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探索未来数字金融：Inscribe赋能下的web3新时代的创新与发展

先进、智能和个性化的数字金融服务。通过深度学习和自然语言处理等人工智能技术，Inscribe能够更深入地了解用户的需求和偏好，提供更加精准和个性化的金融产品和服务。同时，智能合约和去中心化应用的普及也将进一步推动金融服务的自动化和智能化水平。另一方面，随着Inscribe数字经济的快速发展和数字化转型的深入推进，Inscribe 将在供应链管理、跨境支付、物联网等领域发挥更加重要的作用。通过区块链技术和智能合约的应用，可以实现供应链信息的透明化和可追溯性，降低交易成本和提高效率；在跨境支付领域，通过数字货币和去中心化交易所的应用，可以打破传统跨境支付的繁琐和高成本问题，实现更加便捷和高效的跨境资金流转；在物联网领域，通过区块链技术实现设备间的安全通信和数据共享，为智能城市、智能交通等领域的发展提供有力支持。此外，Inscribe 还将推动金融行业的开放和合作。在Inscribe的赋能下，金融服务将更加去中心化和开放化，传统的金融机构和新兴的金融科技企业将实现更加紧密的合作和共赢。通过共享数据和资源、共同研发新技术和新产品等方式，推动金融行业的创新和发展，为用户创造更多的价值和福利。未来，随着技术的不断进步和市场的不断扩大，Inscribe将继续深耕数字金融领域，推动数字金融服务的智能化、个性化和安全化水平不断提升。同时，Inscribe也将积极拥抱变革和合作，与全球金融行业共同探索数字金融的未来发展方向，共创繁荣的未来。来源：金色财经

金色财经2024-04-24

清华大学取得人体反向动力学求解专利，使得最终得到的姿态更加自然、不失真

局公告，清华大学取得一项名为“一种基于深度学习的人体反向动力学求解方法“的专利，授权公告号CN113643419B，申请日期为2021年6月。专利摘要显示，本申请提出一种基于深度学习的人体反向动力学求解方法：对获取到的目标的人体末端关节的坐标，首先利用深度全连接网络补全全身关节的坐标，之后根据全身关节的坐标利用深度全连接网络估计出人体的姿态，再判断估计出的人体的末端关节的坐标对应的位置与输入中要求达到的人体的末端关节的坐标对应的位置之间的误差是否达到设定的精度，若达到则进行渲染，否则利用循环坐标下降算法将姿态进行更新，并且重新判断直至渲染成功。本申请不限制根节点全局旋转，可以估计全局旋转，并通过循环坐标下降算法优化预估的姿态，从而使得最终得到的姿态更加自然、不失真，同时可以将得到的姿态实时渲染，得到渲染结果。

