至顶网网络频道 02月27日 编译:本周在巴塞罗那举行的世界移动通信大会(MWC)上,SAP宣布推出SAP Leonardo Internet of Things (IoT)功能,并扩大了与微软在物联网互操作性方面的合作。
SAP将SAP Leonardo IoT称为“为工业物联网和工业4.0促进和推动数字化转型的全方位技术”。
这款新产品专注于工业物联网,让客户可以收集来自机器、产品、供应链、消费者和合作伙伴的洞察。SAP称Leonardo IoT为客户提供了三条“创新途径”。
首先是将物联网数据与业务流程数据相结合,以实现物联网嵌入式业务应用,如S/4HANA、C/4HANA套件、SuccessFactors解决方案、Ariba解决方案和数字供应链产品。
其次是升级现有SAP IoT应用,最后一条路径是构建新的智能物联网解决方案。
此外,SAP还公布了SAP Leonardo IoT与Microsoft Azure IoT Hub的云与云之间的互操作性,并表示将为客户提供一个连接和设备管理选择。
SAP在声明中表示:“SAP致力于为物联网建立一个强大的生态系统,并了解其合作伙伴可以为共同客户带来的价值。”
微软的这一新合作关系有望让客户可以使用Microsoft Azure IoT Hub作为物联网遥测数据的连接和设备管理层,然后将这些数据转发到SAP Leonardo IoT中。
此外,Leonardo IoT Edge将让客户可以选择在Microsoft Azure IoT Edge运行之上扩展对本地业务流程的支持。基于SAP Leonardo IoT Edge的基本业务功能(EBF)模块在未来也将运行在Microsoft Azure IoT Edge的容器之中。
SAP表示,此计划还将进一步提供与其他合作伙伴的互操作性。
好文章,需要你的鼓励
这项研究由新加坡国立大学团队开发的DualParal技术,通过创新的双重并行架构解决了AI视频生成的长度限制问题。该方法同时在时间帧和模型层两个维度实现并行处理,配合分块降噪机制、特征缓存和协调噪声初始化策略,使生成分钟级长视频成为可能。实验表明,在生成1,025帧视频时,DualParal比现有技术减少了高达6.54倍的延迟和1.48倍的内存成本,同时保持了高质量的视频输出,为内容创作者提供了生成更长、更复杂视频叙事的新工具。
SoloSpeech是约翰霍普金斯大学研究团队开发的创新语音处理技术,针对"鸡尾酒会效应"问题提出了全新解决方案。该系统通过级联生成式管道整合压缩、提取、重建和校正过程,实现了高质量目标语音提取。与传统判别式模型相比,SoloSpeech采用无需说话者嵌入的设计,直接利用提示音频的潜在空间信息与混合音频对齐,有效避免特征不匹配问题。在Libri2Mix及多个真实世界数据集上的评测显示,SoloSpeech在清晰度、质量和泛化能力上均达到了领先水平,为语音分离技术开辟了新方向。
这项由北京大学深圳研究生院、伟湾大学、腾讯ARC实验室和兔小贝智能联合研究的Sci-Fi框架,通过创新的对称约束机制,解决了视频帧间插值中的关键问题。研究团队设计了轻量级EF-Net模块,增强结束帧约束力,使其与起始帧形成平衡影响,从而生成更自然流畅的中间过渡帧。实验证明,该方法在各种场景下都优于现有技术,特别适用于电影制作、动画创作和视频编辑领域,显著降低了人力成本。
这项来自西北大学和谷歌的研究突破了传统马尔可夫强化学习的局限,通过贝叶斯自适应RL框架解释了大语言模型中涌现的反思性推理行为。研究团队提出的BARL算法通过维护多个解题策略的后验分布,指导模型何时何地进行反思性探索,在数学推理任务上展现出显著优势,比基线方法减少高达50%的标记使用量,同时提高了准确率。这一研究不仅解释了"为什么反思有用",还提供了实用的指导原则,为AI系统的自适应推理能力开辟了新方向。