"This does not meet the release conditions for a safe manned return."

يواجه ثلاثة رواد فضاء حاليًا مشكلة في العودة من محطة الفضاء الصينية بسبب مخاوف تتعلق بالسلامة. تم وصف الوضع بأنه لا يلبي الشروط اللازمة للعودة الآمنة، مما يثير القلق بشأن سلامة الرواد وقدرات المحطة الفضائية التشغيلية. يبرز هذا الحادث التحديات التي تواجه ضمان السفر الآمن إلى الفضاء وتعقيدات المهام المأهولة.

Tres astronautas están actualmente atrapados en la estación espacial de China debido a preocupaciones sobre su regreso. La situación ha sido descrita como que no cumple con las condiciones necesarias para un regreso seguro, lo que genera alarmas sobre la seguridad de los astronautas y las capacidades operativas de la estación espacial. Este incidente destaca los desafíos que enfrenta la garantía de un viaje espacial seguro y las complejidades involucradas en las misiones tripuladas.

Trois astronautes sont actuellement bloqués sur la station spatiale chinoise en raison de préoccupations concernant leur retour. La situation a été décrite comme ne répondant pas aux conditions nécessaires pour un retour humain en toute sécurité, soulevant des inquiétudes quant à la sécurité des astronautes et aux capacités opérationnelles de la station spatiale. Cet incident met en lumière les défis liés à la garantie d'un voyage spatial sûr et aux complexités des missions habitées.

Three astronauts are currently stranded on China's space station due to safety concerns regarding their return. The situation has been described as not meeting the necessary conditions for a safe manned return, raising alarms about the astronauts' safety and the operational capabilities of the space station. This incident highlights the challenges faced in ensuring safe space travel and the complexities involved in manned missions.

Three astronauts are stuck on China’s space station without a safe ride home

arXiv:2511.14109v1 Announce Type: new 
Abstract: Visual Place Recognition (VPR) aims to match query images against a database using visual cues. State-of-the-art methods aggregate features from deep backbones to form global descriptors. Optimal transport-based aggregation methods reformulate feature-to-cluster assignment as a transport problem, but the standard Sinkhorn algorithm symmetrically treats source and target marginals, limiting effectiveness when image features and cluster centers exhibit substantially different distributions. We propose an asymmetric aggregation VPR method with geometric constraints for locally aggregated descriptors, called $A^2$GC-VPR. Our method employs row-column normalization averaging with separate marginal calibration, enabling asymmetric matching that adapts to distributional discrepancies in visual place recognition. Geometric constraints are incorporated through learnable coordinate embeddings, computing compatibility scores fused with feature similarities, thereby promoting spatially proximal features to the same cluster and enhancing spatial awareness. Experimental results on MSLS, NordLand, and Pittsburgh datasets demonstrate superior performance, validating the effectiveness of our approach in improving matching accuracy and robustness.

$A^2$GC-VPR هو أسلوب جديد للتعرف على الأماكن البصرية (VPR) يتناول قيود أساليب التجميع التقليدية في مطابقة صور الاستعلام مع قاعدة بيانات. من خلال اعتماد نهج تجميع غير متماثل مع قيود هندسية، يعزز هذا الأسلوب فعالية مطابقة الميزات، خاصة عند التعامل مع توزيعات متباينة لميزات الصورة ومراكز التجمع. تستخدم التقنية متوسطات تطبيع الصفوف والأعمدة مع تضمينات إحداثيات قابلة للتعلم لتحسين درجات التوافق لوصفيات التجميع المحلي.

$A^2$GC-VPR es un nuevo método para el Reconocimiento Visual de Lugares (VPR) que aborda las limitaciones de los métodos de agregación tradicionales al emparejar imágenes de consulta con una base de datos. Al emplear un enfoque de agregación asimétrica con restricciones geométricas, este método mejora la efectividad del emparejamiento de características, especialmente cuando se enfrentan a distribuciones variables de características de imagen y centros de clúster. La técnica utiliza promedios de normalización fila-columna y embeddings de coordenadas aprendibles para mejorar las puntuaciones de…

