纳米颗粒引起的慢性损伤（例如纤维化和致癌作用）引起了公众健康担忧，需要在危害识别中迅速评估。尽管计算机分析通常用于化学品风险评估，但由于纳米生物流体和纳米亚细胞器等多个界面的复杂相互作用，预测体内慢性纳米毒性仍然具有挑战性。

苏州大学、大连理工大学的研究人员开发了一个多模态特征融合分析框架来预测金属氧化物纳米颗粒（MeONP）在雌性小鼠中的纤维化潜力。将每个纳米生物界面视为一个独立实体，利用 MeONP-肺相互作用得出的 87 个特征来开发基于机器学习的肺纤维化预测框架。

研究人员将巨噬细胞和上皮细胞中的细胞损伤和细胞因子（IL-1β 和 TGF-β1）产生确定为与颗粒大小、表面电荷和溶酶体相互作用密切相关的关键事件。实验表明，该计算机模型准确率为 85%。

研究结果表明，该预测模型在纳米材料风险评估和协助监管决策方面具有潜在用途。

该研究以《Multimodal feature fusion machine learning for predicting chronic injury induced by engineered nanomaterials》为题，于2025年3月20日发布在《Nature Communications》。

全球已有超过 1 万种纳米产品应用于各行业，部分纳米产品在使用过程中会释放纳米颗粒形成气溶胶，经吸入后可能引发哺乳动物呼吸道损伤。

某些工程纳米材料（ENMs）如 ZnO、CuO、Au 和 Ag 可能通过活性氧生成、炎症小体激活或促炎因子释放引发急性肺损伤，而碳纳米管和金属氧化物等则可能导致慢性呼吸毒性，如肺纤维化和致癌，这些损伤通常是不可逆的。

由于 ENMs 的潜在慢性毒性，相关产品安全性受到严格监管，例如碳纳米管因其致癌性被列入「替代现在」（SIN）清单。为应对 ENMs 风险评估的高成本和时间消耗，研究人员开发了计算机预测模型，通过理化性质预测 ENMs 的体外毒性，但目前仍缺乏可靠的模型预测其体内慢性呼吸毒性，如肺纤维化。

肺纤维化的致病过程涉及纳米颗粒与肺液、巨噬细胞、上皮细胞及亚细胞结构的复杂相互作用，这些多重纳米-生物界面的复杂性使得慢性毒性预测成为纳米毒性研究的主要挑战。

研究人员希望在建立金属氧化物纳米粒子 (MeONPs) 诱发肺纤维化的预测框架。苏州大学、大连理工大学的研究人员准备了一个包含 52 个 MeONPs 的数据库，并收集了 MeONPs 与生物环境（如膜、溶酶体、线粒体和其他细胞质成分）之间多个界面的潜在预测特征。研究人员总共获得了 87 个多模态特征和两个纤维化指数，然后对其进行了机器学习建模。

为了构建预测框架，该团队采用了八种不同的机器学习算法：随机森林、局部加权学习、C4.5 决策树、k-最近邻、支持向量机、贝叶斯网络、决策表和逻辑回归。

他们使用总体预测准确度 (ACC)、马修斯相关系数 (MCC)、敏感度 (SE)、特异度 (SP)、受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 和 F1 分数彻底评估了所开发的预测模型的性能。随机森林 (RF) 模型表现最佳，并通过五种 MeONP 进行了进一步的实验验证。

虽然这里使用了 BALF 中的 TGF-β1 和组织学图像的 Ashcroft 评分，因为用于肺纤维化的可靠的非动物分类器有限，但该团队承认探索非动物分类替代方法的重要性，符合动物试验的 3R 原则（替代、减少、改进）。

在这项研究中，计算机模型是使用化学和体外数据的组合构建的，这展示了向非动物预测建模方法迈出的一步。随着 ENM 的数量不断增加，在暴露于环境之前评估其潜在的促纤维化风险至关重要。MFF 在评估 MeONP 的纤维化风险方面表现出很高的预测准确性。

为了提高 MFF 模型的实用性，该团队将其转化为一款名为「Nano-induced lung fibrosis prediction」的软件（NILFP v 1.0.0），并简化了用户界面。

