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Viola在AI的“ iPhone时刻”的传统行业|CTECH
2025-08-17 06:18:00
Viola Ventures的Alex Shmulovich讨论了AI对CTECH的VC AI调查中传统行业的变革性影响。他强调，AI不仅仅是在现有软件中添加功能，从而使整个价值链自动化并通过AI-AS-Service命题与现任玩家竞争。Shmulovich强调了AI如何通过接管复杂的手动任务（例如风险承保或临床试验分析）来改变公司的运营，同时保持风险投资关系中的人际交往。该调查还涵盖了AI公司等AI公司的重大退出，该公司利用独特的数据来解决行业痛点，并探讨了针对早期AI初创公司的财务绩效指标。此外，它还解决了这些初创公司的估值考虑，讨论了超出技术挑战的风险，确定了诸如物理AI之类的重点领域，并概述了未来五年在以色列的AI基础设施，垂直AI和物理AI领域的强大退出潜力。
Viola Ventures的Alex Shmulovich讨论了AI对CTECH的VC AI调查中传统行业的变革性影响。他强调，AI不仅仅是在现有软件中添加功能，从而使整个价值链自动化并通过AI-AS-Service命题与现任玩家竞争。Shmulovich强调了AI如何通过接管复杂的手动任务（例如风险承保或临床试验分析）来改变公司的运营，同时保持风险投资关系中的人际交往。该调查还涵盖了AI公司等AI公司的重大退出，该公司利用独特的数据来解决行业痛点，并探讨了针对早期AI初创公司的财务绩效指标。此外，它还解决了这些初创公司的估值考虑，讨论了超出技术挑战的风险，确定了诸如物理AI之类的重点领域，并概述了未来五年在以色列的AI基础设施，垂直AI和物理AI领域的强大退出潜力。
SK Hynix在AI芯片繁荣时期将美国销售额增长了70％
2025-08-17 06:14:24
Chipmaker SK Hynix报告说，美国收入占其上半年销售额的69.8％，总计2783万亿韩元（200.2亿美元），这是对AI-Critical HBM芯片需求的高需求。这次激增导致债务的大幅下降和投资增加，SK Hynix的目标是今年与上一年级的销售增加。中国的收入下降到7.36万亿韩元。该公司偿还了超过8000亿韩元的债务，并在研发（3万亿韩元）和资本支出（11.2万亿韩元）上进行了大量投资。
Chipmaker SK Hynix报告说，美国收入占其上半年销售额的69.8％，总计2783万亿韩元（200.2亿美元），这是对AI-Critical HBM芯片需求的高需求。这次激增导致债务的大幅下降和投资增加，SK Hynix的目标是今年与上一年级的销售增加。中国的收入下降到7.36万亿韩元。该公司偿还了超过8000亿韩元的债务，并在研发（3万亿韩元）和资本支出（11.2万亿韩元）上进行了大量投资。
特朗普对美国进口征收关税。现在他正在研究出口 - 激发了对“危险先例”的恐惧
2025-08-17 06:02:00
苹果首席执行官蒂姆·库克（Tim Cook）访问了白宫，并向特朗普总统赠送了一份昂贵的礼物，恰逢苹果公司宣布对美国制造业进行1000亿美元投资。同时，特朗普批准了苹果和其他科技公司的关税。这次访问是在NVIDIA与特朗普的会议之后，该公司同意与美国政府分享15％的收入，从AI CHIP销售向中国公司分享收入，这标志着与以前对这些筹码的出口限制的转变。批评者认为，这种交易可能会通过形成对出口控制的看法来破坏贸易关系，并有可能导致游说敏感技术的努力。由于与美国法律和宪法的潜在冲突，该安排的合法性仍在审查中。苹果首席执行官蒂姆·库克
苹果首席执行官蒂姆·库克（Tim Cook）访问了白宫，并向特朗普总统赠送了一份昂贵的礼物，恰逢苹果公司宣布对美国制造业进行1000亿美元投资。同时，特朗普批准了苹果和其他科技公司的关税。这次访问是在NVIDIA与特朗普的会议之后，该公司同意与美国政府分享15％的收入，从AI CHIP销售向中国公司分享收入，这标志着与以前对这些筹码的出口限制的转变。批评者认为，这种交易可能会通过形成对出口控制的看法来破坏贸易关系，并有可能导致游说敏感技术的努力。由于与美国法律和宪法的潜在冲突，该安排的合法性仍在审查中。苹果首席执行官蒂姆·库克
中国要求更多的国内AI芯片用于数据中心，以减少对我们的依赖
2025-08-17 06:00:18
