投资“买矿”是电池公司进行上下游一体化战略布局、完善公司供应链的重要一环。

  Incredibuild中文名叫快编大师，一种利用局域网中空闲 CPU 或云计算，为每台机器武装数百个内核，从而为耗时的软件开发加速。

  以天赐材料、新宙邦为代表的电解液龙头推进扩产节奏，加快产能释放，也或将助推电解液材料的价格内卷。

  Books1似乎是bookcorpus，里面有数百本书明确声明“不得以商业或非商业目的复制和分发”。Books2则成为一个谜团，大多人猜测它们来自于“臭名昭著的影子图书馆网站”，如Library Genesis、Z-Library、Sci-Hub和Bibliotik。

  2023年8月24日，以“算力互联·智领未来”为主题的第十九届全国高性能计算学术年会（CCF HPC China 2023）在青岛·红岛国际会议展览中心拉开序幕。特邀嘉宾涵盖行业大咖，主持阵容同样是“重量级”——来自国家并行计算机工程技术研究中心、中国工程物理研究院、中国科学院计算机网络信息中心、国防科技大学计算机学院、华中科技大学、中国科学院计算技术研究所的多位研究员、教授以及戈登贝尔奖获得者强强联手，串联起两天算力盛宴。

  鼎立建管消息显示，“COF-IC超微柔性显示驱动芯片产业化”项目占地面积12.7万㎡，总建筑面积135012.87㎡。该项目达产后，可年产COF-IC超微柔性显示驱动芯片3.6亿颗。

  澎峰科技一直是RISC-V生态的积极参与者和推动者。今年澎峰科技推出针对高性能计算领域设计的计算型服务器——RISC-V衡山系列服务器。

  8月23日，中国电子、嵌入式及半导体先进封测行业风向标——elexcon2023深圳国际电子展隆重开幕。作为本次深圳电子展的重磅活动之一，国产存储新锐企业康盈半导体再次焕新而来，以“燃青春，随芯存”为主题，发布2023 C端存储新产品，拉开了C端新攻势的序幕。康盈半导体在行业见底复苏和回温中“抢鲜”开跑，也传递出国产存储企业对未来市场的信心。   “芯”意十足 ， 超高颜值 在Z世代实力“出圈”   走进康盈半导体展台，缤纷多彩，青春绚丽

  从销售收入角度来看，2023年第二季度的收入为104亿欧元，同比增长10.4%。上半年收入达到207亿欧元，增幅为10.7%。然而，整体业务面临一个共同问题，即轮胎业务、ContiTech和汽车业务的利润率存在非常明显差异。

  天眼查显示，南美电路成立于2000年6月5日，法定代表人戴绍敏，注册资本108万美元，注册地址广东省南海市大沥区沥西大道，主要生产经营印制电路板，产品全部外销。佛山市南美电子集团有限公司和强兴(中国)发展有限公司为其参股股东。目前该公司的经营处于吊销状态。

  纵观UWB的沉浮发展路线，不难发现功能定位与应用的高度契合是其逆风翻盘的核心。在如今定位成为UWB技术“主业”的当前，不乏有厂商强化精度优势。如近日恩智浦与德国Lateration XYZ公司合作，将UWB精度提升至毫米级别。

  移动通信基本上每10年出现一代新技术，因此6G的商业应用将在2030年左右。目前，世界各国都把6G作为助力未来数字化的经济发展的重要基石。我国也于2019年在多个部委的指导下，成立了IMT-2030(6G)推进组，全方面开展6G需求分析、研发技术、频谱研究、国际合作等工作。世界各国对6G愿景和潜在技术的发展趋势已达成共识。

  数据显示，2022年，全行业产值4933亿元人民币，全球占比36%，继续位居首位；显示面板产值3671亿元，全球占比48%；显示面板出货面积1.6亿平方米，全球市场占比68.6%，同比增长5个百分点。

  英伟达公司称，当前季度（第三季度）的收入将达160亿美元左右，比预期高出约35亿美元。今年5月，英伟达公司曾做出预测，预计第二财季收入将达到110亿美元左右。就在该预测发布第二天，公司股票价格上涨24%，市值增加了近1840亿美元，最终公司市值突破1万亿美元。

  2022年第四季，美光科技（Micron）宣布减产，并大幅度减少资本支出。SK海力士（SK Hynix）也宣布大幅度减少资本支出，并减产。日本铠侠（Kioxia）去年宣布，自2022年10月起，减产3成，减产幅度为10年来最大。

  资料显示，华体科技是一家以智慧城市新场景和文化照明为主体业务的系统方案提供商，从城市文化照明倡导者，慢慢地发展成为以智慧路灯为切入口的物联网城市家具引领企业。

  Nvidia 预计下季度收入将达到160 亿美元，这是 AI 带来的又一次飞跃。Nvidia 首席财务官 Colette Kress 在财报电话会议上表示：“我们预计环比增长将主要由数据中心推动。” 该公司股票价格在盘后交易中上涨8.5%。

  这一方面是因为大众和用户对大模型充满了极大的热情与期待，另一方面，在经过了半年多的激烈讨论之后，大家的关注重点慢慢的开始转向大模型的具体应用效果和由此带来的成本。简而言之，无论是 C 端还是 B 端，用户已经在期望成本可控下，体验到大模型和 AIGC 的卓越成效。