纪要涉及的行业和公司 - **行业**：金融科技、电子商务 - **公司**：Riskified、Shopify、Affirm、Stripe、Adyen、Worldpay、Braintree、Delocal、Capital One、Bank of America、Discover 纪要提到的核心观点和论据 公司业务与价值 - **业务起源与拓展**：2013年起帮助电商商户管理网络欺诈，利用机器学习、网络安全和大数据创建模型；近年拓展至解决政策滥用、纠纷管理和账户安全等问题[3][4] - **成本与收益优势**：为商户降低管理欺诈成本，如从30个基点降至24个基点，降幅20%；提高交易批准率，从90%提升至93%；IPO时分析显示平均降低成本超30%，提高批准率超7 - 8%[8][9][11] - **政策滥用管理**：利用技术识别欺诈性退款和退货请求，可阻止超10%此类请求，且不增加误判，提升客户满意度[11][12][13] - **盈利模式差异**：与保险模式不同，公司基于准确判断交易欺诈性提供服务，能提供更优保障和更高收益，如净赚10美分而非1 - 2美分[15][16] 竞争优势 - **全赔保障模式**：相比风险评分模式，能避免模型漂移和集成问题导致的损失，为商户保证投资回报率，提升业务表现，公司竞争胜率超70%且呈上升趋势[19][20][21] - **平台功能多样**：除欺诈管理，还能解决政策相关问题，如防止限量商品被黄牛抢购、管理优惠券和折扣码滥用等；纠纷解决产品成为商户工作流程核心部分[22][23][24] 市场规模与份额 - **市场规模**：全球电子商务市场规模约6万亿美元，公司去年审核交易量达1400亿美元，虽与Shopify（1800亿美元）、Affirm（400亿美元）业务模式不同，但规模可观[26][27][30] - **市场格局**：大部分市场仍采用传统解决方案，公司市场份额增长主要源于此部分；部分新一代竞争对手在规模和盈利能力上落后[30][31] 销售与客户 - **销售流程与时间**：集成需8 - 12周，销售过程1 - 2个季度，大型客户端到端约3个季度，规模5000万 - 10亿美元的企业更快[41] - **客户群体与沟通**：客户涉及产品、CFO办公室、安全等部门；理想销售对象为CFO，但需多部门支持；产品不同，与客户不同部门的互动重点不同[34][35][38] - **管道建设因素**：产品平台、市场欺诈增加、全球市场拓展是管道建设的主要因素，目前管道规模达历史最大[42] 业务表现与展望 - **业务多元化**：业务涵盖票务和旅游、时尚、电子、食品配送等多个领域，虽有不确定性，但未受明显影响，新业务增长可抵消部分影响[45][46][47] - **盈利目标**：过去三年逐年降低费用，保持营收增长和利润率扩张；目标是在2026年实现15%以上的EBITDA利润率，长期有提升空间[48][49] - **并购策略**：不排斥并购，但未找到合适机会；考虑与战略合作伙伴交叉销售，也关注与小型供应商的协同机会[52][53][54] 行业竞争与趋势 - **竞争格局**：传统欺诈解决方案供应商市场份额下降；支付平台风险解决方案有局限性；新创业公司较少[58][59][60] - **支付方式影响**：新支付方式带来增长机会，如账户间转账；公司与商户直接集成，企业客户倾向选择最佳解决方案；计划年底或明年初涉足中小商户市场[63][64][65] - **业务流程定位**：建议在预授权阶段介入，与发卡行共享数据，提高授权率；完成AVS结果后进行全面风险筛查[66][67] 其他重要但可能被忽略的内容 - **用户会议调查**：公司用户会议Ascend的在线调查显示，约30%用户来自产品部门，30%来自CFO办公室，约20%来自安全部门[34] - **数据共享合作**：公司与Capital One、Bank of America、Discover等发卡行合作，共享丰富数据，提高商户授权后批准率1 - 2个百分点[67]