GitHub: https://github.com/huangyang2023/NILFPv1.0.0

NILFP 可用于未经测试的 MeONPs、基于 MeONP 的纳米产品等的纤维化风险评估，使用三个化学描述符（流体动力学尺寸、zeta 电位和 PSF 中的溶解度）和四个体外描述符，包括暴露于 12.5 μg/mL MeONPs 的 THP-1 细胞上清液中的 IL-1β、暴露于 200 μg/mL MeONPs 的 THP-1 细胞活力以及暴露于 25 μg/mL MeONPs 的 BEAS-2B 细胞活力和分泌的 TGF-β1。

研究人员将计算机模型的强大预测能力可以归因于以下三点：

(i) 根据 MeONPs 在肺部的生物命运精心选择关键的纳米生物相互作用；

(ii) 使用相关的细胞模型来研究肺纤维化；

(iii) 整合化学和体外数据，全面表示肺纤维化背后的动态。

总而言之，该研究通过构建 MFF 预测框架，提出了一种可靠的计算机模型来预测 ENM 的纤维化潜力。MFF 模型在预测 MeONP 诱发的肺纤维化方面实现了高准确度 (>85%)，使其成为一种有价值的风险评估工具。所开发的模型适用于不同的 MeONP。

这里的机器学习分析揭示了七个关键描述符，包括三个化学描述符和四个体外描述符。这些描述符结合了非生物特性和体外试验，从而可以预测 ENM 诱导的肺纤维化，从而无需进行动物实验。已建立的预测框架可作为识别纤维化纳米材料的初始范例，促进通过横向阅读策略对其进行进一步分组。

该研究为目前动物慢性纳米毒性评估实践提供了一种经济高效、时间高效、机制驱动的替代方法。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-58016-w

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Channel 4的首席执行官表示，人工智能公司正在“挖掘”英国1250亿英镑的创意产业的价值，并敦促政府采取行动。

亚历克斯·马洪在周二的文化、媒体和体育委员会会议上告诉国会议员，如果政府继续推进其提议，允许人工智能公司在不需版权持有者选择退出的情况下访问创意作品，这将使英国的创意产业处于“危险境地”。她表示：“人工智能显然对我们行业以及许多行业的未来至关重要。当前的争论是我们需要非常明确的条款。英国的版权法非常明确。而目前的情况是从我们的创意产业中提取价值。”反对政府选择退出提案的人士认为这一方案不公平且不切实际。生成式人工智能模型，即支撑ChatGPT等强大工具的技术，是在大量数据上进行训练，以生成高度逼真的反应。马洪表示，允许大型语言模型（LLMs）继续自由抓取数据对创意产业构成重大威胁，这一产业每年创造1250亿英镑的增加值（GVA），这是一种衡量公司通过其生产的商品和服务所增加的价值的指标。“创意产业占英国GVA的6%，增长速度比其他行业快1.5倍，”她说。“如果我们继续在一个LLMs可以抓取和使用这些数据而不正确付费的世界中，我们的行业就处于危险之中。”作家、艺术家以及电影和电视行业的高管们都认为，允许公司在未获得许可的情况下利用他们的作品来训练人工智能程序，威胁到他们的生计。马洪明确表示，Channel 4认为版权机制应该是“选择加入（opt-in）”的。她说：“责任应该在他们，而不在我们。我们非常清楚，LLMs需要为其使用的内容获得许可并进行适当支付。我们不能让自动抓取存在；我们需要一个适当的支付和许可机制。”马洪还表示，Channel 4是一家完全由广告收入资助的国有公司，去年实现了收支平衡。该广播公司将在夏季发布2024年的业绩，并报告2023年度的5200万英镑赤字，之前的三年里累计盈利1.78亿英镑。马洪在去年的业绩发布会上表示，她预计2024年和今年会出现赤字。“我很高兴地说，2024年会是一个更好的年份，”她说。“我们的赤字几乎保持平稳（在报告时），几乎收支平衡。”马洪还表示，公共服务广播机构（PSBs），如Channel 4、BBC和ITV在电视平台上享有的节目优先播放权的相关法规可能需要扩展。“如果没有优先播放权，我们将消失，”她说。“我们需要考虑在新平台上的覆盖和优先播放。我们确实需要思考一段时间内对PSB推广的监管，而不仅仅是对其保护。我们应该思考如何将优先播放的规定扩展到社交平台，以及我们将如何在英国实现这一点。”

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OpenAI通过日本集团软银主导的融资筹集了400亿美元（约合310亿美元），这笔交易使ChatGPT开发者的估值达到3000亿美元。

