来源：新浪科技2020年是极不寻常的一年，各类大新闻层出不穷。即便进入了2021年，它的余波依然未平。企业暗流涌动和高管变动的事情依旧不断地在发生。新一代的领导者们在新的一年里崭露头角，与此同时，一批即将离职的高管们正在寻找下一份工作或为人生打造新的规划。在诸多人事变动中，有一些是可能改变公司走向的重大任命，例如“四面楚歌”的英特尔更换CEO，Airbnb聘请了苹果设计师乔纳森·伊夫（Jony Ive）；有一些则是在职高管主...
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拨云见日：中国物流业恢复程度及未来增长趋势解读
原创 麦肯锡 全球疫情肆虐，但中国已经率先走出疫情阴影，步入疫情防控的“新常态”。在此大背景下，物流不同的业态呈现了多种的复苏形态，也正在面临新的趋势。物流企业应该深刻剖析宏观经济、行业趋势和企业应对层面的启示，把握新的增长机遇。重返增长：“三驾马车”齐驱，中国经济快速复苏中国在2020年第三季度GDP涨幅达到4.9%，处于2020年高位，而前三季度整体GDP涨幅也已经由负转正。具体看经济增长的三大驱动力：三驾马车之贸易...
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阿里、京东、拼多多“抢”工厂：C2M的战争
来源：中国企业家杂志原创 李薇 互联网巨头、制造业领军企业、科技公司三股力量沿着不同的路径“抢工厂”，实质上掀起的是一场产业互联网的革命，其能量远大于二十年前的消费互联网变革。策划｜《中国企业家》编辑部封面设计｜肖丽工厂革命互联网下半场的战争已经打响。工厂，一个听起来似乎有点遥远的名词，正在成为各方力量争抢的目标。我们把这场战争称为“工厂革命”。“抢”工厂的力量主要有几种：第一种力量是电商公司。阿里、京东...
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来源：集微网集微网消息，据路透社报道，据美国政府合同网站上的一篇报道，美国国防部将就一项计划提供建议，以提供激励措施来提高美国的半导体制造能力。美国主要的半导体公司，如苹果，高通和英伟达，都依赖中国台湾的制造商台积电或三星电子有限公司等外部制造商的代工厂来制造芯片。这些制造商大多数位于中国台湾或韩国。英特尔公司虽然在美国设有芯片工厂，但它们主要致力于制造自己的芯片，而不是为外部客户服务。非营利组织...
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来源：集微网集微网报道，没有想到，半导体业也会走时尚的轮回路线。在国外大厂停产8英寸设备多年之际，如今又不得不“再起炉灶”。面对8英寸产能紧缺、恐慌情绪亦在全产业链传导的当下，尽管扩充或新建产能并不是立竿见影，亦难解燃眉之急，但在二手设备已遍地难寻的情形下，国外设备厂商纷纷顺势再拾“老手艺”。主攻核心设备？在半导体设备市场中，晶圆制造设备可谓是重中之重。根据SEMI的数据统计，包括光刻机、刻蚀机、CVD、PVD、...
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全球缺货！交期拉长4个月 台湾MCU五大厂涨价
来源：经济日报全球微控制器（MCU）大缺货，交期破天荒拉长至四个月，业界传出，盛群、凌通、松翰、闳康、新唐等五大台湾MCU厂近期因此同步调升报价，部分品项调幅超过一成，是继驱动IC、电源管理芯片、MOSFET之后，又一出现涨价声浪的半导体关键零组件。MCU是一个微型电脑，广泛应用在各类电子产品，提供存储与运算功能。业者坦言，MCU价格过往“只跌不涨”，但今年晶圆代工产能供应不足，加上下半年起消费性、车用等客户开始大力回...
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计算美学前沿速递：用信息论“重新发现”风景画艺术史
来源：郭瑞东、刘培源 集智俱乐部集智斑图顶刊论文速递栏目，收录来自Nature、Science等顶刊的最新论文，包括复杂系统、网络科学、计算社会科学等领域的前沿进展。扫描上方二维码，即可了解最新顶刊研究成果。 导语美术研究中的一个核心问题是，不同年代和流派的绘画作品，在组织架构上，是否有着相似之处？2020年10月发表在美国国家科学院院刊PNAS的论文中，研究者通过信息论和网络分析，对来自61个国家，1476名画家总计14912幅西...
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来源：澎湃思想市场 澎湃思想市场有竞争的思想，有底蕴的政治文｜骆之凡 谢瑜莺 刘青 李慕杨风雨不测的2020年，巨大的不确定性与风险压在每个人的心口。在新冠疫情和中美关系恶化的双重夹击下，身处美国的中国留学生群体体会到了前所未有的压力，个人面对外部环境时的无力感在此刻被无限放大。计划已久的未来似乎完全脱离了掌控，而活在当下也未必能带来持久的安宁。当大家一起经历层出不穷的打击、却依然坚持之前选择的道路时，我...
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赵宇 5GSA 昨天收录于话题#通信市场分析精选 43 #网络切片 2当下，5G被“黑”的目的，总结如下：1.对于5G的理解，停留在4G+1G的思维惯性上，这种观点易被接受，因此，存在对5G的曲解实属正常；2.把5G与4G在网络、终端、应用场景的发展进行不公平对比。5G商用发展才1年时间，而4G国内发牌是2013年12月，4G商用已经历时7年，5G当下相对发展不完善，是正常的发展阶段；3.鼓吹5G模组、终端价格高，4G更便宜。翻翻一周前及几个月之前的两...
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为什么神经网络难以理解生命游戏
来源：集智俱乐部 导语 生命游戏是一种简单的符号表示模型，却可以产生复杂的结果。我们可以发现对生命游戏显然有效的，几组神经网络的初始参数解；但随机输入初始参数和选择样本的神经网络，却极难理解生命游戏，成功收敛到最优解需要一定“运气”。我们也可以选择，提高神经网络的复杂性，得到较优解，但这使资金和能耗水涨船高，不可持续。这种现状要求我们探索新的学习算法。 原文题目： Why neural networks struggle with the...
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