公司高管动态 - 恩智浦现任首席执行官Kurt Sievers将于年底退休 下一任首席执行官为Rafael Sotomayor 首席财务官为Bill Betz [1] 关税影响与供应链 - 公司业务尚未受到关税影响 未观察到客户提前拉货或直接关税成本的重大影响 [1] - 订单/积压订单积极趋势在"解放日"前已开始并保持稳定 显示周期性复苏可能性 [1] - 客户反馈未显示库存积压迹象 [1] - 供应链多元化战略有助于缓解关税影响 中国是重要市场机遇和技术创新引领者 [2] - 在中国与台积电 中芯国际 华虹半导体建立本地制造代工合作 [2] - 17%-18%营收来自"为中国制造"产品 其中三分之一已在中国本地制造 预计该比例将继续上升 [2] - 计划将更多研发资源重新分配至中国市场 [2] 晶圆厂计划 - 200毫米晶圆整合计划按计划推进 无延迟关闭美国本地200毫米晶圆厂计划 [2] - 300毫米晶圆厂转型预计将带来显著成本降低 [2] 汽车市场表现 - 汽车市场整体疲软 但S32软件定义汽车平台 雷达 电气化 连接性等驱动因素需求保持强劲 [2] - CoreRide软件定义汽车平台获客户高度认可 预计2028年开始带动营收增长 [2] 工业领域战略 - 凭借系统级解决方案和大众市场渠道战略 有望在工业领域扩大市场份额 [3] - 专注于利用产品组合和软件堆栈 将更多系统级解决方案带到边缘应用领域 [3] - 在工厂自动化 医疗健康 电力和能源等子领域拥有25种不同系统级解决方案 [3] - 系统级解决方案设计中标金额普遍高于单一组件 显示强劲市场吸引力 [3] - 大众市场渠道覆盖扩展取得良好进展 [3] AI布局 - 开发内部NPU以支持AI/机器学习应用 [3] - 通过收购Kinara加速推进边缘AI布局 [3] 股票评级 - 摩根大通对恩智浦股票评级为"中性" 4月29日目标价205美元 [4]

科技日报北京5月14日电 （记者马爱平）记者14日从农业农村部环境保护科研监测所获悉，该所产地环 境监测与预警创新团队日前在国际期刊《危险材料杂志》上发表了一项重要成果，首次构建了基于机器 学习的生物炭修复农田土壤镉污染效果智能预测模型。该技术通过深入量化生物炭结构性质、土壤理化 性质与修复效果之间的复杂关联，成功实现了修复材料的精准匹配与方案优化。 "镉作为一种常见的农田土壤重金属污染物，容易通过作物富集进入食物链，从而对人类健康构成严重 威胁。生物炭因其独特的多孔结构、高稳定性及强吸附能力，被广泛用于重金属污染土壤的钝化修 复。"论文通讯作者、团队首席科学家安毅告诉科技日报记者，传统修复材料生物炭筛选主要依赖田间 试验或实验室培养的"试错法"，存在周期长、成本高、地域适配性差、机制认知模糊等痛点。 针对这些痛点，研究团队以生物炭修复农田土壤镉污染为基础，检索过去二十年中发表的同行评议文献 近1700篇，系统分析了234组试验数据，最终建立了生物炭修复土壤镉污染的案例库。 原标题：智能模型精准预测生物炭修复农田土壤镉污染效果 论文第一作者、团队副研究员杜兆林介绍，研究突破性地将机器学习算法引入修复材料设计领 ...

纪要涉及的行业和公司 - 行业：生命科学工具与诊断、正畸行业 - 公司：Align Technology 纪要提到的核心观点和论据 第一季度业绩 - 核心观点：第一季度业绩好于预期，增长全面 [3][4] - 论据：正畸、全科领域以及青少年和成人市场均实现增长，国际市场也表现良好 分析师日 - 核心观点：分析师日提供了广泛更新，展示了公司创新成果 [6][8] - 论据：涵盖数字扫描、软件、3D 打印等技术创新，讨论临床机会和客户解决方案，介绍全球市场机会和增长计划，以及运营和制造方面的进展 新增长规划（LRP） - 核心观点：2026 - 2028 年增长率在 5 - 15%，2029 年及以后超过 15%，增长加速源于创新和市场拓展 [11][12] - 论据：创新包括 Invisalign 腭扩展器、MAOB 咬合垫、DirectFab 技术等；市场拓展方面，需要针对不同人群和地区提供广泛产品组合 创新产品 - **咬合垫（MAOB）** - 核心观点：有望推动青少年市场增长 [20] - 论据：针对青少年常见的 II 类错颌畸形，满足市场需求，基于客户反馈设计，试点反馈良好 [14][21] - **Lumina 扫描仪** - 核心观点：能提升 iTero 与隐形矫治器的协同效应，促进采用和使用 [25] - 论据：在全科实践中可作为诊断工具，提供口腔健康报告，帮助患者了解口腔状况；在正畸方面，提供转换工具，如结果模拟器和微笑视频 [26][28] - **DirectFab 技术** - 核心观点：是有潜力的增长机会，可提升利润率和产品创新 [30][33] - 论据：保留现有间接制造工艺的同时，利用 DirectFab 技术实现产品优化和创新，如试点的保持器；2027 年后有望对利润率产生积极贡献 [31][33] 美洲市场 - **美国市场** - 核心观点：市场稳定，有增长潜力 [38] - 论据：提交者基础和利用率稳定，医生积极采用新技术；通过临床路径和教育活动，围绕客户需求开展工作，提高客户参与度 [39][41] - 核心观点：竞争格局变化带来机会 [45] - 论据：DTC 退出市场，公司产品组合丰富，可满足不同客户需求，如 DSP 订阅计划 [45] - **其他美洲市场** - 核心观点：加拿大与美国市场相似，拉丁美洲市场独特，有增长机会 [47][48] - 论据：加拿大以全科驱动为主；拉丁美洲需提供经济实惠的选择，市场存在多学科实践，Lumina 扫描仪适用；巴西和墨西哥市场有增长潜力，公司专注于贴近客户和解决转换问题 [48][52] 关税问题 - 核心观点：目前关税风险可控，变化可能性小 [59] - 论据：USMCA 保护墨西哥制造基地，仅 iTero 来自以色列的关税影响约为每月 100 万美元，且公司在不同地区有制造和规划布局，可管理成本 [60][62] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 公司注重医生需求，以医生为核心开展业务，通过医生反馈改进产品和服务 [64][65] - GP 转诊对正畸业务仍很重要，数字技术和 Invisalign 与 iTero 结合可促进协作 [67][68]

