程构建器将扩展至所有合作伙伴，帮助教育者快速设计课程。

至顶懂云帝在以往公有云测试基础上，又将开始进行公有云数据库产品的评测活动，评测分析功能性评估与应用性能测试两个部分，现规划如下：

手机制造商之间的竞争，已从单一的硬件领域，演变为系统与生态系统之间的较量。从智能手机出发，将端侧人工智能能力进一步扩展至智能手表、汽车、智能家居等更广泛的领域，都依赖于一个统一的开发生态系统。

一年前，许多员工的办公地点从办公室转移至家中的临时办公区。尽管我们已逐渐适应了这样的“新常态”，领导层也不禁开始思考：“当员工都返回办公室时，未来的办公场所会是什么样子？”

两大企业基础设施厂商宣布产品线扩展，为客户提供更多大规模部署人工智能工作负载的选择。戴尔更新AI数据平台，新增非结构化数据引擎，并推出搭载英伟达RTX PRO 6000 Blackwell GPU的PowerEdge服务器。HPE扩展AI优化系统配置，支持自主AI和物理AI应用。两家公司均集成英伟达最新Blackwell架构GPU和AI软件套件，提供从数据处理到模型推理的完整解决方案。

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。

乐天移动宣布选择思科、诺基亚和F5作为合作伙伴，共同支持其在日本的5G独立组网建设。该网络将采用云原生和AI驱动系统，旨在简化运营、降低成本并提升客户体验。作为2019年推出全球首个端到端云原生移动网络的先驱，乐天移动此次通过战略合作进一步推进网络自主运营。同时宣布在九州等地区扩大5G覆盖范围。

故事是这样开始的……

美国时间5月23日,被誉为显示界“奥斯卡”的国际显示周(SID Display Week2023)在美国洛杉矶隆重启幕。

数据分析领导厂商Qlik的一份调研报告显示,在金融和银行业,如果从业人员不提高数据相关知识和技能将有可能被淘汰。

新墨西哥州多纳安娜县委员会以4-1票数通过了一项1650亿美元的工业收入债券方案，为大型AI数据中心项目提供税收优惠。该项目由奥斯汀BorderPlex Digital Assets公司和蓝枭资本旗下STACK Infrastructure合作开发，将在美墨边境附近建设四个数据中心及相关能源设施。项目采用自筹资金模式，预计创造2500个建筑岗位和750个永久职位，年底前可能开工建设。

龚克认为，在“新基建”这个热潮中更应该冷静地思考，到底什么是新基建？为什么要实施新基建，怎样进行新基建。

什么是智能合约，智能合约的漏洞究竟给安全带来了什么样的新挑战，我们应该如何应对？ 以下内容360代码卫士团队的安全专家将从这几个方面进行深入解读。

GameForge AI 是一款基于人工智能的游戏开发平台，可帮助用户轻松创建自己的游戏世界。本文介绍了 GameForge AI 的功能和使用方法，包括创建角色、场景和任务等。虽然 AI 生成速度较慢，但平台对游戏设计师、桌游爱好者和学生等用户都很有吸引力。与其他 AI 创作工具相比，GameForge AI 更注重构建复杂的叙事驱动型世界。

微软推出名为Project Ire的人工智能代理，能够大规模自动分析和分类恶意软件。该AI模型可对可疑软件文件进行逆向工程，使用反编译器等取证工具分析代码以判断文件安全性。在公共数据集测试中，准确率达98%，召回率为83%。在涉及4000个"高难度目标"文件的实际测试中，准确率为89%，误报率仅4%。Project Ire将集成到Defender平台中，用于威胁检测和软件分类。