OpenAI表示，此次融资轮将使公司能够“进一步推动人工智能研究的前沿”。它补充道，软银的支持将“为实现AGI（人工通用智能）铺平道路”，AGI是指能够在几乎所有认知任务上与人类相匹敌或超过人类的AI系统。“每周有数亿人使用ChatGPT，”OpenAI首席执行官山姆·阿特曼（Sam Altman）表示。“这笔投资帮助我们推动前沿，使人工智能在日常生活中更加有用。”挪威一名男子因ChatGPT错误地声称他谋杀了自己的孩子而提出投诉阅读更多。

此次融资在阿特曼表示，ChatGPT在其新图像生成特性推出后，仅用一小时便增加了一百万用户的背景下进行——这一功能在消费者中迅速走红，伴随着再现吉卜力工作室艺术风格的病毒式热潮。软银最初将向OpenAI投资100亿美元，并将在2025年底之前根据某些条件再投资300亿美元。这家日本公司将在此次融资中提供75%的资金，其余部分由OpenAI的关键支持者微软以及科技投资公司Coatue Management、Altimeter Capital和Thrive Capital提供。“人工智能是塑造人类未来的定义性力量，”软银董事长兼首席执行官孙正义说。“我们与OpenAI的扩展合作加速了我们共同的愿景，以释放其全部潜力。”

OpenAI还在周一宣布，由于面临DeepSeek和Meta等开放源代码领域的竞争，它正在构建一个更开放的生成性AI模型。这些竞争对手的模型可以自由获取，且与ChatGPT不同，可以进行调整。OpenAI准备推出一个“开放权重”模型，用户可以对其进行微调。OpenAI曾坚定地捍卫不允许开发者修改基本技术的封闭专有模型，阿特曼表示：“我们对此思考已久，但其他优先事项占据了首位。现在，这感觉变得重要。”

OpenAI及其捍卫封闭模型的支持者（包括谷歌）通常认为开放模型风险更大，容易受到恶意和非美国政府的使用。曾是OpenAI投资者的埃隆·马斯克（Elon Musk）近日领导了一项近1000亿美元的财团竞标，呼吁OpenAI“回归其曾经的开放源码、安全为重点的善意力量”。大型公司和政府对无控制的AI模型持谨慎态度，尤其在数据安全问题上。Meta和DeepSeek允许公司下载并修改它们的模型。Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）本月表示，其大型语言AI模型Llama的下载量已达到10亿次。DeepSeek的低成本R1模型今年1月震撼了人工智能界。

OpenAI在ChatGPT的最新图像生成功能上获得了成功。除了用户数量激增，阿特曼声称，新图像工具已经超出了OpenAI的图形处理单元的负荷。自新功能推出以来，仿制日本吉卜力艺术的图像随处可见。阿特曼表示，该功能在使用方面限制较少，代表了“我们在允许创造自由方面的一个高水准”。

自OpenAI出人意料地在AI图像领域震撼之余推出了400幅图像生成作品后，已经过去了24小时。至今为止，这里有14个令人惊叹的例子（100% AI生成）：

1. 吉卜力风格的表情包 pic.twitter.com/E38mBnPnQh— Barsee 🐶 (@heyBarsee) 2025年3月26日

OpenAI的发言人表示：“我们继续防止生成单个活跃艺术家的风格，但允许更广泛的工作室风格——人们用这些风格生成并分享了一些真正令人愉悦和鼓舞的原创粉丝创作。”

与法新社合作探讨更多信息。

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在上周末，抗议者聚集在全球数百个城市的特斯拉展厅，示威反对埃隆·马斯克与唐纳德·特朗普结盟，破坏美国政府。

他们的目标是给特斯拉的汽车贴上污名。纽约曼哈顿的一块标牌写道：“烧掉一辆特斯拉，拯救民主。”抗议者们正在利用消费品的商业民主来影响美国的政治民主。我的同事达拉·克尔和爱德华·赫尔摩尔报道：在纽约市，数百名反特斯拉抗议者于周六聚集在该电动车公司的曼哈顿展厅。组织者索菲·谢泼德（23岁）表示，这次集会并不是要抗议电动车。“我们在这里抗议马斯克，他在白宫草坪上举办了一场特斯拉汽车展。”她说：“我们希望尽可能干扰他的生意，这包括所有特斯拉，而不仅仅是赛博卡车。”