论文写作指南核心观点 - 研究需通过高质量论文实现传播价值，核心在于构建严谨的技术叙事，包含1-3个新颖主张、实证证据和明确的研究意义[7][8][11] - 论文质量关键要素包括叙事构建、写作时机把握、新颖性突出和证据严谨性[12][13][14][15][16] - 写作流程建议先压缩核心内容再迭代扩展，避免常见问题如过度关注发表或内容冗长[22][24] 论文结构解析 - 摘要需激发兴趣并简洁呈现核心主张、证据及研究意义，以具体论文为例进行逐行解析[18] - 引言应介绍背景、贡献和意义，正文涵盖方法结果，讨论需包含局限性和未来方向[26] - 相关工作需差异化前人研究，附录补充非核心信息[26] 作者背景与成果 - Neel Nanda为谷歌DeepMind资深科学家，领导机械可解释性团队，拥有数学与量化金融背景[28] - 主要成果包括多篇机器学习可解释性论文（如Progress measures for grokking）、Transformer Lens工具库及YouTube频道资源[29] 写作资源与参考 - 指南与《Nature》带注释指南理念一致，提供原文链接及作者博客供深度查阅[25][30]

高校机器学习课程设计趋势 - 核心观点：全球顶尖高校研究生机器学习课程仍以基础理论和经典模型为核心，刻意避开大型语言模型(LLM)等热点内容，强调数学推导与优化思想[2][4][7] - 课程案例： - 纽约大学Kyunghyun Cho课程聚焦随机梯度下降(SGD)等基础算法，要求学生研读经典论文[2] - 斯坦福CS229涵盖线性回归/SVM/神经网络等基础模型，2025年仍保持传统教学框架[2] - MIT 6.7900从概率建模和统计推理角度构建理论基础[4] - 清华电子系设置《机器学习》《统计推断理论》等核心理论课程[6] 理论与实践平衡机制 - 教育界共识：基础教学能培养批判性思维，理解算法数学原理比套用最新模型更重要[7][17][23] - 实践补充方案： - 斯坦福CS329S《机器学习系统设计》教授模型部署与监控全流程[9] - CMU 10-718要求博士生完成从数据清洗到模型上线的完整项目[11] - 清华电子系引入企业合作课程如"大数据技术应用实践"[13] 基础教育的长期价值 - 抗变化性：扎实的优化/泛化理论能适应技术迭代，如CNN到Transformer的范式迁移[20] - 科研创新：Hinton案例显示数十年神经网络基础研究最终促成深度学习突破[23] - 能力培养：经典论文研读可追溯知识演进脉络，如Cho引用Sutton「苦涩教训」强调通用方法价值[7][29] 课程讲义核心内容 - 100页PDF覆盖六大模块： 1) 能量函数框架统一监督/无监督学习范式[26] 2) 分类算法与SGD优化方法[26] 3) 神经网络构建块(卷积/注意力机制等)[26] 4) 概率机器学习与VAE模型[26] 5) 无向生成模型(RBMs/EBGANs)[27] 6) 强化学习/元学习等高级主题[27] 经典论文引用 - 基础算法： - REINFORCE算法(策略梯度奠基)[29] - 反向传播优化技巧(LeCun等)[30] - 生成模型： - 对比散度算法(Hinton)[32] - 变分自编码器(Kingma等)[33] - 前沿方向： - 元学习MAML算法(Finn等)[34]

