【TechWeb】7月3日消息，据国外媒体报道，日本半导体制造装置协会（SEAJ）周四发布预测称，日本半导体制造设备销售额2020年预计增长7％。
该协会表示，尽管全球经济受到疫情负面影响，但数据中心需求坚挺，半导体市场将稳定增长。日本半导体制造设备销售额2020年预计增长7％，达到2.2181万亿日元（约合人民币1458亿元）。
SEAJ还表示，预计2021年日本半导体制造设备销售额达2.44万亿日元，同比增长10.0%；2022年达2.5522万亿日元，同比增长4.6%。
平板显示器制造设备方面，中国市场的投资占比达到全球的80%。SEAJ预计，2020年平板显示器制造设备销售额达5020亿日元，同比增长5.5%；2021年销售额达4700亿日元，同比减少6.4%。
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据市场研究机构Counterpoint最新数据显示，苹果公司第一季度iPhone在中国的销量下降19%，为2020年以来最差季度表现。苹果公司在竞争激烈的中国市场的排名跌至第三，与华为大致相当华为销量却增长近70%，明显抢占了以往苹果主导的高端市场。在全球整体份额方面，苹果的表现不断被小米拉近，差距不断缩小。
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。
4月9日，2024九峰山论坛暨化合物半导体产业博览会在武汉中国光谷科技会展中心开幕。海内外化合物半导体产业链的领军企业齐聚一堂，9位国内外院士、300多名行业领军人，800多家企业代表，来自全球的200多家企业参展，近万名观众到场观展观会，共话行业前沿论题及第三代半导体技术的应用与发展，共谋合物半导体产业高质量发展的春天。论坛与博览会期间设置了交流晚宴、商务考察等线上线下丰富的活动形式，助力对接资源，洽谈合作，价值共创。
根据Gartner的数据，到2028年，75%的企业软件工程师将使用AI代码助手2023年初这一比例还不到10%。63%的组织目前正在试验、部署或已经部署AI代码助手。这可以提高工作满意度和保留率，从节省与人员流动相关的成本。
前民警老陈，因直播宣传反诈走红，近日又引发了新的热议——他踏上了直播带货的新征程。这位曾经的“反诈民警”，后被称为“反诈老陈”，如今更简单地被大家唤作“老陈”。
3月27日晚间，海尔智家发布了2023年报。财报显示，2023年海尔智家实现营收2614.28亿元，同比增长7.33%;经营利润169.21亿元，同比增长15.8%;归母净利润165.97亿元，同比增长12.81%，利润增速继续超营收增速;经营活动产生的现金流量净额252.62亿元，同比增长24.71%，经营质量继续提升。坚持自主创牌、全球高端创牌、持续推进数字化变革，以及落地智慧家庭战略的海尔智家，3年利润复合
知名网络文学作家唐家三少，近日宣布将暂停更新作品，表示自己已经连续创作了20年，身心疲惫，需要休息调整。唐家三少自2004年2月写下处女作《光之子》以来，便踏上了网络文学的创作之路。期待他在休息调整后，能够再次为我们带来更多优秀的作品。
近日印度方面表示，采用日本新干线模式的印度首条高铁预计最快2026年前后开通。印度高铁项目计划联结艾哈迈达巴德和孟买，连通孟买、塔那、苏拉特、艾哈迈达巴德等大型经济中心。该项目将沿高铁走廊建设24座河桥、28座钢桥和7条山地隧道，以及建设一条7公里长的海底隧道，这也是印度首条海底隧道。
没有人想错过Chiikawa这波流量生意。最先在国内与Chiikawa联名卖周边、开快闪店的名创优品，早已被年轻人挤爆，一个快闪店3天就卖了800万元，又趁热打铁地在全国多个城市开快闪，线上直播间同步卖Chiikawa周边，一场直播最高带货100万-250万元。IP生意还是很有市场，有流量也有钱赚，下一个Chiikawa也许已经在来的路上。
微软与OpenAI据称正在计划一个突破性的数据中心项目，其中将包括一台名为“星际之门”的人工智能超级计算机。据《TheInformation》的AnissaGardizy和AmirEfrati报道，该项目的目标是减少这两家公司对Nvidia的依赖，这是许多涉足人工智能领域的科技巨头正越来越努力做到的事情。”《TheNextPlatform》还表示，如果“星际之门”确实建成，它将基于未来一代的CobaltArm服务器处理器和MaiaXPUs，以太网扩展到单台机器上的数十万到100万个XPUs，并且绝对不会基于Nvidia的GPU和互连技术，如果这些传言是可信的话。
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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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