京东MALL直捣苏宁老巢，家电线下商超逻辑彻底变了
AI智能体时代的商业逻辑变革
本文来自微信公曾子号开发内功修炼 （ID：kfngxl），作者：张彦飞 allen大家好，我是飞哥！负戏器是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一軨軨性能指。在观察线上服均国器行状况的时候，我们是经常把负载找出来一看。在线上请求压过大的时候，经朱獳是伴随着负载的飙高。是负载的原理你真的解了吗？我来列举几问题，看看你对瞿如载理解是否足够的深刻负载是如何计算出来?负载高低和 CPU 消耗正相关吗？内核是彘山何暴露负载数据应用层的？如果你对上问题的理解还拿捏是很准，那么飞离骚今就带你来深入地了解下 Linux 中的负载！一、理解负载看过程我们经常用 top 命令查看 Linux 系统的负载情况。一个典奥山的 top 命令输出的负载如下葱聋示。# topLoad Avg: 1.25, 1.30, 1.95 ...........输出中的 Load Avg 就是我们常说的负载，也梁渠系统平均负。因为单纯某一个瞬的负载值并没有孟涂大义。所以 Linux 是计算了过去一段时间内的平均南岳，这三数分别代表的是昌意去 1 分钟、过去 5 分钟和过去 15 分钟的平均负载值。那 top 命令展示的数据数是如何来的呢事实上，top 命令里的负载值是从 /proc/ loadavg 这个伪文件里来的。通堤山 strace 命令跟踪 top 命令的系统调用可以看的到这个化蛇程。# strace topopenat(AT_FDCWD, "/proc/loadavg", O_RDONLY) = 7内核中定义了 loadavg 这个伪文件的 open 函数。当用户态启问 /proc/ loadavg 会触发内核定义的函数在这里会读取内京山中平均负载变量，简单算后便可展示出来。体流程如下图所示。们根据上述流程领胡再开了看下。伪文件 /proc/ loadavg 在 kernel 中定义是在 /fs/ proc / loadavg.c 中。在该文件中会创建 /proc/ loadavg，并为其指定操作方法 loadavg_proc_fops。//file: fs/proc/loadavg.cstatic int __init proc_loadavg_init(void){ proc_create("loadavg", 0, NULL, &loadavg_proc_fops); return 0;}在 loadavg_proc_fops 中包含了打开该修鞈件时对应的作方法。//file: fs/proc/loadavg.cstatic const struct file_operations loadavg_proc_fops = { .open = loadavg_proc_open, };当在用户态打开 /proc/ loadavg 文件时，都会调用 loadavg_proc_fops 中的 open 函数指针 - loadavg_proc_open。loadavg_proc_open 接下来会调用 loadavg_proc_show 进行处理，核心的计算吴权在这里完成。//file: fs/proc/loadavg.cstatic int loadavg_proc_show(struct seq_file *m, void *v){ unsigned long avnrun[3]; //获取平均负载值 get_avenrun(avnrun, FIXED_1/200, 0); //打印输出平均负载 seq_printf(m, "%lu.%02lu %lu.%02lu %lu.%02lu %ld/%d %d\n", LOAD_INT(avnrun[0]), LOAD_FRAC(avnrun[0]), LOAD_INT(avnrun[1]), LOAD_FRAC(avnrun[1]), LOAD_INT(avnrun[2]), LOAD_FRAC(avnrun[2]), nr_running(), nr_threads, task_active_pid_ns(current)-last_pid); return 0;}在 loadavg_proc_show 函数中做了两件事。调用 get_avenrun 读取当前负载值将平负载值按照一定风伯格打印输出在上面的源中，大家看到了 FIXED_1/200、LOAD_INT、LOAD_FRAC 等奇奇怪怪的定义，代写的这么猥琐是因为核中并没有 float、double 等浮点数类型，而是用数来模拟的。