站长之家(ChinaZ.com) 1月25日 消息：近日，知名市场调研机构Strategy Analytics发布了 2018 年第四季度中国市场智能机出货量报告，与 2017 年同期相比下滑了11%， 2018 年第四季度中国市场智能手机累计出货量为1. 07 亿台，全年累计出货量为4. 08 亿台。
2018 年中国市场份额排名第一的是华为，约占25.7%;第二名为OPPO，约占20.3%;第三名为vivo，约占19.4%;第四名为小米，约占12.2%;第五名为苹果，约占8.4%。三星由于在中国销量惨淡，被归入其他品牌。
不过， 2018 年第四季度，出货量实现增长的仅有华为和vivo两家，华为增长最大， 2018 年第四季度相比 2017 年同期增长了 570 万部。其余品牌都有不同程度下滑，其中小米相比 2017 年同期销量下滑 550 万台，苹果减少了 310 万台。
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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。
斗鱼公布了其2023年第四季度及全年的财务报告。第四季度斗鱼总营收达到了12.96亿元，其中直播收入占据主要部分，为10.21亿元。在这样的背景下，斗鱼积极承接来自游戏厂商的宣发需求，与腾讯、网易、米哈游等多家厂商建立了紧密的商业合作关系，为公司的未来发展奠定了坚实的基础。
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
华为今天正式宣布，目前已有超4000个应用加入鸿蒙生态。值得注意的是，原生鸿蒙的扩展进程已经大大加快，华为今年1月18日宣布首批200多家应用厂商开发，到3月底已经超过4000个，短短两个月时间增长幅度高达20倍。HarmonyOSNEXT鸿蒙星河版将于今年四季度发布面向消费者的商用版本，系统底座全线自研，不再兼容安卓App，彻底与安卓划清界限。
根据CounterpointResearch的预测，2024年全球智能手机出货量预计将达到12亿部，同比增长3%。这一增长主要得益于经济型细分市场的推动，如中东、非洲和加勒比和拉丁美洲市场。各个厂商都在积极寻求新的商机和市场需求，并努力适应市场的变化。
英伟达计划在今年第四季度推出RTX5090及RTX5080显卡。此将有助于英伟达合作伙伴扩大出货量，尤其是随着越来越多的玩家向高端升级，这些GPU的推出还将有助于提高GPU的平均售价。此外在光线追踪方面，英伟达RTX5090的性能目标是提高2.5倍，计算能力将提高2倍，功耗可能高达520W。
市场调研机构IDC今日发布报告称，苹果1-3月iPhone全球出货量下降9.6%。这从苹果的促销活动中也能看出端倪，iPhone在圣诞节和中国新年的活动中都进行了降价，甚至官网都直接开启促销活动。有分析师表示，今年华为将会在高端市场上抢走不少苹果的份额，尤其是近期P70即将发布，补齐了影像的硬件短板之后将进一步抢占苹果高端市场。
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。
梦龙雪糕在英国市场主动召回了部分批次产品，原因是可能存在金属碎片的安全隐患。此次召回行动迅速果断，旨在保护消费者的权益和安全。虽然中国市场未受影响，但公司仍将继续加强产品质量管理和食品安全控制，为消费者提供更加安全、美味的冰淇淋产品。
图片来源:黑芝麻智能冲击“智驾芯片第一股”。黑芝麻智能更新了招股书，继续推进港交所主板上市进程。L3级自动驾驶的提前落地，在某种程度上也是自动驾驶芯片企业的一个机会，黑芝麻智能通过IPO输血获得更多资金用来进行技术研发、推进商业化落地，或许有机会打开更大更广的市场。
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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