百度飞桨PaddleOCR发布v2.8.0新版本 引入表格识别算法等方案，PaddleOCR v2.8.0作为飞桨深度学习开源框架下的文字识别开发套件，发布了里程碑式的更新。这个版本引入了前沿的OCR技术，包括PaddleOCR算法模

萝卜快跑回应车内有监控 满足测试监管及安全需求，有关百度萝卜快跑及无人驾驶行业相关话题近日引发广泛关注，有网友质疑萝卜快跑车内都是监控摄像头，乘客隐私如何保证？据梨视频报道，针对摄像头问题，萝卜快跑客服回复表

智谱AI宣布GLM-4-9B、CodeGeeX4-ALL-9B 支持 Ollama 部署，智谱 AI宣布GLM-4-9B和CodeGeeX4-ALL-9B模型现在支持通过Ollama进行部署。GLM-4-9B是智谱AI推出的开源预训练模型，属于GLM

现如今，随着科技的飞速发展和信息量的爆炸式增长，人们对快速获取准确信息的需求也在不断增加。在这个背景下，AI智能问答入口成为了解决这一问题的绝佳工具。本文将探讨AI智能问答入口的优势、应用场景以及如何充分利用这一工具提升工作和生活效率。什么是AI智能问答入口？(必归ai助手提供原创内容)AI智能问答入口是一种基于人工智能和自然语言处理技术的交互系统。它能够理解用户提出的问题，并通过搜索海量数据，迅

「日日新」出海了！ 7月10日，商汤联合泰国DTGO集 团及旗下Quinnnova共同发布「东风」泰语大模型 (DTLM)，成为 全球首个能在泰文、中文、英文三种语言环境下高效工作的AI大语言模型 。   「东风」泰语大模型结合了商汤与DTGO双方的专业能力——将商汤的基模型和算力优势，与DTGO的泰国语言文化优势相结合， 提供本地化的生成式AI 体验 ，包括文本阅读理解，以及自然流畅的实时对话。这款大模型的名字「东风」来自于在两国都深受欢迎的中国古典名著

报道（文/李弯弯）日前，澜起科技发布业绩预告，2024年半年度实现营业收入16.65亿元，较上年同期增长79.49%；2024年半年度实现归属于母公司所有者的净利润5.83亿元~6.23亿元，较上年同期增长612.73%~661.59%。   原因方面，一是公司内存接口及模组配套芯片需求实现恢复性增长，DDR5下游渗透率提升且DDR5子代迭代持续推进，2024年上半年DDR5第二子代RCD芯片出货量已超过第一子代 RCD 芯片；二是公司部分AI “运力”芯片新产品开始规模出货，为公司

在科技界掀起新一轮人工智能（AI）浪潮之际，全球领先的处理器制造商AMD宣布了一项重大战略举措，正式签署了以6.65亿美元全现金收购欧洲最大私人人工智能实验室Silo AI的最终协议。这一交易不仅标志着AMD在AI领域的雄心壮志，也再次点燃了全球对AI技术发展与应用的热烈讨论。

施耐德电气抱得大奖归！  2024卓越人工智能引领者奖SAIL奖（Super AI Leader Award）于2024WAIC（世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议）产业发展主论坛现场正式揭晓。凭借在能源管理和工业自动化领域强大的AI应用创新能力，施耐德电气企业级人工智能平台 EcoStruxure AI引擎 获榜单TOP4。 关于  SAIL 奖 SAIL奖每年评选一次，遵循“追求卓越、引领未来”的理念，致力于打造人工智能领域高规格、国际化的奖项，树立引领未来人工智能发展的标杆，引

报道（文/吴子鹏）2024年世界人工智能大会（以下简称：WAIC 2024）依然是一场“百模大战”，不过有一些很明显的变化是：新推出的AI大模型更加注重用户体验；边侧和端侧承载AI大模型的方案越来越多。也就是说，AI大模型不仅完成了从“能用”到“好用”的蜕变，也从高高在上的云端，走到更靠近应用场景的边侧和端侧，这给作为方案核心的推理芯片提出了非常高的要求。在爱芯元智于WAIC 2024举办的“芯领未来丨智能芯片及多模态大模型论

邵广禄在演讲中深刻剖析了全球通信业现状，指出主流运营商普遍面临收入增长乏力的挑战，而中国运营商则凭借数字化转型和业务结构优化的策略，实现了连续多年6%至8%的稳健增长。中国电信作为行业先锋，通过一系列创新举措，如网络基础设施的持续升级、智算云能力的加速增强、AI应用的广泛推广、数据基础设施的加快建设和安全体系的全面构建，不断向“网络 云 AI”的综合服务能力迈进。

在科技日新月异的今天，企业数字化转型的步伐不断加快，而如何高效、低成本地开发并部署企业级应用程序，成为了众多企业面临的共同挑战。7月11日，这一难题迎来了新的解决方案——亚马逊云科技在纽约峰会上震撼发布了Amazon App Studio，一款由前沿生成式AI技术驱动的创新服务，它正以革命性的方式重塑应用程序开发的未来。

7月11日，网宿科技正式揭晓其创新力作——边缘AI网关服务，为企业用户量身打造了一个集安全性、可靠性、高性能与便捷管理于一体的AI模型服务管理解决方案，旨在加速开发者与企业的AI转型步伐。