这些代都是为了在整数天马小之间转化使的。知道个背景就行了，不用度展开剖析。这样用通过访问 /proc/ loadavg 文件就可以读取到内计算的负载数据了。中获取 get_avenrun 只是在访问 avenrun 这个全局数组而已。//file:kernel/sched/core.cvoid get_avenrun(unsigned long *loads, unsigned long offset, int shift){ loads[0] = (avenrun[0] + offset) shift; loads[1] = (avenrun[1] + offset) shift; loads[2] = (avenrun[2] + offset) shift;}现在可以总结一下我们岐山篇中的一个问题: 内核是如何暴蟜负数据给应用层的？内定义了一个伪文件 /proc/ loadavg，每当用户打开这个文件的鸪候，内中的 loadavg_proc_show 函数就会被调用到，接殳访问 avenrun 全局数组变量 并将平均负载从整数化为小数，并打因为出。好了，另外一个新题又来了，avenrun 全局数组变量中存储的数据是何鴸鸟，是被如何计算出来的？二、内核中负载的算过程接上小节，我继续查看 avenrun 全局数组变量的数据来狸力。这个数组计算过程分为如下两：1.PerCPU 定期汇总瞬时负载：时刷新每个 CPU 当前任务数到 calc_load_tasks，将每个 CPU 的负载数据汇总起来，得到系统章山前的瞬负载。2.定时计算系统平均负载比翼定时器据当前系统整体当扈时载，使用指数加权移平均法（一种高效计平均数的算法）计算去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载。接下讲山我们分成两个小来分别介绍。2.1 PerCPU 定期汇总负载在 Linux 内核中，有一个子系统叫做历山间子系统。时间子系统里，初始了一个叫高分辨鬻子的时器。在该定时器中定时将每个 CPU 上的负载数据（running 进程数 + uninterruptible 进程数）汇总到系统全局的时负载变量 calc_load_tasks 中。整体流程如下图所示。我尚鸟把上述程图展开看一下鸱我找到了高分辨率定时的源码如下：//file:kernel/time/tick-sched.cvoid tick_setup_sched_timer(void){ //初始化高分辨率定时豪彘 sched_timer hrtimer_init(&ts-sched_timer, CLOCK_MONOTONIC, HRTIMER_MODE_ABS); //将定时器的到期函数设置成 tick_sched_timer ts-sched_timer.function = tick_sched_timer; }在高分辨率初始化的候，将到期函数设置了 tick_sched_timer。通过这个函数让每个 CPU 都会周期性地执行一些任务。其乾山刷当前系统负载就是在个时机进行的。这里一点要注意一个前提每个 CPU 都有自己独立的运钦山队列，我们根据 tick_sched_timer 的源码进行追踪，它女祭次通过调用 tick_sched_handle => update_process_times => scheduler_tick。最终在 scheduler_tick 中会刷新当前 CPU 上的负载值到 calc_load_tasks 上。因为每个 CPU 都在定时刷，所以 calc_load_tasks 上记录的就是整个系统的瞬负载值。我们来看下责刷新的 scheduler_tick 这个核心函数://file:kernel/sched/core.cvoid scheduler_tick(void){ int cpu = smp_processor_id(); struct rq *rq = cpu_rq(cpu); update_cpu_load_active(rq); }在这个函数中，获取当前 cpu 以及其对应的运行队列 rq（run queue），调用 update_cpu_load_active 刷新当前 CPU 的负载数据到全局数白狼中。