站长之家（ChinaZ.com）2月13日消息:据韩联社消息，三星电子移动业务（MX）部门模组设计组组长朴圣善在记者会表示，三星计划到2025年实现旗下Galaxy新品生产使用再生材料，产品包装禁用塑料，并到2050年将旗下智能手机再生塑料使用率提升至100%。
朴圣善表示，三星正在致力于寻找耐用、可靠的优质材料，并将其用于产品生产中。据他介绍，三星日前发布的Galaxy S23系列是首次使用再生塑料零部件的旗舰智能手机产品。其中，S23Ultra共使用12个再生塑料零部件，比前作多一倍，S23和S23Plus各使用11个。朴圣善表示，公司将争取最大限度降低成本上涨压力，不将压力转嫁给消费者。
据了解，三星电子公司早在2019年就已经表示，将用纸张和其他环境友好续材料 （如回收/生物塑料） 取代用于其产品的塑料包装，涉及的产品包括手机、平板电脑、家用电器和可穿戴设备等。
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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。
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。
据市场调研机构Canalys最新报告显示，2024年第一季度，全球智能手机市场同比增长10%，达到2.962亿部。这一数据远超预期，标志着在经历十个季度的低迷后，智能手机市场终于迎来双位数的增长。未来随着更多品牌加入AI驱动的创新行列，全球智能手机市场有望继续保持增长势头。
据MetaAI的首席人工智能科学家YannLeCun透露，未来10至15年内，智能手机将被增强现实眼镜和手环所取代。LeCun表示:“我们最后可能需要的是智能虚拟助手，帮助我们在日常生活中。他们期待着将其普及程度提高到与智能手机一样普遍，进一步开拓医学和技术进步的新局面。
三星电子宣布，该公司已连续15年被第三方咨询公司Omdia评为全球第一大数字标牌制造商，再次证明了其在全球数字标牌市场的领导地位[1]。根据Omdia的数据，2023年，三星不仅以33%的市场份额领跑全球数字标牌市场还以200多万台数字标牌的销售数量，创下了该公司[2]的最高销售纪录。Omdia2023年第四季度公共显示器市场跟踪，Omdia第四季度LED视频显示器市场跟踪。
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。
根据IDC发布的报告，今年第一季度全球智能手机市场出现了明显的反弹，但苹果iPhone的表现却十分糟糕。苹果在第一季度的iPhone出货量大幅下降近10%，这与全球智能手机市场整体的增长形成鲜明对比。AI大模型未来有望变成每个智能手机用户定制型的专属超级助理，从革新智能手机乃至所有消费电子应用终端的使用体验。
三星电子首席执行官兼设备体验部门负责人韩宗熙五十年前的1974年，三星电子面向全球推出了其第一台冰箱、洗衣机和空调。我们不断突破数字家电创新的边界。一同塑造BespokeAI家电的美好未来。
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%。
徕卡宣布推出LeitzPhone3智能手机，相比前一代产品，拥有更强的影像能力、独特的功能、丰富的拍照模式。影像无疑是LeitzPhone3的最大亮点。LeitzPhone3将于4月19日正式发售，官方尚未公布具体定价。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
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