近年来,云正如同日常生活中的水、电那样,融入到社会的各个层面,它不再是一种单纯的架构或者技术,而是千行百业走向数字化的核心基础设施;云也正在变成一种融合剂,无论是大数据、人工智能、物联网等,这些新的技术也正在加速融入云中;同样,今天“万物皆云”,在智慧城市,智慧医疗、智慧教育、智能制造等业务

时至今日,数字化转型已经跨过了至少两个阶段的迭代,它不再是一个新鲜话题。在当前的新形势下,这一老话题又有了新的语境和含义。2023年中央经济工作会议强调:我国要大力发展数字经济……支持平台经济……运用数字技术为实体经济充分赋能。数字化转型这一课题迎来了新鲜的、更加肥沃

北京2023年1月30日 -- 近日,IBM (NYSE: IBM) 发布 2022 年第四季度业绩报告。IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 表示:“IBM在去年第四季度的稳健的业绩表现,为2022年画上了圆满句号。在过去一年,IBM取得了超越中等个位数的营收增长。在全球范围内,越来越多的客户选择IBM的混合云与人工智能解决方案,并相信技

自从生命的“密码”—基因组被科学家破解以来,人类追求速度更快、成本更低的基因测序技术的脚步一直都在继续。在1月13日刚刚结束的摩根大通医疗健康大会上,NVIDIA发布了与初创公司 InstaDeep、慕尼黑工业大学(TUM)在基因组学大型语言模型方面的联合研究成果。研究团队使用NVIDIA超级计算机 Camb

简介● 本案例中,vivo 人工智能推荐算法组自研的推荐服务平台,使用阿里巴巴开源大规模稀疏模型训练和预测引擎 DeepRec,在稀疏模型训练(稀疏功能、I/O优化)和高性能推理框架层面,实现其搜广推各类业务场景下,算法开发和上线的全链路优化。● 其中,在 GPU 线上推理服务优化上,vivo 使用 DeepRec 提供的 Device Placement Opti

模型训练任务缩短到两周内完成,且在算力和扩展性上都有倍数提升。（ 图片来源于京东 ）借助 NVIDIA DGX SuperPOD,京东探索研究院训练了参数量近五十亿的 Vega-MT 模型,在 2022 年第 17 届国际机器翻译大赛(WMT)上大放异彩。Vega-MT 在中文-英语(BLEU 33.5, chrF 0.611)、英文-中文(BLEU 49.7, chrF 0.446)、德语-英语(BLEU

科学家使用 NVIDIA BioNeMo 创建出能够生成高质量蛋白质的大型语言模型,以此加快药物研发并助力创造更具可持续性的环境。2023 年 1 月 12 日 - 摩根大通医疗健康大会 - 初创企业 Evozyne 使用 NVIDIA 提供的预训练 AI 模型,创造了两种在医疗和清洁能源领域具有重大潜力的蛋白质。今日发布的一篇联合论文描述了这一过程及产

开发者可使用全新 NVIDIA 零售 AI 工作流,快速构建防损应用程序。该工作流基于云原生微服务而构建,包括针对数百种容易被盗的产品进行预训练的模型。2023 年 1 月 12 日 - 美国零售联合会会议 - 全球零售业面临着一个价值 1000 亿美元的难题 —— 库存 “损耗”,即由于盗窃、损坏和错放

今年9月,英睿达推出了P3和P3 Plus两款SSD,分别支持PCIe 3.0和PCIe 4.0接口。本次PCEVA评测的是在PCIe 3.0接口下满速的英睿达P3 2TB。相比上代P2,英睿达P3的设计风格更加接近高端P5系列。黑色简约的正面标签上是商标、型号和接口信息。容量、序列号、固件版本等内容则放到了背面标签中。当前很多笔记本电脑的M.2插槽由于空间

2023年1月6日，由亚洲数据集团、欧洲数据集团、TWICE共同主办，IDC协办的“全球领先品牌Global Top Brands”评选，在全球知名度最高、影响力最广、规模最大的消费电子产业盛会“国际消费电子展（简称CES）”现场隆重揭晓最终榜单。亚洲数据集团首席执行官徐洲，亚洲数据集团总裁朱东方

2023年1月5日, 中国信息通信研究院(简称中国信通院)泰尔系统实验室和IBM联合发布《可持续计算蓝皮报告》(以下简称“蓝皮报告”)。从可持续发展与数字化转型两大社会经济技术趋势的视角,双方基于深入的行业研究与实践经验,解构可持续计算的全貌,为数字领域低碳发展及数字技术赋能绿色转型提供真知灼见。中

线条精细的工程图、图像复杂的GIS图、色彩丰富的设计效果图…… “失之毫厘谬以千里”，精准、高效、快捷、安全且稳定的图纸打印一直是行业用户的切实所需。为了不断满足行业用户的需求，爱普生继上半年推出SC-T7780D 44英寸B0+幅面彩色喷墨打印机之后，全新推出36英寸A0+幅面彩色喷

对于制造业来说,客户调查、产品质量报告、工厂设备日志等等都能产生大量数据,所以制造企业并不缺少数据,他们面临的问题是数据的来源与质量。数据的源头是哪里,来自于内部还是外部?数据的复杂程度如何?是否是专有数据?如果数据来自于SAP和主机,数据的名称和结构会很复杂,与其他数据源的整合成本会很高且耗时很长,并且访问和