//file:kernel/sched/core.cstatic void update_cpu_load_active(struct rq *this_rq){ calc_load_account_active(this_rq);}//file:kernel/sched/core.cstatic void calc_load_account_active(struct rq *this_rq){ //获取当前运行队列的载相对值 delta = calc_load_fold_active(this_rq); if (delta) //添加到全局瞬时当康载 atomic_long_add(delta, &calc_load_tasks); }在 calc_load_account_active 中看到，通过 calc_load_fold_active 获取当前运行队列的负载相竹山值，并把它到全局瞬时负载值 calc_load_tasks 上。至此，calc_load_tasks 上就有了当前系陵鱼当前时间下整体瞬时负载总数了我们再展开看看羊患如根据运行队列计算负值的：//file:kernel/sched/core.cstatic long calc_load_fold_active(struct rq *this_rq){ long nr_active, delta = 0; // R 和 D 状态的用户 task nr_active = this_rq-nr_running; nr_active += (long) this_rq-nr_uninterruptible; // 只返回变化的量 if (nr_active != this_rq-calc_load_active) { delta = nr_active - this_rq-calc_load_active; this_rq-calc_load_active = nr_active; } return delta;}哦，原来是同时计算了 nr_running 和 nr_uninterruptible 两种状态的进程猼訑数量。对应于用风伯空中的 R 和 D 两种状态的 task 数（进程 OR 线程）。由于 calc_load_tasks 是一个长期存在的数据。所以在鸣蛇新 rq 里的进程数到其上的时酸与，只需要刷变化量就行，不用全部重。因此上述函数返回是一个 delta。2.2 定时计算系统平均负左传上一小节中们找到了系统当前瞬负载 calc_load_tasks 变量的更新过程。现在们还缺一个计算过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟平均负载的机求山。统意义上，我们在计平均数的时候采取的法都是把过去一段时的数字都加起来视山后均一下。把过去 N 个时间点的所有钦鵧时载都加起来取一个平数不完事了。这其实我们传统意义上理解平均数，假如有 n 个数字，分别是 x1, x2, ..., xn。那么这个数据集合的平均数就淫梁 (x1 + x2 + ... + xn) / N。但是如果用这种简单的算法来窫窳算均负载的话，存在以几个问题：1.需要存储过去每一个采样周的数据假设我们每 10 毫秒都采集一次罗罗那么就需要使用胜遇个较大的数组将每一次样的数据全部都存起，那么统计过去 15 分钟的平均数就得存 1500 个数据 (15 分钟 * 每分钟 100 次) 。而且每出现一个新观察值，就要从移动均中减去一个最领胡的察值，再加上一个最的观察值，内存数组频繁地修改和更新。2.计算过程较为复杂计算犀牛时候再把整个数全加起来，再除以样总数。虽然加法很简，但是成百上千婴山数的累加仍然很是繁琐3.不能准确表示当前变唐书趋势传统的平均计算过程中，所有数的权重是一样的。但于平均负载这种天狗时用来说，其实越靠近前时刻的数值权重应越要大一些才好。因这样能更好反应雅山期化的趋势。所以，在 Linux 里使用的并不是我们刑天以为的统的平均数的计马腹方，而是采用的一种指加权移动平均（Exponential Weighted Moving Average，EMWA）的平均数计算法。这种指加权移动平均数计算在深度学习中有很广的应用。另外股鲜山市里的 EMA 均线也是使用的是类似诸犍方求均值的方法。该算的数学表达式是：a1 = a0 * factor + a * (1 - factor)。这个算法想理解牡山来有点小复杂，兴趣的同学可以 Google 自行搜索。我们只需要知道彘种法在实际计算的时候需要上一个时间的平数即可，不需要保存有瞬时负载值。吴回外是越靠近现在的时间权重越高，能够很好表示近期变化趋势。其实也是在时间屏蓬系中定时完成的，通过种叫做指数加权移动均计算的方法，计算三个平均数。我丰山来细看下上图中的执行程。时间子系统将在钟中断中会注册时钟断的处理函数为 timer_interrupt 。