12月11日消息,中国信通院今日发布了国内手机市场总体情况。报告显示, 2019年11月,国内手机市场上市新机型 56 款,总体出货量3484. 2 万部。其中,5G手机上市新机型 4 款,占总体的7.14;5G手机出货量达507. 4 万部,占总体的14.56%。今年1-11月,国内手机市场总体出货量3. 58 亿部,同比下降5.4%,其中2G手机1467. 0 万部、3G手机5. 8 万部、4G手机3. 35 亿部,5G手机835. 5 万部。
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日前,中国信通院“信创ERP产品服务能力要求”首批评估结果正式公布,端点科技新一代ERP企业核心管理系统凭借深厚的技术积累和完善的产品服务能力,顺利成为首批通过认证的厂商之一,为企业软件国产替代提供了一支新生力量。同时,在信通院《信息技术应用创新企业资源计划(ERP)产品服务能力要求》标准体系(简称“信创ERP标准”)制定之初,端点科技就深度参与�
9月25日,在“2023大模型工程化论坛”上,中国信息通信研究院重磅发布业内首个《大规模预训练模型技术和应用评估方法第三部分:模型运营》标准和《人工智能研发运营一体化能力成熟度模型第3部分:模型运营》,九章云极DataCanvas公司依托硬核的AI技术实力和丰富的模型落地经验,作为核心参编单位深度参与两大重磅AI标准的制定,为加速AI技术的前沿应用转化、共谋AI高质效生产新篇章提供关键支持。随着大模型热度不断攀升,大模型与各行各业的深度融合正在塑造全新的数智化转型路径。九章云极DataCanvas公司将继续发挥领先的AI技术优势,积极推动人工智能行业的标准体系建设,加速大模型在千行百业的工程化落地和场景化应用实践,共绘大模型高质量发展新蓝图。
华为计划在2024年将智能手机的出货量提升到6000万~7000万部。华为已经向供应链增加了足够的订单量,保证2024年全年能够实现这一目标。IDC相关数据预测,2023年全球智能手机出货量为11.5亿部,同比下降4.7%,创下十年来新低。
全球行业分析机构CounterpointResearch今天发布了最新报告。今年第二季度全球智能手机出货量为2.68亿台,同比下降了9%。到2024年的时候,在入门级产品的推动下,全球折叠屏市场将实现大幅增长。
根据知名分析师郭明錤分享的最新洞察,到2024年和2025年,AMD的AI芯片出货量将会大幅增长。郭明錤的研究表明,到2024年,AMD的AI芯片出货量预计将占到英伟达出货量的约10%。如果微软与AMD的合作进展顺利,AMD获得Meta和谷歌的订单,预计2025年AMD的AI芯片出货量将大幅达到英伟达的30%或更多。
苹果分析师郭明錤表示,根据部分零部件供应商的最大产能估计,2024年苹果首款混合现实头显VisionPro的出货量最多为40万至60万部,低于市场预期的100万部。VisionPro的价格是一个问题,导致苹果第一代头显的出货量增长“无法实现”。今年9月份上旬,苹果CEO蒂姆·库克表示,苹果MR头显VisionPro仍有望于明年初发货。
近日, 2023 南京人工智能产业发展大会正式开幕。会上,信通院发布可信 AI 评估结果,三六零(601360.SH,下称“360”)集团的自研认知型通用大模型 360 智脑以4+级别通过模型开发、模型能力两个模块验证,成为业界为数不多通过4+级别验证的大模型之一,这也是目前国产大模型达到的最 高能力级别。 此前,信通院联合大模型工作组百余家单位,共同研制了《大规模预训练模�
9月18日,2023可信AI大会暨南京人工智能产业发展大会成功召开。腾讯云作为推动行业大模型发展的核心单位,联合信通院正式发布国内首个金融行业大模型标准,为金融行业智能化的高质量发展提供了重要支撑,为全面促进大模型安全合规和可信发展提供了重要保障。腾讯云将继续积极推动行业大模型标准制定,加速金融行业应用落地,为金融行业的数字化转型提供有力支持。
由于iPhone15的竞争力不强等原因,瑞银证券在最新的报告中宣布,经过综合评估,将iPhone15系列新机的出货量预期从8000-9000万台降低到7800万台。这是第一个下调iPhone15出货量预期的专业机构。2023年上半年中国高端手机市场份额中,IDC数据显示,苹果依然占据绝对优势,市场份额高达67.0%;华为仅靠4G产品依旧排名第二,市场份额达15.6%;OPPO凭借双旗舰产品布局获得4.2%市场份额,排名第三;其他主要安卓厂商市场份额相差不大,主要在3.0%-4.0%之间。
科技市场独立分析机构Canalys对具备AI兼容能力的个人电脑进行初步的定义,并预计兼容AI的个人电脑在未来四年快速渗透整个市场。Canalys认为,“兼容AI”的个人电脑必须配备可加快AI计算的芯片组或模块。从现在起到那时,该板块的复合年均增长率将达94%。
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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