$A^2$GC-VPR est une nouvelle méthode pour la reconnaissance de lieux visuels (VPR) qui s'attaque aux limites des méthodes d'agrégation traditionnelles dans l'appariement d'images de requête à une base de données. En adoptant une approche d'agrégation asymétrique avec des contraintes géométriques, cette méthode améliore l'efficacité de l'appariement des caractéristiques, en particulier lorsqu'il s'agit de distributions variées des caractéristiques d'image et des centres de clusters. La technique utilise une moyenne de normalisation ligne-colonne et des embeddings de coordonnées apprenables pour…

$A^2$GC-VPR is a new method for Visual Place Recognition (VPR) that addresses the limitations of traditional aggregation methods in matching query images to a database. By employing an asymmetric aggregation approach with geometric constraints, this method enhances the effectiveness of feature matching, particularly when dealing with varying distributions of image features and cluster centers. The technique utilizes row-column normalization averaging and learnable coordinate embeddings to improve compatibility scores for locally aggregated descriptors.

$A^2$GC: $A$symmetric $A$ggregation with Geometric Constraints for Locally Aggregated Descriptors

arXiv:2511.14247v1 Announce Type: new 
Abstract: Multi-agents rely on accurate poses to share and align observations, enabling a collaborative perception of the environment. However, traditional GNSS-based localization often fails in GNSS-denied environments, making consistent feature alignment difficult in collaboration. To tackle this challenge, we propose a robust GNSS-free collaborative perception framework based on LiDAR localization. Specifically, we propose a lightweight Pose Generator with Confidence (PGC) to estimate compact pose and confidence representations. To alleviate the effects of localization errors, we further develop the Pose-Aware Spatio-Temporal Alignment Transformer (PASTAT), which performs confidence-aware spatial alignment while capturing essential temporal context. Additionally, we present a new simulation dataset, V2VLoc, which can be adapted for both LiDAR localization and collaborative detection tasks. V2VLoc comprises three subsets: Town1Loc, Town4Loc, and V2VDet. Town1Loc and Town4Loc offer multi-traversal sequences for training in localization tasks, whereas V2VDet is specifically intended for the collaborative detection task. Extensive experiments conducted on the V2VLoc dataset demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance under GNSS-denied conditions. We further conduct extended experiments on the real-world V2V4Real dataset to validate the effectiveness and generalizability of PASTAT.

يقدم المقال إطارًا جديدًا للإدراك التعاوني بدون GNSS باستخدام تحديد المواقع بواسطة LiDAR، حيث يتناول التحديات التي تواجهها البيئات التي تفتقر إلى GNSS. غالبًا ما تواجه طرق تحديد المواقع التقليدية صعوبات في هذه البيئات، مما يعيق التعاون الفعال بين أنظمة الوكلاء المتعددة. تتضمن الحلول المقترحة مولد وضع خفيف الوزن مع ثقة (PGC) لتقدير الأوضاع وتمثيلات الثقة، بالإضافة إلى محول التوافق الزماني المكاني الواعي بالوضع (PASTAT) الذي يقوم بأداء التوافق المكاني مع مراعاة الثقة. كما تم تقديم مجموعة بيانات محاكاة جديدة، V2VLoc، التي يمكن تكييفها لمهام تحديد المواقع بواسطة LiDAR والاكتشاف التعاوني.

El artículo presenta un nuevo marco para la percepción colaborativa sin GNSS utilizando la localización por LiDAR, abordando los desafíos que se enfrentan en entornos sin GNSS. Los métodos de localización tradicionales a menudo tienen dificultades en estos entornos, lo que dificulta la colaboración efectiva entre sistemas multiagente. La solución propuesta incluye un Generador de Pose con Confianza (PGC) para estimar poses y confianza, junto con el Transformador de Alineación Espacio-Temporal Consciente de la Pose (PASTAT) para el alineamiento espacial. Se introduce un nuevo conjunto de datos …

L'article présente un nouveau cadre pour la perception collaborative sans GNSS utilisant la localisation par LiDAR, abordant les défis rencontrés dans les environnements privés de GNSS. Les méthodes de localisation traditionnelles peinent souvent dans ces contextes, entravant la collaboration efficace entre systèmes multi-agents. La solution proposée comprend un générateur de pose léger avec confiance (PGC) pour estimer les poses et la confiance, ainsi qu'un transformateur d'alignement spatio-temporel conscient de la pose (PASTAT) pour l'alignement spatial. Un nouveau jeu de données de simulat…