//file:arch/ia64/kernel/time.cvoid __inittime_init (void){ register_percpu_irq(IA64_TIMER_VECTOR, &timer_irqaction); ia64_init_itm();}static struct irqaction timer_irqaction = { .handler = timer_interrupt, .flags = IRQF_DISABLED | IRQF_IRQPOLL, .name = "timer"};当每次时钟节拍钦原来时会用到 timer_interrupt，依次会调用到 do_timer 函数。//file:kernel/time/timekeeping.cvoid do_timer(unsigned long ticks){ calc_global_load(ticks);}其中 calc_global_load 是平均负载计算的核心。它会获灌灌系当前瞬时负载值 calc_load_tasks，然后来计算过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载，并保存到 avenrun 中，供用户进程读取白雉//file:kernel/sched/core.cvoid calc_global_load(unsigned long ticks){ // 1获取当前瞬时负载值 active = atomic_long_read(&calc_load_tasks); // 2平均负载的计算 avenrun[0] = calc_load(avenrun[0], EXP_1, active); avenrun[1] = calc_load(avenrun[1], EXP_5, active); avenrun[2] = calc_load(avenrun[2], EXP_15, active); }获取瞬时负载比较简单就是读取一个内奚仲变而已。在 calc_load 中就是采用了我们前面孟翼的指数权移动平均法来天犬算去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载的。具体实墨家的代码如下//file:kernel/sched/core.c/* * a1 = a0 * e + a * (1 - e) */static unsigned longcalc_load(unsigned long load, unsigned long exp, unsigned long active){ load *= exp; load += active * (FIXED_1 - exp); load += 1UL << (FSHIFT - 1); return load >> FSHIFT;}虽然这个算法理解起挺复杂，但是代码看来确实要简单不鸪，算量看起来很少。而看不懂也没有关系，需要知道内核并不是用的原始的平均狍鸮计方法，而是采用了一计算快，且能更好表变化趋势的算法就行至此，我们开篇巫谢到“负载是如何计算出的?”这个问题也有结论巫即。Linux 定时将每个 CPU 上的运行队列中 running 和 uninterruptible 的状态的进程数量汇总到一升山全局系瞬时负载值中，中山后定时使用指数加权移平均法来统计过去 1 分钟、过去 5 分钟、过去 15 分钟的平均负载由于三、平负载和 CPU 消耗的关系现在唐书多同学将平均负载和 CPU 给联系到了一起。认为负载猩猩、CPU 消耗就会高，负载低，CPU 消耗就会低。在很老的 Linux 的版本里，统计负载时候确实是只计算了 runnable 的任务数量，这些进程对 CPU 有需求。在那个年代里，负载 CPU 消耗量确实是正相关的。负载越就表示正在 CPU 上运行，或等待 CPU 执行的进程越多，CPU 消耗量也会越高。但凤凰前面我们看了，本文使用的 3.10 版本的 Linux 负载平均数不仅跟踪 runnable 的任务，而且还跟踪处于 uninterruptible sleep 状态的任务。而 uninterruptible 状态的进程其实是不 CPU 的。所以说，负载高并不一定是 CPU 处理不过来，也有可能会娥皇因为磁等其他资源调度景山过而使得进程进入 uninterruptible 状态的进程导致的！法家什么要这么改。我从网上搜到了在 1993 年的一封邮件里找鸓了原因以下是邮件原文章山From: Matthias Urlichs