Python市场份额与增长 - Python在2025年5月TIOBE榜单中市场份额达25.35%，单月增长2.2%，创历史新高[1] - 与第二名C++的差距扩大至15%以上，呈现碾压式优势[3] - 历史排名仅次于2001年6月和10月的Java（当时统计语言较少）[1] 编程语言排名变化 - 2025年5月前十名：Python、C++、C、Java、C、JavaScript、Go、Visual Basic、Delphi/Object Pascal、SQL[24][25] - C++排名从2024年5月的第3升至第2，C从第2降至第3[25] - Go从第8升至第7，Visual Basic从第7降至第8[25] - R语言排名大幅上升，从第24升至第12[28] Python的优劣势分析 **优势** - 简洁易学的语法降低学习门槛，适合跨行业从业者[11] - 强大的生态系统（NumPy、Pandas、TensorFlow等）支撑数据科学和AI领域[12][13] - 应用广泛：数据分析（50%）、Web开发（49%）、DevOps（35%）、机器学习（31%）[16][22] **劣势** - 解释型语言性能较差，10亿次嵌套循环测试表现最差[6][10] - 运行时错误多，不适合安全关键系统（如航天控制）[4][5] 行业应用趋势 - 数据科学和AI崛起推动Python成为必学语言[13] - 主要应用领域包括Web开发（Django/Flask）、数据分析（Pandas）、AI（TensorFlow）、自动化脚本[22] - 教育用途占比28%，显示其作为入门语言的地位[16] 技术实现细节 - 性能测试基于M3 MacBook Pro（16GB RAM）的hyperfine工具[9] - 官网提供在线交互式解释器，支持无需安装的学习体验[18][20]

一个年仅18岁的高中生，独立操刀人生首个科研项目，就作为唯一作者在天文学领域的顶刊发表论文，并且凭此夺得重要科学奖项。这不是励志故事中的文 学情节，而是现实世界中的真人真事。本文来自微信公众号：返朴 （ID：fanpu2019），作者：小叶 18岁高中生Matteo Paz的科研生涯才刚刚开始，但他已经取得了令人羡艳的成就：自己的首个科研成果发表在天体物理领域颇具影响力《天文学杂志》 （The Astronomical Journal）上。该刊创刊于1849年，是天文学领域历史最悠久、持续出版的专业期刊之一，长期以来积累了极高的学术声誉。 而且，凭借这一成果，Paz摘得了曾被美国前总统乔治·布什誉为"美国科学界超级碗"的再生元科学人才奖（Regeneron Science Talent Search，以下简称STS） 桂冠，并荣获高达25万美元的奖金。 求知若渴的学生 Matteo Paz就读于美国加州帕萨德纳市的一所高中，世界最顶尖的百年理工类科学研究型高等学府——加州理工学院（以下简称"加州理工"）便坐落于该 市，整座城市洋溢着浓厚的学术氛围。 从小学开始，Paz的母亲就定期带他去参加加州理工举办的免费天 ...