The article presents a new framework for GNSS-free collaborative perception using LiDAR localization, addressing the challenges faced in GNSS-denied environments. Traditional localization methods often struggle in these settings, hindering effective collaboration among multi-agent systems. The proposed solution includes a lightweight Pose Generator with Confidence (PGC) for estimating poses and confidence, alongside the Pose-Aware Spatio-Temporal Alignment Transformer (PASTAT) for spatial alignment. A new simulation dataset, V2VLoc, is introduced, which supports LiDAR localization and collabor…

V2VLoc: Robust GNSS-Free Collaborative Perception via LiDAR Localization

arXiv:2511.14210v1 Announce Type: new 
Abstract: We introduce Orion, a visual agent framework that can take in any modality and generate any modality. Using an agentic framework with multiple tool-calling capabilities, Orion is designed for visual AI tasks and achieves state-of-the-art results. Unlike traditional vision-language models that produce descriptive outputs, Orion orchestrates a suite of specialized computer vision tools, including object detection, keypoint localization, panoptic segmentation, Optical Character Recognition, and geometric analysis, to execute complex multi-step visual workflows. The system achieves competitive performance on MMMU, MMBench, DocVQA, and MMLongBench while extending monolithic vision-language models to production-grade visual intelligence. By combining neural perception with symbolic execution, Orion enables autonomous visual reasoning, marking a transition from passive visual understanding to active, tool-driven visual intelligence.

أورايون هو إطار جديد لوكيل بصري قادر على معالجة وتوليد أنماط متعددة. يستخدم إطارًا وكيلًا مع قدرات متعددة لاستدعاء الأدوات، محققًا نتائج رائدة في مهام الذكاء الاصطناعي البصري. على عكس نماذج الرؤية-اللغة التقليدية، يستخدم أورايون أدوات رؤية حاسوبية متخصصة لتنفيذ سير عمل بصري معقد، محققًا أداءً تنافسيًا في معايير مثل MMMU وMMBench وDocVQA وMMLongBench. يمثل هذا النظام تحولًا نحو الاستدلال البصري المستقل، مما يعزز الذكاء البصري.

Orion es un nuevo marco de agente visual capaz de procesar y generar diversas modalidades. Utiliza un marco agentivo con múltiples capacidades de llamada a herramientas, logrando resultados de vanguardia en tareas de IA visual. A diferencia de los modelos tradicionales de visión-lenguaje, Orion emplea herramientas especializadas de visión por computadora para flujos de trabajo visuales complejos, alcanzando un rendimiento competitivo en benchmarks como MMMU, MMBench, DocVQA y MMLongBench. Este sistema marca una transición hacia el razonamiento visual autónomo, mejorando la inteligencia visual.

Orion est un nouveau cadre d'agent visuel capable de traiter et de générer diverses modalités. Il utilise un cadre agentique avec plusieurs capacités d'appel d'outils, atteignant des résultats de pointe dans les tâches d'IA visuelle. Contrairement aux modèles traditionnels de vision-langage, Orion utilise des outils de vision par ordinateur spécialisés pour des flux de travail visuels complexes, obtenant des performances compétitives sur des benchmarks tels que MMMU, MMBench, DocVQA et MMLongBench. Ce système marque un tournant vers le raisonnement visuel autonome, améliorant l'intelligence vi…

Orion is a newly introduced visual agent framework capable of processing and generating various modalities. It employs an agentic framework with multiple tool-calling capabilities, achieving state-of-the-art results in visual AI tasks. Unlike traditional vision-language models, Orion utilizes specialized computer vision tools for complex visual workflows, achieving competitive performance on benchmarks like MMMU, MMBench, DocVQA, and MMLongBench. This system marks a shift towards autonomous visual reasoning, enhancing visual intelligence.

