站长之家(ChinaZ.com) 5 月 10 日消息：今天知名数据分析公司 Canalys 公布了最新的研究报告。
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报告称，2019 年第一季度北美智能手机出货为 3640 万部，与 2018 年第一季度创纪录的 4440 万部相比大幅下降18%，创下 5 年以来的最低水平，并创下有记录以来最大的单季同比降幅，原因之一是苹果公司 iPhone 智能手机的销售表现乏力。
报告显示，苹果公司第一季度 iPhone 北美出货量为 1460 万部，同比下降 19%，但坐拥 40% 的市场份额。报告称苹果公司仍旧占据着明显的领导地位。
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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。
人工智能应用先进芯片的主要生产商台积电，由于需求强劲，预计周四第一季度利润将增长5%。这家全球最大的代工芯片制造商的客户包括苹果和英伟达，受益于人工智能的激增，帮助其度过了因疫情导致的电子产品需求减弱，推动TSMC股价创下历史新高。TSMC将于周四早上6点举行财报电话会议。
自融慧风控讲堂上线以来，课程内容主要聚焦于金融机构风险管理领域，涵盖模型管理、数据管理、策略管理、额度管理、存量客户管理以及风控系统等多方面的专业知识。王劲博士认为，作为CRO，除了深耕内部风险管理外，更应敏锐地关注宏观风险的变化。特别是在当前国内外环境充满不确定性的大背景下，宏观风险对金融机构的资产组合和客户群体带来的影响可能远远超�
市场调研机构IDC今日发布报告称，苹果1-3月iPhone全球出货量下降9.6%。这从苹果的促销活动中也能看出端倪，iPhone在圣诞节和中国新年的活动中都进行了降价，甚至官网都直接开启促销活动。有分析师表示，今年华为将会在高端市场上抢走不少苹果的份额，尤其是近期P70即将发布，补齐了影像的硬件短板之后将进一步抢占苹果高端市场。
据市场研究机构Counterpoint最新数据显示，苹果公司第一季度iPhone在中国的销量下降19%，为2020年以来最差季度表现。苹果公司在竞争激烈的中国市场的排名跌至第三，与华为大致相当华为销量却增长近70%，明显抢占了以往苹果主导的高端市场。在全球整体份额方面，苹果的表现不断被小米拉近，差距不断缩小。
CertiK《Hack3d:2024年第一季度Web3.0安全报告》现已发布，本次报告深入分析了2024年前三个月Web3.0链上安全的状况，私钥泄露仍然是造成资产损失的主要原因。Hack3d提供了对当前Web3.0生态系统安全性的全景扫描，并为Web3.0社区提供了包括链上黑客攻击、诈骗行为和漏洞利用在内的详尽统计数据。让我们携手努力，共同构建一个更加安全的Web3.0世界。
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
CounterpointResearch发布的报告确认，全球PC出货量同比增长3%，结束了连续两年的下滑趋势，行业恢复到疫情前的水平。这一变化归功于AIPC时代的到来，各个领域的出货量恢复以及终端用户的升级周期。虽然中国一直在进步其芯片制造业务，并继续引进新工具，但俄罗斯的进展较少。
随着经济的不断发展，人民的生活水平也在不断提高，但是也有越来越多难以治愈的疾病在降低人们的生活幸福指数，例如癌症、糖尿病、高血压、心脏病和阿尔兹海默症等慢性疾病的发病率日益攀升，而以化学药物和手术治疗为支柱的传统治疗手段也逐渐进入了瓶颈。自 20 世纪末以来，细胞治疗开始蓬勃发展，以干细胞技术为核心，被科学界誉为第三次医学革命的再生医学�
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。
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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