金融界2024-04-23

非凡产研：2024年3月全国AIGC行业月报-资本篇

eli共同创立，总部位于以色列，定位于深度学习和人工智能解决方案架构颠覆者。公司全新定义了以AI为中心（AI-centric）的推理方案架构，并打造了与之配套的NAPU芯片，从而取代传统的以CPU为中心的AI推理方案。与现有技术相比，NeuReality的解决方案专为需要更高性能、更低延迟和更高效率的数据中心和近边缘本地位置的优化部署而构建，将广泛应用于公共安全、电子商务、社交网络、医疗保健等领域。 “我们的颠覆性AI推理技术不受传统CPU、GPU和网卡的限制。我们并非试图改善一个存在缺陷的系统，相反，我们从顶层到底层、从端到端重新解构和定义了理想的AI推理系统，以实现性能突破、成本节约和能源效率等目标。”NeuReality CEO Tanach表示。 Cluster Protocol X Pivot Ventures DePIN计算证明协议Cluster Protocol宣布完成一笔种子轮融资，Pivot Ventures参投，具体金额暂未披露，据悉Cluster Protocol还将加入Pivot旗下的孵化加速计划。Cluster Protocol希望构建“去中心化人工智能模型的 Github”，利用完全同态加密 (FHE) 集成为 GPU 提供商提供安全和一致的奖励来确保范式转变，从而为全球个人和中小企业提供支持。 HeyGen X Benchmark领投 HeyGen成立于2020年11月，此前，其在国内的主体为诗云科技。在成立后不到一年时间里，诗云科技曾先后完成天使轮及Pre-A轮两轮融资，出资方包括真格基金、红杉中国种子基金、IDG资本等知名机构。 Anthropic X 亚马逊 Anthropic被广泛认为是生成式人工智能领域的领跑者，其与聊天机器人Claude与OpenAI和ChatGPT等竞争对手展开激烈角逐，作为最炙手可热的明星初创公司，它的Claude是极少数可与OpenAI的ChatGPT一较高下的大模型。作为合作的一部分Anthropic还同意使用亚马逊Web服务(AWS)数据中心来支持其部分运营，并且使用的是亚马逊自主设计的计算芯片。因此亚马逊此次加码投资也是为了在AI竞赛中获得更大的优势。 FLock X Lightspeed Faction、Tagus Capital领投 Web3人工智能训练公司FLock在种子轮融资中筹集了600万美元。此轮融资由Lightspeed Faction和Tagus Capital领投，DCG、OKX Ventures和Volt Capital等也参与了投资。FLock计划利用这笔资金扩大团队并开发一个由联邦学习驱动的AI训练平台，这种去中心化的机器学习方法强调数据隐私。报告申明报告申明 3.1 团队介绍非凡产研是非凡资本旗下专业的新商业创新及发展研究中心。非凡产研专注于商业场景下国内及出海企业服务生态领域的研究，涉及方向包括：新营销、新零售、新体验等，来帮助品牌和商家在全球化和数字化的时代获得先机和提升竞争力，同时，非凡产研致力于将数据技术、人工智能和自动化等新技术与不同领域传统产业相结合，包括：消费零售、本地生活、医疗健康等，助力企业插上数智化的翅膀。团队成员来自知名研究咨询公司、私募基金和科技媒体等，是一支具有深入洞察、专业知识和丰富资源的分析师团队。 3.2 数据说明责任承担受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。 3.3 免责声明本报告由非凡产研发布，本报告版权归非凡产研所有。任何中文转载或引用，需注明报告来源，国外机构如需转载引用，请提前联系授权。本报告为非凡产研作为第三方机构的独立原创分析，报告内容不代表任何企业的立场，且均不构成对任何人的投资建议。因此投资者务必注意，因据此做出的任何投资决策与非凡产研及其员工或者关联机构无关。在法律许可的情况下，非凡产研及其关联机构可能持有报告中提到的公司的股权，或为其提供或争取提供筹资或财务顾问等相关服务，其员工可能担任报告中所提及公司的董事。 - END - 作者：濮青编辑：Qiuping 以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-04-22