Orion: A Unified Visual Agent for Multimodal Perception, Advanced Visual Reasoning and Execution

arXiv:2511.14620v1 Announce Type: new 
Abstract: Falls are a leading cause of injury and loss of independence among older adults. Vision-based fall prediction systems offer a non-invasive solution to anticipate falls seconds before impact, but their development is hindered by the scarcity of available fall data. Contributing to these efforts, this study proposes the Biomechanical Spatio-Temporal Graph Convolutional Network (BioST-GCN), a dual-stream model that combines both pose and biomechanical information using a cross-attention fusion mechanism. Our model outperforms the vanilla ST-GCN baseline by 5.32% and 2.91% F1-score on the simulated MCF-UA stunt-actor and MUVIM datasets, respectively. The spatio-temporal attention mechanisms in the ST-GCN stream also provide interpretability by identifying critical joints and temporal phases. However, a critical simulation-reality gap persists. While our model achieves an 89.0% F1-score with full supervision on simulated data, zero-shot generalization to unseen subjects drops to 35.9%. This performance decline is likely due to biases in simulated data, such as `intent-to-fall' cues. For older adults, particularly those with diabetes or frailty, this gap is exacerbated by their unique kinematic profiles. To address this, we propose personalization strategies and advocate for privacy-preserving data pipelines to enable real-world validation. Our findings underscore the urgent need to bridge the gap between simulated and real-world data to develop effective fall prediction systems for vulnerable elderly populations.

تُعتبر السقوط من الأسباب الرئيسية للإصابات وفقدان الاستقلالية بين كبار السن. توفر أنظمة التنبؤ بالسقوط المعتمدة على الرؤية حلاً غير جراحي لتوقع السقوط قبل ثوانٍ من حدوثه، لكن تطويرها يواجه صعوبة بسبب نقص البيانات المتاحة عن السقوط. تقترح هذه الدراسة شبكة الالتفاف البيوميكانيكية الزمانية المكانية (BioST-GCN)، وهو نموذج ذو مسارين يجمع بين معلومات الوضعية والبيوميكانيكا من خلال آلية دمج الانتباه المتبادل. يتفوق نموذجنا على خط الأساس ST-GCN بنسبة 5.32% و2.91% في درجة F1 على مجموعات البيانات المحاكية MCF-UA وMUVIM على التوالي. ومع ذلك، لا تزال هناك فجوة حرجة بين المحاكاة والواقع.

Las caídas son una de las principales causas de lesiones y pérdida de independencia entre los adultos mayores. Los sistemas de predicción de caídas basados en visión ofrecen una solución no invasiva para anticipar caídas segundos antes del impacto, pero su desarrollo se ve obstaculizado por la escasez de datos sobre caídas. Este estudio propone la Red de Convolución Gráfica Espacio-Temporal Biomecánica (BioST-GCN), un modelo de doble flujo que combina información de postura y biomecánica mediante un mecanismo de fusión de atención cruzada. Nuestro modelo supera la línea base ST-GCN en un 5.32%…

Les chutes représentent une cause majeure de blessures et de perte d'autonomie chez les personnes âgées. Les systèmes de prédiction des chutes basés sur la vision offrent une méthode non invasive pour anticiper les chutes quelques secondes avant qu'elles ne se produisent, mais leur développement est freiné par le manque de données sur les chutes. Cette étude propose le Réseau de Convolution Graphique Spatio-Temporel Biomecanique (BioST-GCN), un modèle à double flux qui combine des informations de pose et biomécaniques via un mécanisme de fusion par attention croisée. Le modèle dépasse la référ…

Falls are a significant cause of injury and loss of independence among older adults. Vision-based fall prediction systems can provide a non-invasive method to anticipate falls moments before they occur, but their development is limited by the lack of available fall data. This study introduces the Biomechanical Spatio-Temporal Graph Convolutional Network (BioST-GCN), a dual-stream model that integrates pose and biomechanical data through a cross-attention fusion mechanism. The model surpasses the baseline ST-GCN by 5.32% and 2.91% F1-score on simulated datasets, while also offering insights int…