抗议活动并未吸引大量人群。然而，随着特斯拉股价自2024年12月峰值下跌近一半，马斯克的财富减少了超过1000亿美元。马斯克的政治行动迫使许多特斯拉车主不得不成为公司支持者或反对者。马斯克与特斯拉同义。在公司的年度报告中，特斯拉在风险部分披露，其“高度依赖埃隆·马斯克，特斯拉的技术王和首席执行官提供的服务”。特斯拉的“技术王”是马斯克的官方（虽然有些幼稚）头衔。

由此，公众对马斯克的看法与特斯拉的品牌息息相关。当他更多被视为多面手的技术天才，类似于钢铁侠的灵感来源时，这种看法让特斯拉的品牌如同他火箭公司的引擎一样受到推动。然而，考虑到马斯克作为公众人物的极化情况，阅读特斯拉在其10-K表格中的风险评估就有了不同的涵义：“我们需要保持公众的信誉和对我们长期商业前景的信心，以便取得成功。”

“我们正在以广泛的潜在客户为目标，面向全球大众市场。”特斯拉的披露中写道。马斯克的政治行动迫使许多特斯拉车主不得不为他们的购买做出辩护，或公开宣布与他们的车辆思想上的分离。尤其需要关注的是购买的日期，带有“我在马斯克疯狂之前就买了这辆车”的车贴愈发普遍，成为对所谓“政府效率部”的反叛标志。然而，美国公众中有一部分似乎希望他们的汽车仅仅是一辆车，而不是一个政治声明。

马斯克本人则盯上越来越狭窄的受众，在美国现代历史上与某一点评价最低及最具分裂感的总统一起，在白宫草坪上举办特斯拉销售活动。我无法预言特斯拉的命运，但目前对特斯拉的广泛社会反感正在对其财务造成影响。

阅读更多关于周六抗议的完整故事。

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OpenAI表示，它在一轮融资中筹集了400亿美元，估值达3000亿美元——这是初创企业有史以来最大的融资。

这次融资与日本投资集团软银的合作使得“我们能够进一步推动人工智能研究的前沿，”OpenAI宣布，并补充道，这将“为实现AGI（人工通用智能）铺平道路”，因为“庞大的计算能力至关重要”。软银表示，它希望实现超越人类智力的“人工超智能”（ASI），而OpenAI是最接近实现这一目标的合作伙伴。软银将首先投入100亿美元，到2025年底，如果满足某些条件，将再投入300亿美元。

此外，OpenAI周一还宣布，它正在构建一个更加开放的生成式AI模型，因为在开源领域正面临DeepSeek和Meta的日益竞争。挪威人因ChatGPT错误地说他谋杀了自己的孩子而提出投诉。

OpenAI过去曾是封闭、专有模型的强烈捍卫者，这些模型不允许开发者修改基本技术以适应他们的目标。“我们对此思考了很久，但其他优先事项优先考虑。现在这感觉很重要，”OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼说。

OpenAI和封闭模型的支持者——包括谷歌——常常批评开放模型风险更高，更容易受到恶意和非美国政府的使用。曾是OpenAI投资者的埃隆·马斯克呼吁OpenAI“回归曾经那种以开源和安全为重点的良性力量”。大公司和政府对使用没有控制权的AI模型一直表现出犹豫，特别是在数据安全方面。Meta和DeepSeek让公司能够下载和修改他们的模型。Meta首席执行官马克·扎克伯格本月表示，Llama的下载量已达到10亿次。DeepSeek在1月份推出的低成本R1模型震撼了人工智能界。

OpenAI一直在利用其最新图像生成功能在ChatGPT中取得成功。阿尔特曼声称，这一工具在一小时内帮助增加了“100万用户”，并使OpenAI的图形处理单元不堪重负。

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RobotLAB，全球领先的机器人集成和人工智能驱动的自动化解决方案提供商，今天宣布推出BroBot™，这是公司首代人形机器人，旨在多行业（包括教育、物流和酒店业）进行可扩展的现实部署。{ width=60% }

BroBot™标志着功能性人形机器人领域的一项重大进步。它能够在动态和不可预测的环境中运行，利用混合模拟-数字接口、自治任务协议和情境意识系统，执行基本任务，且需最少监督。其友好适应的设计支持灵活地融入结构化工作流程和高流量公共环境中。

“通过BroBot™，我们正在扩展人机协作的可能性，重点关注即时可用性和广泛适用性，”RobotLAB人形机器人项目经理Bailey Lund说。“该平台旨在易于部署、直观操作，并从第一天起产生影响。”

BroBot™结合了触觉界面元素和嵌入式决策能力，支持任务执行、环境适应和基本人机交互。其模块化架构允许组织根据具体的使用案例量身定制机器人的功能，而无需显著的基础设施改动或高级培训。

