面对数字校园园区网的演进趋势,从开创以太全光路线开始,从1.0到3.0,极简以太全光网解决方案为教育用户提供了更新、更适合场景的选择。在此次展会上崭新亮相的极简以太全光3.X价值再升级。

现有数据架构难以支撑现代化应用的实现。

为了帮助大家了解IaC，IaC到底有哪些好处，它和时下流行的DevOps、AIOps是否有关系？我们邀请了专家景显强对此相关话题进行了解答。

这篇研究论文介绍了一种名为ConvSearch-R1的创新方法，它彻底改变了对话式搜索中的查询重构方式。由复旦大学等机构研发的这一技术，通过强化学习与推理能力相结合，完全摆脱了对人工标注或大型语言模型的依赖。研究采用两阶段框架：自驱动策略预热解决冷启动问题，检索引导的强化学习则通过精心设计的奖励机制优化查询重写。实验表明，即使使用较小的3B参数模型，ConvSearch-R1也能在TopiOCQA数据集上实现超过10%的性能提升，展示了显著的技术优势和资源效率。

香港大学团队开发的VFMTok技术革新了AI图像生成领域，通过使用预训练视觉基础模型和区域适应性采样策略，仅用256个令牌就实现了超越传统方法的图像生成质量。该技术不仅将生成速度提升3倍，还在ImageNet基准测试中创造了2.07的新纪录，为AI图像生成的实际应用奠定了坚实基础。

AgiBot团队联合新加坡国立大学等机构开发出Genie Envisioner机器人操作统一平台，首次将视频生成技术应用于机器人控制。该系统通过100万个操作视频学习，让机器人能够预测行动结果并制定策略，在多个复杂任务上表现优异，仅需1小时数据即可适应新平台，为通用机器人智能开辟全新路径。

近年来，原本凭借对资源依赖支撑GDP快速增长的内蒙古，正在全面拥抱数字经济、新能源等新兴产业的发展，并已经取得了一系列成绩。

每一次技术浪潮，都会重塑游戏的模样，反过来，游戏需求也在推动技术的发展，上层应用与底层技术支撑，是不断反馈、循环迭代的关系。

数据现在是最有价值的企业商品之一。根据CIO.com的《2022年CIO现状》报告显示，有35%的IT领导者表示，数据和业务分析将在今年其组织IT投资中占比最多，58%的受访者表示，未来一年他们将增加对数据分析的投入。

目前，中国整体经济形态正在持续从传统经济向数字经济转型，数据和数字技术已成为各组织的关键生产要素和重要竞争策略。

这项由清华旗下奇虎科技等机构联合开发的研究，提出了ForCenNet前景中心网络来解决手机拍摄文档变形问题。与传统均匀处理方法不同，该系统重点关注文档中的关键信息区域如文字和表格线条，采用创新的前景分割、掩码引导和曲率一致性优化技术，在四个主流数据集上达到最优性能，为移动文档数字化提供了高效解决方案。

事实证明，经过匿名化处理的数据集无法成功解决个人身份被复原问题。

小城市的人不理解我，嘲笑我是‘大粪厂长‘，但我大城市的朋友们不一样，他们说如果你能把屎卖出去，那很厉害。

尽管各界广泛讨论 IT 行业女性人才短缺问题，但科技领域的女性比例仍然偏低。根据数据显示，美国 STEM 领域女性员工占比仅为35%，在五大科技巨头中这一比例更低至31%。女性在各级职位中的占比也呈下降趋势,从入门级的48%逐步下降到高管层的29%。为改变这一状况，许多致力于赋能和支持科技女性的组织应运而生。本文将介绍20个重要的女性科技组织,它们致力于提升女性地位、倡导职场包容性,并缩小多元化差距。

好风凭借力，插上生态之翼的浪潮商用机器不断加强国产高端服务器生态体系的建设，通过持续赋能拓宽合作的深度和广度，让行业生态更加优化，为更多用户提供高性能、高可用、高扩展的数字化能力支撑，为中国数字经济发展筑牢算能底座。

Oracle Cloud有没有资格跻身四大云计算服务商之列？

如今，园区作为一个城市的关键单元，降低能耗、减少碳排放助力“双碳”达标，已经成为各个园区的关注重点。对园区的要求是不仅要智慧还要绿色，也就是要向着“零碳智慧园区”持续演进。

特别是KubeSphere容器平台，秉承“大道至简，举重若轻”的产品理念，以“简”之道降低容器使用的复杂度，解决企业构建微服务架构及DevOps流程中遇到的多样而复杂的挑战，助力企业快速步入云原生之旅，加速数字化转型。

回顾过去的十余年，人工智能的进步可谓“耀眼”。尤其是从2015年“阿法狗”横空出世之后，人工智能行业的发展速度一骑绝尘。归根结底，是人类在人工智能领域探索50余年，最终才在半导体技术和软件技术的帮助下，找到了机器学习领域的突破口。

这项研究介绍了MIKU-PAL，一种突破性的自动化多模态情感语音标注系统，能以低成本、高一致性(Fleiss κ达0.93)自动标注语音情感。研究团队基于心理学理论扩展了情感分类系统至26种类别，并发布了131.2小时的MIKU-EmoBench数据集。系统在MELD上达到68.5%的人类水平准确率，为情感语音合成领域解决了长期存在的数据瓶颈问题，推动语音合成技术迈向更自然、丰富的情感表达。