剪刀作为日常生活用品，在我国的历史悠久。这从唐代诗人贺知章《咏柳》诗句“不知细叶谁裁出，二月春风似剪刀”中即可略知一二。民间源远流长的剪纸艺术，也从侧面证明剪刀在我国的悠久历史。汉字“剪”的象形意思就是“刀前还有一把刀”。古人将剪刀又称“龙刀”，可见其在生活中
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近日，"设计上海2025"盛会在沪落幕，30多个国家和地区的600余个品牌参展，呈现前沿设计理念。无主灯品牌沐光发布全屋健康智能灯光系统，开启健康照明2.0时代。沐光与同济大学共建智慧健康光环境实验室，针对不同人群研发健康光标准。其核心技术包括紫光激发自然光谱技术和MOS健康光动态拟合技术，实现98%太阳光谱相似度。沐光推出三大健康光方案：视觉健康光�
本文介绍了社科赛斯考研机构23年来的发展历程与押题实力。该机构从2002年专注MBA起步，逐步形成覆盖专硕、学硕、在职人群的三大成熟产品体系，累计辅导20万+学员。其高精准押题源于：1）深耕考研领域23年的深厚积淀；2）全国近30家直营分校构建的信息网络；3）严谨的"教-学-练-测-评"闭环体系；4）考前通过"模考串讲"和"押题点题"环节，基于历年考点、政策热点和学科前沿进行综合研判。机构强调押题不是靠运气，而是系统复习、高强度模拟与名师点题的有机结合，真正助力考生跨越考研关键门槛。
2025年6月13日，由四川省软件行业协会指导、西安葡萄城软件有限公司主办的"AI赋能创新，驱动数字化转型"技术沙龙在成都成功举办。活动汇聚100多位西南地区IT精英，围绕"AI+低代码"主题，探讨前沿技术在行业中的创新应用与发展趋势。葡萄城展示了自研RAG系统及多款产品在AI领域的新功能，并分享了多个行业数字化实践案例。现场还举行了应用示范单位授牌仪式，表彰6家在数字化转型中表现突出的企业。活动将持续在全国多个城市举办，覆盖金融、零售、智能制造等领域，推动AI与低代码技术的深度融合应用。
文章介绍了微透镜近视离焦镜片在青少年近视防控领域的技术发展。这类镜片通过中央光学区保证清晰视力，周边微透镜形成近视离焦信号抑制眼轴增长。随着技术进步，中央光学区直径从最初的12mm逐步优化至8.0mm（镜小昔Pro采用），在保证视觉清晰度的同时提升防控效果。专家建议家长带孩子到专业机构进行全面验光检查，包括视力、瞳距、眼轴长度等多项指标评估，确保镜片能科学防控近视。专业验光能为孩子的视力健康提供更好保障。
全球口服美容市场年复合增长率达7.7%，预计2031年规模将突破98亿美元。欧洲市场趋于成熟，消费理念从功效价格转向品质理念。澳大利亚品牌Vida Glow表现亮眼，通过科技创新提供高品质口服美容产品，已入驻英国Harrods、Selfridges等高端百货及Space NK、Boots等美妆零售渠道，覆盖600多家线上线下门店。品牌坚持科技创新与全球渠道布局，树立行业品质标杆，引领口服美容潮流发展。创始人Anna Lahey希望通过内外兼修的理念，帮助更多人绽放自信美丽。
2024年宜人金科完成战略升级，正式更名为宜人智科，标志着企业从金融科技向智能科技领域的全面转型。公司通过自主研发"智语大模型"等AI技术，在智能客服、合同审核等场景实现深度应用，并与Deepseek平台达成合作。CEO唐宁提出AI战略三步走：先赋能现有业务，再将AI能力产品化，最终打造AI原生业务。2025年公司入选中国人工智能产业联盟，获评多项AI创新奖项。通过"AI+多元场景"布局，宜人智科持续推动金融科技与智能科技的融合发展，致力于成为AI时代的技术引领者。
增强现实(AR)技术迎来重大突破，高通AR2+芯片通过多芯片架构实现端侧算力提升3倍，同时实现轻量化设计。谷歌推出首款安卓系统AR眼镜，Meta、苹果、三星等科技巨头也纷纷布局智能眼镜领域。数据显示，2025年一季度全球AI智能眼镜销量达60万台，同比增长216%。行业普遍认为AR眼镜正从极客玩具迈向大众智能终端，有望成为继智能手机后的下一代主流计算平台。微美全息等企业加速布局AR技术与生态，推动产业链上下游协同发展。随着AI及显示技术成熟、应用场景多元化，AR眼镜行业正迎来破局阶段。
本文介绍了硬盘格式化后数据恢复的方法。格式化分为快速和完全两种：快速格式化仅清除文件索引，数据仍存于扇区；完全格式化会扫描并标记坏扇区，理论上清除更彻底。数据恢复原理是利用硬盘存储特性，通过专业软件扫描重建文件索引。推荐使用转转大师等专业工具，支持多种文件类型恢复，操作简便。其他方法包括：利用系统备份还原、使用Chkdsk命令修复（需技术基础）、求助专业数据恢复机构（费用较高）。注意事项：发现误格式化后立即停止使用硬盘，避免数据覆盖；选择可靠恢复软件；将恢复数据保存至其他存储设备。日常应养成定期备份重要数据的习惯。
随着城市化进程加速和私家车数量激增，通勤体验成为一大挑战。微美全息公司推出基于区块链多任务学习的车联网优化技术框架，通过区块链保障数据安全与隐私，利用多任务学习算法分析车辆轨迹、交通流量等数据，精准预测用户出行需求并提供最优路线规划。该技术能有效缓解交通拥堵，提升通勤效率，同时为城市交通管理提供智能决策支持，推动交通系统向智能化、高效化方向发展。
微全息公司(HOLO)开发了一种基于集成学习的区块链异常交易检测模型，通过结合决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法，显著提升了比特币交易欺诈检测的准确性。该模型采用ADASYN-TL技术解决数据不平衡问题，并运用随机搜索等方法优化超参数。评估显示模型在准确率、F1分数等指标表现优异，同时通过SHAP方法增强可解释性。这一创新不仅提高了检测精度，还为区块链安全领域带来了新的技术突破。
