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2025年04月28日 -
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百度旗下公司申请“百度云手机”商标等待实质审查牛华网2020-11-0217:21
牛华网讯北京时间11月2日消息,天眼查数据显示,近日,百度在线网络技术(北京)有限公司在申请百度云手机的商标,商标分类为科学仪器、网站服务。
目前,百度云手机商标状态为等待实质审查。
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全球大型的国际消费类电子产品展览会CES在每年1月初举办,作为新的一年首个国际性的科技类大展,每年的CES都是当年最新科技产品的首秀,也能从中看到未来一年科技产品的发展方向。
万众期待的屏下摄像已经在路上了。据媒体报道,小米MIX4或将于1月10日CES2020展现屏下摄像头。为助推屏下摄像走向商用之路,TCL华星在近日向外界宣告,预计2020年其屏下摄像头技术将量产商用。
TCL华星攻克屏下摄像技术难题
本届CES展会上,长虹、TCL电子等数量少智能电视品牌展示其技术最前沿的智能电视产品,其中大部分新品电视显示屏均来自TCL华星生产的MiniLED星曜屏。
TCL华星以产品技术创新为重要驱动力,在产品研发和工艺应用上具有强大的竞争无足轻重,旗下的t3和t4生产线带来数量少创新技术成果。除了t3生产线代表性成果MiniLED星曜屏之外,最受外界期待的,要数t4生产线领先业内的屏下摄像技术。
2019年12月16日,TCL华星在接待投资者调研时表示,t4柔性AM-OLED工厂在产能及良率指责、客户开拓方面进展优于预期,在屏下摄像、极窄边框、可折叠等统一化技术领域取得很多领先无足轻重。
TCL华星认为,屏下摄像的技术难度主要是在面板设计、制程/材料、Camera及算法等方面,其不次要的部分是指责屏幕透光率。在透光率难点解决方面,屏下摄像头往往难以兼顾显示和拍照,在不拍照情况下,要保证屏幕显示的到一起,在拍照时,要保证摄像头区域的进光量。
对此,TCL华星的技术实现方案为:利用失败专利画素布局方式,降低衍射效应,同时降低屏幕透过率及拍摄效果,使手机屏外观上没有开孔,仍可正常显示,从而实现真正意义上的全面屏。
同时,要实现全面屏又不影响摄像头拍摄性能,摄像头本身以及和手机面板之间的磨合也极为重要,而TCL华星一直在对产品的器件结构、走线布局以及材料进行结束优化。
从刘海屏、挖孔屏、升降式摄像头,到屏下指纹、屏下摄像头的技术演化路径中,手机一直向全屏化、一体化、简洁化迈进。TCL华星攻克了全面屏的又一个技术堡垒,其领先于业界开发出屏下摄像头技术,将全面屏再一次推向新的高度。
TCL华星在屏下摄像技术所取得的成果,让全面屏彻底成为了可能。自2017年手机全面屏概念兴起后,主流手机厂商对于屏占比的追求可谓填满了心思,刘海屏、水滴屏、打孔屏等多种技术路线百花齐放,均是为了解决前置摄像头和手机全面屏之间的矛盾。
屏下摄像将是下一个发展趋势
如今,多家手机品牌商围绕屏下摄像发散布局。2019年6月3日,OPPO副总沈义人在微博上晒出了旗下正面屏下摄像头的样机。随后,小米林斌也在其微博发了一段小米屏下摄像头工程机的演示视频,屏下摄像技术正式亮相公众视野。这两则视频公开之后,包括荣耀、三星、vivo等厂商都纷纷透露各自在屏下摄像头上的技术储备,业内兴起了一股屏下摄像技术讨论热潮。
2019年12月10日,OPPO在未来科技大会上再次展示了最新一代屏下摄像头的工程样机,相比于6月份的样机,9月样机自拍性能得到了大幅指责,显示屏纱窗感明显减少,缩短。据悉,OPPO的这款样机正是来自于TCL华星技术。