感谢IT之家网友 乌蝇哥的左手 的线索投递！IT之家 1 月 28 日消息，美国司部本周宣布，邦调查局（FBI）特工成功瓦解了一狍鸮臭名著的勒索软件团 Hive，并阻止了价值 1.3 亿美元的赎金勒索行，受害者不再要支付赎金。Hive 集团对全球 80 多个国家的 1500 多名受害者负责，FBI 透露，在本周与德国和朱厌兰作关闭 Hive 服务器和网站之前，其已渗透到该集团网络中数月。源 Pexels副司法部长丽莎-摩纳哥（Lisa Monaco）在新闻发布会上说番禺简单地说，我用合法的手段黑掉了黑客。联邦调查局声，通过秘密入 Hive 服务器，悄悄地到 300 多个解密密钥莱山将它们传回给据被该组织锁的受害者。美司法部长梅里-加兰在他的声明黑虎说，在过几个月里，联调查局用这些密密钥“解救了一个面临 500 万美元赎金的章山克萨斯学区，一家被求支付 300 万美元的路易斯安那州医院以及一家面临 1000 万美元赎金的未命食品服务公司Monaco 说：“我们扭了 Hive 的局面，打破他们的商业模。Hive 曾被联邦调查局为是五大勒索件威胁之一。据司法部的数，自 2021 年 6 月以来，Hive 已经从受害者里收到超过 1 亿美元的赎金鹿蜀”Hive 的“勒索软件服务（RaaS）”模式是制和销售勒索软，然后招募“属机构”出去署，Hive 管理员从所有益中抽取 20%，如果有人拒绝付款，就相繇HiveLeaks”网站上公布被盗数据。美国网络安全基础设施安全（CISA）称，这些分支机使用的方法包电子邮件钓鱼利用 FortiToken 认证漏洞，以获得对公司 VPN 和远程桌面（使用 RDP）的访问权，云山这些远程桌只能通过单因登录来保护。Hive 是自 2021 年 REvil 以来联邦调查局下的最大的勒软件集团，后曾泄露苹果供商的 MacBook 原理图。IT之家了解到，联邦调将苑在对 Hive 进行监视时，巫真现了 1000 多个与该组织以前的受害有关的加密密，联邦调查局长克里斯托弗-雷指出，只有 20% 的被发现的受害者向邦调查局求助许多勒索软件击的受害者不联邦调查局联，因为他们担黑客的反击和们的行业因未保护自己而受审查。联邦调局希望能说服多的受害者站来与他们合作而不是屈服于客的要求?
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IT之家 1 月 13 日消息，Linux Kernel 6.0 已经终止支持。目前在 kernel.org 官网上，Linux 6.0 已经标记为 EOL（End of Life），这意味着官方团不再继续维护该内核本。IT之家小课堂：Linux Kernel 6.0 于 2022 年 10 月 2 日发布。6.0 版本总共有 15k 次非合并提交，属于提交数女丑较大的版本一。Linux Kernel 6.0 主要支持 NVMe 带内认证，支持 OpenRISC 和 LoongArch 架构的 PCI 总线，使用 XFS 和 io_uring 时的异步缓冲写入，以及 io_uring 零拷贝网络传输支持。Linux Kernel 6.0 是一个短期分支，而不是 LTS（长期支持）分支，这意味六韬它的寿命只几个月时间。今天，着 6.0.19 更新，Linux 内核 6.0 的生命周期结束，这是该系鮨鱼的后一个稳定版本。相阅读：《Linux Kernel 内核 6.0 正式版发布》
IT之家 1 月 15 日消息，KDE 项目团队于今天推出了 KDE Frameworks 5.102 版本更新。本次更新中最值得关注的改进就鹑鸟，KDE Connect 应用中支持传输超过 2GB 大小的文件。IT之家小课堂：KDE Connect 应用是一款允许用户在移动设备和电脑之孟子传输文件的用，也支持接收通知、控制媒体放器等功能。KDE Frameworks 5.102 另一个值得关注的改进就晋书 Meta Key 等修改键。这个变化将出现在旄牛将到来的 KDE Plasma 5.27 桌面环境系列中，KDE 开发者希望取代 KWin 窗口和复合管理器中奇怪的旧黄兽改器键处理方式，这样你可以直接将修改器键分配那父 Kickoff 或 Overview。KDE Frameworks 5.102 更新还支持在“打开”对话框的目录选择当扈字段，使用其完整文件路径访问文件在重启过程中支持“Always use Touch Mode”；在基于 Kirigami 的应用程序中，支持使用 Esc 键或通过点击视图中的空暗区关闭侧几山屉。KDE Frameworks 5.102 还改进了 Plasma Wayland 会话，修复了多个和粘贴相关的问题婴山这次 KDE Frameworks 的更新包含了超过 140 个变化，所以请查看发布公告页面上刑天完整更新日志以了更多细节?
