搜索优化
English
搜索
Copilot
图片
视频
地图
资讯
购物
更多
航班
旅游
酒店
房地产
笔记本
Top stories
Sports
U.S.
Local
World
Science
Technology
Entertainment
Business
More
Politics
时间不限
过去 1 小时
过去 24 小时
过去 7 天
过去 30 天
按时间排序
按相关度排序
体坛网
1 小时
按下加速键?名记:巴特勒倾向于截止日前离开热火
北京时间12月26日,ESPN名记沙姆斯·查拉涅报道称,吉米·巴特勒倾向于在本赛季交易截止日前离开迈阿密热火。虽然这位前锋尚未正式提出交易申请,但他和热火的关系已经到了更加紧张的地步。
体坛网
15 小时
王勤伯:内斯塔的失败是06意大利一代人的缩影
意大利的2006世界杯冠军队就是出不了好教练,这是一个有趣的现象,但意大利足球走向衰落的原因也可能与之有关联。一个重要的背景是,意大利人还沉浸在柏林夺冠的喜悦中时,以瓜迪奥拉巴萨为代表的足球技战术新一次革命已经开始了,2008欧洲杯意大利是点球惜败西 ...
来自MSN
18 小时
100亿美元史上最大融资背后,国内外巨头齐瞄准Data+AI
《失控》作者K·K认为:未来的商业乃数据之商业,处理数据和处理客户一样重要。
22 小时
玩手机最让人担心的事情,第一名不是没电
对很多人来说,拆封一部新手机,就必须经历一场“脱敏训练”:总要经历过几次磕碰跌落事故,留下几道划痕沟壑,经历几次心碎,才能从最初的大惊小怪、火速送修,进化为处变不惊、心如止水。最初完美无瑕的手机,终将学会“带伤工作”,甚至在粗心的主人手中变成“战损风 ...
1 天
Data Patterns股票获买入评级,预期至2027财年每股收益年复合增长率达26%
周二,Phillip Securities对Data Patterns India Ltd (DATAPATT:IN)启动覆盖,给予买入评级,目标价为3,400.00印度卢比。该公司认为Data Patterns是国防和航空航天电子板块的关键参与者,主要服务于印度本土国防产品行业。凭借其技术专长、广泛的产品组合以及在雷达技术方面的显著优势,该公司在高度专业化的国防电子领域建立了强大的地位。
钢企网
1 天
重庆金融业赋能乡村振兴:“贷” 动希望 “保”护产业 “融”出富路
以山城闻名的重庆曾受困于传统农业的“阡陌困局”,土地零碎、产业单薄、资金短缺,如被茧束缚,发展艰难。在巴渝大地的乡村画卷里,重庆如何走出一条宽阔的富民路?重庆金融业通过不断强化对现代农业、农村产业融合、乡村特色产业的金融支持,精准投放信贷资金,发挥“ ...
2 天
Hyperscale Data执行董事长Milton Ault购买价值2,193美元股票
Hyperscale Data, Inc. (NASDAQ:GPUS)执行董事长Milton C. Ault III最近购买了400股公司普通股。此次购买发生在公司股价接近52周低点4.98美元之际,今年以来股价已下跌超过93%。根据 InvestingPro ...
SHINE
2 天
China has over 4.5 million firms in core industries of digital economy
The total number of enterprises in the core industries of China's digital economy has topped 4.57 million as of the end of ...
21经济网
2 天
英伟达、AMD、英特尔,芯片三巨头为何押注同一家AI独角兽?
Lightmatter’s $400M round has AI hyperscalers hyped for photonic data centers(TechCrunch) ...
3 天
2024年GenAI+Data市场趋势:分析与展望企业数据转型的关键路径
在迅速发展的数字时代,企业普遍面临着数据资产的困境。随着生成式人工智能(GenAI)逐步渗透到各个行业,尤其是数字营销和数据分析领域,2024年即将到来,市场的动向值得我们深思。IDC最近发布的《GenAI+Data市场趋势分析及最佳实践案例》(Doc#CHC52204825,2024年12月)尤其引人瞩目,该报告揭示了在GenAI应用落地过程中,企业对于数据管理的需求及其变化趋势。
3 天
企业加速升级:GenAI+数据市场趋势分析揭示未来方向
2024年12月23日,总部位于北京的IDC发布了最新的《GenAI+Data市场趋势分析及最佳实践案例》。这一报告揭示了生成式人工智能(GenAI)与数据整合对各行业的深远影响。研究显示,多达68%的企业在应用GenAI时,认为必须梳理内部的数据资产,而66%的企业则渴望建设数据湖等数据基础设施。同时,约62%的受访者主张打造知识库,并清洗和标注数据,以确保信息的准确性和利用率。
一些您可能无法访问的结果已被隐去。
显示无法访问的结果
反馈