【TechWeb】10月17日消息，TCL科技日前在投资互动平台回复投资者称,美国国际贸易委员会337调查不会对公司业务造成实质性影响。
日前，有投资者提问称,“据商务部网站今日发布消息,‘美国国际贸易委员会(ITC)决定对视频处理设备及其组件和数字智能电视及其下游产品发起337调查。中国TCL科技集团股份有限公司、韩国三星、LG集团及其部分关联公司等企业涉案。’请问此次337调查对公司经营是否造成影响?”
对此，TCL科技方面回应称,公司对相关情况进行了核实。原告专利主要涉及电视机产品之流媒体相关技术,电视机业务不属于公司经营范围,公司将据此提出管辖权异议,此案件不会对公司业务造成实质性影响。同时,公司将积极支持涉及调查的业务合作伙伴及供应商,共同研究应对相关调查,维护自身权益。
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2023年10月15日，第134届中国进出口商品交易会在广州国际会展中心盛大开幕。作为全球领先的智能终端企业，TCL实业携全屋智能产品震撼亮相，获得广泛关注。TCL实业将与全球生态合作伙伴一道，共同探索前沿创新技术，为全球客户和用户带来创领未来的智能科技体验。
小米系列两款新机型——2311FRAFDC和2312CRAD3C，通过3C认证，这两款型号页面显示将会是RedmiNote13R系列。根据现有认证信息，这两款新手机将具备33W/67W有线充电功能。目前关于这两款新机的更多详细信息尚未公布。
小米RedmiNote13R系列最近通过了3C认证，型号分别为2311FRAFDC、2312CRAD3C。从认证信息可知，2311FRAFDC型号支持33W有线快充，机型2312CRAD3C型号支持67W有线快充，两款产品的生产厂均为南昌勤胜电子科技有限公司。RedmiNote13R系列预计将于近期上市，价格应该定位在千元档位。
吉利汽车公布9月份销量数据，共售出170472辆汽车，同比增长31%。新能源汽车销量为53692辆，环比增长14%，同比增长37%。吉利品牌在销量方面表现强劲，其新能源汽车销量连续增长。吉利旗下极氪品牌的电动车型销量不错，消费者对其极氪001、极氪009和极氪X三款车型反应热烈。吉利汽车的出口量也达到了27574辆，表现出色。
此芯科技有限公司与百度签署硬件生态共创计划合作协议，正式加入由百度发起的硬件生态共创计划。双方将共同推动端侧AI和大模型在个人计算、车载计算以及元宇宙计算等领域的技术创新和业务落地。基于一芯多用的设计理念，此芯科技第一款通用智能芯片将采用多核异构架构，集成高达两位数的桌面级CPU核心，硬件光追GPU、大算力NPU以及高带宽和大容量内存支持，可提供高效的通用计算能力，拥有丰富的功能接口，支持多种主流操作系统，充分适配PC、智能座舱、元宇宙等多样化的场景需求。
一项新研究发现，波士顿咨询集团的咨询师在使用OpenAI的GPT-4解决业务问题时表现不佳，他们的表现比那些没有使用GPT-4的同行差了整整23%。这一发现引发了对于人工智能在业务领域中的实际效用和风险的讨论。这种情况引发了对于知识产权和法律责任的复杂问题。
打败你的从来不是你的竞争对手。旭旭宝宝所带来的涟漪前段时间，旭旭宝宝在抖音直播时，说了这么一个事儿，“很久不玩DNF了。”原因是，他在播DNF时，腾讯不允许旭旭宝宝上线抖音旗下“小手柄”业务，也就是抖音下面一个游戏分发功能。按照旭旭宝宝的说法，在他加入抖音前，抖音的其他DNF主播一直是可以做“小手柄”的，但现在也不行了。为了这件事，旭旭宝宝和DN
宾夕法尼亚州政府将迎来一项新的变革，他们计划开始充分利用人工智能来改善政府运营。州长乔什·夏皮罗在匹兹堡的卡内基梅隆大学举行的新闻发布会上宣布了这一决定。州内的公共安全机构已经开始与AI专家咨询，以准备应对可能出现的AI驱动威胁，如欺诈行为。
快科技10月9日晚间，蔚来汽车达成3000万次换电服务，业内首家，着实配得上遥遥领先”。作为蔚来主打的特色配套服务之一，换电站成为了蔚来的护城河，受到车主们的广泛欢迎，数据显示，截至本月6日，蔚来共建成了1937座换电站，其中高速公路572座，打通6纵4横8大城市群高速换电网络，已建成的高速换电网络后续还将持续加密布局。蔚来还积极布局充电补能系统，截至目前，建成充电站3225座、充电桩18845根，三方桩905410根，为用户提供可充可换可升级的能源服务体验。
2023年9月4日至9月7日，被誉为“化妆品诺贝尔”的第33届IFSCC国际化妆品科学大会在西班牙巴塞罗那隆重举行。Galenic法国科兰黎因其独家专利雪藻胜肽1的研究成果，受邀亮相IFSCC大会，并入选IFSCC科研创新论文奖，成为“IFSCC荣誉金牌战略合作伙伴”，其皮肤学级研发的硬核实力荣膺认证。Galenic法国科兰黎将延续品牌的研发精神，以严谨科学的态度持续推动科学护肤行业的迭代发展，迎接皮肤学级科研的专业新高峰。
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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