Fusing Biomechanical and Spatio-Temporal Features for Fall Prediction: Characterizing and Mitigating the Simulation-to-Reality Gap

arXiv:2511.13911v1 Announce Type: new 
Abstract: Despite recent progress in predicting biomarker trajectories from real clinical data, uncertainty in the predictions poses high-stakes risks (e.g., misdiagnosis) that limit their clinical deployment. To enable safe and reliable use of such predictions in healthcare, we introduce a conformal method for uncertainty-calibrated prediction of biomarker trajectories resulting from randomly-timed clinical visits of patients. Our approach extends conformal prediction to the setting of randomly-timed trajectories via a novel nonconformity score that produces prediction bands guaranteed to cover the unknown biomarker trajectories with a user-prescribed probability. We apply our method across a wide range of standard and state-of-the-art predictors for two well-established brain biomarkers of Alzheimer's disease, using neuroimaging data from real clinical studies. We observe that our conformal prediction bands consistently achieve the desired coverage, while also being tighter than baseline prediction bands. To further account for population heterogeneity, we develop group-conditional conformal bands and test their coverage guarantees across various demographic and clinically relevant subpopulations. Moreover, we demonstrate the clinical utility of our conformal bands in identifying subjects at high risk of progression to Alzheimer's disease. Specifically, we introduce an uncertainty-calibrated risk score that enables the identification of 17.5% more high-risk subjects compared to standard risk scores, highlighting the value of uncertainty calibration in real-world clinical decision making. Our code is available at github.com/vatass/ConformalBiomarkerTrajectories.

تم تطوير طريقة جديدة للتنبؤ بمسارات المؤشرات الحيوية في مرض الزهايمر، حيث تعالج عدم اليقين في التنبؤات السريرية. تتيح هذه التقنية التنبؤية المتوافقة إجراء تنبؤات موثوقة من الزيارات السريرية التي تتم في أوقات عشوائية، مما يضمن أن تغطي نطاقات التنبؤ المسارات الفعلية للمؤشرات الحيوية باحتمالية محددة. تم اختبار النهج باستخدام بيانات التصوير العصبي من دراسات سريرية معروفة، مما يوضح فعاليته في تعزيز أمان التطبيقات السريرية.

Se ha desarrollado un nuevo método para predecir las trayectorias de biomarcadores en la enfermedad de Alzheimer, abordando la incertidumbre en las predicciones clínicas. Esta técnica de predicción conforme permite pronósticos fiables a partir de visitas clínicas programadas aleatoriamente, asegurando que las bandas de predicción cubran las trayectorias reales de los biomarcadores con una probabilidad especificada. El enfoque se probó utilizando datos de neuroimagen de estudios clínicos establecidos, demostrando su eficacia para mejorar la seguridad de las aplicaciones clínicas.

Une nouvelle méthode de prédiction des trajectoires de biomarqueurs dans la maladie d'Alzheimer a été développée, abordant l'incertitude des prédictions cliniques. Cette technique de prédiction conforme permet des prévisions fiables à partir de visites cliniques chronométrées de manière aléatoire, garantissant que les bandes de prédiction couvrent les trajectoires réelles des biomarqueurs avec une probabilité spécifiée. L'approche a été testée à l'aide de données d'imagerie cérébrale provenant d'études cliniques établies, démontrant son efficacité pour améliorer la sécurité des applications cl…

A new method for predicting biomarker trajectories in Alzheimer's disease has been developed, addressing the uncertainty in clinical predictions. This conformal prediction technique allows for reliable forecasts from randomly-timed clinical visits, ensuring that the prediction bands cover the actual biomarker trajectories with a specified probability. The approach was tested using neuroimaging data from established clinical studies, demonstrating its effectiveness in enhancing the safety of clinical applications.

Uncertainty-Calibrated Prediction of Randomly-Timed Biomarker Trajectories with Conformal Bands

arXiv:2511.14021v1 Announce Type: new 
Abstract: Humans can easily identify anatomical planes (axial, coronal, and sagittal) on a 2D MRI slice, but automated systems struggle with this task. Missing plane orientation metadata can complicate analysis, increase domain shift when merging heterogeneous datasets, and reduce accuracy of diagnostic classifiers. This study develops a classifier that accurately generates plane orientation metadata. We adopt a 2.5D context-aware model that leverages multi-slice information to avoid ambiguity from isolated slices and enable robust feature learning. We train the 2.5D model on both 3D slice sequences and static 2D images. While our 2D reference model achieves 98.74% accuracy, our 2.5D method raises this to 99.49%, reducing errors by 60%, highlighting the importance of 2.5D context. We validate the utility of our generated metadata in a brain tumor detection task. A gated strategy selectively uses metadata-enhanced predictions based on uncertainty scores, boosting accuracy from 97.0% with an image-only model to 98.0%, reducing misdiagnoses by 33.3%. We integrate our plane orientation model into an interactive web application and provide it open-source.

