【TechWeb报道】2月1日消息，据国外媒体报道，国际商会仲裁法院日前对诺基亚和三星作出仲裁，和解两者专利纠纷，解决从2014年初开始的5年内，诺基亚手机专利获得的额外补偿问题。
诺基亚三星专利案和解告终 前者至少获13亿欧元专利费这项仲裁包涵了诺基亚专利部门Nokia Technologies部分截至到2018年底的专利案件。诺基亚也将继续同三星讨论其他被涉及的专利侵权案件。
诺基亚称，计入过去两年的追补收入，诺基亚专利部门Nokia Technologies在2015年第四季度的销售额为4亿欧元，2015年全年共计10.2亿欧元（约合11亿美元）。Nokia Technologies目前的年化净销售额约为8亿欧元。
诺基亚预计，公司在2016-2018年获得与已和解或正在仲裁专利案件相关的现金至少达到13亿欧元。
诺基亚现在专注于发展电信网络设备业务，但依旧拥有大量手机专利，诺基亚将于本季度完成对法国网络设备对手阿尔卡特-朗讯的156亿欧元全股票收购交易。（露天）
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盘点抖音头部美妆主播不知道大家还记不记得前段时间自曝交税近一个亿的抖音网红?她就是潘雨润。今年3月，潘雨润曾公开个人所得税纳税纪录，其纳税金额高达9503万元。挣得越多，交税越多，彼时有网友表示，“九千万的税，个人所得税最高税率百分之四十五，说明年收入超过2个亿。”据了解，潘雨润是一名美妆博主，在抖音拥有788.3万粉丝，其纳税金额近一个亿，也让�
百事公司宣布第十家食品基地落户陕西西安经开区。百事食品陕西生产基地的首期投资将达到8000万美元，折合人民币约5.75亿元。百事公司已经在上海、四川、山东和广东等地建立了多个食品工厂，涉及的产品线广泛，包括乐事薯片、桂格麦片、多力多滋、奇多等多个知名品牌。
在4月11日的美股市场中，苹果公司的股价表现强势，上涨了4.33%，收盘价达到175.04美元，市值也因此攀升至2.7万亿美元，单日市值增长惊人，增加了1121亿美元，折合人民币约为8113亿元。苹果正在积极筹备一项重大的产品升级。该公司计划在6月的开发者大会上向外界展示这些新功能，届时我们有望看到更多关于M4芯片和AI功能在Mac产品中的实际应用和表现。
继比亚迪后，又一家落地欧洲的中国车企出现了，它正是奇瑞汽车。当地时间4月19日，奇瑞汽车与西班牙汽车公司Ebro-EVMotors签署协议，将在西班牙巴塞罗那成立合资企业生产新型电动汽车。西班牙是仅次于德国的欧洲第二大汽车生产国，去年产量接近250万辆，预计今年可达230万辆左右。
4月23日晚间，昆仑万维披露了2023年年度业绩报告。公司在2023年实现了营业收入49.2亿元，其中海外业务收入占比达86.0%，同比提升8.4个百分点;净利润为12.6亿元，同比增长9.15%，继续保持行业前列的利润规模。昆仑万维致力于实现通用人工智能，赋能用户生成高质量的AI内容，将继续坚持“AllinAGI与AIGC”战略，努力成为领先的人工智能科技企业，推动人工智能技术在各领域应用，
日前，长安汽车发布2023年财报。该公司实现汽车销量255.3万辆，同比增长8.8%；实现营收1512.98亿元，同比增长24.78%；净利润113.27亿元，同比增长45.25%。2024年将在东南亚市场导入阿维塔11、长安Lumin、CD701等7款以上新能源产品，建设530个渠道触电。
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近日，在中国网络安全产业联盟（CCIA）数据安全工作委员会主办的“促进数据安全合规流通使用”专题研讨会上，CCIA数安委发布数据安全和个人信息保护社会责任试点评价结果，快手获评三星(系统级)，这意味着快手在数据安全和个人信息保护工作上处于国内行业领先水平。2021年11月1日施行的《个人信息保护法》规定，提供重要互联网平台服务、用户数量巨大、业务类型复杂
近日猫一杯就传播在巴黎拾到秦朗作业本”虚假信息发视频道歉。猫一杯表示：秦朗丢作业这件事完全是我编造的，我在这里要给大家道个歉，我诚恳地接受处罚并保证以后不再创作此类博人眼球的内容”。网红应该明确自己的社会责任，认识到自己的言行举止对社会和粉丝的影响，追求流量的前提是，不能忽视道德和法律，不能为了吸引眼球做出不恰当的行为或发表不当言论。
最近，美国商务部根据《芯片与科学法案》批准向三星电子提供最多64亿美元补贴，但要求其在美国得克萨斯州泰勒市建设一座新的晶圆厂。三星早在1996年就开始在得州奥斯汀建厂制造芯片了，之前总投资达180亿美元，接下来将进入泰勒市，首批投资至少170亿美元，成为当地引入最大的一笔外资。值得一提的是，美国商务部供应链竞争力咨询委员会联合主席乌苏拉伯恩斯将进入台积电董事会，她还是白宫国家科学、技术、工程和数学项目前负责人、美国总统出口委员会前主席，其确实在一定程度上影响了美国的出口政策。
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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