站长之家(ChinaZ.com) 5 月 5 日消息：日前调研机构 IDC 公布了 2019 年第一季度的手机报告，报告显示，一季度华为超过苹果成全球第二大手机厂商。
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根据报告显示，一季度全球智能手机总销量为 3.108 亿部。其中，三星以 7190 万部的智能手机出货量位列榜单第一名，但市场份额同比减少了 0.4 个百分点，从 23.5% 降至 23.1%。与此同时，华为在今年一季度的手机出货量同比增长 50.3%，至 5910 万部。华为在全球智能手机市场占据份额达到 19%，创历史新高。
这也使得华为成为排名前 4 的手机厂商中，唯一一家在整体市场萎缩的情况下依然连续 6 个季度增长的公司。
「智能手机市场整体在几乎所有领域都面临挑战，但华为却能实现 50% 的整体增长。」IDC 项目副总裁 Ryan Reith 说，「等到 2019 年结束时，三星、华为和苹果的最新排名可能保持不变。
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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。
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。
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
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。
4月24日19:00，iQOOZ9系列新品发布会正式开始。此次iQOOZ9系列一共包含了三款手机：iQOOZ9x、iQOOZ9以及iQOOZ9Turbo。它不仅有着旗舰级的设计和规格，甚至还敢有超越旗舰的超狠配置。
根据IDC发布的报告，今年第一季度全球智能手机市场出现了明显的反弹，但苹果iPhone的表现却十分糟糕。苹果在第一季度的iPhone出货量大幅下降近10%，这与全球智能手机市场整体的增长形成鲜明对比。AI大模型未来有望变成每个智能手机用户定制型的专属超级助理，从革新智能手机乃至所有消费电子应用终端的使用体验。
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。
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
彭博社知名记者马克・古尔曼最近透露，苹果公司正全力以赴开发搭载M4芯片的全新MacBookPro。Canalys机构发布的一份引人瞩目的路线图显示，备受期待的M4系列芯片有望在2025年第一季度正式亮相。M4系列芯片的推出，是苹果在AI领域迈出的重要一步，也将为整个行业树立新的标杆。
随着彭博社的马克・古尔曼最新爆料，苹果公司正积极开发搭载全新M4芯片的MacBookPro，整个科技界对此充满了期待。Canalys机构更是在其AI处理器路线图中预测，M4系列芯片将于2025年第1季度正式与公众见面。利用AIbase，用户不仅能够紧跟最新的AI趋势能实时发现和应用这些先进技术，进一步拓展自己的创新边界。
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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