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 关键基础设施中嵌入式系统正经历变革，多个行业对设备支持更高智能需求增长，推动基于开放标准的软件定义架构技术需求，风河开物Hypervisor提供支持该架构的灵活虚拟化平台，满足共性需求并符合多市场安全认证要求 [2] 根据相关目录分别进行总结 嵌入式系统从自动化向自主性的演变 - 过去十年嵌入式系统在性能、连接性和能力方面持续演变，历史上部分嵌入式设备执行固定功能、服役寿命长、升级困难，如今处理器性能提高、网络连接成本下降，边缘设备连接性增加，推动智能设备开发和从自动化向自主化过渡 [4] - 航空航天领域航电设计从分立式航电架构转向集成模块化航电架构，降低航空电子系统整体尺寸、重量和功耗要求，带来诸多积极影响 [5] - 汽车领域因市场需求处理器数量大幅增加，自动驾驶系统部署需进一步提升车载计算能力，主要汽车制造商用通用嵌入式计算平台整合应用并减少SWaP [6] - 工业领域企业利用工业物联网和工业4.0进行数字化转型，采用实时监控和分析，希望通过工作负载整合和远程升级提升效率 [7] - 医疗领域正经历医疗保健革命，新技术推动关键医疗设备发展，因网络安全法规，医疗设备制造商需能轻松进行空中更新系统 [8] 推动嵌入式虚拟化平台融合的共同市场需求 - 嵌入式软件平台需安全、可靠且具备混合承载、开放标准、重用和可扩展性等高级需求 [9] - 混合承载要求整合平台承载关键实时控制应用和通用应用，隔离安全组件以控制安全认证成本 [9] - 各行业越来越需要采用开放标准，如商业航空航天领域采用ARINC 653标准，美国政府采用模块化开放系统方法等 [9] - 知识产权和先前开发的应用应可在新嵌入式计算平台上重用，依托虚拟化技术利用多核处理器架构，还需能部署新应用 [9] 关键基础设施嵌入式虚拟化的演变 - 过去十年处理器技术进步影响实际应用架构，硬件虚拟化支持技术演进和产业化成熟，使企业和云计算平台能承载虚拟化应用，在嵌入式系统中也成功部署，多领域融合为关键基础设施提供通用嵌入式虚拟化平台 [10] - 风河开发的风河开物Hypervisor满足市场需求，使用类型I虚拟机管理程序，提供接近本地的实时性能、可扩展性、确定性和小尺寸，与类型II虚拟机管理程序形成对比 [13] - 虚拟机管理程序使用处理器的专用特权级别和硬件虚拟化支持，使多种操作系统及应用能在虚拟化环境中运行，还使用内存管理单元和IOMMU确保虚拟机隔离，提供功能安全和信息安全好处，支持应用整合 [13][14] - 风河开物Hypervisor能承载多种应用，使先前开发的软件可重新托管，降低在役系统升级时的技术风险 [17] - 风河开物Hypervisor提供多种分区间通信方法，包括构建时配置和调度 [18][19] - 构建时配置在系统配置和构建阶段为Guest OS环境分配系统资源，风河开创的独立构建链接和加载方法使应用能独立更新，实现增量认证并降低全生命周期成本 [18] - 调度支持灵活调度，时间分区调度器确保通用应用不影响功能安全应用执行，还允许同步核心调度、定义多个调度并实现调度转换，适用于多市场领域 [19][23] - 风河开物Hypervisor的健康监控框架能监控、检测和从多种故障中恢复，采用分层、表驱动实现方式，支持在不同级别处理事件和启动，使单个虚拟机可独立重启 [24][26] 支持数字化转型的开发工具 - 嵌入式虚拟化平台需复杂开发工具集支持，风河开发的风河Workbench为风河开物Hypervisor提供图形支持，用于系统定义和配置，自动化构建和配置步骤，减轻开发人员负担 [27] - 风河系统查看器提供系统图形表示，帮助开发人员查看和理解系统事件交互 [28] - 风河开物Hypervisor使用现代的Clang/LLVM编译器工具链，提供多种好处，应用可在嵌入式目标平台或使用Wind River Simics开发，Simics支持早期虚拟原型设计和大规模并行测试，风河Studio可在云中运行Simics容器 [29] 结论 - 传统嵌入式系统面临挑战，未来系统对软件定义架构和开放标准支持有严格要求，关键基础设施系统需满足严格安全认证要求 [30] - 风河开物Hypervisor提供嵌入式虚拟化平台，作为资产桥梁整合传统应用和先前开发的软件，支持开发新应用，通过静态和动态配置选项提供灵活性，适用于混合关键性环境 [30]

智能鞋垫技术突破 - 联合团队成功研制高集成度、自供能、无线智能鞋垫，可实现足底压力实时监测与多运动状态精准识别 [1] - 智能鞋垫集成22路压力传感器，构建细密感知网络精准捕捉足底细微压力变化 [2] - 压力数据实时传输至智能手机端，通过应用程序转化为动态可视化图像 [2] 步态监测应用场景 - 步态监测可反映人体运动状态、健康水平及潜在患病风险，用于心力衰竭、帕金森等疾病早期筛查 [1] - 老年人步态异常监测可预警跌倒风险，子女可通过手机实时查看数据 [3] - 年轻人运动姿态纠正与损伤预防，儿童足部问题早期发现 [3] 技术创新特点 - 运用支持向量机机器学习模型，精准识别8种常见运动状态（坐/站/走/跑/跳/蹲等） [2] - 开发柔性钙钛矿太阳能电池实现自供能，光电转换后存储于内置锂电池 [3] - 太阳能电池在普通光照条件下可快速转化能量，摆脱外部电源依赖 [3] 数据采集与分析 - 足底压力监测提供步态判断依据，反映足部受力分布与压力变化规律 [1] - 传感器采集数据经模型快速分析处理，实时判断用户运动状态 [2] - 压力分布区域与变化曲线可视化呈现，提升数据解读效率 [2]