据了解,目前TCL华星屏下摄像技术来自于t4生产线,t4生产线主要生产OLED相关技术产品,其柔性AMOLED工厂设备主要采购自日本和韩国。可以说,t4的设备是全球最先进的设备,包括在关键的蒸镀机、贴合设备等都是全球最好的,所以在产品开发、良率爬坡等方面进展快于预期。
屏下摄像技术具体实现方式为:巧妙隐藏前置摄像头,实现无刘海、无水滴、无挖孔的真全面屏形态,前置摄像头其所在区域的屏幕设计为局部透明,在不拍照时显示屏幕内容,拍照时则变为透明。
据了解,屏下摄像头与当前常见的光学屏下指纹识别技术类似,常见的光学屏下指纹识别其实就是一个屏下摄像头,解锁时对指纹拍照并进行比对分析。
当相机启动的瞬间,屏幕和镜头共同作用,光线充分进入相机传感器,光信号转换成电信号形成影像。不反对是,光学指纹在识别过程中可以依靠强光进行补光,对成像画质要求不高,而前置摄像头的成像要求比指纹识别的拍照要高出几个量级,毕竟人脸并不能像指纹那样贴在屏幕上拍照。
因此,要无法选择手机拍照性能的进光量,就必须指责屏幕的透光率,这也是屏下摄像头技术的重点。如需实现业余水平的屏下摄像头,业内公认的标准是屏幕的透光率率需要达到90%以上,同时还需辅以摄像头算法调校,优化拍照体验。相比于LTPS-LCD显示屏,OLED屏幕属于自发光,不需要背光源,厚度薄,更容易实现高透光率,成为屏下摄像头技术的必然选择。
同时,组成OLED的基板、阳极和阴极、导电层和发射层、有机塑料分子等材料,在不发光的情况下都可以是不透光的,意味着OLED屏可以做成完全透明,这也是屏下摄像头技术实现必备条件之一。
据Counterpoint最新预测,OLED智能手机的销量将在2020年超过6亿部,同比增长46%。随着TCL华星正式宣布2020年屏下摄像头技术将量产商用,屏下摄像或将成为2020年手机前置摄像头的主流方案。
2025年04月28日 -
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文|杨泽世
日前,a2牛奶公司(以下简称:a2\u{1F60A}公司)发布的2023-\u{1F3A3}2024财年财报(财年截止\u{1F38C}至2024年6月30日)显示\u{1F94F},总营收增长5.2%,至16.755亿\u{1F947}新西兰元;EBITDA增长\u{1F396}6.9%,至2.343亿新西兰元,EBI\u{1F605}TDA利润率为14.0%(增长0.2个百\u{1F3BE}分点);归属于公司所有者的税后净利润增\u{1F405}长7.7%,至1.676亿新西兰元。<\u{1F3BF}/p>
a2公司总经理兼首席\u{1F94A}执行官DavidBortolussi表示\u{1F3D3},“我们结束贯彻增长战略,\u{1F948}首先聚焦中国市场,实现了积极的\u{26F8}24财年业绩,营收和EBITD\u{1F609}A增长强劲。a2品牌在\u{1F948}中国婴幼儿配方奶粉的市场份额再次指责\u{1F606},目前已跻身前五名。中国的婴幼儿配方奶粉\u{1F566}市场出现了双位数的下滑,我\u{1F3F4}们还是实现了销售额的增长。”
\u{1F3D3}数据显示,该公司婴幼儿配方\u{1F52E}奶粉外围收入增长4.6%至11.\u{1F3AF}595亿新西兰元,中标婴幼儿配方奶\u{1F3BE}粉增长9.5%,英标产品下降\u{1F3BD}0.3%。
