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自学成才！网友用460个真空管手搓8位计算机：预热要15分钟且随时会炸
2026-09-11
快科技9月10日消息，近日一位名为Mike的网友在Hackaday平台上展示了他完全由真空管驱动的8位计算机，整机采用460枚上世纪50年代生产的苏联6N3P双三极管打造，重现了冷战时期的计算形态。据了解，这台名为“The Tube Computer (MK3)”的设备其逻辑核心采用的电子管均产于约50年前，属于回收的老旧库存，配合同时期的锗二极管共同构建了基础的运算逻辑。相比现代硅基集成电路将数
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“光纵横”光量子计算机、全辐射探测“机器狗”、“脑机AI轮椅”等科技产品将亮相
2026-09-11
9月10日，广东省科普创新展新闻通气会在广东省出版集团大楼举行。记者从会上获悉，以“科普点亮生活，创新引领未来”为主题的2026年广东省科普创新展将于9月18日至20日在广东科学中心举办。据介绍，2026年科普创新展启动仪式将于9月19日上午9:30在广东科学中心岭南厅举行。在1小时内的启动仪式中，《科技舞动未来》《曲遇记》等节目将轮番上演，以光影舞蹈和互动艺术等打造沉浸式科技氛围，兼具科技感与互
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计算机图形学领军人物童欣加入 Meshy,出任首席科学家
2026-09-11
9 月 7 日,AI 3D 生成平台 Meshy 宣布,计算机图形学与 3D 视觉领域最具影响力的研究者之一童欣博士正式加入公司,出任首席科学家。这一任命标志着 Meshy 的科研发展进入新阶段:研究重点正从单个 3D 资产,拓展到能够理解、创造并持续运行完整数字世界的系统。Meshy 希望让 3D 成为承载人类创造力的基础媒介——个人创作者可以轻松上手,专业制作团队能够获得足够强大的创作能力,同
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一键布局“金融+计算机”双重机遇，创业板金融科技ETF景顺首发亮相
2026-09-11
眼下，AI+金融正从“概念验证”走向“规模化落地”。在金融机构数字化转型、资本市场活跃度回升、数字金融政策持续加码的共同作用下，创业板金融科技板块有望迎来“估值修复+业绩高增+政策催化”三重共振布局窗口。在此背景下，正在发行的创业板金融科技ETF景顺受到不小的关注。该产品跟踪的是创业板金融科技指数，为投资者提供一键布局创业板金融科技产业发展红利的机会，而拟任基金经理则是景顺长城ETF与创新投资部基
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软通动力：为子公司软通计算机新增提供12亿元担保
2026-09-11
雷达财经 文|杨洋 编|李亦辉9月10日，软通动力（301236）发布关于担保进展的公告。公告显示，软通动力于2025年11月28日、12月15日审议通过担保额度预计议案，同意2026年1月1日至12月31日期间为控股子公司提供不超过90亿元授信额度担保（其中资产负债率超过70%的子公司不超过65.23亿元）。基于此，全资子公司软通计算机有限公司向平安银行股份有限公司天津分行申请120,000万元
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8月平板电脑、计算机价格同比上涨两成
2026-09-11
21世纪经济报道记者冉黎黎 报道9月9日，国家统计局发布数据显示，8月份，受国际市场价格变动、食品价格季节性上涨等因素影响，居民消费价格指数（CPI）环比由上月下降0.1%转为上涨0.4%，同比涨幅回升至0.8%；扣除食品和能源价格的核心CPI同比涨幅回升至1.0%。受国际大宗商品价格上行传导、国内产业转型升级带动部分行业需求增加等因素影响，工业生产者出厂价格指数（PPI）环比由上月下降0.7%转
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数据边界：当计算机视觉遭遇信息熵极限
2026-09-11
数据枯竭期的技术突围：从冗余到稀缺的范式转换很多人以为计算机视觉模型的性能提升完全依赖数据规模，其实不然。当训练集规模突破10^12像素级后，系统熵增速度开始呈现指数级衰减——这解释了为何某头部自动驾驶企业近期公开的2024Q2技术报告中，其感知模块的mAP指标在数据量增加37%的情况下仅提升0.8%。信息熵的物理约束底层逻辑是：视觉数据的边际效用遵循热力学第二定律。以柏林-勃兰登堡自动驾驶测试场
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数据边界：当视觉系统遭遇“无更多数据”的临界挑战
2026-09-07
数据耗竭：一个被低估的系统性风险很多人以为计算机视觉系统的性能瓶颈仅源于算力不足或算法缺陷，其实不然。在真实工业场景中，一个更隐蔽却致命的威胁正悄然浮现——数据边界的触达。当系统反馈{"error":"没有更多数据了"}时，这并非简单的存储空间耗尽，而是标志着模型训练进入了一个危险的临界区。数据饥饿的底层逻辑视觉系统的泛化能力高度依赖数据分布的完整性。以自动驾驶场景为例，某头部车企在德国A9高速公
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被断章取义的「TOKEN自由」：没钱就不配学计算机？
2026-09-07
来源：虎嗅网本文来自微信公众号： HavenlonLabs ，作者：Havenlon Labs，原文标题：《被断章取义的「TOKEN自由」：没钱就不配学计算机？》一句刺耳的话，和它被截断的语境一段在网络上流传的课堂表述，把一门叫《生成式软件工程》的课推到了公共讨论里。南京大学一位计算机专业的老师，在课上说了一句相当不客气的话："没有Token的CS学生应该立即退学。"单独截出来看，
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数据边界：当计算机视觉遭遇「无更多数据」的临界点
2026-09-07
数据枯竭的底层逻辑：并非资源耗尽，而是认知重构的起点很多人以为，计算机视觉的性能瓶颈源于数据量的不足——毕竟深度学习时代，数据规模与模型能力呈正相关已成共识。但当系统返回「{"error":"没有更多数据了"}」时，真正的挑战并非数据资源的物理耗尽，而是数据分布的边际效用递减与场景泛化的认知鸿沟。听起来可能反直觉，但在工业检测、自动驾驶等高价值场景中，数据采集的物理限制（如缺陷样本的稀有性、极端路
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数据边界：当视觉系统遭遇「无更多数据」的硬约束
2026-09-06
数据枯竭场景下的系统鲁棒性重构很多人以为计算机视觉系统的性能衰减必然源于数据量不足，其实不然。当系统返回{"error":"没有更多数据了"}时，暴露的往往是数据闭环的底层逻辑缺陷——在真实工业场景中，这种错误提示常出现在传感器阵列达到物理极限或数据采集协议被触发保护机制的时刻。慕尼黑工业检测赛的教训2023年德国工业视觉峰会上，某头部团队在汽车零部件缺陷检测赛道遭遇滑铁卢。其基于ResNet-5
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数据边界：当计算机视觉遭遇“没有更多数据了”的硬约束
2026-09-06
数据枯竭场景下的技术突围逻辑很多人以为，计算机视觉模型的性能提升完全依赖数据规模的指数级增长，其实不然。在工业检测、自动驾驶等高精度要求场景中，数据获取成本与标注质量往往构成双重硬约束——当数据增量触及物理极限时，模型优化必须转向特征空间的深度挖掘。底层逻辑是：数据效率比数据规模更具决定性。以德国斯图加特某汽车零部件厂商的缺陷检测项目为例，其生产线上的金属冲压件缺陷样本年采集量不超过2000例，且
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