挑战与机遇总是并存的，全新的变化为整个互联网行业带来了全新的挑战，借助“新基建”的春风，原本那些陈旧的、不合时宜的IT系统架构已经不再适应如今的全新需求。

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。

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。

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。

从模拟更高效的新材料，到更精确地预测股市如何变化，量子计算技术对于企业的影响可能是巨大的。下面就是目前企业组织正在探索量子计算的八个场景，有可能从根本上改变整个行业的游戏规则。

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。

伊利诺伊大学研究团队开发了CLAIMSPECT系统，通过层次化分解复杂争议、智能检索相关文献、多角度收集观点的方法，将传统的"真假"判断转变为多维度分析。该系统能够自动构建争议话题的分析框架，识别不同观点及其支撑证据，为科学和政治争议提供更全面客观的分析，已在生物医学和国际关系领域验证有效性。

随着医疗信息化的飞速发展，尤其是在当下疫情的倒逼之下，国内的主要医疗机构都进行了卓有成效的数字化建设，诸如电子病历系统建设、临床医药管理、病理大数据分析等，大量的数字化系统建设和运营，使得海量的医疗数据不断产生。

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。

在任何业务领域的“自动驾驶”概念都意味着在数据驱动的指导下不断优化。换句话说，人类和机器可以在不断扩大的环境情况下，得到信任可自主采取行动，因为这是由最佳数据、最佳预测和规范模型实时引导做出的。

根据最近一些人工智能的进展状况相关调查、研究、预测和其他定量评估，正在突显出增强智能所扮演的角色、人类智能与人工智能相结合可以在网络安全防御获得更好的结果。

KAIST研究团队提出CREPA方法，通过跨帧表示对齐技术显著改善AI视频生成的时间一致性问题。该方法让AI在生成视频时不仅关注单帧质量，还考虑相邻帧的连贯性，就像给AI安装了"时间记忆系统"。实验显示，CREPA在多个大型视频模型上都取得了显著改进，生成的视频在语义一致性、运动平滑度等关键指标上表现优异，为AI视频生成技术实用化迈出重要一步。

法国Valeo公司联合巴黎索邦大学开发出DIP技术，让AI模型能像人类一样通过少量样本快速学习图像理解。该技术采用创新的"元学习"训练方式，无需人工标注即可显著提升模型在复杂场景下的分割性能，训练时间仅需9小时，在多个数据集上表现优异，为自动驾驶、医疗影像等领域应用提供了新可能。

随着人们越来越习惯于在互联网上购买汽车等大件商品，大众汽车南非金融服务公司（Volkswagen Financial Services South Africa，VWFS SA）意识到，他们需要简化整个流程。该公司首席执行官Wilma Crosson负责实现这一目标。