智信精密（301512.SZ）：公司产品暂不涉及于半固态、固态电池的生产、检测

工智能检测平台是公司自主研发的一款使用深度学习技术构建的工业缺陷人工智能检测平台，主要集中在产品外观缺陷方面的检测，适用面广，可以快速部署运用。谢谢！ 25、近日，工信部召开人工智能赋能新型工业化企业座谈会，提出加快培育面向工业领域的大模型，深化工业数据开发利用，提升算力供给能力，积极探索人工智能和工业融合发展新路径，形成双向赋能的发展格局。公司属于人工智能赋能新型工业化企业吗？公司所处的智能制造装备业是技术综合性较强的制造产业，融合了先进制造、信息技术、人工智能等多个领域，综合运用了控制系统设计、传感技术、精密制造技术、智能识别技术等技术。公司自成立以来，坚持自主研发，以机器视觉及工业软件开发为核心，围绕智能制造装备领域持续提升技术覆盖能力，也在积极探索深度学习、人工智能检测等在产品上的应用。谢谢！ 26、贵司在年报中声称贵司会受益于大规模设备更新政策，但是贵司的产品主要适用果链企业，这是不是意味着贵司未来会加大向国内消费电子企业推广组装和检测设备？贵司未来会与华为、小米、荣耀等国内企业进行合作吗？公司已与多家国内外知名企业形成了稳定、紧密的合作关系。2023年度公司内销占营业收入比例为94.56%。若公司后续签署重要合同或订单，将根据相关法律法规及公司内部制度的相关规定，及时披露。谢谢！ 27、公司的全自动测试联机线体、真空贴附线体、玻璃产品全自动生产设备、全自动贴膜、撕膜线体、喷涂烘干全自动线体、充电器组装、检测线体还是为苹果公司开发的吗？是否属于独供？主要用于哪几类苹果产品的生产？公司销售的设备和线体具有高度定制化特征，即根据行业客户需求进行产品的量身定做，具体应用领域包括智能手机、电脑、平板、充电电源、电池和可穿戴设备等消费电子。28、根据年报，2023年其他收入是2600多万，请问这些收入具体包括哪些内容？公司其他业务收入主要为原材料、废料和软件等的销售收入。 29、为何公司收入越来越高，净利润却越来越低，这种趋势会继续吗？未来贵司营业收入上会有哪些值得期待的地方？公司凭借技术优势和丰富经验积累在自动化线体领域取得手机玻璃背板全自动组装线的订单并实现批量出货，该项目技术难度较大，人力投入较多，且因交期集中、时间紧张，原材料采购的议价空间较小，使得总体成本较高，利润偏低；此外，公司不断拓展改造类业务的客户群体，部分设备系首次改造，投入成本提升，利润有所下降。公司将持续加大研发力度，构建技术壁垒，充分利用前期投入所积累的技术优势拓宽产品应用方向，丰富产品种类，发挥规模效应，降低未来新产品的导入成本。 30、贵司目前有研发机械臂、灵巧手等机器人方向的零部件吗？公司研发项目暂不涉及该领域。 31、智能机器人已经成为自动化设备的重要发展方向，贵司目前有研发智能机器人项目或者并购智能机器人企业的打算吗？公司研发模式主要包括基于行业需求的研发和开放性研发，若未来公司根据下游市场需求，进行新产品的研发，或并购相关企业，公司将按照相关法律法规及公司章程的文件的规定，及时履行披露义务。 32、网络上几乎没有贵司的任何报道，贵司的网站内容也是几年前的，请问作为一家上市公司，公司没有任何品牌形象传播？公司官网内容积极改版中，部分更新的产品及活动等信息后续可在官网查询。 33、一季度，自动化设备行业经营业绩整体有压力，公司目前的订单情况如何？今年一季度会继续亏损吗？公司2023年度实现属于上市公司股东的净利润8,095.65万元，2024年公司主营业务未发生重大变化，2024年一季度经营数据请见公司后续公告。 34、据报道，苹果已开始研发室内移动机器人，请问贵司有能力参与相关联合研发吗？公司产品目前不涉及该领域，谢谢！ 35、贵司的锂电池设备属于新一代升级设备，是否会受益于大规模设备更新政策，能否用于半固态、固态电池的生产、检测？公司受益于大规模设备更新政策，但公司产品暂不涉及于半固态、固态电池的生产、检测。 36、贵司与思灵机器人目前还有合作吗？今年会扩大同思灵机器人的合作吗？公司与思灵机器人仍保持合作，公司2024年与思灵的合作情况，请以后续公告为准。 37、据悉，苹果iPhone16可能是苹果的第一部AI手机，请问贵司是否会受益苹果AI手机的推出？涉及具体客户或项目的问题，公司不便回复，请以客户方信息为准。 38、据报道，苹果计划2025年推出折叠屏手机，公司是否会受益苹果折叠屏手机的推出？涉及具体客户或项目的问题，公司不便回复，请以客户方信息为准。 39、公司曾在2023年5月10日回复审核问询函时表示“已前瞻性布局AR/VR赛道”，但在2023年年报中未见相关披露，请问公司目前是否为第一大客户的虚拟现实产品提供相关生产和检测设备？公司研发模式主要包括基于行业需求的研发和开放性研发，公司自成立以来，坚持自主研发，以机器视觉及工业软件开发为核心，围绕智能制造装备领域持续提升技术覆盖能力。未来随着相关产品终端市场的增长，公司将积极进行业务拓展，以获取更多的业务机会。客户的具体采购情况，请以客户披露信息为准。 40、请问公司计划如何拓展新市场呢？通过不断开发新产品，持续向下游客户不同制程及应用领域拓展，从而使研发与市场有效结合，最大程度实现公司研发成果向产业化转化，不断提高公司在行业的认可度和市场竞争力。 41、贵公司过去一年实现营业收入增长20％以上，请问主要是由哪些业务实现的? 公司2023年营业收入增长的主要来源为自动化线体业务。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-04-18

