凤凰网科技讯 3月30日晚间,TCL科技公布2022年年度报告。2022年公司实现营业收入1665.5亿元,净利润17.9亿元,经营现金流净额184.3亿元。其中,TCL半导体显示业务板块实现收入657.2亿元,TCL中环实现营收670.1亿元,同比增长63.0%,净利润70.7亿元,同比增长59.5%。
2022年,半导体显示行业处于周期底部,TCL华星实现销售面积4275万平方米,同比增长8.3%,半导体显示业务实现营业收入657.2亿元,电视面板市场份额为全球第二。
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在今天举办的峰学蔚来成立三周年活动上,张雪峰公开鼓励员工生育,并公布了一系列激励措施。张雪峰表示,公司提供了许多隐藏的福利。张雪峰表示,他致力于为员工打造一个坚实的后盾,让他们在苏州享有幸福的生活。
华为发布2023年成绩单,去年华为共实现营收7042亿元,净利润870亿元。ICT基础设施业务保持稳健,终端业务表现符合预期,云计算和数字能源业务实现了良好增长,智能汽车解决方案业务开始进入规模交付阶段。华为轮值董事长胡厚崑表示,2023年华为整体经营情况符合预期。
微软发布了其2024财年第三季度财务报告,当季营收达到了惊人的619亿美元,折合人民币约为4481亿元,同比增长了17%。微软同样表现出色,实现了219亿美元的增长,涨幅高达20%,每股收益也达到了2.94美元,这一成绩全面超越了华尔街的预期。随着人工智能技术的不断发展和应用,微软有望在未来继续保持其领先地位,并继续为全球用户提供更优质、更智能的产品和服务。
蔚来汽车今日宣布了最新的销量数据。2024年3月,蔚来共交付新车11866台,同比增长14.3%,环比增长45.9%。油车用户置换蔚来2024款新车,将额外获得10000元的选装基金补贴。
快科技4月22日消息,今日,中国移动发布2024年第一季度业绩,一季度营运收入为2637亿元,同比增长5.2%。其中,通信服务收入为2193亿元,同比增长4.5%。业绩显示,股东应占利润为296亿元,同比增长5.5%,每股盈利1.38元。截至2024年3月31日,集团移动客户数为9.96亿户,其中5G套餐客户数为7.99亿户,5G网络客户数达到4.88亿户。家庭市场方面,截至2024年3月31日,中国移动有线宽带客户总数达到3.05亿户,季度净增683万户。其中,家庭宽带客户达到2.69亿户,季度净增528万户。政企市场方面,一体推进网 云 DICT”规模拓展,加大商客市场拓展
今日,华为发布升级公告,华为MatePad2023、华为MatePadPro12.6英寸2022两款平板开启鸿蒙HarmonyOS4.2公测。新版本为用户提供更简单易用的功能、更丝滑流畅的操作、更纯净安全的系统。在升级前将所有重要数据备份至PC或云端,特别是QQ、微信、第三方软件单独迁移备份,并确认备份内容完整有效,否则可能存在数据丢失风险。
随着新一轮以旧换新政策落地、城镇化转向高质量发展,厨电行业迎来了新的发展机会。作为厨电行业龙头企业,老板电器在把增长作为企业本分的同时,也在以新思路、新技术、新模式,引领厨电行业不断破局。数据显示,厨卫大盘(烟、灶、电热、燃热、消、洗、嵌、净、集成灶)零售额1669亿元,同比增长5.3%。其中刚需品类(烟、灶、电热、燃热)同比提升6.5%;品需品类(消�
日前,有网友上传了一段小米SU7,夜间高速上狂飙的视频。这辆小米SU7行驶在高速公路上,仪表盘速度显示,小米SU7从130km/h时一直加速,很快速度就飙到了266km/h。零百加速2.78s,最高行驶速度达到265km/h,实现了电动车加速、极速兼得”的体验。
华为投资控股有限公司今日在上清所公布了一则引人注目的公告,内容关于其即将实施的股利分配方案。经过公司内部决策机构的审议,公司决定向股东派发高达77,094,500,197.50元的股利,相较于前年的61,403,559,073.76元,实现了近25.55%的显著增长。净利润达到870亿元人民币,同比增长144.5%。
根据国际数据公司最新数据显示,亚太地区即将进行一场变革性的旅程,生成式人工智能的采用量呈现激增的趋势。IDC的预测表明,到2027年,该领域的支出将飙升至260亿美元,年复合增长率从2022年到2027年将达到95.4%。零售商也在利用GenAI个性化体验、自动化任务和提升客户参与度。
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务,可以将文本翻译成表情组合,增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发,旨在通过表情符号的力量,让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎,它不仅搜索网络,还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法,如相似性搜索和嵌入,来优化结果,并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源,确保您始终获得最新信息,同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链,由ModelScope提供支持,能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体,并在不同设置中生成个人肖像(支持多种风格)。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力,支持多种风格,以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目,旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程,减少因网络问题导致的中断,它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式,包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理,专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理,帮助用户浏览网页,而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V(零样本)18%,展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目,旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发,通过结合最新的大型语言模型,增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法,它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验,为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下,模拟出对新颖交互(如外力或代理操作)的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性,推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台,提供HuggingFace模型的免费加速下载,解决大模型下载缓慢和断开的问题,支持高达4M/s的下载速度,大幅减少等待时间,提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型,它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K,展示了SOTA(State of the Art)大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数,并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术,实现了在长文本上的高效学习。此外,它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建,以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包,使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型,用于各种任务,包括基础模型(例如 CLIP 和 LLM)、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型,并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持,丰富的社区活动,以及开放共享的合作环境,旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型,它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构,利用不同的3D表示方法,允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制,从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型,拥有1100亿参数,支持多语言,采用高效的Transformer解码器架构,并包含分组查询注意力(GQA),在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美,在Chat评估中表现出色,包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力,并且预示着未来通过扩展数据和模型规模,可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架,它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留,并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型,通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序,可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字,并根据父母的喜好进行学习,为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别,然后选择以下两个选项之一:名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好,并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持,包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等,帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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