站长之家(ChinaZ.com) 4月22日消息:据 Canalys 的最新报告显示，由于头部厂商饱受间歇性供应短缺影响，2022年第一季度，印度智能手机出货3800万台，同比仅增加2%。
图片来自Canalys
报告指出，尽管小米遭遇环比下滑，但仍以800万台的出货量稳居第一。三星以690万台的出货量排名第二。此外，真我（realme）在五大厂商中增长最为强劲，出货量同比增长40%，达到600万台。vivo 和 OPPO 分别以570万台和460万台的出货量跻身前五。
据此前 Canalys 发布的数据，2022年第一季度全球智能手机出货量同比下降11%。由于三星对其2022年的产品组合进行改进，成功以24% 的份额领跑市场，较之2021年第四季度的19% 有所上升。苹果排名第二，得益于 iPhone13系列的市场需求日益增长，第一季度表现稳健。小米凭借红米 Note 系列的出色表现，位居第三。OPPO（包括 OnePlus）和 vivo 分别以10% 和8% 的份额位列前五。
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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。
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。
自融慧风控讲堂上线以来，课程内容主要聚焦于金融机构风险管理领域，涵盖模型管理、数据管理、策略管理、额度管理、存量客户管理以及风控系统等多方面的专业知识。王劲博士认为，作为CRO，除了深耕内部风险管理外，更应敏锐地关注宏观风险的变化。特别是在当前国内外环境充满不确定性的大背景下，宏观风险对金融机构的资产组合和客户群体带来的影响可能远远超�
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。
苹果智能手机在秋季新iPhone上市后，销量通常会大幅提升。根据市场研究机构的最新数据，苹果在今年2月份销售了1741万部iPhone，在当月全球新销售的智能手机中所占的份额为18%。在三星电子超越苹果之前，苹果曾在全球智能手机销量排名上连续三个月位列第一。
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%。
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。
CertiK《Hack3d:2024年第一季度Web3.0安全报告》现已发布，本次报告深入分析了2024年前三个月Web3.0链上安全的状况，私钥泄露仍然是造成资产损失的主要原因。Hack3d提供了对当前Web3.0生态系统安全性的全景扫描，并为Web3.0社区提供了包括链上黑客攻击、诈骗行为和漏洞利用在内的详尽统计数据。让我们携手努力，共同构建一个更加安全的Web3.0世界。
随着经济的不断发展，人民的生活水平也在不断提高，但是也有越来越多难以治愈的疾病在降低人们的生活幸福指数，例如癌症、糖尿病、高血压、心脏病和阿尔兹海默症等慢性疾病的发病率日益攀升，而以化学药物和手术治疗为支柱的传统治疗手段也逐渐进入了瓶颈。自 20 世纪末以来，细胞治疗开始蓬勃发展，以干细胞技术为核心，被科学界誉为第三次医学革命的再生医学�
特斯拉今日发布了备受瞩目的2024年第一季度财报，详细披露了该季度的业绩情况。该季度特斯拉生产了43.33万辆汽车，交付了38.68万辆，低于分析师此前预测的44.91万辆交付量和45.29万辆产量。这些新车型，包括价格更便宜的车型，将利用下一代平台和当前平台的一些技术，在与我们目前车型阵容相同的生产线上生产。
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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