AI辅助开发微信小程序健康管理系统实战：集成Spring AI智能客服
本项目为进阶级别的个人健康管理系统，面向普通用户提供日常健康数据记录与 AI 健康咨询，面向管理员提供数据统计与全平台数据维护。系统采用前后端分离 + 三端共用一套后端 API的架构：管理员（admin）：通过 Vue 管理后台登录，管理全部用户及其健康数据，发布健康资讯，查看首页统计图表。普通用户（user）：通过微信小程序注册/登录，记录个人健康数据，浏览资讯，使用 AI 健康顾问「小康」。小程序用户日常使用：管理后台运维流程：微信原生开发：WXML + WXSS + JS，通过utils/reque
律所介入调查Sila Realty 24亿美元私有化案，审查交易定价与程序合规性
美国知名股东权益律师事务所Kahn Swick & Foti，LLC宣布，已对Sila Realty Trust，Inc．计划中的私有化交易展开调查。调查重点关注公司董事会批准的收购价格和出售流程是否合理、充分，以及是否存在管理层利益冲突等问题。 此次调查的背景是Sila Realty于2026年4月20日宣布，已同意被资产管理巨头Blue Owl Capital旗下的房地产关联公司以全现金方式收购并私有化，交易总价值约24亿美元。根据协议条款，Sila股东将获得每股30.38美元的现金，较公告前
王兴：外卖市场回归理性竞争，UE水平将逐步正常化
新浪科技讯 6月1日晚间消息，在美团2026年第一季度业绩电话会上，美团CEO王兴表示，外卖行业整体补贴正逐步回归理性，竞争焦点已转向运营效率与用户体验，这一变化更加突显美团的核心优势。"即使我们减少补贴投入，平台用户规模依然实现稳健增长，用户粘性不断提升，中高消费水平订单领域的市场地位得到进一步加强。" 王兴指出，下半年单均利润指标的表现仍将受到行业竞争态势影响。"在行业竞争持续回归理性的背景下，配合季节性积极因素，预计今年二季度单均利润较一季度将呈现显著好转。" 王兴提到，上一轮非理性竞争已经证明，仅
王兴：二季度外卖盈利能力有望超一季度
新浪科技6月1日讯，在美团2026年Q1业绩沟通会上，CEO王兴指出，伴随外卖补贴策略的优化，行业竞争正聚焦于效率与服务体验。一季度期间，美团不仅稳固了高价值订单市场的霸主地位，更拉大了与竞对在UE模型上的差距。若市场环境保持理性，且二季度迎来旺季，预计Q2外卖UE将显著优于Q1。 王兴强调：“在监管的规范下，行业竞争将趋于理性。我们有信心维持运营效率的领先地位，从而确立长期的竞争优势。同时，我们坚信外卖业务的长期UE将回归至健康水平。” 责任编辑：孙同怀 新浪财经声明：本文转载自合作媒体，旨在传递更多资
科技前沿：OpenAI 造机器人，苹果联姻 Gemini，阿里 Qwen 牵手欧足联
OpenAI 正式组建机器人部门，将具身智能重归核心战略；苹果备战 WWDC，拟通过 Gemini 蒸馏模型升级 Siri，兼顾端侧隐私与云端算力；Google 将 Nano Banana 图像系列投入生产，推动生成能力从演示转向 API 服务；OpenAI 发布实时翻译模型并适配智能眼镜，语音交互迈向随身化；阿里云携 Qwen 成为欧足联官方伙伴，AI 技术深入全球体育运营体系。OpenAI 重兵布局机器人赛道OpenAI 已正式成立 Robotics 团队，广泛招募涵盖硬件、系统及机器学习的全栈工程师
Blue Owl联席CEO：私募信贷市场恐慌情绪已消退
Blue Owl Capital联合CEO Marc Lipschultz周五透露，市场对私募信贷的看法正出现拐点，此前对该资产类别过度的忧虑或许正在缓解。 Lipschultz在Bernstein年度战略会议中强调，当前的局势已不同于之前的恐慌。他此前在财报电话会议中提到，投资者往往被恐惧左右而忽视事实，但公司投资组合的底层资产依然坚挺。 此番言论的背景是，今年早些时候Blue Owl曾一度成为私募信贷市场的焦虑中心。2月份，由于赎回需求激增，该公司永久关闭了一只16亿美元基金的赎回通道，导致市场对庞大
Signet收购The Clear Cut，加码Blue Nile婚戒与高端珠宝市场
Signet珠宝公司近日宣布收购纽约数字原生天然钻石珠宝品牌The Clear Cut，并将其纳入旗下Blue Nile业务体系。该交易预计将在数日内完成，具体财务细节尚未公开。 The Clear Cut是一家专注于定制订婚戒指和高端珠宝的小型品牌，凭借高度个性化的服务模式在社交媒体上积累了众多年轻客户。数据显示，该品牌平均客单价接近30000美元，2025年Blue Nile已有39%的婚嫁交易金额超过10000美元，此次收购旨在进一步推动这一比例上升。 Signet首席运营兼财务官Joan Hils
PeopleScout 开放 Affinix AI 平台，加速招聘技术普及
