凤凰网科技讯 北京时间5月14日消息，搜狐（NASDAQ: SOHU）今天发布了截至2021年3月31日的2021财年第一季度未经审计财报。财报显示，按照美国通用会计准则(GAAP)计算，搜狐第一季度总营收为2.22亿美元，较上年同期增长24%;归属于搜狐的持续经营净利润为3200万美元，上年同期净亏损为1000万美元。
股价变动
搜狐股价变动
上一交易日，搜狐在纳斯达克股票交易所开盘价为17.71美元，下跌0.59美元，报收于17.09美元，跌幅为3.34%。过去52周，搜狐股价最高为25.71美元，最低为6.62美元。（作者/霜叶）
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快科技4月22日消息，今日，中国移动发布2024年第一季度业绩，一季度营运收入为2637亿元，同比增长5.2%。其中，通信服务收入为2193亿元，同比增长4.5%。业绩显示，股东应占利润为296亿元，同比增长5.5%，每股盈利1.38元。截至2024年3月31日，集团移动客户数为9.96亿户，其中5G套餐客户数为7.99亿户，5G网络客户数达到4.88亿户。家庭市场方面，截至2024年3月31日，中国移动有线宽带客户总数达到3.05亿户，季度净增683万户。其中，家庭宽带客户达到2.69亿户，季度净增528万户。政企市场方面，一体推进网 云 DICT”规模拓展，加大商客市场拓展
随着经济的不断发展，人民的生活水平也在不断提高，但是也有越来越多难以治愈的疾病在降低人们的生活幸福指数，例如癌症、糖尿病、高血压、心脏病和阿尔兹海默症等慢性疾病的发病率日益攀升，而以化学药物和手术治疗为支柱的传统治疗手段也逐渐进入了瓶颈。自 20 世纪末以来，细胞治疗开始蓬勃发展，以干细胞技术为核心，被科学界誉为第三次医学革命的再生医学�
特斯拉今日发布了备受瞩目的2024年第一季度财报，详细披露了该季度的业绩情况。该季度特斯拉生产了43.33万辆汽车，交付了38.68万辆，低于分析师此前预测的44.91万辆交付量和45.29万辆产量。这些新车型，包括价格更便宜的车型，将利用下一代平台和当前平台的一些技术，在与我们目前车型阵容相同的生产线上生产。
CertiK《Hack3d:2024年第一季度Web3.0安全报告》现已发布，本次报告深入分析了2024年前三个月Web3.0链上安全的状况，私钥泄露仍然是造成资产损失的主要原因。Hack3d提供了对当前Web3.0生态系统安全性的全景扫描，并为Web3.0社区提供了包括链上黑客攻击、诈骗行为和漏洞利用在内的详尽统计数据。让我们携手努力，共同构建一个更加安全的Web3.0世界。
人工智能应用先进芯片的主要生产商台积电，由于需求强劲，预计周四第一季度利润将增长5%。这家全球最大的代工芯片制造商的客户包括苹果和英伟达，受益于人工智能的激增，帮助其度过了因疫情导致的电子产品需求减弱，推动TSMC股价创下历史新高。TSMC将于周四早上6点举行财报电话会议。
据市场研究机构Counterpoint最新数据显示，苹果公司第一季度iPhone在中国的销量下降19%，为2020年以来最差季度表现。苹果公司在竞争激烈的中国市场的排名跌至第三，与华为大致相当华为销量却增长近70%，明显抢占了以往苹果主导的高端市场。在全球整体份额方面，苹果的表现不断被小米拉近，差距不断缩小。
CounterpointResearch发布的报告确认，全球PC出货量同比增长3%，结束了连续两年的下滑趋势，行业恢复到疫情前的水平。这一变化归功于AIPC时代的到来，各个领域的出货量恢复以及终端用户的升级周期。虽然中国一直在进步其芯片制造业务，并继续引进新工具，但俄罗斯的进展较少。
英伟达近日宣布将与印尼第二大移动电信公司IndosatOoredooHutchison携手，在梭罗建设一座总投资额高达2亿美元的人工智能开发中心，此举标志着英伟达进一步扩大在印尼乃至整个东南亚的业务版图。据印尼通讯与信息部长布迪阿里塞蒂亚迪透露，这座名为IndonesiaAINation”的开发中心将加强当地的电信基础设施、人力资源和数字人才，为印尼乃至整个东南亚地区的人工智能和技术进
快科技4月5日消息，据媒体报道，沃尔沃汽车公布了今年3月份及一季度的销量业绩。数据显示，沃尔沃汽车全球销量在3月份达到78970辆，同比增长25%。值得一提的是，沃尔沃汽车旗下新能源车型在3月份的销量达到33558辆，同比增长24%，占据当月全球市场份额的42%。今年一季度，沃尔沃汽车全球总销量达到182687辆，同比增长12%。就各主要市场表现而言，在中国市场，沃尔沃汽车一季度销量同比增长21%，达到14005辆。然而，沃尔沃新能源车型在中国市场表现却并不理想，3月份仅售出1039辆，同比下降28%。在欧洲市场，沃尔沃汽车3月份销量同比增长33
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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