中国要求其数据中心使用更多国内生产的计算芯片，而公有的枢纽则需要从当地生产商那里获得超过50％的芯片。此举旨在减少美国出口管制的依赖，并支持中国半导体部门的发展。该任务源于上海去年3月提出的指导方针，该指南现已成为国家政策。
中国要求其数据中心使用更多国内生产的计算芯片，而公有的枢纽则需要从当地生产商那里获得超过50％的芯片。此举旨在减少美国出口管制的依赖，并支持中国半导体部门的发展。该任务源于上海去年3月提出的指导方针，该指南现已成为国家政策。
中国要求更多的国内AI芯片用于数据中心，以减少对我们的依赖
2025-08-17 06:00:18
在美国出口控制收紧之后，中国正在要求其数据中心使用超过50％的国内计算芯片来减少对外国技术的依赖。该倡议是去年由上海首次提出的，现已在全国范围内实施，以支持土著半导体部门并增强AI计算资源。
在美国出口控制收紧之后，中国正在要求其数据中心使用超过50％的国内计算芯片来减少对外国技术的依赖。该倡议是去年由上海首次提出的，现已在全国范围内实施，以支持土著半导体部门并增强AI计算资源。
仅在常规儿科检查中使用机器学习来预测儿童近视折射率的发作
2025-08-17 05:48:41
Yonina Ron及其同事的文章“仅在常规儿科检查中预测儿童近视折射误差的发作”旨在为儿童早期识别近视而开发预测模型。这是研究的要点和见解：###关键点1。**目标**：该研究的主要目的是使用应用于常规儿科检查数据的机器学习算法来预测近视折射率的发作。2。**数据收集**： - 回顾性收集数据。 - 由于该研究的回顾性质，赫尔辛基委员会在以色列海法的兰巴姆卫生保健校区放弃了道德批准。3。**参与者**： - 数据集包括接受常规儿科检查的孩子。4。**方法论**： - 使用这些常规眼检查的数据对机器学习模型进行了培训。 - 使用的模型包括随机森林和XGBoost算法。 - 诸如SMOTE（合成少数民族过度采样技术）和Adasyn之类的技术用于解决数据集中的类不平衡。5。**功能选择**： - 研究强调，只使用了从常规的小儿眼检查获得的数据，而没有其他变量或信息。6。**模型评估**： - 使用诸如准确性，精度，回忆（灵敏度）和F1得分等指标评估模型的性能。 - 分析特征的重要性，以了解常规检查的哪些方面是最预测的。7。**结果**： - 研究报告了使用经过常规眼检查数据训练的机器学习模型在儿童中的近视折射率发作的成功预测率。8。**捐款**： - 开发预测模型，可以用作早期识别高危儿童的工具，并有可能促进主动的管理和干预策略。###见解1。**早期检测**：预测童年近视发作的能力可以实现早期的干预措施，这可能会减慢或阻止近视高。2。**常规数据利用**：仅使用在小儿眼检查期间常规收集的数据，可以轻松地将这种方法集成到现有的医疗保健工作流中，而无需进行其他侵入性测试。3。**机器学习应用程序**：该研究证明了机器学习在利用常规临床数据中用于预测分析的实用性，从而强调了AI在眼科和儿科中的实际应用。4。**道德考虑**： - 鉴于该研究利用了由于风险最小而放弃的道德批准的回顾性数据，因此在遵守道德准则的同时，它提供了进行此类研究的框架。###未来方向1。**验证**：在较大的，多样化的种群中进行进一步验证，以确认在不同设置中的模型功效和适用性。2。**整合到临床实践中**：应努力将这些预测模型整合到临床决策支持系统中，以增强近视的早期检测和管理。3。**其他变量**： - 探索包括环境因素，遗传易感性或行为数据等其他变量的包含可能会进一步改善模型性能。4。**纵向研究**：进行纵向研究可以帮助理解长期的结果和完善预测模型。这项研究标志着使用常规临床数据迈向利用机器学习的早期预测儿童近视折射错误的重要一步，对眼科预防保健策略的潜在影响。
Yonina Ron及其同事的文章“仅在常规儿科检查中预测儿童近视折射误差的发作”旨在为儿童早期识别近视而开发预测模型。这是研究的要点和见解：###关键点1。**目标**：该研究的主要目的是使用应用于常规儿科检查数据的机器学习算法来预测近视折射率的发作。2。**数据收集**： - 回顾性收集数据。 - 由于该研究的回顾性质，赫尔辛基委员会在以色列海法的兰巴姆卫生保健校区放弃了道德批准。3。**参与者**： - 数据集包括接受常规儿科检查的孩子。4。**方法论**： - 使用这些常规眼检查的数据对机器学习模型进行了培训。 - 使用的模型包括随机森林和XGBoost算法。 - 诸如SMOTE（合成少数民族过度采样技术）和Adasyn之类的技术用于解决数据集中的类不平衡。5。