初始部署领域包括：

• 需要灵活课堂支持的教育环境
• 寻求轻型任务协助的仓储和物流操作
• 需要地面存在和互动的酒店和客户面对空间

主要功能包括：

• 自主任务处理 – 在无需持续输入的情况下执行例行功能
• 环境响应性 – 根据实时上下文线索调整行为
• 行业无关设计 – 兼容多种操作设置
• 符合人体工学的界面 – 需要最少培训即可有效互动

经过成功的内部测试阶段，RobotLAB计划在2025年第二季度通过有限的试点项目进一步扩展BroBot™，与其全国网络合作，进一步完善其功能、工作场所适应性和整体影响。

无论是在课堂支持中通过非常规教学方法，还是在服务环境中缓解运营流程，或在仓储物流中参与轻型支持，BroBot™已经证明其能够在多个行业中有意义地贡献力量。

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MemryX，行业领先的边缘人工智能半导体解决方案提供商，今天宣布已完成4400万美元的B轮融资。{ width=60% }

该融资轮得到了新老投资者的广泛支持。此次公告紧随MemryX达到行业领先的MX3加速器芯片的生产质量，并有十多个公司选择MemryX进入生产，以及独立评审对MX3的令人信服的价值的肯定。

“我们很高兴完成这轮B轮融资，这将使我们能够加速现有一流MX3加速器的生产，并完成我们突破性MX4的设计，”MemryX首席执行官Keith Kressin表示。“我们的软件优先核心架构使我们在开发强大的软件堆栈的同时，非常高效地利用资本，并为数十位客户提供支持。这也是我们下一代MX4加速器的坚实基础。”

MemryX MX3人工智能解决方案在视觉基础的人工智能推理中以不足主流GPU解决方案10%的功耗提供更高的系统性能。行业领先的MX3正在被众多客户设计，用于构建如AI驱动的视频管理系统（VMS）、工业PC和各类边缘服务器等解决方案。MemryX的软件工具和数百个模型上的基准测量可在MemryX开发者中心公开获取。

MemryX将在2025年4月2日至4日在拉斯维加斯举行的ISC West上展出解决方案和硬件合作伙伴。我们鼓励与会者与我们会面，并体验我们的公开演示，以了解更多关于MemryX及日益增长的边缘人工智能计算行业的信息。

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Plural，下一代Kubernetes管理平台，已获得由Primary Venture Partners主导的600万美元种子资金，Capital One Ventures和包括Company Ventures在内的纽约知名投资公司也参与了本轮融资。{ width=60% }

这意味着Plural的总融资额达到了1200万美元，包括之前的种子轮融资。此次投资将推动Plural的使命，旨在简化企业Kubernetes操作，而在AI工作负载的增加和复杂性日益加剧的背景下，传统解决方案的脆弱性也愈加显露。

“广泛采用Kubernetes改变了企业部署和扩展容器化应用的方式，”Capital One Ventures合伙人Sean Leach表示。“这带来了新的操作考虑。Plural关注的重点是自动化、安全性和满足大型企业的控制需求。”

目前超过60%的企业管理着10个或更多的Kubernetes集群，随着团队部署新工作负载并在混合和多云设置中扩展，环境的复杂性也在增加。此外，日益增长的AI和机器学习工作负载对Kubernetes基础设施提出了额外需求，从而迫切需要更智能、更可扩展的管理解决方案。

Plural的AI驱动Kubernetes管理平台(KMP)直接应对这些挑战，通过统一控制面实现集群管理自动化。该平台有助于团队建立自助工作流程，使企业能够简化操作、降低成本，同时在越来越复杂的Kubernetes环境中维持强大的安全性和合规性。

“企业正面临Kubernetes复杂性加剧与AI工作负载激增的完美风暴，”Plural首席执行官Sam Weaver表示。“这项投资验证了我们简化大规模Kubernetes管理的愿景。我们尤其对金融服务领域的增长势头感到兴奋，该领域需要在快速创新与严格的安全和合规要求之间找到平衡。借助Plural，组织可以专注于构建创新应用，而不会被基础架构的复杂性所困扰。”

新一轮融资将用于扩充Plural的工程团队，加速产品创新，并加强市场推广，以满足迅速增长的客户需求。

“Kubernetes已成为现代企业基础设施的中坚，但它远非即插即用，”Primary Venture Partners合伙人Brian Schechter表示。“随着企业增加集群、采用AI/ML工作负载并拥抱多云战略，操作负担成倍增长。Plural在解决这些挑战方面具备独特优势，提供简化和具成本效益的解决方案，以赋能开发人员和IT团队。”