隶属于 TrueBlue 的人才解决方案品牌 PeopleScout 近日宣告，将其自主研发的 Affinix 人才招聘平台直接面向客户企业的招聘团队开放，旨在提供具备企业级 AI 赋能的招聘技术，以响应市场对灵活且高效招聘方案不断增长的需求。 PeopleScout 总裁 Rick Betori 指出，招聘负责人渴望在现有的技术架构与工作流中快速部署经实践验证的人才吸引能力，而无需承受漫长且复杂的实施周期。他强调，Affinix 是一个基于深厚招聘专业积淀打造的模块化平台，既能提供企业级功能，又避免了相
TrueBlue董事会否决HireQuest收购按需业务要约
TrueBlue公司近日宣布，公司董事会全票否决了HireQuest公司提出的以1.05亿美元现金收购PeopleReady业务按需部门的非约束性收购方案。董事会认为，该方案严重低估了这一核心战略资产的实际价值，不符合公司股东的整体利益。再次碰壁：HireQuest收购计划再度落空这并非HireQuest首次向TrueBlue发起收购尝试。去年，HireQuest曾提出以每股7.50至12.30美元不等的价格收购TrueBlue全部流通股，但同样遭到董事会的否决。HireQuest原本计划直接向股东发起要
全栈开源！基于 FastAPI 与 Vue3 的 AI 智能外呼质检系统
https://www.gitcc.com/Lizhooh/ai-calling-plat这是一款融合 FastAPI、PostgreSQL 及 Vue3 技术的企业级外呼与质检工作台，实现了从「线路管控、话术构建、任务规划、会话监控、录音转译到质量检测」的全流程闭环。专为企业打造的 AI 外呼与质检一站式平台完全开源免费（加入会员可无偿获取超 10 万个开源项目及数百个 AI 源码，授权协议宽松，极适宜二次开发，是 OPC 领域的优选方案，极具收藏价值）本方案适用于：本资源仅限技术交流，严禁利用 AI
AI时代下的散热新趋势
液冷技术正从“可选”变为“必需”，在AI算力迅猛发展背景下，成为高确定性增长领域。由于AI计算能力需求激增及芯片能耗快速上升，液冷技术正逐步成为AIDC热管理的关键选择。目前，行业正处于风冷向液冷技术转型的初期，市场快速发展。一、芯片能耗与PUE政策“双重推动”，液冷需求日益刚性。芯片功耗超越风冷极限：以英伟达为例，其AI芯片功耗呈指数级增长趋势。从B200的1000W到未来Rubin系列R300的4000W+，单机柜功率密度已超过140kW，远高于风冷15kW的经济散热上限。液冷成为高密度计算部署的核心
TRUE PARTNER 拟聘久安会所接任独立核数师
扎根香江，布局全球。新浪财经全球资本峰会金曜奖评选正式开启！探寻最具潜力的资本标杆，您的选择，举足轻重 立即参与TRUE PARTNER(0.315, 0.00, 0.00%)（08657）刊发公告称，大信梁学濂（香港）会计师事务所有限公司将于现任期满之际，在 2026 年 6 月 18 日召开的应届股东周年大会完结时，辞任公司核数师一职。董事会采纳审核委员会之建议，决议提议委任具备香港执业资格的久安（香港）会计师事务所有限公司为新任独立核数师，任期由该届股东周年大会结束起算，直至公司下届股东周年大会落幕
贝索斯痛批美税法：裙带资本主义亟需改革
亚马逊创始人贝索斯近日受访时直言，美国现有税法实为裙带资本主义的体现，必须加以修正。贝索斯进一步指出，他主张免除低收入群体的税负，并透露自己已缴纳了“数十亿美元”的税款。对于纽约市长马姆达尼拟对非主要居所豪宅征税的提议，贝索斯评价称这对该市而言是“利好”。在剖析美国经济时，贝索斯强调，核心症结并非收入不足，而是支出失控。他还指出，当前企业享有的福利与补贴过于泛滥。贝索斯认为企业对政界的干预力度过大，并预测部分核心商品将面临通缩压力。关于个人财务规划，贝索斯解释出售亚马逊股票仅为“例行”操作，并立志在有生之
国内厂商斩获AI服务器电源冷板大单，液冷散热迈入全面时代
近期，苏州毫厘电子成功从头部AI服务器厂商处获得了电源液冷冷板的批量订单。这一商业成就不仅体现了该公司在高端算力产业链上的重要突破，也向业界发出了一个清晰的信号：AI服务器的热管理正从单一的“芯片级散热”演进至涵盖电源、交换机等整机全组件的“全面液冷”阶段。受限于显热较低，传统风冷系统在高密度部署时，需消耗大量电力驱动空调及冷水机组，导致电源使用效率（PUE）常处于1.5至1.8区间，难以满足国家对绿色数据中心PUE低于1.2的严格要求。反观液冷技术，通过外部水或冷冻水进行热交换，其导热效率是空气的约30
算力中心突围：从“耗能黑洞”到“绿色电源”的转型之路
享受AI的秒级响应背后，其能耗需求正日益膨胀。试想一下，向ChatGPT或DeepSeek提问，究竟消耗了多少资源？数据揭示，单次普通AI对话产生的电量足以点亮节能灯20分钟，而冷却过程耗水量接近半瓶矿泉水。虽单次看似微小，但面对全球数亿用户每日数十亿次的交互，累计数字着实惊人。训练大模型的能耗堪称天文数字。日常推理只是“零售”，真正的“批发”在训练阶段。以GPT-4为例，其训练能耗相当于数百个家庭一年的用电量，碳排放量高达数千吨。这源于算力需求的井喷。据斯坦福AI指数报告，先进AI模型的算力需求每3-4