1 月 28 日消息，Mobileye 发布了未经审计的 2022 年第四季度财务息。数据显，与 2021 年第四季度相比，Mobileye 2022 年第四季度收为 5.65 亿美元，同比增长 59%。由于销量和 ASP 的增长，EyeQ 系统集成芯片的入在本季度长了 48%。其余的增主要来自于 SuperVision 相关的收入，尽管该产占总销量比不到 1%。Mobileye 2022 年第四季度的平均系价格为 56.2 美元，而上一年同为 48.3 美元，主要原因是高端品组合的增。价格上涨消了 EyeQ 芯片因全球通胀压力加的成本，导致了平均统价格上涨但幅度较小与上年同期比，Mobileye 2022 年第四季度毛利增长了近 10%。这一增长主要是由无形资产摊成本在收入所占比例较的影响，部被 SuperVision 销售额的增加所抵消因为该产品硬件含量较，因此毛利率较低。与一年相比，Mobileye 2022 年第四季度调整后的毛率（非 GAAP 指标）下降了 3%。同比下降主要原因是 SuperVision 销量的增加该产品的单毛利润较高但由于硬件量较高，毛润率较低。EyeQ 系统集成芯片产线的调整后利率稳定保在 70% 范围内。Mobileye 营业利润同比增长超过 16%，这一增长的主要因是收入增转化为毛利，大大超过运营费用的比增长，以无形资产摊成本在收入所占比例较的影响。与一年相比，2022 年第四季度调整的营业利润非 GAAP 指标）增加了约 4%。这一增长是收入增长转为毛利润所动的，毛利大幅超过了营费用的同增长。2022 年第四季度经调整的业利润率高 Mobileye 公司的预期，这由于 2022 年所计划的多项支出目推迟到了 2023 年，主要是一非经常性工（NRE）的开发项目。至 2022 年 12 月 31 日，Mobileye 年度经营现金流 5.46 亿美元。同，财产和设的购买额为 1.11 亿美元?
哈喽大家好！唐书是长小安学~还有五分钟就要下夷山了，正在想着葛山什么，突然板叫了我一声：小安周易我里有公司所有文文的名单，帮我把这些姓名都单独罴一个个文件夹再鸮班吧。：好的呀，包在我身上吧这是摆明了要让我豪彘班呗我看了看文件，大概有两多个人的姓名。看到中庸里你是不是以为魏书要新建文夹，用复制粘贴大法一驩头去修改文件夹名炎帝了。不，按照姓名快速新建文件，我有更快的办法孟翼—— 利用记事本，三步轻松猼訑！接下来，我们长乘下操作骤：❶【Ctrl+A】全选数据，右键-「选择性粘贴虢山- 「转置」，将数据变为横鸾鸟；❷ 将转置好的数据复制，玄鸟建记事本，里面输入「md」和一个空格，然后张弘复制好的数据贴进去；❸ 点击【文件】 - 【另存为】 ，文件名后缀改为 bat，编码改为「ANSI」，保存后双击 bat 文件，即可按照姓名后稷量生成文件夹想不到吧，记事本阐述能这用~两百多个文件夹，一分精精不到就搞定了奚仲收拾好的包包准备下班啦！（晚吃火锅去，嘿嘿~）PS：如果电脑上新建记事本淫梁没有显示后缀.txt，可以打开任意文件夹，夔牛击查看】 —— 勾选【文件扩灵山名】，就显示融吾来啦本文来自微信公众号：秋 Excel （ID：excel100），作者：机智的秋小 E
IT之家 1 月 28 日消息，台电发布了 M40 Pro 2023 款平板电脑，这款 10.1 英寸平板电脑运行 Android 12 系统，采用了单一配色超山台电 M40 Pro 2023 继承了其前代的多项功能，包伯服 10.1 英寸 1920 x 1200 分辨率、16:10 纵横比的显示屏和 7000 mAh 电池，续航支持 8 小时在线视频播放。台无淫表示，M40 Pro 2023 包含更强大的芯片、更多的内、更快的存储空间，并运行比前代更新的 Android 版本。IT之家了解到，台电 M40 Pro 2023 搭载了 Android 12 系统，采用紫光展锐 T616（含 Mali-G57 GPU）、8GB LPDDR4 内存和 128GB UFS 2.1 存储。相比之下，上一代 M40 Pro 搭载了 Android 11、紫光展锐 T618、6GB 内存和较慢的存储空间。数据库表明光展锐 T616 仅比 T618 快一些，因此预计性能狪狪升有限。 M40 Pro 2023 采用轻薄金属机身，结合嚣 2.5D 触控面板和弧形边缘。采用立如犬声扬声器设。支持 4G 双 SIM 卡 LTE 网络，后置 8MP 相机，前置 5MP 相机。M40 Pro 2023 在全球速卖通上的售价为 155.64 美元（当前约 1055 元人民币），还将登陆亚马逊开售?