**功能选择**： - 研究强调，只使用了从常规的小儿眼检查获得的数据，而没有其他变量或信息。6。**模型评估**： - 使用诸如准确性，精度，回忆（灵敏度）和F1得分等指标评估模型的性能。 - 分析特征的重要性，以了解常规检查的哪些方面是最预测的。7。**结果**： - 研究报告了使用经过常规眼检查数据训练的机器学习模型在儿童中的近视折射率发作的成功预测率。8。**捐款**： - 开发预测模型，可以用作早期识别高危儿童的工具，并有可能促进主动的管理和干预策略。###见解1。**早期检测**：预测童年近视发作的能力可以实现早期的干预措施，这可能会减慢或阻止近视高。2。**常规数据利用**：仅使用在小儿眼检查期间常规收集的数据，可以轻松地将这种方法集成到现有的医疗保健工作流中，而无需进行其他侵入性测试。3。**机器学习应用程序**：该研究证明了机器学习在利用常规临床数据中用于预测分析的实用性，从而强调了AI在眼科和儿科中的实际应用。4。**道德考虑**： - 鉴于该研究利用了由于风险最小而放弃的道德批准的回顾性数据，因此在遵守道德准则的同时，它提供了进行此类研究的框架。###未来方向1。**验证**：在较大的，多样化的种群中进行进一步验证，以确认在不同设置中的模型功效和适用性。2。**整合到临床实践中**：应努力将这些预测模型整合到临床决策支持系统中，以增强近视的早期检测和管理。3。**其他变量**： - 探索包括环境因素，遗传易感性或行为数据等其他变量的包含可能会进一步改善模型性能。4。**纵向研究**：进行纵向研究可以帮助理解长期的结果和完善预测模型。这项研究标志着使用常规临床数据迈向利用机器学习的早期预测儿童近视折射错误的重要一步，对眼科预防保健策略的潜在影响。
基于人工智能和深度学习的音乐教学改革中资源的智能产生和优化
2025-08-17 05:20:19
###研究文章摘要**标题：**基于人工智能和深度学习的音乐教学改革中资源的智能生成和优化####作者： - 丁成-Xiaoyu Qu＃＃＃＃ 抽象的：本文讨论了使用人工智能（AI）和深度学习技巧的音乐教学改革的创新方法。主要重点是智能产生和优化资源以增强大学和大学的音乐教育。**要点：**1。**音乐教育中的AI和深度学习介绍：** - 利用AI和深度学习来产生音乐内容，分析学生表现并优化教材。 - 通过音乐将Heilongjiang少数文化融入微道教育中的重要性。 - 将传统的教学方法与现代技术相结合，以创建音乐领域“三位教育”的集成模型。2。**方法论：** - 针对智能资源生成的AI算法的开发和实施（例如，参与者 - 批判性的层次强化学习）。 - 通过实验，正式分析和调查验证，以确保可靠性和有效性。3。**结果：** - 成功地创建了一个综合教学模型，从而提高了音乐教育的质量和效率。 - 由于AI产生的个性化学习资源，学生表现和参与度的显着改善。4。**讨论：** - 分析对教育成果的影响，包括增强学生的创造力和批判性思维。 - 应对诸如数据隐私，算法偏见以及确保所有学习者获得技术的访问等挑战。5。**结论和未来方向：** - 强调AI驱动的方法在革新音乐教育方面的潜力。 - 呼吁在教育环境中进一步研究个性化学习系统，自适应评估和实时分析。**贡献：**-Ding Cheng： - 概念化 - 方法论 - 软件开发 - 验证和正式分析- 调查 - 资源和数据策划 - 原始草稿准备-Xiaoyu Qu： - 写作和审查 - 可视化 - 监督 - 项目管理 - 资金收购####致谢：这项研究得到了海伦吉安省的几项赠款的支持，其中包括海伦吉安根省大学和大学的基础科学研究项目。**道德声明：** - 涉及人类参与者的研究得到了Qiqihar大学伦理委员会的批准。 - 参与者提供了知情同意，以参与研究。 - 所有方法均根据道德准则和法规进行。####资金：该项目从：1。海隆吉安省省级学院和大学的基础科学研究项目：将海伦吉安格少数民族的良好文化融合到大学“微型教育”的道路上2。大学音乐教育和区域少数民族音乐的融合和继承3。海伦吉安省的高等教育教学改革项目（主要委托研究项目）：基于意识形态和政治教育的新时代的“三位数教育”综合教学模型的研究**竞争利益：**作者没有宣称没有竞争利益。＃＃＃ 结论：这项研究证明了AI和深度学习技术的有前途的应用，以改善音乐教育，从而使其更具个性化，引人入胜和文化包容。该研究强调了教育者和学生在利用先进技术方面的潜在好处，以增强音乐领域的教育成果。介绍