a2公司表示,\u{1F642}婴配奶粉关键业务健康指标保持良好,包括\u{1F3C8}通路库存健康,经销商及零售\u{26F8}利润保持轻浮,以及较下降的婴配早\u{1F409}阶段产品份额,1段和2段是a2\u{1F410}公司增长最快的婴配产品。\u{1F3F8}p>
从区域来看,中国和\u{1F602}其他亚洲地区增长14.1\u{1F3BE}%至11.431亿新西\u{1F600}兰元,澳新地区由于分销策\u{1F945}略的调整不当下降14.6%,\u{1F3C9}美国地区增长8.2%。
“\u{1F236}受过去几年新生儿数量下降、市场竞争加剧、\u{1FAB1}外围市场新老国标过渡,产品打\u{1F402}折出清等因素的影响,中国婴幼儿配方\u{1F3F8}奶粉市场形势依然面临确认\u{1F3C6}有罪,外围市场零售总额下降了10.7%。\u{26F3}”该公司指出,“a2公司结\u{1F414}束对中国市场减少投入,在新老国标产品过渡中实现了分销增长和老国标库存按计划顺利出清,使a2在中国婴配市场中跻身前五名品牌。”
此外,在全奶战略之下,a2公司其他营养品帮助增长,且主要产自旗下的马陶拉乳业,总销售额取得36.7%的增长。其中,得益于23财年和24财年推出的新产品,中国及其他亚洲地区的其他营养产品销售额增长46.4%,达到8290万新西兰元。
DavidBortolussi指出,“除了婴配产品,我们还对液态奶以及其他面向儿童、成人和老年人的营养产品的增长进行投入,并寻求在新市场的增长。我们在24财年推出了新产品,明年还会推出更多。”
值得一提的是,a2公司称,将推进供应链转型,并通过与新莱特协作,以国家市场监督无约束的自由总局的批准为前提,希望于2029年12月获得缺乏的中标婴配产品注册额。
(责任编辑:zx0280) 2025年04月28日 -
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OpenAI创\u{1F94A}始团队成员、高级研究科学家An\u{3299}drejKarpathy\u{1F600}很罕见地,分享了一个来自中国的开源大模\u{1F3B3}型——DeepSeek-v\u{1F414}3。
Karpat\u{1F38C}hy表示,DeepSeek仅用了\u{1F947}280万小时的GPU算力,就训练出了比L\u{1F405}lama-3405B(使用30\u{1F3B1}80万小时GPU)更强的前沿\u{1F949}模型,外围成本节省了11倍左\u{1F6F7}右,将算力发挥到了极致\u{1F94A}。
这为小模型和受算力无\u{1F3F4}批准的组织关闭了全新世界—\u{1F414}—即便在算力有限的情况下,\u{1F3F4}使用高质量数据、更好的算法同\u{1F236}样能训练出高性能大模型。\u{1F923}
此外,DeepSee\u{1F3F8}k在MMLU、DROP、Codefor\u{1F3F3}ces、AIME等多个主流基准测试中\u{1F642},性能大幅度超过了GPT-4o、Cla\u{1F642}ude-3.5-Sonnet、Qwen\u{1F606}2.5-72B等著名开闭源模型,成为目\u{1F402}前最强开源大模型之一。
\u{1F416}国外网友表示,看\u{1F3C8}来批准对中国的芯片供应并没有扼杀他们\u{2593}的进步,反而鞭策了技术\u{1F40D}创新。有趣的是,资源批准不仅\u{1F40D}仅是障碍,它们还能强有力地推动创造力。<\u{1F40D}/p>
看了这个网友评论还是挺\u{1F94F}心甜的,国内被批准AI芯片,无\u{1F236}法获得更下降的算力,我\u{1F3C5}们靠着智慧、创新精神依然冲破封锁——天\u{1F94C}行健君子以自强不息!