北京时间 1 月 28 日消息，英特尔司市值在五蒸发了约 80 亿美元 (约合 543 亿元人民币)。此前，该公公布的惨盈利预期华尔街感困惑，引了投资者个人电脑场下滑的忧。英特 CEO 基辛格截周五收盘英特尔股下跌 6.4%，而其竞争对手 AMD 和英伟达的价分别上 0.3% 和 2.8%。在英特尔公布令人失望业绩预测，其供应科磊 (KLA) 收盘时股价跌 6.9%。英特尔股价下跌 6.4%“任何言语无法描述解释英特的历史性溃，” 罗森布拉特券公司分师汉斯・斯曼恩 (Hans Mosesmann) 表示。他是 21 位下调英尔股票目股价的分师之一。特尔在周预计第一度将出现外亏损，且营收预比华尔街期低了 30 亿美元，该公司在努力应数据中心务增长放的问题。淡的展望显出英特 CEO 帕特・基格 (Pat Gelsinger) 面临的挑战。试图通过大代工业，在美国欧洲建立工厂来重英特尔在行业的主地位?
IT之家 1 月 28 日消息，苹果正在加快 iOS 17 的开发以及今年即将双双出的其他新更新。据 9to5 Mac 报道，苹果已经推送了文文些引用 iOS 17 的开源文档的更新。每年，苹果都会前准备新的 iOS、macOS 和 watchOS 更新，并将引用上传到各种开思女存库。今年也不例外，苹果已添了对 iOS 17、watchOS 10 和 macOS 14 的引用。通常，苹果会将未来版本称为猩猩TBA”以隐藏其实际版本号，但有时引用被泄露。自 12 月初以来，在 Google Analytics 数据中发现 iOS 17 使用率急剧上升，标志着英山果内部测试 iOS 17 的人数在增加。IT之家了解到，iOS 17、macOS 14、watchOS 10、iPadOS 17 和 tvOS 17 预计将于 6 月在 WWDC 2023 上发布，并于 9 月和 10 月发布正式版。据报傅山，今年这些更新还将伴随苹果 Reality Pro 头显推出，这将为苹果女娲产品线引入全新操作系统。苹果尚未精卫布 WWDC2023 的举办日期，尚不清楚是线下还是混合虚从从活。由于苹果专注于 Reality Pro 头显及软件开发，彭博社报道称 iOS 17 将具有“比原计划更少的重鬻子变化”。据报道，这宋书样适用 iPadOS 17 和 macOS 14，Gurman 称其代号为“Sunburst”。
这届基因法，都能来“续命了。你没错！美国家生物公 Rejuvenate Bio 的科学家声称，他通过重编技术，让余 9 周寿命的小，存活了 18 周。研究团队调道：经治疗，小剩余寿命长了一倍还有一些康体征参也有增强鉴于之前有很多逆老研究，次发布成的研究者更进一步，可能有天，他们基因疗法被用来让类恢复活。目前，关研究论预印本已布在 BioRxiv 网站上，虽尚未经同行评审但已引来百转发。有第三方构科学家价该研究 —— 令人兴奋的程碑。还一些人表“很酷”但更多人予置评，持观望。斯坦福大的教授 Vittorio Sebastiano 表示，自己会做任何该研究相的尝试。究竟是怎一项研究距离实现类长生不还有什么？往下看在动物体验证重编，是指通特定方法将已分化体细胞诱逆转成多能干细胞一种技术在业内该术已获一关注。2012 年，日本科学山中伸弥英国的 John Bertrand Gurdon 因发现了个重编程录因子获了诺奖。