تقدم دراسة جديدة نموذجًا ثلاثي الأبعاد 2.5 يعتمد على السياق للكشف عن اتجاهات الطائرات في التصوير بالرنين المغناطيسي، مما يعالج التحديات التي تواجهها الأنظمة الآلية في تحديد الطائرات التشريحية. يستخدم النموذج معلومات متعددة الشرائح لتحسين تعلم الميزات وتقليل الغموض، محققًا معدل دقة يبلغ 99.49% مقارنة بـ 98.74% للنماذج ثنائية الأبعاد التقليدية. تعتبر هذه الخطوة مهمة بشكل خاص لتحسين مصنّفات التشخيص وتسهيل الكشف عن الأورام الدماغية من خلال توليد بيانات وصفية دقيقة حول اتجاه الطائرات.

Un nuevo estudio presenta un modelo 2.5D consciente del contexto para la detección de orientaciones de planos en resonancias magnéticas (IRM), abordando los desafíos que enfrentan los sistemas automatizados para identificar planos anatómicos. El modelo utiliza información de múltiples cortes para mejorar el aprendizaje de características y reducir la ambigüedad, logrando una tasa de precisión del 99.49% en comparación con el 98.74% de los modelos 2D tradicionales. Este avance es particularmente significativo para mejorar los clasificadores diagnósticos y facilitar la detección de tumores cereb…

Une nouvelle étude présente un modèle 2.5D contextuel pour la détection des orientations des plans IRM, répondant aux défis rencontrés par les systèmes automatisés pour identifier les plans anatomiques. Le modèle utilise des informations multi-coupes pour améliorer l'apprentissage des caractéristiques et réduire l'ambiguïté, atteignant un taux de précision de 99,49 % contre 98,74 % pour les modèles 2D traditionnels. Cette avancée est particulièrement significative pour améliorer les classificateurs diagnostiques et faciliter la détection des tumeurs cérébrales en générant des métadonnées préci…

A new study presents a context-aware 2.5D model for detecting MRI plane orientations, addressing challenges faced by automated systems in identifying anatomical planes. The model utilizes multi-slice information to enhance feature learning and reduce ambiguity, achieving a 99.49% accuracy rate compared to 98.74% for traditional 2D models. This advancement is particularly significant for improving diagnostic classifiers and facilitating brain tumor detection by generating accurate plane orientation metadata.

MRI Plane Orientation Detection using a Context-Aware 2.5D Model

<A HREF="https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-16/us-sanctions-propel-chinese-ai-prodigy-to-23-billion-fortune"><IMG VSPACE="4" HSPACE="4" BORDER="0" ALIGN="RIGHT" SRC="http://www.techmeme.com/251117/i2.jpg"></A>
<A HREF="http://www.techmeme.com/251117/p2#a251117p2" TITLE="Techmeme permalink"><IMG WIDTH=11 HEIGHT=12 SRC="http://www.techmeme.com/img/pml.png" STYLE="border:none;padding:0;margin:0;"></A> <A HREF="https://www.bloomberg.com/">Bloomberg</A>: 
<A HREF="https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-16/us-sanctions-propel-chinese-ai-prodigy-to-23-billion-fortune">Chinese chipmaker Cambricon's revenue surged 500%+ in the past year and its stock jumped 765%+ in two years, as China pushes local chips amid US sanctions</A>&nbsp; &mdash;&nbsp; In 2019, Chen Tianshi was a long way from becoming one of the wealthiest people on the planet.&nbsp; &mdash;&nbsp; The largest customer &hellip;

أبلغت شركة كامبريكون الصينية لصناعة الرقائق عن زيادة مذهلة في إيراداتها بأكثر من 500% خلال العام الماضي، بالإضافة إلى ارتفاع سعر سهمها بأكثر من 765% على مدى عامين. تُعزى هذه الزيادة إلى دفع الصين لإنتاج الرقائق المحلية استجابةً للعقوبات الأمريكية. وضعت الصعود السريع للشركة مؤسسها، تشين تيانشي، بين أغنى الأشخاص في العالم، مما يعكس تحولًا كبيرًا في صناعة أشباه الموصلات وسط التوترات الجيوسياسية.