新的 Alaska P PCIe Retimer产品线基于 Marvell 行业领先的 5nm PAM4 技术构建，可扩展人工智能加速器、GPU、CPU 和服务器内其他组件之间的连接。 人工智能更高的计算性能推动了一类新的连接设备的需求。 业界功耗非常低的 PCIe Gen 6 16 通道Retimer现已开始提供样品。 Marvell Technology, Inc.(NASDAQ: MRVL)，是数据基础设施半导体解决方案的领导者，该公司近期推出了新的 Alaska P PCIe Retimer产品线

在9月份的苹果秋季发布会上即将亮相的iPhone16是苹果公司将于2024年发布的最重磅手机产品；备注全球瞩目。 鉴于目前消费电子市场复苏迹象明显，业界对于iPhone16的销量充满了期待，据产业链知情人士爆料，对于24年下半年iPhone 16的出货量苹果公司预计新款iPhone16的出货量将增加约10%；超9000万部。 而苹果公司押注重点是AI ，苹果公司认为其推出的个人智能化系统“Apple Intelligence”将有助于提振iPhone 16需求。业界很多分析师也认为苹果与OpenAI构建合

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）与高性能计算已成为推动产业升级的重要力量。根据TrendForce集邦咨询的最新研究，今年上半年AI服务器订单需求呈现出稳健增长的态势，这一趋势不仅反映了市场对AI技术的强烈需求，也预示着相关产业链将迎来新一轮的繁荣。

AI搜索助手星辰心流正式上线 擅长长文本分析总结，7月10日，AI助手"星辰心流"正式面世，专为科研工作者、大学教师和学生等群体设计。"心流"旨在成为用户的智能搜索助手，

OpenAI在开发者Playground中添加了文本转语音API，OpenAI将文本转语音 API 添加到了开发者Playground 中，这个更新让开发者的工作变得更加轻松，只需简单地输入文本消息，就能在六种预设的声音中选择

简单AI功能介绍及免费使用教程指南 搜狐AI体验地址入口，简单AI 是一个集合了AI图片创意、AI助手、自媒体神器等多功能的在线平台。它利用人工智能技术，为用户提供图片创意设计、工作提效、学习提升和生活助手等服务。平台

韩国初创公司Beeble AI 融资475万美元，视觉效果（VFX）已成为现代电影制作的核心元素，但其高昂成本常常让预算有限的独立电影人望而却步。韩国新兴科技公司Beeble AI正在通过创新技术来改变这一现状

神经元模型激活函数是神经网络中的关键组成部分，它们负责在神经元之间引入非线性，使得神经网络能够学习和模拟复杂的函数映射。以下是对神经元模型激活函数的介绍： 一、Sigmoid函数 定义与特点 Sigmoid函数是一种常见的激活函数，其数学表达式为：f(x) = 1 / (1 exp(-x))。Sigmoid函数的特点是将输入值压缩到(0, 1)的范围内，具有S形曲线，可以表示为指数函数的倒数。 优点 易于计算：Sigmoid函数的计算相对简单，可以快速进行前向传播和反向传播。 连

人工神经元模型是人工智能领域中的一个重要概念，它模仿了生物神经元的工作方式，为机器学习和深度学习提供了基础。本文将介绍人工神经元模型的基本构成要素。 神经元的基本概念 神经元是神经系统的基本单元，它能够接收、处理和传递信息。在人工神经元模型中，神经元的基本结构包括输入、输出和激活函数。 1.1 输入 神经元的输入是一组数值，通常用向量表示。这些数值可以是特征值、像素值等，它们代表了神经元接收到的信息。 1.2 输出

生物神经元模型是神经科学和人工智能领域中的一个重要研究方向，它旨在模拟生物神经元的工作原理，以实现对生物神经系统的理解和模拟。 神经元的基本结构 神经元是神经系统的基本单元，它们通过电信号和化学信号进行信息传递。神经元的基本结构包括以下几个部分： 1.1 细胞体（Soma）：细胞体是神经元的中心部分，包含细胞核和其他细胞器。细胞体的主要功能是合成和储存蛋白质，为神经元提供能量和物质支持。 1.2 树突（Dendrites）：树突是神

人工神经元模型是深度学习、机器学习和人工智能领域的基础，它模仿了生物神经元的工作原理，为构建复杂的神经网络提供了基础。 一、人工神经元模型的起源 生物神经元的启发 人工神经元模型的起源可以追溯到19世纪末，当时科学家们开始研究生物神经元的工作原理。生物神经元是大脑的基本组成单位，它们通过突触连接在一起，形成复杂的神经网络。生物神经元具有接收、处理和传递信息的能力，这为人工神经元模型的构建提供了灵感。 麦卡洛

三层神经网络模型是一种常见的深度学习模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。下面将介绍三层神经网络模型的基本结构。 输入层 输入层是神经网络的第一层，它接收外部输入数据。输入层的神经元数量取决于问题的复杂性和输入数据的特征维度。输入层的每个神经元都与一个输入特征相对应，神经元的值就是输入特征的值。 在输入层，数据通常需要进行预处理，以适应神经网络的训练。预处理的方法包括归一化、标准化、去中心化等。归一化是

三层神经网络模型是一种常见的深度学习模型，其核心是利用多个隐藏层对输入数据进行非线性变换，从而实现对复杂问题的建模和求解。 神经网络是一种受人脑结构启发的计算模型，由大量的神经元（或称为节点、单元）通过权重连接而成。每个神经元可以接收输入信号，通过激活函数进行非线性变换，并将输出信号传递给其他神经元。神经网络通过调整神经元之间的权重，学习输入数据与输出数据之间的映射关系。 三层神经网络的结构 三层神经网