【TechWeb】6月15日消息，据国外媒体报道，2020年，中国显示器市场规模为4460亿元，同比增长19.7%。
报道称，由于LCD面板的高需求和价格上涨，中国面板制造商的销售额出现飙升。其中，京东方2020年的销售额达到1356亿元，较2019年增长16%。
也因为需求飙升，三星电子取消了2020年年底前结束所有LCD面板生产的计划，计划将LCD面板的生产延长至2022年底。
此外，由于市场对LCD面板的需求不断增长，韩国液晶面板制造商乐金显示（LG Display）也将LCD面板的生产时间再延长一年。
TFT-LCD、AMOLED以及包括柔性显示等新型显示技术的基础技术都是半导体技术，都可统称为半导体显示。半导体显示可定义为，通过半导体器件独立控制每个最小显示单元的显示技术统称。（小狐狸）
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3月26日，商汤集团正式公布了其截至2023年12月31日的全年业绩报告。在过去的一年里，商汤集团对自身的业务布局进行了清晰定位，确立了生成式AI、传统AI和智能汽车三大核心板块。这一成绩的取得，得益于各行各业对大模型的训练和推理的广泛需求，预示着中国硬科技投资的新周期正式开启。
知乎发布了其2023年第四季度及全年财报业绩，展现出了稳健的发展态势。在第四季度，知乎实现总收入11.38亿元，同比增长2.2%，显示出公司业务的持续增长势头。公司也将积极拓展新的业务领域，寻求更多的增长点，为用户和利益相关方创造更多价值。
近年来，智能穿戴设备在全球范围内持续受到热捧，其需求呈现出不断增长的趋势。3月27日，京东与小米宣布达成新的战略合作，双方将在营销推广、新品首发、资源支持三大核心板块展开深度合作，2024年小米智能穿戴设备（智能手表、智能手环）京东年销量目标剑指300万台，其中智能手表实现销量同比增长150%，共同推动智能穿戴品类快速发展。当前，随着底层硬件创新逐步
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。
根据国际数据公司最新数据显示，亚太地区即将进行一场变革性的旅程，生成式人工智能的采用量呈现激增的趋势。IDC的预测表明，到2027年，该领域的支出将飙升至260亿美元，年复合增长率从2022年到2027年将达到95.4%。零售商也在利用GenAI个性化体验、自动化任务和提升客户参与度。
日前边缘计算社区正式发布了2024中国边缘计算企业20强榜单”，华为位居第一。边缘计算社区表示，历经两个月的严谨评选，包括榜单征集、线上投票、专家评审以及深度访谈等多个环节，最终评选出2024中国边缘计算企业20强。目前在工业自动化、智能交通、远程医疗等领域，边缘计算已经得到了广泛应用。
2024年4月9日，备受行业瞩目的“2024中国边缘计算企业20强榜单”由国内最具影响力的边缘计算社区正式发布。边缘计算社区长期致力于推进边缘计算领域知识传播和生态发展建设。请关注边缘计算社区。
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
IDC发布《中国软件定义存储及超融合存储系统市场季度跟踪报告，2023年第四季度》，详解中国区超融合发展趋势、市场份额规模以及厂商占比。IDC报告显示，由于数字化转型和业务创新的需求，金融、制造、医疗等对IT高度依赖的行业对基础设施层提出了更高的要求，2023年全年超融合市场同比增长2.9%，市场规模达到152.01亿元人民币，市场对超融合系统解决方案的需求依然强劲。IDC预测，中国超融合市场在未来5年保持6.0%的年复合增长率，远超传统存储阵列;预计到2028年，超融合市场规模将达到近30亿美元。
电脑硬件品牌MSI微星科技近来显示器新品频发，4K电竞游戏新品显示器MAG274URFW正式开售。MAG274URFW显示器采用了纯白配色，简洁大气。无论是对画面质量、游戏体验还是色彩表现的要求，MAG274URFW都能完美满足，成为用户工作和娱乐的不可或缺的一部分。
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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