El fabricante de chips chino Cambricon ha reportado un aumento asombroso en sus ingresos de más del 500% en el último año, junto con un aumento en el precio de sus acciones de más del 765% en dos años. Este crecimiento se atribuye al impulso de China por la producción local de chips en respuesta a las sanciones de EE. UU. La rápida ascensión de la compañía ha posicionado a su fundador, Chen Tianshi, entre las personas más ricas del mundo, reflejando un cambio significativo en la industria de semiconductores en medio de tensiones geopolíticas.

Le fabricant de puces chinois Cambricon a enregistré une augmentation de chiffre d'affaires de plus de 500 % au cours de l'année écoulée, avec une hausse de son action de plus de 765 % en deux ans. Cette croissance est attribuée à l'initiative de la Chine de promouvoir la production locale de puces en réponse aux sanctions américaines. L'ascension rapide de l'entreprise a permis à son fondateur, Chen Tianshi, de figurer parmi les personnes les plus riches au monde, reflétant un changement significatif dans l'industrie des semi-conducteurs au milieu des tensions géopolitiques.

Chinese chipmaker Cambricon has reported a staggering revenue increase of over 500% in the past year, alongside a stock price surge of more than 765% over two years. This growth is attributed to China's push for local chip production in response to US sanctions. The company's rapid ascent has positioned its founder, Chen Tianshi, among the wealthiest individuals globally, reflecting a significant shift in the semiconductor industry amid geopolitical tensions.

Chinese chipmaker Cambricon's revenue surged 500%+ in the past year and its stock jumped 765%+ in two years, as China pushes local chips amid US sanctions (Bloomberg)

The crisis sparked by the recent standoff between the Netherlands and China over chipmaker Nexperia underscores just how fragile the supply chain is and why dialog is vital to prevent disputes from spiraling, the head of Dutch technology giant ASML Holding NV said on Sunday.

تسلط المواجهة الأخيرة بين هولندا والصين بشأن شركة نيكسبيريا لصناعة الرقائق الضوء على هشاشة سلسلة التوريد العالمية. وأكد الرئيس التنفيذي لشركة ASML Holding NV على أهمية الحوار لمنع تصعيد مثل هذه النزاعات. هذه الحالة تبرز التوازن الدقيق في العلاقات الدولية ضمن القطاع التكنولوجي، وخاصة في صناعة أشباه الموصلات، التي تعتبر حيوية لمختلف الصناعات في جميع أنحاء العالم.

El reciente enfrentamiento entre los Países Bajos y China sobre el fabricante de chips Nexperia resalta la fragilidad de la cadena de suministro global. El CEO de ASML Holding NV enfatizó la importancia del diálogo para evitar que tales disputas se intensifiquen. Esta situación subraya el delicado equilibrio en las relaciones internacionales dentro del sector tecnológico, particularmente en la fabricación de semiconductores, que es crucial para diversas industrias en todo el mundo.

Le récent affrontement entre les Pays-Bas et la Chine concernant le fabricant de puces Nexperia met en lumière la fragilité de la chaîne d'approvisionnement mondiale. Le PDG d'ASML Holding NV a souligné l'importance du dialogue pour éviter que de tels différends ne s'intensifient. Cette situation souligne l'équilibre délicat des relations internationales dans le secteur technologique, en particulier dans la fabrication de semi-conducteurs, qui est cruciale pour diverses industries dans le monde entier.

The recent standoff between the Netherlands and China regarding chipmaker Nexperia highlights the fragility of the global supply chain. ASML Holding NV's CEO emphasized the importance of dialogue to prevent such disputes from escalating. This situation underscores the delicate balance in international relations within the technology sector, particularly in semiconductor manufacturing, which is crucial for various industries worldwide.

Nexperia Conflict Shows Dialog Key in Chip Sector, ASML CEO Says

Cities and counties call Congressional plan an "unprecedented federal intrusion."

GOP overhaul of broadband permit laws: Cities hate it, cable companies love it

Two felony charges for filming man inside his house.

Faced with naked man, DoorDasher demands police action; they arrest her for illegal surveillance

Elimination status is lost if the virus spreads continuously for 12 months.

Three astronauts are stuck on China’s space station without a safe ride home

Was this article worth reading? Share it