###研究文章摘要**标题：**基于人工智能和深度学习的音乐教学改革中资源的智能生成和优化####作者： - 丁成-Xiaoyu Qu＃＃＃＃ 抽象的：本文讨论了使用人工智能（AI）和深度学习技巧的音乐教学改革的创新方法。主要重点是智能产生和优化资源以增强大学和大学的音乐教育。**要点：**1。**音乐教育中的AI和深度学习介绍：** - 利用AI和深度学习来产生音乐内容，分析学生表现并优化教材。 - 通过音乐将Heilongjiang少数文化融入微道教育中的重要性。 - 将传统的教学方法与现代技术相结合，以创建音乐领域“三位教育”的集成模型。2。**方法论：** - 针对智能资源生成的AI算法的开发和实施（例如，参与者 - 批判性的层次强化学习）。 - 通过实验，正式分析和调查验证，以确保可靠性和有效性。3。**结果：** - 成功地创建了一个综合教学模型，从而提高了音乐教育的质量和效率。 - 由于AI产生的个性化学习资源，学生表现和参与度的显着改善。4。**讨论：** - 分析对教育成果的影响，包括增强学生的创造力和批判性思维。 - 应对诸如数据隐私，算法偏见以及确保所有学习者获得技术的访问等挑战。5。**结论和未来方向：** - 强调AI驱动的方法在革新音乐教育方面的潜力。 - 呼吁在教育环境中进一步研究个性化学习系统，自适应评估和实时分析。**贡献：**-Ding Cheng： - 概念化 - 方法论 - 软件开发 - 验证和正式分析- 调查 - 资源和数据策划 - 原始草稿准备-Xiaoyu Qu： - 写作和审查 - 可视化 - 监督 - 项目管理 - 资金收购####致谢：这项研究得到了海伦吉安省的几项赠款的支持，其中包括海伦吉安根省大学和大学的基础科学研究项目。**道德声明：** - 涉及人类参与者的研究得到了Qiqihar大学伦理委员会的批准。 - 参与者提供了知情同意，以参与研究。 - 所有方法均根据道德准则和法规进行。####资金：该项目从：1。海隆吉安省省级学院和大学的基础科学研究项目：将海伦吉安格少数民族的良好文化融合到大学“微型教育”的道路上2。大学音乐教育和区域少数民族音乐的融合和继承3。海伦吉安省的高等教育教学改革项目（主要委托研究项目）：基于意识形态和政治教育的新时代的“三位数教育”综合教学模型的研究**竞争利益：**作者没有宣称没有竞争利益。＃＃＃ 结论：这项研究证明了AI和深度学习技术的有前途的应用，以改善音乐教育，从而使其更具个性化，引人入胜和文化包容。该研究强调了教育者和学生在利用先进技术方面的潜在好处，以增强音乐领域的教育成果。介绍
从收养到优势：小型企业解锁AI的潜力
2025-08-17 05:00:00
AI已成为所有行业的实用和有价值的工具，可帮助创新，运营效率和竞争力。小型企业通常依靠所有者来管理AI实施，因此需要为企业家及其团队进行持续的技术培训。较大的组织从与可靠的第三方合作以支持AI计划的合作中受益，从而通过自动化数据输入等任务来提高效率，并通过聊天机器人和建议引擎提供全天候的客户服务。可靠的技术合作伙伴帮助企业战略性地采用先进的技术，确保更高的投资回报，并使AI成为每个领域的业务成功的必备工具。
AI已成为所有行业的实用和有价值的工具，可帮助创新，运营效率和竞争力。小型企业通常依靠所有者来管理AI实施，因此需要为企业家及其团队进行持续的技术培训。较大的组织从与可靠的第三方合作以支持AI计划的合作中受益，从而通过自动化数据输入等任务来提高效率，并通过聊天机器人和建议引擎提供全天候的客户服务。可靠的技术合作伙伴帮助企业战略性地采用先进的技术，确保更高的投资回报，并使AI成为每个领域的业务成功的必备工具。
元：即使没有超级智能，公司也已经赢得了AI比赛
2025-08-17 04:23:23
META报告了强大的第二季度财务，收入超过预测。AI投资在全球范围内推动大量广告增长。尽管存在很大的风险，但该公司目前的AI计划正在积极影响其财务业绩，支持买入评级，但由于中等势头而没有强劲的买入。监管和声誉风险持续存在，但Meta在AI领域的关键参与者中出现，其战略可见。
META报告了强大的第二季度财务，收入超过预测。AI投资在全球范围内推动大量广告增长。尽管存在很大的风险，但该公司目前的AI计划正在积极影响其财务业绩，支持买入评级，但由于中等势头而没有强劲的买入。监管和声誉风险持续存在，但Meta在AI领域的关键参与者中出现，其战略可见。
客户挑战
2025-08-17 04:00:24
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