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时代浪潮下的个人沉浮：行业周期与自我献祭
虎嗅网
www.huxiu.com › article › 4892527.html
本文通过作者的个人经历与观察，反思了从苏宁到硬科技等行业的兴起与衰落，指出个人与企业均难以摆脱兴衰规律，唯有保持耐心和适应力。
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媲美日韩高端饭煲 伊莱特能量土锅评测
资讯
smart.it168.com › a2016 › 0608 › 2695 › 000002695457.shtml
以前由于电器技术的代差，高端电饭煲往往都是“日韩货”，而中国消费者跑去国外抢购高端电饭煲的新闻，也深深刺痛了中国家电业的神经。面对如此情况下，已在智能电饭煲领域深耕多年的国产品牌-伊莱特，高调推出了一款天然淘土内胆电饭煲：EB-FC40E8-A能量土锅，致力于凭借现代科技、糅合传统理念，打造高端国产电饭煲产品，填补国内市场的空白。
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LexisNexis与IMS合作推手机端驾驶行为追踪技术
驱动中国
www.qudong.com › article › 524151.html
LexisNexis Risk Solutions与IMS合作开发基于手机App的驾驶行为追踪技术，通过本地计算驾驶评分辅助保险定价与定损，但数据隐私及驾驶员身份判定机制仍待明确。
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“DeepSeek效应”：众人拾柴下的科技火焰有多炽热？
AIPC人工智能电脑
ai.zol.com.cn › 953 › 9537229.html
编者按：在上一期中关村在线《AI谈》栏目文章《AI行业“一石”激起千层浪！DeepSeek正撕开谁的“遮羞布”？》中，笔者阐述了一系列观点。其中，重点提及像DeepSeek这样的开源大模型，正凭借商业逻辑的变革，在AI行业。
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HiFloat8高效训推技术报告：HiFloat8高效低比特推理_昇腾_昇腾CANN-CANN开发者社区
CANN开发者社区
cann.csdn.net › 69d4bf7f54b52172bc677e13.html
1. 低比特推理背景知识 深度学习模型在训练和推理阶段通常使用 FP32 (32位浮点数) 或 BF16/FP16 (16位浮点数) 格式。然而，随着模型规模的不断增大（尤其是大型语言模型 LLM），对计算效率、显存占用和能耗的要求也越来越高。低比特推理（Low-Bit Inference）应运而生，其核心思想是使用更少的比特位 昇腾CANN CANN开发者社区
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亚运会巨大争议！朝鲜队拒绝与日本队握手，主帅怒斥裁判
体育
sports.ifeng.com › c › 8wkxU2bYx5D
日本的角度看，恩瓦迪克那下属于身体对抗，禁区手球要看倒地球员手臂是否主动迎球，假摔则要对比门将出击和进攻球员主动倒地的关系。
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Windows 11 Home (電子下載版) - Microsoft 特約網上商店
Microsoftestore
www.microsoftestore.com.hk › partner › product › Windows-11-Home › KW9-00664
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Pure Storage更名为Everpure并收购数据管理初创公司1touch--存储频道-至顶网
存储频道
stor-age.zhiding.cn › stor-age › 2026 › 0225 › 3179534.shtml
数据存储供应商Pure Storage宣布将于下周四更名为Everpure，并收购数据管理初创公司1touch.io。此次更名反映了公司从存储重塑向定义数据管理未来的转变。1touch.io成立九年，获得2800万美元融资，其Kontxtual平台可扫描企业本地和云环境，创建数据资产清单并生成详细描述。该平台能识别敏感信息、映射数据使用情况、发现安全风险并自动修复。Everpure计划将其集成到自家平台中。
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疾患研究の推進 | 国立研究開発法人日本医療研究開発機構
国立研究開発法人日本医療研究開発機構
www.amed.go.jp › shikkan › index.html
AMEDが推進する研究開発は、第3期中長期目標では、第2期中長期目標に引き続き、がん、難病の視点でプロジェクトを横断して連携協力を調整する体制を構築するとともに、生活習慣病、神経疾患・精神疾患、老年医学・認知症、成育、歯科口腔保健については、各疾患に注目しつつ、ライフコースの視点で全体的なマネジメントを導入して研究開発を推進します。 ※画像をクリックするとPDFファイル形式（各事業ウェブページへのリンクつき）がダウンロードできます AM
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【原创】AI把光通信推到了产业变革的拐点：从1.6T到NPO，光连接正在重新定义 | 电子创新网
面向电子工程师的产业与技术资讯平台
www.eetrend.com › content › 2026-09 › 8c37cbbb-0d0b-4624-bff5-bf7925c68b4d-100604307.html
如果说过去的光通信产业是在解决“怎么把数据传得更远”，那么AI时代，光通信正在面对一个完全不同的问题：“怎么把越来越多的数据，以更高的带宽、更低的功耗，在越来越密集的算力节点之间搬运。”这是今年光博会上最明显的变化之一。 从800G到1.6T，再到3.2T、6.4T；从传统可插拔光模块，到LPO、NPO、CPO、OIO；从硅光、薄膜铌酸锂、VCSEL，到高速连接器、光纤阵列、先进封装，再到测试测量和光电协同设计——今年光博会已经很难再被