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RobotLAB，全球领先的机器人集成和人工智能驱动的自动化公司，今天宣布推出BroBot™，这是公司首款针对多个行业（包括教育、物流和酒店业）进行可扩展、实地部署的人形机器人。{ width=60% }

BroBot™标志着功能性人形机器人领域的重大进展。它旨在动态和不可预测的环境中操作，利用混合模拟-数字接口、自主任务协议和情境意识系统，以最少的监督执行必要的任务。其友好、适应性强的设计支持在结构化工作流程和人流密集的公共环境中灵活集成。

“通过BroBot™，我们扩展了人机协作的可能性，着眼于即时可用性和广泛适用性，”RobotLAB人形机器人项目经理Bailey Lund说道。“该平台经过设计，便于部署，操作直观，并且从第一天起便能产生影响。”

BroBot™结合了触觉界面元素和嵌入式决策能力，以支持任务执行、环境适应和基本人类交流。其模块化架构允许组织根据具体用例定制机器人的功能，而无需进行重大基础设施修改或高级培训。

初步部署领域包括：

• 需要灵活课堂支持的教育环境
• 寻求轻型任务协助的仓储和物流操作
• 需要地面存在和互动的酒店及客户服务场所

主要功能包括：

• 自主任务处理 — 在不需持续输入的情况下执行常规功能
• 环境响应性 — 根据实时上下文线索调整行为
• 行业无关设计 — 兼容多种操作环境
• 人体工学接口 — 需要最少培训即可有效互动

在成功的内部测试阶段后，RobotLAB计划在2025年第二季度通过有限的试点项目扩展BroBot™，与其全国网络合作，进一步完善功能、工作场所适配性和整体影响力。

无论是在课堂支持中采用非常规教学方法，还是在服务环境中缓解操作流程，或在仓库物流中提供轻型支持，BroBot™已证明其在多个行业间有能力进行有意义的贡献。

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DXC Technology（纽交所代码：DXC），一家领先的财富500强全球科技服务提供商，今天宣布任命T.R. Newcomb为首席营收官，立即生效。{ width=60% }

Newcomb将直接向DXC总裁兼首席执行官Raul Fernandez汇报。

“T.R.是一位经过验证的协作型领导者，我在过去十多年里与他在不同公司合作，推动营收增长。他在快速发展的科技公司工作经验，使他具备了战略思考和专注于营收加速的能力。这从他如何平衡外部市场趋势与实际运营卓越上可见一斑，”Fernandez说道。

T.R.在加入DXC之前，曾在风险防范及欺诈技术公司Riskified（纽交所上市，专注于为全球最大的电子商务商户提供服务）担任战略与企业发展高级副总裁。在这个新设立的角色中，T.R.将为销售效率提供唯一的责任点，监督DXC全球统一的销售团队。他将使DXC更好地部署全球专业资源，为其产品团队带来独特的客户洞察，并影响新产品的迅速推出，扩展公司在现有客户及新客户中的市场份额。

T.R.在技术和金融服务领域拥有超过20年的经验，领导了各种与增长相关的举措，包括新市场扩展、商业发展、产品开发和跨职能合作。在加入Riskified之前，T.R.曾在多家技术公司和以技术为重点的投资公司工作。T.R.毕业于哈佛大学，并获得了华顿商学院的MBA学位。

有关DXC领导团队的更多信息，请访问 https://dxc.com/us/en/about-us/leadership-and-governance。

前瞻性声明
本新闻稿中所有不直接或专门涉及历史事实的说法均构成“前瞻性声明”。这些说法代表当前的期望和信念，无法保证任何结果、目标或计划能如前瞻性声明中所述实现。这些说法受到众多假设、风险、不确定性和其他因素的影响，可能导致实际结果与这些说法中描述的结果存在实质性差异，许多因素都超出我们的控制范围。有关这些因素的书面描述，请参阅DXC截至2024年3月31日的年度报告的“风险因素”部分，以及随后日期的SEC文件中的任何更新信息。读者被提醒，不应对仅以所作日期为基础的这些声明过于依赖。我们不承担更新或发布任何前瞻性声明的义务，或报告自本文档日期以来的任何事件或情况，或反映意外事件的发生，除非法律要求。

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