站长之家（ChinaZ.com）5月31日 消息:三星显示器将不再生产液晶显示器 （LCD）。由于该公司面临来自其他国家的激烈竞争，关闭 LCD 业务的决定将于2022年6月完成。
三星公司已决定专注于制造有机发光二极管 （OLED） 和量子点 (QD) 显示器，因为 OLED 面板已开始成为智能手机市场的常态。液晶面板生产停产的主要原因是合资企业利润减少。最近的显示器供应链顾问 (DSCC) 透露，LCD的价格是2014年1月(该组件生产高峰期)的36.6%。
此后未公布投资计划细节，三星计划将液晶业务的员工转至QD业务。
三星显示器已决定在2020年底关闭其 LCD 业务，但由于在 COVID-19大流行期间 LCD 面板价格突然上涨，该计划应三星电子的要求被推迟。
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市调机构Omdia近日发布的报告显示，在2023年英特尔挤下三星，成为全球芯片销售霸主，英伟达快速攀升至第二，三星则退居第三。不过在近期的年度股东大会上，三星半导体部门的首席执行官KyungKye-hyun表示：我们将在未来两到三年内重新夺回全球第一的位置。代工业务部主要提供半导体代工服务，包括为其他公司设计和制造芯片。
按照三星产品发布惯例，三星粉丝版将会在每年的下半年发布，尽管距离发布会还有一段时间，但已有迹象显示三星正在为旗舰GalaxyS24系列的粉丝版做准备。三星已经开始构建GalaxyS24FE的供应链，截至目前，三星已经选定了显示驱动集成电路的供应商，即韩国公司Anapass。随着产品发布的临近，我们可以期待三星在粉丝版设备上的更多创新和优化。
三星社区版主近日承认了OneUI6.1更新的快速面板存在BUG，并承诺会尽快通过版本更迭的方式修复。用户反馈称，GalaxyS23系列等手机升级至OneUI6.1后，在尝试点击通知或访问详情视图时，意外触发快速面板，给用户带来诸多不便。版主也对给用户造成的不便表示歉意，并承诺将提供软件更新来解决OneUI6.1设备上的快速面板问题。
苹果计划在即将到来的WWDC2024上，向全球展示其融入AI元素的全新系统和软件。MeliusResearch的主管BenReitzes在接受CNBC的采访时透露，苹果有可能在6月的WWDC上推出一个全新的AI应用商店。根据彭博社的马克・古尔曼的报道，苹果还计划在今年的开发者大会上发布iOS18系统。
英特尔的芯片制造部门在2023年累计亏损了70亿美元，比2022年的52亿美元亏损额有所增加。尽管英特尔在2023年实现了189亿美元的营收，但这一数字较去年的274.9亿美元下降了31%。微软最近签约成为一个芯片厂商客户，但目前尚不清楚英特尔还需要多少公司才能在未来几年实现盈亏平衡。
IDC研究总监NabilaPopal表示，预计今年安卓增速将是iOS的两倍。NabilaPopal指出，苹果今年第一季度销量下降了10%，主要原因是苹果在中国市场失利，其对手三星却重回全球智能手机出货量的榜首位置。IDC还表示，虽然三星苹果保持对高端市场的高占有率，但华为在中国的复苏以及小米、传音、OPPO、一加和vivo出货量的显著增长，可能会使这两家厂商寻找多元化的领域。
荷兰光刻机巨头阿斯麦ASML迎来了新CEO，法国人克里斯托夫富凯。法国媒体在报道这一消息时直言，富凯上任后将面临不少棘手的待办事项，但如何处理公司在华业务则是首要工作”。”同时他还认为，从贸易的角度来看，不同地区之间脱钩是非常困难的，特别是这个行业需要高度协作。
有关SD3的最新进展引起了广泛关注。SD3计划在四月中旬正式发布，目前已经发布了两篇关于SD3和SD3Turbo的论文，为这一新技术的推出奠定了基础。让我们共同关注SD3的进展，期待它为我们的生活带来更多惊喜。
快科技4月22日消息，科大讯飞披露2023年报，报告显示，公司全年实现营业收入196.5亿元，同比增长4.41%，其中Q4同比增幅明显回升，达到14%；当期归母净利润为6.6亿元，同比增长17.12%。业务方面，开放平台与消费者业务全年营收达61.9亿元，同比增长33.4%，占总营收的比重为31.47%，这也是该业务营收占比首次超过30%，成为科大讯飞最大的业务板块。值得注意的是，星火大模型的发布推动了科大讯飞开发者生态的蓬勃发展，截至报告期末，讯飞开放平台已开放647项国际领先的AI能力及方案，聚集超过578万开发者团队，同比增长52%。自5月6日星火大
3月31日，河南开封的万岁山景区内，王婆说媒节目成为了一大亮点，吸引了众多网友的关注和追捧。来自各地的游客纷纷慕名来，希望借助王婆的巧嘴，为自己的姻缘牵线搭桥。她用自己的行动证明了，真正的艺人，不仅要有才华和实力，更要有对艺术的敬畏之心和对观众的责任心。
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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