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CSA表示 2022 安全创新奖的评选是基于企业在数字安全及各项新兴技术领域方向有创新的安全产品、新颖的解决方案，其关键技术指标达到国内外领先水平，为数字安全行业的发展提供新的思想和技术创新。派拉软件自研的API安全平台，凭借技术的创新性与先进性获得提名，并最终斩获2022 CSA 安全创新奖。整个API平台具备AI智能风险检测、易扩展、稳定可靠、服务器资源占用小的
研究机构n.t.information公布了2022年PCB份额数据，2022年全球PCB产值约为880亿美元，同比增长10%。其中中国台湾以31.97%市占率排在低于，中国大陆则排在第二，份额也有31.52%，二者份额相加超过了60%。中国大陆则在全球PCB百强榜中占据最多的位置，达到了64家，中国台湾也有27家，其他则分别是日本21家、韩国14家、美国5家、欧洲5家、东南亚5家等。
国风动作roguelite游戏《暖雪》将于10月20日登陆PlayStation5、XboxSeries、PlayStation4、XboxOne、Switch和微软商城。该游戏以诡异的“暖雪”为核心，构建了一个完全架空的黑暗奇幻世界。自发布以来，该游戏的销量已破200万。
2023社交还有新故事，微信巨头位置坐得还稳吗?不久前，Meta推出社交平台Threads、微信种草社区“小绿书”开启内测，字节跳动推出了海外生活方式社区Lemon8。社交赛道为何再度火热，似乎没有终局?简单来说，过去几年，社交赛道一度遭遇增长困境——传统的IM和“左划右划”的陌生人社交早已无法获取和留住用户，面向大众的兴趣社区也逐渐遭遇流量天花板。AIGC的出现，似乎
国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟2022年度技术创新奖评选结果公布。经过近一年的激烈角逐，优维科技脱颖出，荣膺双项产品大奖。优维科技EasyCore超融合数据库和HyperInsight超融合观测产品已经在一百多个企业的生产环境中得到了应用，获得了良好的反响和业绩，并且在IT运维管理、云计算管理等领域具有广泛的应用前景。
根据英国政府的文件，Alphabet旗下的欧洲AI实验室DeepMind在2022年实施了大幅削减员工成本的措施。据DeepMind的2022年财务报告显示，员工成本从2021年的近12亿美元急剧下降，降至2022年的近7.31亿美元。这一新产品预计将在今年晚些时候发布，标志着DeepMind在AI领域的持续竞争和创新。
在深圳南山区举行的深圳市潜在科技独角兽企业对接会上，深圳十方融海科技有限公司以其卓越的科技实力、优质的产品及服务，独特的商业模式成功上榜“2022年度深圳市潜在科技独角兽企业”。为支持与培育具备潜在科技独角兽潜力的企业，深圳政府和市工信局制定了《深圳市独角兽企业发现和培育行动方案》。公司希望与行业合作伙伴加强合作，共同推动数字科技对在线教育行业的深度赋能，助力教育的发展和行业的繁荣。
国家互联网数据中心产业技术创新战略联盟2022年度技术创新奖评选结果公布。优维科技核心研发团队人员荣膺3项“技术创新人才奖”，其中优维科技数据产品研发部总监黄兆鹏、高级研发工程师朱文燊获得本次技术创新人才二等奖，优维科技技术总监陈安礼获得本次技术创新人才奖。优维科技EasyCore超融合数据库和HyperInsight超融合观测产品已经在一百多个企业的生产环境中得到了应用，获得了良好的反响和业绩，并且在IT运维管理、云计算管理等领域具有广泛的应用前景。
【中国，上海，2023年9月21日】华为全联接大会2023期间，华为安全与全球行业精英、科技领袖和资深行业决策者共同探索网络安全发展新蓝图。在安全专题论坛上，华为数据通信产品线安全产品领域总裁马烨介绍了全新升级的HiSec3.0“云网边端”一体化安全架构，阐述了华为在网络安全方面一些新的理解与实践。华为HiSecSASE安全解决方案可以广泛适用于远程办公、多分支组网、终端安全防护等场景，能够为政府、金融、制造等行业客户提供高效安全地访问SaaS、公有云、互联网和企业总部等服务。
9月22日消息，今日，米哈游公布《崩坏3》第二部预告内容，放出了新角色相关情报，第二部开启时间为2024年2月。据了解，第二部将开启全新一批主角团：寻梦者（有1P和2P，性别可切换）、神秘美少女希娜狄雅、17岁的博士科拉莉、火星探索小队队长赫丽娅。有网友感慨：和第一部相比完全是重做式更新，第二部把角色、场景甚至UI都迭代了”看起来UI也向原神和铁道靠拢了？”《崩坏3》是由米哈游制作发行的一款角色扮演类国产手游，于2016年10月14日全平台公测。游戏故事延续了《崩坏学园2》主线剧情，讲述在不远的未来，神秘的灾害崩坏”侵蚀了?
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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Mira（Mini-Sora）是一个实验性的项目，旨在探索高质量、长时视频生成领域，特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频（T2V）生成框架的基础上，通过以下几个关键方面实现突破：扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前，Mira项目处于实验阶段，与Sora等更高级的视频生成技术相比，仍有提升空间。
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