最近很多购买Godaddy主机的朋友遇到了悲催的事情，那就是，它们购买的主机分配的服务器不是美国机房或者欧洲机房，而分配给的是亚太机房，购买了亚太机房后，很多朋友都开始悲催的进行退款！那么，如何才能购买到Godaddy美国数据中心的主机呢！本篇文章就是解决这个问题的。1、打开
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微星近日发布海皇戟AS迷你主机，搭载英特尔酷睿Ultra处理器及英伟达RTX 5060Ti显卡，以紧凑机身实现旗舰性能。配备32GB内存与1TB固态硬盘，支持Wi-Fi 6E和蓝牙5.3。通过优化散热系统保持低噪高效运行，满足游戏与专业创作需求。双十一期间活动价13149元，叠加优惠后最低10492元，支持免息分期与三年上门保修。
DRAM合约价近期暴涨，三星、SK海力士和美光暂停DDR5报价，导致供应链紧张，现货价格一周内飙升25%。机构预测四季度DRAM价格将上涨18%-28%，NAND闪存合约价也将全面上涨5%-10%。与此同时，长鑫存储已量产LPDDR5X产品，覆盖多种容量和速率，技术达国际一流水平。全球内存市场格局正从“三足鼎立”向“四方争霸”演变，下游客户纷纷签署长期协议以确保供应稳定。
Vidda在AWE展会发布多款创新产品：C5无界Master投影仪搭载SST架构DMD芯片、双激光器和122mm影院级镜头，实现6800CVIA高亮度和精准色彩；发现X2026电视采用"墨晶屏"技术，解决强光反光问题；同时推出V11开放式耳机与G11智能眼镜，以轻量化设计提升佩戴体验。整场发布会通过实机拆解和极限测试，展现品牌"技术平权"理念，强调用户体验优先于参数竞争。
火山引擎推出国内首个融合国家智库理论框架与大规模实战验证的数据智能体评测体系，同步发布《2025数据智能体实践指南》。该体系直面传统评测重技术轻业务、预设答案难适配动态场景、局部能力检验不足三大痛点，确立业务关联性、可操作性与前瞻性设计原则。覆盖分析洞察、可视化呈现、鲁棒性三大核心维度，通过151道测试题量化智能体能力并划分达标/工业可用/专业研究三级标准。采用标准化闭环流程与自动化评分机制，为数字化转型深水区企业提供选型优化依据，推动产业智能化进入精准量化新阶段。
微算科技开发的隐私计算区块链将区块链技术融入多方安全计算（MPC），构建安全可信的分布式计算平台。通过区块链共识机制、加密算法和智能合约，对MPC参与方身份验证、数据加密存储、任务执行及结果验证等环节进行保护，确保数据“可用不可见”。该技术显著提升数据隐私保护和计算可靠性，在金融、医疗、政务等领域实现跨主体数据安全协作，释放数据价值。
如今用AI做游戏不稀奇，用AI做AI游戏也不稀奇，在B站上你可以搜到一大堆相关的内容。 但最近葡萄君发现了一款有点特别的游戏:《妹居物语》。 这款游戏的卖相属实不算好:简陋的UI、朴素的立绘、单调的场景......与其他同类产品利用AI低成本地创造刺激视觉效果的做法完全不一致。
10月24日，九号公司举办首届“MoTech Day 2025”技术文化节，这是专属于工程师的节日，也是公司首次以“技术文化”为核心议题的集团级活动。活动通过嘉宾演讲、互动体验与创意挑战等形式，聚焦智能出行、AI芯片、能源技术等前沿领域，旨在让“工程师精神”成为九号文化的核心符号，推动技术与文化双向融合，构建长期创新驱动力。活动还同步推出面向高校的“MoTech创意挑战赛”，并搭建线下互动打卡区，强化内部技术认同与组织活力，重塑品牌科技形象。
当前全球正经历地缘政治重塑与人工智能革命驱动的深刻变革。全球化向区域化演进，供应链加速本土化，AI从前沿技术跃升为核心生产力。麦肯锡研究显示，生成式AI有望为全球经济贡献7万亿美元，中国预计占2万亿美元，接近全球总量三分之一。传统数据系统难以满足AI对实时性、多模态处理和高弹性算力的需求，企业需构建新一代数据基础设施，实现数据生产、治理与AI应用的动态融合，突破"数据烟囱"，支持跨场景智能部署。Data&AI一体化将推动数据价值从效率提升向产业协同跃升，成为智能社会的核心引擎。
微算法科技（NASDAQ MLGO）推出基于AI的动态权重学习模型，解决区块链账户关联分析中传统静态模型难以适应业务快速变化的问题。该模型采用分层架构，结合注意力机制LSTM、联邦学习等技术，实时捕捉交易模式演变，动态调整账户关联权重。在分片效率、风险控制、资源分配等领域应用效果显著，提升交易处理速度与欺诈识别率。未来计划融合多模态数据，探索量子机器�
这几天，OCR这个词，绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR，甚至让OCR这个赛道文艺复兴，又给直接带火了。 整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。 然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL
