西门子数字工业软件公司宣布,公司正将Supplyframe的从设计到采购智能交互平台与西门子Xcelerator软件和服务产品进行整合,为数字孪生技术增加实时供应链智能。
这套解决方案从Supplyframe平台和西门子 Xpedition电子系统设计软件的整合为切入点,在设计阶段即可提供对全球元器件可用性、需求、成本、合规性和相关参数数据的实时可见性,提高供应链的弹性。
该解决方案依托西门子在印刷电路板 (PCB) 设计和分析技术上的优势,叠加 Supplyframe 的深度市场分析能力,可以帮助客户降低成本、提高灵活性,并在设计过程中做出更好的元器件决策。通过同步来自产品生命周期管理(PLM)和电子计算机辅助设计(ECAD)领域的数据,该解决方案可以帮助企业在电子系统设计期间简化元件的选择、创建和管理。
西门子数字工业软件公司电子版系统高级副总裁AJ Incorvaia表示:“这个新的解决方案对我们的OEM客户来说是游戏规则的改变。近年来,由于各种复杂的市场变化,这些客户面临着非同寻常的挑战。”“由于前所未有的地缘政治动荡,全球分布式组织和供应商,以及在不断开发高度复杂的新产品并将其迅速推向市场方面不断增长的压力,全球供应链已经变得越来越难以预测。通过利用Supplyframe的Design-to-Source Intelligence平台行业领先的能力以及西门子行业领先的电子系统设计Xpedition软件,我们正在为我们的客户配备工具和技术,帮助他们面对这些挑战,保持竞争和发展。”
西门子数字化工业软件电路板系统高级副总裁 AJ Incorvaia 表示:“近年来,市场呈现出复杂的动态变化,这给我们的 OEM 客户带来了严苛挑战。复杂的地缘政治、遍布全球的组合和供应商分布、新品快速开发和上市的压力,让全球供应链变得越来越难以预测。西门子将 Supplyframe 的 DSI 平台和 Xpedition 电子系统设计软件进行集成,为客户提供相关工具和技术,帮助他们直面挑战。”
好文章,需要你的鼓励
四川大学研究团队发现,当前先进的AI模型在面对信息不完整的数学问题时,缺乏主动询问澄清信息的能力,更倾向于基于假设给出答案。
中南大学等机构联合发布TextAtlas5M数据集,包含500万图像-文本对,专门解决AI长文本图像生成难题。该数据集平均文本长度148.82词,远超现有数据集,涵盖广告、学术、教育等真实场景。配套的TextAtlasEval基准测试显示,即使最先进的商业模型也面临显著挑战,为AI图像生成技术指明了新的发展方向。
从11岁就梦想造人形机器人的Bernt Bornich,用'huggable'形容他的Neo Gamma机器人——这个能举起150磅的66磅'运动员',正以家庭为试验场突破AI学习瓶颈:'工厂20小时就触及学习天花板,而家庭环境的多样性才是通往AGI的钥匙'。
剑桥大学研究团队创建了史上最难的AI视觉测试ZeroBench,包含100道精心设计的视觉推理题目。在这项测试中,包括GPT-4o、Claude、Gemini在内的20个全球最先进AI模型全部得了0分,暴露了当前AI在基础视觉理解上的严重缺陷。研究发现AI主要在计数、空间推理等基础任务上失败,而非逻辑推理能力不足。