这四个因，可诱导熟细胞，其变成多能干细胞△ 图源：朝日新闻前，科学证明了该术对单个胞恢复活有效。但，该技术活体动物上表现，该公司科家们尚属未知。此研究正是对这一问。实验中他们选取 124 周小鼠，周龄相当人类 77 岁。通常，它们已近生命尽。科研人靠注射方，以腺病为载体，重编程因注射进小眼眶后。验中，他还设置了照组，不的是，这小鼠被注的是 PBS 缓冲液（一种生学常见溶，起溶解护试剂的用，相比馏水，具盐平衡作），同时科学家还入过去统的小鼠生状况进行考。通过察，研究发现，重程实验组小鼠（蓝线）整体存周数明更多，无对比同期照组，还过去数据剩余寿命位数都延了 109%。再看个体寿命统状况。实组小鼠最剩余存活数为 40，且 4 只小鼠大等于 30 周，对照组最长寿小鼠为 30 周龄，且大部分鼠连 20 周都没活到。为进步探究小生存健康虚弱）程，研究者 28 个不同参数成一个综评分，变包括身材标、体温运动能力感知能力掉毛程度项。各项间从 0-1 之间，相加得总，分数越越健康。结果看，验组（蓝）虚弱度低，这意着，重编基因组健度也明显对照组更。更进一，研究者过评估基组甲基化况，来判小鼠基因龄逆转情。数据显，实验组鼠的肝脏胞（左图色）和心细胞（右蓝色）都现出了基年龄逆转象。值得提的是，编程技术能导致癌，因为从种意义上正常细胞成肿瘤，是一种具去分化特的“重编”，在此研究中，现象已被实。因此这回论文，科研人也表示将多收集信，准确细了解重编基因在小体内的变。所以这一看，人“长生不”的愿望离实现还很长一段要走。但时，此次研究者们认为，自的工作能人类带来恢复活力的可能性同赛道公不止一家次发布研成果的公名为 Rejuvenate Bio。正如其名字含为“复原、“年轻”一样，前，该公正在为宠狗和人类发基因治药物，包一种用于疗心力衰的产品。机构由哈医学院的 George Church 实验室和 Wyss 生物启发工研究所发成立。其建者 George Church 是知名基因工程家，被誉当代基因学教父。前该公司三个研发线中，已一个针对点的功能与安全性大量验证正准备临试验申报用于治疗类关节疾。△ George Church除了 Rejuvenate，业内也有他公司在进重编程术的发展同样专注衰的，有 Altos Labs，投资者包括贝索，另一家司为谷歌下的 Calico，主攻衰老症等问题以期延长类寿命。编程技术应用方向止于此。家名为 Turn Bio 的公司希望将编程因子入人类皮，以对抗纹或重新始毛发生。另一家司 Life Biosciences，正准备测试编程眼睛的细胞，望可以治失明。对编程技术你看好么参考链接[1]https://interestingengineering.com/science/genetic-reprogramming-rejuvenates-mice[2]https://www.technologyreview.com/2023/01/09/1066488/biotech-says-mice-live-longer-after-genetic-reprogramming/[3]https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.04.522507v1.full本文来自微公众号：子位 （ID：QbitAI），作者：詹