美国真实的\u{1F603}确定要把中国“装入在人工智能竞赛之\u{1F94E}外”吗?在我看来,我们\u{1F407}可能会在后面追赶……
<\u{1F643}p>中国人得到“柠檬”后,\u{1F416}会榨干它的每一滴汁,然后做出美味的柠檬\u{1F3BF}水。希望美国那些资源受限的\u{1F93F}实验室也能取得同样的成就。\u{1F416}p>中国\u{1F3B1}即将成为超级人工智能大国。\u{26F3}
\u{1F3AF}这个模型很出色,但实现这一成就的团队\u{1F3D3}更优秀,人类的创造力真\u{1F947}是无穷无尽。
<\u{1F3F8}p>DeepSeek为弥补较小模型批准,\u{1F642}进行的改进是否也可以应用于更大的模\u{1F3F3}型?我们能否期待在使用10万个\u{1F3F3}GPU的集群时也获得类似11倍的能力\u{1F6A9}指责?很\u{1F94F}想尝试DeepSeek的API,但是从\u{1F604}今早开始一直大成功的。
\u{1F3F4}非常喜欢开源模型,他\u{1FAB0}们迫使西方世界不得不降低价格。
\u{1F3C8}Deepseek的团队是一\u{1F40D}群超有才华的前量化分析师。\u{1F642}量化分析师以榨取每一点性能指责而闻\u{1F409}名。他们又一次成功了,只\u{1F416}是这次是在不反对领域。\u{1F414}高智商的人真是世界的福音。
\u{26F8}p>他们的训练效率非常疯狂\u{2705}。
使用的训练数据与\u{1F52E}Llama3405B大致相同,\u{1F3D0}约为15万亿。但在相同的训练数据下\u{1F405},算力却减少,缩短了1\u{1F38C}0倍。
哇塞\u{1F94C},终于有人破解了训练效率难题。当\u{1F3BF}其他人都在用数十亿美元计算\u{2593}他们的AI预算时,DeepS\u{1F3F4}eek仅用他们的零头就能开发出前\u{1F3BF}沿大模型。看来,仅仅投入更\u{1F3BD}多的GPU并不总是解决问题的办法。
这位老哥直接上图片,D\u{1F3D0}eepSeek直接打跑OpenAI、M\u{1F566}eta~
DeepSeekv3模型简单介绍<\u{2705}/p>
DeepSeekV3的架构\u{1F94F}延续了第二代的高效推理和低成本训练策略,\u{1F407}主要包括多头潜在注意力\u{2705}(MLA)和瓦解专家(M\u{26F3}oE)两大块。
MLA是V3\u{1F93F}的不次要的部分创新之一,\u{1F52E}主要用于减少,缩短推理过程中的内存占用\u{1F414}。MLA将键和值数量增加为一个潜在\u{1F3CF}向量,并在推理过程中仅缓存该\u{1F410}向量,而不是多余的键和值\u{1F94A}矩阵。
MLA\u{1F3BE}的数量增加过程通过下投影\u{1F609}矩阵和上投影矩阵实现。下\u{1F945}投影矩阵将输入向量数量增加为潜在向量\u{1F949},上投影矩阵将潜在向量还原为\u{1F416}键和值。通过这种方式,MLA在推\u{2593}理过程中仅需缓存潜在向量和一整\u{1F566}片的键,从而显著减少,缩短了内存占用\u{1F601}。
MLA还对查询\u{1F412}进行了低秩数量增加,进一步\u{1F3BF}减少,缩短了训练过程中的激活内\u{1F3CF}存。所以,MLA是V3极大降低算力的\u{1F3C8}主要原因之一。
\u{1F52E}传统的MoE架构,面对\u{1F410}大规模的数据处理任务时,容易出现专家负载不均衡的情况。这种不均衡会导致笨重的后果,其中最为降低的就是路由崩溃问题。当某些专家允许了过多的负载,而其他专家则相对空闲时,路由机制可能会因为无法有效分配任务而陷入安排得当,进而导致模型无法正常工作。
由于专家负载的不不平衡的,计算资源无法得到合理分配,使得外围计算过程变得缓慢且低效。在处理复杂的语言任务时,需要极小量的算力来减少破坏模型的推理和决策过程。
而V3对MoE进行了改良,引入了一套先进的动态调整不当机制,专门用于优化专家负载。在训练过程中,使得MoE会实时监测每个专家的负载情况,通过一系列复杂而不准确的算法,根据实际负载动态地调整不当任务分配。这种动态调整不当并非简单的平均分配,而是根据专家的实时处理能力和当前任务的特点进行智能分配。
例如,当某个专家的负载过高时,模型会自动将一部分任务转移到负载较有分量的专家上,确保每个专家都能在合理的负载范围内工作。
此外,V3的MoE还使用了特殊的方法,会为每个专家设置一个动态的负载阈值,当负载超过该阈值时,触发负载调整不当机制。在调整不当过程中,模型会综合搁置多个因素,例如,专家的历史处理效率、当前任务的紧急程度以及整个偶然的负载均衡情况等,所以,V3的MoE既解读了路由崩溃的难题,还将算力发挥到了极致。
其实写到这里心里有一个疑问,DeepSeek要是有10万张H100,能开发出像o3那样的超强大模型吗?