张亚勤：与联想进行产学研合作，加速产业落地

模型和小模型的结合，传统机器学习和现代深度学习的结合，云侧、边侧、和本地设备部署的结合，CPU/GPU/NPU异构算力的结合，通用知识、领域知识、和个人知识的结合。我也很高兴地看到，联想的新IT架构很好地支撑了这些混合式AI技术的实现。随着人们对大模型原理性认识的深入，种种改进方法也应运而生，逐渐发展出今天智能体。智能体的思维方式与行为方式更接近于人类，那也就可以期望它更加智能，真正成为人类的助手。对于个人应用来说就是真正的智能助理，把很多事情放心地交给智能助理来做。那么对于企业应用，因为现代的运营和管理系统变得越来越复杂，所以智能体技术可以发挥巨大潜力，把这些复杂的系统最大效率地调动起来，极大地提升运营效率和生产力水平。这与我所在的清华智能产业研究院的理念完全一致。

格隆汇2024-04-18

石头科技(688169.SH)股价创新高，以创新驱动扫地机器人销额全球第一

时，还是率先利用双目视觉方案，通过AI深度学习，实现了扫地机的精准避障的企业；并创新性地利用一颗马达，就让拖地模组具备了震动和升降两个功能，在解决顽固污渍的同时，遇到地毯也可主动升起避免打湿。同时，扫地机全线新品开发了全功能基站，除原有充电基础功能外，增加了抹布自清洁、自动集尘、抹布烘干、清洗槽烘干等功能，解决了用户手工维护基站的烦恼。在2024年的全球发布会上，石头科技发布了包括G20S、V20、P10S Pro在内的多款产品，进一步巩固了其在智能家居清洁设备领域的技术领先地位。对产品的精益求精和最大化用户价值，以及其对长期价值的坚持，不仅让石头科技持续增长市场份额，也为整个市场的新进竞争者提供了可借鉴的宝贵经验。作为中国科技企业的典范，石头科技展示了通过不断创新和积极应对市场竞争所带来的持续增长和国际影响力。

