手机市场又开始热闹起来了。日前，荣耀50系列发布引发了业内热议，它给波澜不惊、略显颓势的2021年手机市场带来了一点起色，而从当下的市场竞争现状与荣耀的布局节奏来看，2021年手机市场或将发生微妙的变局。2021年手机市场，亟待一场变局打破平静“谁能填补华为留下的市场空白?
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4月3日，黑芝麻智能获得ISO/SAE21434:2021汽车网络安全流程认证证书，标志着黑芝麻智能已建立起符合ISO/SAE21434要求的网络安全产品开发流程体系，构筑起网络安全风险管控能力。4月3日，国际公认的测试、检验和认证机构SGS通标标准技术服务有限公司为黑芝麻智能颁发ISO/SAE21434:2021汽车网络安全流程认证证书，标志着黑芝麻智能已建立起符合ISO/SAE21434要求的网络安全产品开发流程体系，构筑了企业网络安全风险管控能力，在保障产品及企业的网络安全方面奠定了更为坚实的基础。黑芝麻智能将一如既往地重视产品安全，严格遵守网络安全、功能安全等国际安全标准体系，为合作伙伴提供更安全、更可靠的产品。
据市场调研机构IDC最新数据，荣耀在2024年第一季度中国智能手机市场表现出色，成功占据17.1%的市场份额，同比销量增幅达到13.2%，领先华为、OPPO、苹果、vivo等一系列竞争对手，拿下当季度中国智能手机销量TOP1的位置。这一成绩不仅延续了荣耀在2023年第四季度和全年中国市场出货量排名安卓阵营第一的强劲势头，也再次证明了荣耀在国内市场的领先地位和消费者的高度认可。针对荣耀重回中国手机销量第一，荣耀终端有限公司CEO赵明微博发文表示，感谢消费者的信赖与支持!早在三年前，荣耀就开始思考如何用AI重构面向未来的服务生态和消费者体验。
今天，国际数据公司IDC发布了最新手机季度跟踪报告，报告显示，一季度荣耀华为并列中国智能手机市场第一。一季度中国智能手机市场出货量约6926万台，同比增长6.5%。位居第五的则是vivo，其市场份额为14.6%，出货量同比下降了10.7%。
IPO是一个名利场。有的公司为名，有的公司为钱有的公司是为了IPOIPO。熬过资本寒冬，IPO也终会迎来春天。
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。
日前边缘计算社区正式发布了2024中国边缘计算企业20强榜单”，华为位居第一。边缘计算社区表示，历经两个月的严谨评选，包括榜单征集、线上投票、专家评审以及深度访谈等多个环节，最终评选出2024中国边缘计算企业20强。目前在工业自动化、智能交通、远程医疗等领域，边缘计算已经得到了广泛应用。
2024年4月9日，备受行业瞩目的“2024中国边缘计算企业20强榜单”由国内最具影响力的边缘计算社区正式发布。边缘计算社区长期致力于推进边缘计算领域知识传播和生态发展建设。请关注边缘计算社区。
近日魅族旗下一款新机入网，型号为M468Q”。3C认证显示支持66W有线快充，据推测，该机将命名为魅族21Note。鉴于目前魅族20Classic京东起售价为2299元，魅族21Note的起售价很可能控制在2000元以内。
4月19日，由openEuler社区发起，江苏润和软件股份有限公司承办的2023-2024年openEuler技术委员会会议在南京圆满召开。润和软件董事长兼总裁周红卫代表承办方致辞，openEuler委员会执行总监、开放原子开源基金会TOC副主席熊伟，openEuler技术委员会主席胡欣蔚，润和软件高级副总裁钟毅，润和软件副总裁于萍及多位openEuler技术委员会委员齐聚一堂，围绕openEuler社区技术规划建设及openEuler未来发展方向开展深入研讨。润和软件亮相FOSSASIASummit2024展示openEuler创新方案未来，润和软件将持续深耕优势行业，结合自身在数据要素、人工智能等技术领域的核心优势，打造深度融合行业属性的应用级解决方案，释放科技开源所带来的澎湃创新力量，助力千行百业发展新质生产力。
2023年娱乐行业风起云涌，话题不断。从年初《狂飙》效应到史上最强暑期档，微短剧行业走向精品化，演出市场也迎来了持续全年的火爆景象。过去一年里行业的主调是复苏回暖。优质内容仍是热度与价值的基底，但题材类型、宣发模式则经历了快速迭代，娱乐行业仍处在多元探索期。同时，各领域的代表爆款绝大部分都在短视频平台持续运营并实现宣发破圈，侧面反映出了�
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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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