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2025年6月17日,猛玛发布新一代无线图传监视器极影5,标志着"极影图传生态"进入2.0阶段。该产品配备1500nit超高亮屏、160°超广视角、双频协同+自动跳频等七大功能,专为中小型影视团队设计。极影5与极影全系图传设备和"立声PRO"通话系统共同构建无线音视频支持体系,服务青年电影人创作实践。同时,猛玛宣布成为第十九届FIRST青年电影展官方指定无线音视频技术品牌,将为42位入选青年电影人提供技术支持。猛玛自2017年推出首款专业无线图传以来,已服务《流浪地球》《长安十二时辰》等头部剧组,逐步确立"国产专业图传首选品牌"的行业地位。
微全息公司(HOLO)开发了一种基于集成学习的区块链异常交易检测模型,通过结合决策树、朴素贝叶斯等多种机器学习算法,显著提升了比特币交易欺诈检测的准确性。该模型采用ADASYN-TL技术解决数据不平衡问题,并运用随机搜索等方法优化超参数。评估显示模型在准确率、F1分数等指标表现优异,同时通过SHAP方法增强可解释性。这一创新不仅提高了检测精度,还为区块链安全领域带来了新的技术突破。
6月13日,中国轻工业联合会组织召开了海尔"智慧家电家居全流程数字化定制关键技术及应用"项目科技成果鉴定会。专家委员会认定该项目在家电家居一体化领域达到国际领先水平,突破了多阶段骨架网络、美学约束算法等关键技术,实现高效用户识别、设备自动布局等功能,提升设计效率50%以上。截至2025年一季度,三翼鸟用户超1000万,场景店零售额实现10倍增长。该项目成果将助力海尔持续整合资源,为用户提供智慧家居解决方案,保持行业竞争优势。
流量是小米汽车卖爆的原因吗,显然不是,至少雷军不这么认为。 雷军昨天接受媒体采访时表示,究其原因小米汽车卖爆主要是他们在核心技术上的突破,更重要的是对用户需求的精准把握。 当然了,我国新能源车完备的产业链也是重要原因。 类似的话题之前雷军不止一次还表示,之前小米SU7交付超过25万台的关键时刻,雷军就曾直言,强大的产品力是高销量的基础,还有
智链小匠科技推出中小企业供应链数字化解决方案,通过跨域协同压缩架构、Canal+ClickHouse实时数据链路和"数据-算法-执行"三层协同架构三大核心技术,破解中小企业数据成本高、响应效率低、智能决策缺三大痛点。该方案已服务华兴箱包、江西瑞斯科技等16家企业,覆盖食品、化工、纺织等行业,实现存储成本降低50%-70%、订单履约时效提升1-2小时。采用"SaaS订阅+效果付费"模式,基础版9800元/年起,已帮助某化工企业降低物流成本18%。项目获江西省工信厅支持纳入数字化转型补贴计划,并联合20所院校年输送3000名数字化人才,计划三年内布局25个产学研基地,服务超300家企业。
微博话题王腾爆改赌神”引发热议。 在一期预期视频中,REDMI总经理王腾再现周润发电影《赌神》名场面,并配文双K魔王,豪门双强”,排面拉满。 据悉,REDMI将在月底带来REDMI K Pad和REDMI K80至尊版,二者都标配天玑9400平台。 其中REDMI K80至尊版的安兔兔跑分突破324万,刷新了天玑平台的行业纪录,是史上最强悍的天玑机型。
九章云极DataCanvas发布新一代全栈智能计算云平台Alaya NeW Cloud 2.0,突破"秒级生成百万token级"性能瓶颈,采用Serverless架构与强化学习技术深度融合,支持万卡级异构算力统一调度。平台创新性地提供高度融合的智能计算基础设施与低门槛工具链,实现端到端性能提升5倍,综合成本下降60%。同步推出全球首个强化学习计算服务AgentiCTRL,将大模型训练效率提升500%。该平台通过"按量计费"创新模式降低用户总拥有成本达60%,并构建覆盖全球的算力供给网络,推动AI普惠化发展。
苹果WWDC2025开发者大会将于6月10日-14日举行,重点聚焦AI与AR技术革新。iOS26将迎来重大设计更新,带来透明轻盈的视觉体验和AI新功能。Vision Pro系统升级后组件更立体,支持更多自定义功能。苹果计划2026年底推出首款AI智能眼镜,加速布局可穿戴设备。同时,微美全息等企业也在推进"AI+AR"技术融合,通过多模态交互系统提升智能眼镜的精准性。谷歌则通过Android XR平台布局AI眼镜领域。WWDC2025还将发布iPadOS26、macOS26等新系统,展现苹果在科技领域的持续创新。
百度商业AI技术创新大赛聚焦生成式AI与商业场景融合,2025年第三届赛事全面升级,设置三大前沿赛道:生成式广告推荐算法优化、视频广告生成推理性能优化、搜索场景视频广告AIGC产品优化。大赛走进吉林大学等高校开展宣讲,并延伸至中学进行AI科普,激发青少年科技热情。赛事旨在挖掘优秀人才,推动AI技术创新与产业落地,为中国AI领域培育未来之星。
文章介绍了微全息公司开发的基于机器学习的多时间框架比特币价格预测技术。该技术利用TPOT和Auto-Sklearn等自动化机器学习工具,通过收集历史价格数据、进行特征工程、模型训练等步骤,实现跨多个时间维度的价格预测。相比传统方法,该技术能更全面捕捉市场趋势,为交易者提供更精准的决策支持。系统包含数据准备、特征提取、模型优化等关键环节,最终部署到实时交易环境中。这项创新技术将机器学习与金融分析结合,推动了交易决策的科学化发展。