5月15日消息,阿里巴巴今日公布2025财年第四季度业绩,第四财季营收2364.5亿元,同比增长7%,调整后净利润298.5亿元,同比增长22%。
5月15日消息,近日,由广州海关自主研发完成的全国海关首个辐射探测“机器狗”在佛山市珠江货运码头、北滘港等地正式投入使用。
美国总统特朗普在公开场合表示,他已要求苹果公司CEO蒂姆·库克停止在印度建厂,矛头直指该公司生产多元化的计划。
2025年5月15日 – 提供超丰富半导体和电子元器件™的业界知名新品引入 (NPI) 代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 宣布与Analog Devices, Inc. (ADI) 和Samtec合作推出全新电子书《9 Experts Discuss Robotics, AI, and ML in Industrial Applications》(9位专家探讨工业应用中的机器人、AI和ML),探讨机器人、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 如何改变制造业、物流业等领域的格局。通过精密运动控制、基于传感器的感知和自适应功能,这些领域的自动化程度将得到进一步增强,从而助力设计人员打造出新一代机器人解决方案,在动态环境中实现更可靠、更安全的实时操作。
中国北京,2025年5月15日 —— 作为业界领先的芯片和半导体IP供应商,致力于使数据传输更快更安全,Rambus Inc.(纳斯达克股票代码:RMBS)今日宣布推出面向下一代人工智能(AI)个人电脑( PC)内存模块的完整客户端芯片组,包含两款用于客户端计算的全新电源管理芯片(PMIC)。PMIC是实现高效供电的关键,能够为先进的计算应用提供突破性的性能表现。这两款业界领先的全新Rambus PMIC分别是适用于LPDDR5 CAMM2(LPCAMM2)内存模块的PMIC5200,以及适用于DDR5 CSODIMM和CUDIMM的PMIC5120。
在第二十五届中国零售业博览会(China Shop 2025)上,英特尔联合海石商用、中科英泰、吉方工控等生态伙伴,展示了新消费背景下的智慧零售解决方案,以及大语言模型领衔的AI技术为零售智慧转型提供的全新动力。通过“芯片-算法-场景”的全栈式解决方案,英特尔正在重新定义智慧零售的技术架构与商业价值。
南京 2025年5月13日 /美通社/ -- 5月15日是国际家庭日,全屋健康与全家幸福是国际家庭日的长期核心议题。当"全屋健康"从概念走向生活,如何用科技为家注入呼吸般的生命力? A.O.史密斯以百年技术为基石,借AI智慧生态交出了一份革新答卷...
台北 2025年5月14日 /美通社/ -- 电脑品牌技嘉科技再度以创新实力闪耀国际舞台。继荣获红点与 iF 设计奖等多项国际殊荣后,技嘉全新旗舰 AI 笔电 AORUS MASTER 16 再获 COMPUTEX 2025 Best Choice Award 肯定,表彰其领先...
慕尼黑 2025年5月13日 /美通社/ -- 2025年5月7日,思格新能源亮相德国慕尼黑太阳能光伏储能展(Intersolar Europe 2025)。此次展览思格不仅带来了覆盖从家庭到工商业的全场景光储解决方案,还发布全新一代智能能源管理平台 mySigen App 3...
-Arya.ai推出MCP应用程序,将通用LLM转化为特定领域专家 印度孟买和纽约 2025年5月13日 /美通社/ -- Arya.ai今天宣布推出APEX MCP(模型上下文协议)客户端和服务器应用程序。 这一突破性编排层旨在...
5月14日消息,全球著名大模型整合应用平台Poe发布2025年春季AI模型使用趋势报告。
5月14日消息,据央视新闻报道,今天12时01分(美东时间5月14日0时01分)起,中美相互调整后的关税正式实施。
5月13日消息,今天凌晨,苹果为iPhone用户推送iOS 18.5正式版更新,本次更新距上次发布正式版间隔26天。
为增进大家对AI人工智能的认识,本文将对AI人工智能的工作原理以及AI人工智能的关键技术领域予以介绍。
为增进大家对AI人工智能的认识,本文将对AI人工智能的核心技术以及AI人工智能的应用领域予以介绍。
为增进大家对AI人工智能的认识,本文将对AI人工智能的核心技术、AI人工智能思维方式、AI人工智能的未来趋势予以介绍。
May 13, 2025 ---- 根据TrendForce集邦咨询最新半导体封测研究报告,2024年全球封测(OSAT)市场面临技术升级和产业重组的双重挑战。从营收分析,日月光控股、Amkor(安靠)维持领先地位,值得关注的是,得益于政策支持和本地需求带动,长电科技和天水华天等封测厂营收皆呈双位数成长,对既有市场格局构成了强大的挑战。
BMR323可提供高达1.2 kW的峰值功率,峰值效率达97.8%,相比前代产品BMR320提升了超过60%的输出功率,同时又保持封装尺寸兼容。您能轻松地在现有设计基础上升级,用最小的改动满足持续功率与峰值功率需求的提升。
AI训练不仅是“算力游戏”,更是“网络与系统工程”。在资源最密集的LLM训练中,仅靠算力是不够的——网络可靠性和系统组件的稳定性同样至关重要,必须在系统级别优化网络吞吐、延迟及通信协议,否则大量算力浪费在重试或错误恢复上。网络性能和组件协同工作是AI集群效率的关键,任何单一环节的不足都可能显著影响整体系统表现,凸显了系统级验证和优化需求的重要性。