据Coindesk5 月 7 日报道，微软最近发布了一套工具包，该工具包将允许客户在其云计算平台Azure上构建基于以太坊的应用程序。本周，微软的MVP(最有价值的专业人士)、BuildAzure.com的创始人Chris Pietschmann在其博客中宣布，微软开发的全新Azure区块链开发工具包将帮助开发者在Azu
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区块链技术凭借去中心化与全网共识机制展现巨大潜力，但单节点性能限制其交易处理能力，且量子计算威胁传统加密体系。微算法科技（MLGO）提出创新方案，通过账户加权图模型动态分片，结合格密码学提升并行处理与量子安全。该技术优化跨片通信，采用后量子签名算法，支持双链架构平滑过渡，在金融、供应链、元宇宙等场景实现高效扩展与隐私保护，为Web3.0奠定安全�
微算科技（NASDAQ: MLGO）研发基于区块链的可溯源IP版权保护算法，解决现有技术效率低、可追溯性差等痛点。该方案融合二次矩阵变换、分布式随机嵌入与位置映射函数，实现版权从产生到交易流转的全链路精准追踪与安全保护。凭借区块链的不可篡改特性，算法有效抵御重放攻击，确保版权信息稳定可靠，有望拓展至专利、商标等知识产权领域，推动全球版权保护生态健全高效。
区块链技术凭借去中心化、不可篡改等特性，在金融、政务、供应链等领域展现出巨大应用潜力。然而，随着数据上链规模指数级增长，传统区块链存储模式逐渐暴露出数据冗余度高、节点负载不均、存储成本飙升等问题。微算法科技（NASDAQ: MLGO）聚焦区块链存储效率瓶颈，引入阿基米德优化算法（AOA）重构分布式存储架构，通过智能算法优化数据存储与节点协作机制，为区块链规模化应用提供创新解决方案。该方案通过动态分片策略、节点负载均衡与共识效率优化，显著降低数据冗余、提升存储性能，推动区块链存储系统向智能化动态调节演进。未来，AOA技术将持续演进，引入量子计算加速与跨链协议融合，构建更高效的分布式存储生态。
锐捷网络凭借“极简以太彩光方案”在中国以太光网络市场连续两个季度份额第一。该方案采用波分复用技术突破，单纤实现16路信号双向传输，单端口传输能力达160G，是50G PON的3.2倍。架构极简，节省50%光缆资源，减少50%熔纤节点，显著提升部署效率。方案已在教育、医疗等行业广泛部署，8月实现入户突破30万间。未来将持续优化方案，为各行业数字化建设提供可靠网络支撑。
小米汽车针对YU7电池包安全进行专题解答，采用16层以上物理防护达到行业领先水平。底部设置三重防线：1500MPa高强度防刮底梁抵御路面撞击；新增防刮底结构吸收碰撞能量；采用“防弹涂层”提升耐刮擦和抗穿刺能力。全系电池包应用CTB电池车身一体化技术，使车身扭转刚度达47610Nm/deg，并通过泄压阀下置设计防止热失控风险。该技术还提升电池空间利用率，有效增加续航里程。
如今，AI赋能业务已非遥不可及，而是切实帮助企业降本增效的新方案。文章以获客、销售、服务、办公四大场景为例，说明AI如何替代重复性工作：营销人员可借助AI工具快速生成高质量素材；销售可将客户跟进、资料更新等琐事交给AI，专注高价值沟通；售后AI能24小时响应基础问题，提升服务效率；办公场景中，AI还能辅助招聘筛选、邮件撰写等日常任务。通过引入具备理解、推理、执行能力的智能工具，企业能以更少人力、更高效率实现业务优化，未来率先布局AI的企业将更具竞争优势。
知名IPv6测试网站test-ipv6.com宣布将于年底关闭。开发者jfesler表示，自2010年以来已为这个无收入项目投入大量资源，现在决定将精力转向家庭。网站镜像运营商需在12月前停止更新。部分源代码已在GitHub公开，但仍有未公开内容。域名不会转让，可能交由公益组织管理。针对添加广告的建议，开发者明确拒绝，称"世界上广告已经够多了"。
《算力珠玑：鲲鹏昇腾应用开发案例详解》由上海交通大学林新华教授等主编，聚焦鲲鹏与昇腾两大自主计算生态的应用迁移与优化难题。全书通过十个真实场景案例，系统解析从传统平台迁移至自主算力平台的代码移植、性能调优及算子开发等关键技术，涵盖高能计算、AI训练、工业诊断等领域。书中结合理论与实践，提供具体代码与优化策略，旨在帮助开发者降低迁移成本、提升效率，推动自主算力技术在实际场景中“用好用活”，为我国在全球算力竞争中夯实基础。
微软在AI浪潮中通过前瞻性投资与快速转型实现强劲增长。2019年投资OpenAI后，其市值突破4万亿美元，成为第二家达成此成就的科技巨头。微软全球资深副总裁张祺强调，大公司需具备“成长型思维”，以“学习一切”的态度拥抱变革，并推动“单人创业者”模式，即个人借助AI工具可完成传统团队的工作。微软将AI深度集成至Windows、Office、Azure等全线产品，年发布产品数量超过去十年总和。面对Agent技术等新趋势，张祺指出，未来组织形态将融合人类与数字员工，传统行业边界模糊，竞争核心转向算力与生态协同。微软以“与AI为友”的战略，持续引领技术革新与商业重塑。
AI正推动软件测试领域变革，测试团队脚本维护时间减少60%，工作重心转向策略设计与异常监控。行业报告显示，AI驱动的测试效率提升显著，尤其在探索性测试中可发现人工难以预见的边缘场景缺陷。实践案例表明，金融、汽车等行业引入AI测试后，迭代周期缩短，用例自动生成率大幅提升。未来测试工程师将更专注于质量体系设计和风险分析，而非脚本编写，实现从“人工密集型”向“智能驱动型”的转变。
