第九批大数据产品测评工作开始于2019年6月，经过了前期的参评受理，在10月的实地封闭技术测试中，易观方舟的数据获取、数据建模治理、数据存储技术、数据计算技术、数据分析能力、服务模式、应用方向7项指标通过了全面严苛的技术考核;11月，在由中国信息通信研究院、清华大学、人民
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康佳集团近期以数字技术为核心驱动，在智能家电、半导体及白电领域取得多项突破。旗下易平方公司打造的“家庭场景大数据应用服务平台”入选重庆市数字经济产业发展试点示范项目。在半导体技术商业化进程中，重庆康佳光电还实现关键突破：MicroLED红光芯片键合良率提升至98%，带动MiniLED直显屏单月出货量环比明显增长。其参与编制的《Mini/Micro LED显示屏Mura缺陷评价方�
文章探讨了数字化时代大数据与区块链技术的融合应用。传统集中式数据管理模式存在数据孤岛、处理速度慢和安全风险等问题。区块链的去中心化、不可篡改和分布式账本特性为数据存储管理提供了安全透明框架，实现数据共享与安全防护。纳斯达克上市公司微美全息正研究大数据与区块链融合方案，通过加密算法和分布式存储确保数据安全，同时利用大数据分析提供精准决策支持。该技术组合将推动各行业智能化变革，未来还将结合AI、物联网等技术，构建更高效安全的去中心化决策生态系统。
在对比中美科技企业时，李想强调苹果、特斯拉等头部公司始终将底层技术研发置于战略核心。他指出，当前汽车行业面临市场竞争加剧与外部环境不确定性的双重挑战，企业更需回归技术本质，通过强化基础能力构建竞争优势。他特别提到，人工智能时代的竞争本质
快科技5月2日消息，对于中国，英伟达CEO黄仁勋直言，这是一个强大的国家，想要速胜基本不可能。中国是一个意志坚定、能力超群的国家，全球一半的人工智能领域研究人员都是中国人（且美国所有AI实验室均有大量中国研究人员参与），而人工智能领域的竞争是一场持久战”，无法速胜。 ”在黄仁勋看来，中美在人工智能（AI）发展领域的水平非常接近。事实上，目前在人工智能上，中国高校在AI人才培养方面表现突出。美国保尔森基金会旗下智库Macro Polo的研究显示，全球顶尖AI研究人员中，47%本科毕业于中国高校，远超美国的18%。清华大学、中国
根据美国海关的最新指南，智能手机和电脑将不受特朗普政府的对等关税”政策的影响。新的关税指南还包括对其他电子设备和零部件的豁免，包括半导体、太阳能电池、平板电视显示器、闪存驱动器、存储卡以及用于存储数据的固态硬盘等。在美国生产的iPhone，价格将会翻3倍，苹果公司如果将10％的产业链搬回美国，就得耗费3年时间和300亿美元，这笔帐怎么算都划不来。
当地时间4月11日深夜，美国海关与边境保护局发布公告称，根据美国总统特朗普当天签署的备忘录，智能手机、路由器以及部分电脑和笔记本等产品将不再被纳入此前针对中国进口商品实施的125%所谓对等关税”范围内。根据最新政策，若符合美国《协调关税税则》中所列明的分类号码的产品，将可获得对等关税”豁免。白宫新闻秘书卡罗琳莱维特周五表示总统已经明确表示，他愿意与中国达成协议。
快科技4月15日消息，小鹏汽车今日晚间在香港举办小鹏全球热爱之夜”活动。何小鹏在会上表示，小鹏非常有信心能够在今年年底实现L3级别的自动驾驶能力在中国量产落地。并且，小鹏将不断加码以智驾为核心的AI技术投入，致力成为中国首家将顶级智驾能力在全球落地的车企。何小鹏介绍，今天中国绝大部分自动辅助驾驶是L2级别，能够做到高速可以跑，城市勉强跑，平均每几公里到十几公里接管一次。但L3级别自动驾驶的接管次数，最起码是50到100公里接管一次，是L2级的数十倍能力。不过，限于中国跟全球法律法规的原因，直到今天也没有公司能够推
快科技5月8日消息，华为首款鸿蒙PC今日正式发布，其搭载方舟图形引擎，带来炫酷的视效体验。据介绍，方舟图形引擎基于方天视窗，高并行低负载统一渲染引擎，基于人因，交互优先，多窗重载依然流畅。传统方案中，窗口无序绘制，负载随窗口数量线性增加重载卡顿。而方舟图形引擎基于人因的窗口排序绘制，焦点窗口保证高帧率高负载稳定流畅。此外，方舟图形引擎支�
2024年全球智能手机市场迎来复苏，第一季度出货量同比增长3.049%。中国市场表现亮眼，全年出货量达2.86亿台，同比增长5.6%，其中高端机型（≥4000元）市场份额突破72%。手机影像功能成为用户选购关键因素，知乎"手机摄影"话题浏览量达43.3亿。调研显示，77.2%摄影爱好者以手机为主力设备，71.8%用户每天使用手机拍照。用户需求从"拍得到"转向"拍得美""
UC伯克利和艾伦实验室的最新研究表明，推理模型无需依赖冗长的思考过程也能有效工作。研究人员提出的"无思考(NoThinking)"方法通过简单提示直接生成解决方案，跳过了传统推理模型中的显性思考步骤。实验证明，在低资源(低token数量、少模型参数)或低延迟情况下，NoThinking方法的表现优于传统思考方式，能减少token使用量并提高推理速度。该方法在数学问题解决、编程和形式定理证明等任务中表现优异，尤其在资源受限时优势更明显。研究还发现，结合并行计算扩展后，NoThinking能进一步提升性能，在保持准确性的同时显著降低延迟和计算成本。这一发现挑战了"推理模型必须依赖详细思考过程"的传统认知。