格隆汇2024-04-17

思泰克（301568.SZ）：公司计划未来与思坦科技共同研发，满足Micro-LED行业的检测需求

有连云2024-04-17

罗普特(688619.SH)：有关人形机器人业务，公司目前暂未涉及

析、元素感知、边缘计算、数据挖掘、机器深度学习及逻辑推理等核心技术的研究，致力于人工智能产品研发和行业实战应用。有关人形机器人业务，公司目前暂未涉及。

格隆汇2024-04-16

和达科技取得基于人工智能的水资源管理方法及系统专利，提高了水资源调度效率

调度方案。采用本方法能够根据人工智能的深度学习完成供水管网的水资源之间的管理调度，节省人力资源的同时，也提高了水资源调度效率。

金融界2024-04-15

完成3000万美元A轮融资并即将发币 io.net能否重新定义去中心化算力生态？

简单模型发展到依赖GPU和TPU的复杂深度学习和大模型，这一过程中对计算资源的需求急剧增加。从决策树到巨人：机器学习计算需求的演变 1.1980s-2000s：机器学习依赖简单算法，如决策树和SVM，计算需求可由个人电脑满足。 2.2006年以后：深度学习兴起，需求对GPU的依赖增加，特别是在处理大数据集时。 3.2018年至今：大模型如BERT和GPT进一步推高了对高性能计算集群的需求。 io.net：重塑计算的未来，去中心化GPU网络的新纪元 io.net通过构建去中心化的GPU计算网络，利用全球分布的闲置GPU资源，显著降低了成本并提升了计算效率。 1.成本效率：相比传统的集中式计算中心，io.net的去中心化模型减少了大规模硬件采购和维护的需求，大幅降低初始投资和运营成本。 2.技术实施：集群计算：采用Ray和Kubernetes技术，io.net优化了资源管理和计算任务的分配，提高了执行效率。隐私安全：通过网状VPN和数据流混淆技术，增强了数据传输的安全性和隐私保护。 3.市场定位： io.net的服务成本比传统云服务商低90%，并能在数秒内部署完成，这种快速响应能力满足了市场对效率的高需求。提供的弹性资源组合和即时部署，使得io.net在AI和机器学习领域，特别是需大量计算资源的复杂任务处理上，具有显著的竞争优势。通过去中心化的高效计算资源聚合，io.net不仅优化了成本和资源利用率，也通过创新的隐私保护技术提升了服务的安全性。这些竞争优势预示着io.net在全球AI算力供应市场中的重要地位和发展潜力。揭示AI计算模式的转变：io.net在去中心化算力领域的突破和优势在最新一期的MindChats播客中，io.net的创始人兼首席技术官Ahmad Shadid深入讨论了中心化与去中心化AI的根本差异以及它们各自的优势。此讨论揭示了去中心化AI在优化算力资源分配、成本降低以及提高系统可扩展性和灵活性方面的潜力。从中心化到去中心化：AI系统的数据存储革新中心化AI系统依赖大型数据中心集中处理和存储数据。尽管这种方式加速了数据处理，简化了数据管理，但它也存在明显缺点：高成本：建设和维护数据中心需要巨额资本。可扩展性受限：需求增长时，扩展现有系统既复杂又昂贵。安全风险：中心化数据存储增加了数据泄露的风险。解锁未来：去中心化AI的三大优势去中心化AI通过分布式网络实现数据的处理和存储，克服了许多中心化系统的限制：成本效率：降低了对大型物理设施的依赖，减少了维护成本。强大的扩展性：通过添加更多节点轻松扩展系统，无需大规模前期投资。数据安全性：分散存储和加密技术降低了集中攻击的风险。解密io.net：如何以去中心化模型优化AI计算需求 Shadid解释了io.net如何利用去中心化模型优化AI计算需求：资源聚合：整合全球闲置GPU资源，形成强大的分布式计算网络。动态资源分配：根据需求动态调整资源，提高计算效率，降低能源消耗。经济激励：引入Web3激励机制，鼓励个人和企业共享计算资源，进一步降低成本。隐私保护：采用先进的加密和隐私技术确保数据安全。这场讨论不仅明确了中心化与去中心化AI的差异，还展示了io.net如何通过其去中心化平台解决成本、扩展性和数据安全性的挑战。io.net的实践显示，去中心化计算不仅可行，而且在关键方面优于传统模型，特别是在提高成本效率和系统灵活性方面。 io.net推动去中心化算力革新，其市场与经济模型展望引发关注在io.net的生态系统中，原生加密货币IO币及其协议通证至关重要，它不仅简化了AI初创公司和开发者的支付流程，也确保算力提供者，特别是GPU资源的提供者，能够获得公平的经济回报。IO币的引入使得部署和计算成本更透明，同时激励参与者持续贡献其闲置的计算资源。 io.net特别注重于其经济模型的构建，以确保生态系统内的交易不仅公正而且高效。该网络采用与美元挂钩的IOSD Credits来结算费用，每一次模型部署和计算任务都通过IO币来进行微小的交易支付。对于GPU供应者，无论是直接出租GPU还是通过参与网络模型推断，IO币都保证了他们获得应有的回报。此外，io.net还计划引入完全去中心化的定价方案，这将通过一个公开透明的基准测试工具，类似于speedtest.net，为矿工硬件定价，确保一个公平和透明的市场环境。这种定价机制将考虑多种因素，包括硬件性能、互联网带宽和地域差异，以适应市场需求和资源的可用性。尽管io.net在供应端已经建立了庞大的GPU网络，远超过其他竞争对手如Akash Network，需求端的成长仍处于初级阶段，芯片任务负载较低。但随着市场的培育和产品体验的持续优化，预计需求将逐步提升。总的来说，io.net通过其创新的去中心化算力平台和经济激励机制，为AI初创公司和工程师提供了强大的支持，推动了技术的发展和应用。展望未来，随着技术的成熟和市场活动的增加，io.net有望在全球AI算力供应市场中扮演更加重要的角色。来源：金色财经

金色财经2024-04-13

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