物联网发展进入2.0时代，其与大数据、人工智能的深度融合，也为整个行业带来了新的发展契机。在每日互动（个推）主办的“西溪论数”·2020数据智能高峰论坛上，“万物互联新机遇”圆桌环节邀请了涂鸦智能中国总裁付强、中科云谷CEO王晓冬、酷开大屏指数数据研究院院长赵磊、微链联
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作为较早走出国门的企业之一，维达国际从单一生活用纸开始，到如今运营生活用纸、女性护理、成人失禁护理、婴儿护理及商用清洁卫生解决方案等多业务、多品牌模式，从单一的国内市场拓展到亚太市场，已成长为亚洲具有规模的卫生用品企业。2022年12月16日，维达国际正式宣布维达东南亚新总部一期正式投入运营，该项目位于马来西亚雪兰莪州，占地共计30英亩，业务范围覆盖了研发、生产、仓储、配送、管理五大功能板块。精准对接东南亚市场的消费需求，同时和中国内地市场、北亚市场形成联动效应，更好地以消费者为中心创造价值。
破局，布局，方向，效率，4月16日，宇视与2000余位合作伙伴共聚乌镇，深入探索AIoT及业务增长的更多可能。AI的浪潮势如排山，技术跃迁加速产品更迭，大模型在无数细分场景落下种子，场景更细分，需求更碎片，也催生出更广阔的市场和商机。通过大模型来赋能制造业，赋能渠道，让渠道去赋能各个细分领域，从完成各个细分场景的商业闭环，宇视携手合作伙伴们走向了自己的道路，脚踏实地，生态共荣，积蓄更多的力量，取得更多的胜利。
2024年4月24日-26日，IOTE2024国际物联网展·上海站，将在上海世博展览馆盛大开幕。作为物联网行业的年度盛会，此次展览共汇聚感知层、网络传输层、运算与平台层、应用层4大层级的多个行业企业。希望各位客户、行业同仁朋友，4月24日-26日能够拨冗莅临星纵物联展台，与我们交流探讨，寻找物联网行业发展新方向，探索业务增长新模式，共建更加开放与智能化的行业新生态。
4月19日，深圳市龙华区人力资源局工作人员、深圳市龙华创新生态服务协会的代表以及来自荷兰的AerofilmSystems公司的商务总监BartvanKempen一行到访凯东源，凯东源董事长兼总裁肖振东、总经办总监刘远对来访人员进行了热情接待。刘总向来访人员详细介绍了公司的发展历程、业务布局以及未来的战略规划。相信在各方共同努力下，深圳市龙华区的创新生态将更加繁荣，凯东源也将迎来更加广阔的发展前景。
超聚变数字技术有限公司2024合作伙伴大会在东莞成功举办。来自全国各地超过1500家行业、商业、服务生态伙伴，共同探讨算力产业发展。积极拥抱变化，坚持“创价值、同信念、共成长”，围绕客户商业场景，联合生态伙伴开放式创新，携手伙伴共创新价值。
4月16日，快手电商联合深圳时装周、深圳市服装行业协会共同举办“时尚产业合作与创新论坛·快手专场”活动。快手电商宣布与深圳时装周达成战略合作，并分享了快手春夏服饰风格趋势、快手电商生意新机会及新商政策，在为深圳产业带商家带来生意增长新机遇的同时，也为老铁用户提供更丰富的优质服装供给。借助平台商家政策的大力加码以及与深圳时装周等战略合作伙伴的共赢合作，快手电商将为深圳女装产业带及更多商家带来增长新机遇，开辟生意新空间。
为给国家民航业培养更多后备专业人才，为有志高中生提供更多个人升学渠道及职业发展机会，3月31日，迪涛学校和中航未来集团旗下的安徽云翔未来科技有限公司举行了首个“双高”合作项目授牌暨航空实验班签约仪式。这是中航未来以及迪涛首个签约的“双高”合作项目，开启了高中部发展的新篇章。此次双方合作，将进一步满足学生和家长的多样化教育需求，从为创建优质特色化高中掀开新的篇章。
从顺德站驱车驶向南国西路，大约十几分钟，就会来到佛山市顺德区勒流街道富安工业区，这里是小熊电器扎根生长18多年的“缘起”之地。站在这片热土之上，能明显感受得到，这座由数字化、智能化新型技术浇筑多年的产业园区，如今已呈现从“制造”向“智造”蝶变的全新景象。走进一处小熊电器工厂，一台台注塑机正将原料输送管和零件传送带“首尾相连”，一个个电
随着践行绿色低碳的生产生活方式普及，保护生态环境已成为全人类的共同事业，除了政府机构的引导，也需要社会企业的参与和支持。维达集团作为亚洲具规模的卫生用品企业，多年来始终秉承「健康生活从维达开始」的理念，在其所在的卫生用品行业全产业链中践行可持续发展及环保事业。据其最 新发布的ESG报告显示，维达集团始终以负责任的方式经营业务，务求以环保�
3月26日，联想集团与锐捷网络股份有限公司在北京成功举行战略合作协议签约仪式。双方将以此次战略合作为契机，携手共进、优势互补，不断拓展合作的广度和深度。面对AI时代发展新机遇，联想将与包括锐捷网络在内的合作伙伴紧密携手，引领行业迈向更加美好的未来，共同探索智能化技术的新边界，通过整合双方的技术优势、市场资源和创新能力，不断释放智能化新动能，共同开启合作共赢新局面。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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