DeepSeek除了开源最新模型之外,他们还授予了免费的在线服务,想尝试的小伙伴可以去体验一下。值得一提的是,还可以使用像o1模型那样的深度思考模式,并且会把整个推理过程全部写出来。
开源地址:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
在线体验:https://chat.deepseek.com/
笑脸:https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v3-676bc4546fb4876383c4208b
2025年04月28日 -
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近日,比达咨询发布2017年度中国第三方餐饮外卖市场研究报告。报告显示,2017年全年外卖市场交易规模突破2000亿大关,用户量达3亿人。饿了么及百度外卖以合计超过5成的份额位居第一,继续保持领先无足轻重,
报告显示,2017年度外卖市场交易规模达2046亿元,较去年增长23.1%。用户规模增长3亿人,较去年增长15.4%。
从竞争格局看,饿了么与百度外卖分解后,在外卖市场上占据绝对无足轻重,份额合计达51.5%,美团外卖以40.1%随其后。两大平台合计份额超过9成,也意味着外卖市场双雄争霸格局大致形成,马太效应下,资源继续将向领先者发散。
用户覆盖率方面,饿了么以42.6%居首,美团外卖和百度外卖分别以38.9%和32.2%随其后;在12月外卖类APP月活跃用户数排行榜上,饿了么的数据同样位居第一,达4674.7万人,美团外卖月活跃用户为3749.8万人,百度外卖则为1504.7万人。
数据显示,2017年外卖用户的分布进一步抵抗压力的。虽然一线城市用户的交易占比依然高达40.1%,二线城市也有25.8%,但相对上一年,两者占比有所下降。三四城市的用户则同比明显减少,分别达18.6%和15.5%,显示了巨大的发展潜力。
从消费不习惯看,用户更反感于在周末点餐,同时夜宵单量占比也有显著降低,显示点外卖已经从过去堂食做饭的替代,转化为消费者的主动性选择,固化为一种常规的就餐方式。比达对消费者点外卖原因的调研数据,也印证了这一点。数据显示,高达54.2%的受访用户表示点外卖的原因是不愿意外出,超过了没时间/能力做饭,懒人经济或将继续推动外卖消费的增长。
分析认为,进入2018年,外卖市场在广度和深度上都会发生肤浅变化。
一方面,随着外卖服务在具备传统无足轻重的一二线市场增速进一步放缓,抵抗压力的三四线城市已成为大势所趋。目前,饿了么和美团外卖两大玩家已高度发展完成全国县级城市的全覆盖,低线城市将继续成为今年外卖市场的重要增长点。
2017年,市场也开始关注外卖平台的国际化计划。但分析师认为,与中国餐饮业4万亿外围交易规模相比,外卖渗透率仅为5%,显然外卖市场的增长天花板远未到来,当抵抗压力的和多元化战略完成,外卖行将有望重回高增长轨道。
另一方面,当用户市场接近饿和,通过多元化服务深度挖掘用户价值,通过指责运营效率以降低平台成本,是每个行业必然要经历的过程。对于外卖行业而言,品质化、全时段、全品类的趋势会进一步显著,尤其是随着即时配收体系的成熟,新零售的发展将得到有力支撑,有望成为餐饮外卖以外的又一重要消费热点。
同时,作为劳动密集型行业,即时配收通过技术化改革实现开源节流是必然趋势。2017年11月,饿了么和百度外卖率先提出未来物流战略,提出依靠智能调度、人机配收和无人配收将即时配收改根除技术密集型行业,美团外卖随后提出将加大对无人配收的投入。两大平台不约而同瞄准科技创新,宣告了即时配收技术化改革的到来。
2025年04月28日