站长之家(ChinaZ.com) 3月23日消息:华米科技今日宣布，截至2021年12月31日，旗下智能设备全球累计出货量已突破2亿台。
图片来自 华米
此前华米公布了2021年Q4以及2021年全年业绩报告。据财报数据披露，2021年全年华米出货量为3610万台，而2020年全年4570万台，同比下降21%。其中，自有品牌出货量增长59.6%，小米可穿戴设备产品下降30.5%。
另外，此前小米发布公告，为了鼓励生态链公司发展自有品牌，原有「小米运动」应用更名为「Zepp Life」（华米的健康应用），后续由华米科技独立运营。小米则要推出「小米运动健康」作为小米后续可穿戴类产品的官方应用，与此同时，小米的新应用将逐步支持用户原有数据迁移。
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根据CounterpointResearch的预测，2024年全球智能手机出货量预计将达到12亿部，同比增长3%。这一增长主要得益于经济型细分市场的推动，如中东、非洲和加勒比和拉丁美洲市场。各个厂商都在积极寻求新的商机和市场需求，并努力适应市场的变化。
市场调研机构IDC今日发布报告称，苹果1-3月iPhone全球出货量下降9.6%。这从苹果的促销活动中也能看出端倪，iPhone在圣诞节和中国新年的活动中都进行了降价，甚至官网都直接开启促销活动。有分析师表示，今年华为将会在高端市场上抢走不少苹果的份额，尤其是近期P70即将发布，补齐了影像的硬件短板之后将进一步抢占苹果高端市场。
亚洲最大的Web3钱包Bitget钱包近日公布最新用户数据，其用户量已突破2000万大关，成为全球排名第四的钱包。Bitget钱包刚公布了BWB推出的计划，并启动为期6周的BWB积分空投活动，吸引了社区广泛关注。Bitget钱包宣布推出平台生态代币BWB，官方表示，BWB是Bitget钱包整个生态的核心和关键，在突破2000万用户后，Bitget钱包接下来的增长或许与BWB有着密不可分的关系。
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。
华为官方发布了HarmonyOS4.2的百机升级计划，旨在提供更流畅、便捷的系统体验。此次升级将影响180余款智能设备，包括手机、平板、手表、耳机和智慧屏等。以下是此次升级涵盖的机型。
图片来源:黑芝麻智能冲击“智驾芯片第一股”。黑芝麻智能更新了招股书，继续推进港交所主板上市进程。L3级自动驾驶的提前落地，在某种程度上也是自动驾驶芯片企业的一个机会，黑芝麻智能通过IPO输血获得更多资金用来进行技术研发、推进商业化落地，或许有机会打开更大更广的市场。
近年来，随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，智能制造已成为全球制造业科技创新的制高点。作为智能锁行业领军企业，凯迪仕积极拥抱新质生产力，以智能制造为核心，通过技术进步和生产要素的重新组合，实现了资源配置效率和生产效率的不断提升，在高质量、高效能、高科技三大方向，持续引领着智能锁和智能安防产业迈向全新发展阶段。近日在浙江温州瓯海�
快科技4月5日消息，据媒体报道，沃尔沃汽车公布了今年3月份及一季度的销量业绩。数据显示，沃尔沃汽车全球销量在3月份达到78970辆，同比增长25%。值得一提的是，沃尔沃汽车旗下新能源车型在3月份的销量达到33558辆，同比增长24%，占据当月全球市场份额的42%。今年一季度，沃尔沃汽车全球总销量达到182687辆，同比增长12%。就各主要市场表现而言，在中国市场，沃尔沃汽车一季度销量同比增长21%，达到14005辆。然而，沃尔沃新能源车型在中国市场表现却并不理想，3月份仅售出1039辆，同比下降28%。在欧洲市场，沃尔沃汽车3月份销量同比增长33
在信息技术的浪潮下，游戏行业正迎来一场全球化的大航海时代，许多国内游戏厂商坚定不移的选择出海。出海为游戏行业开拓了新的市场，注入了新的生机，也为企业提供了前所未有的商机。未来大海等着游戏厂商前来征服!钛动科技通过覆盖全球的媒体资源网络及全球领先的商业智能技术，为游戏出海客户提供品效合一的出海营销服务，助力客户海外业务的长效增长。
凭借全球首创的仿生机械臂技术，追觅科技荣获全球知名咨询公司弗若斯特沙利文颁发的“全球扫地机器人仿生机械臂首创者”认证。自追觅科技2023年4月全球首创仿生机械臂技术应用于扫地机器人产品后，搭载机械臂提升扫地机器人边角清洁能力就逐渐成为行业标配。追觅科技也会持续用技术创新推动行业发展，让更多家庭享受到便捷清洁体验。
SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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