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在这个空间中,玩家将享受私人时间,抛去工作的疲劳与生活的烦心,尽情的砸音乐世界中嗨起来...
在这里就是你的私人舞厅,想让谁来陪你跳就让谁陪你跳,一直跳到天荒地老!...
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华为终端BG CTO李小龙于10月8日在微博上分享了一张截图,展示了他使用华为手机小艺通话功能与保险公司客户经理的通话文字记录。据了解,小艺通话功能允许用户在忙碌或难以接听电话时,将手机秒变私人助理,接听和回复来电,并将对方的话语实时转换为文字。此外,该功能还提供了自行设置开场语、响铃时间和立即接听来电等功能。用户还可以再一次进行选择自动接听的号码类型
迅雷客户端进行了全端大改版,整体风格更简洁,伴随多处核心功能升级。迅雷iOS端再次打出王炸,增加一键下载本地功能,让“下载”唾手可得。个人的专属片库造起来!
为推进新时代文旅融合深度发展,由山西雁门王酒业有限公司和北京日光同明文化传媒有限公司联合出品的兼具国风、国潮、国韵特色的诗乐舞大秀《天下归心》应运生。本次演出是根据“天下观”以及“十四五”规划中对文化产业高质量发展的部署,并秉持“胸怀天下观,带你观天下”的宗旨,通过文艺手段深入阐释“人类命运共同体的”理念,传递中华民族“和不同”的文明智
NVIDIA将在明年推出采用台积电3nm级工艺的下一代高性能计算GPUBlackwellGB100,以及下一代加速卡B100。NVIDIA现有的GH100GPU使用的是台积电4nm工艺是定制版。Intel、AMD、高通等也都会纷纷升级台积电的3nm工艺。
为响应新时代民间传统文化应该继续传承的号召。9月26日,日光同明文化传媒和山西雁门王酒业带来的大型诗乐舞《天下归心》为忻州观众奉献了一台精美绝伦的视听盛宴,唯美的舞台场景及深厚的文化渊源令现场观众集体点赞。希望可以有更多如《天下归心》一般优秀的艺术作品礼敬民间传统文化,扛起民族文化自信的大旗,让民间传统文化的魅力焕发新的时代光华。
迪斯尼正在评估收购一家大型游戏发行商的前景,动视-暴雪被微软抢先拿下后,EA是最现实的选择。早有传言指微软发起收购动视-暴雪的行动后,EA也在寻求出售或并购的机会。预购《现代战争3》的PS4/PS5玩家可免费获得该DLC,其它平台的玩家要等到明年11月才有机会获得该DLC。
由北京日光同明文化传媒与山西雁门王酒业有限公司联合推出诗乐舞大秀——《天下归心》,即将于9月26日在山西忻州大剧院隆重上演,并作为2023代州黄酒文化节的开场节目进行首演。该剧由著名导演郎昆、著名编剧冯双白、著名作曲家何沐阳、著名制作人黄诚坚、著名编导蔡薇蔓、著名舞美设计师尚天宝等“国内顶流”主创人员创排,汇集了中国舞蹈“荷花奖”、“桃李杯”奖舞蹈家孙秋月、胡适、赵磊、骆文博、郑楠、黄琛迪、王艺涵、宋瑛楠、区宁等业界优秀演员。《天下归心》是与历史有关的文化记忆,愿《天下归心》可成为激励后人们砥砺前行的精神动力,使更多生动鲜活、饱含生命力的题材和素材被挖掘,使更多带有“大国气象”的文化精品早日呈现在观众面前,向广大人民群众献上满意的“答卷”。
推出了百科AI『词条编辑助手』,基于前沿大模型技术,专对于长篇新闻报道提炼难的痛点,辅助内容智能提炼,自动生成精炼摘要,并根据词条的基础信息栏字段自动填充关键信息,提升了词条编辑效率和准确性,实现一键生成词条,在突发事件发生第一时间秒级完成词条编辑。为方便用户在浏览词条的过程中,可以更快、更高效地获取知识,即将上线百科BOT-『百科同学』,通过与用户的实时对话,快速解答历史知识类问题可支持趣味问答、作画等。始终致力于知识普惠,在AI辅助下,人人能够最终靠AI输出和获取知识,将更快加速知识惠普的进程。
卡塔尔世界杯、诺贝尔奖项颁布等热点大事件词条分钟级更新,春运、高考等热词开设专题实况,成都大运会1600+词条根据直播赛况实时更新······以快速、准确、权威等特性受到用户好评,是亿万网民获取突发事件真实、权威信息的首选平台。热点词条背后,是一群热爱知识传播的编辑用户们的坚持,形成编辑经验共享的氛围。百科热词团队迄今已成立 10 年,从
9月23日消息,第19届亚洲运动会开幕式9月23日晚在杭州举行。晚上21时许,随着一幅水墨画卷展开,拉开文艺表演的《国风雅韵》篇章。身着蓝色衣裙的舞者,在呈现钱塘江两岸风情景色水墨画卷上起舞。随着舞者舞步的移动,闪闪波纹将水墨画逐渐擦去。观众都表示:太惊艳了。据悉,开幕式文艺表演将分为《国风雅韵》、《钱塘潮涌》、《携手同行》篇章。其中《国风雅韵》篇章将展现淋漓尽致的江南之美”。整个上篇便将画”作为载体。地屏上,一抹丹青”将时光拉回至千年前,宋韵画卷自此翻开,寻常生活中的风雅处处可见。国风少年以地为画、踏
这篇论文系统评估了大型语言模型(LLMs)生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力,并展示了怎么样去使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息,但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像,但在图像生成和纠正方面的根据结果得出,准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外,利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验,突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。
ControlNet-HandRefiner-pruned模型是对HandRefiner模型进行剪枝压缩处理后的fp16版本,可以更快速地进行手部图像修复。该模型采用弥散模型进行条件性图像补全,可以精确修复手部图像中的缺失或畸形部分。该模型压缩率高,inference速度快,很适合在资源受限的环境下,仍然进行高质量手部图像修复。
aMUSEd是一个开源平台,提供各种自然语言处理(NLP)模型、数据集和工具。这中间还包括aMUSEd,一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型(MIM),用于文本到图像的生成。相比于潜在扩散(latent diffusion),MIM需要更少的推理步骤并且更易解释。此外,MIM能够最终靠仅有一张图片进行微调以学习额外的风格。aMUSEd还提供了两个模型的检查点,可以直接生成256x256和512x512分辨率的图像。
HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成有关数据的基础设施,以及用于挖掘最终的原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。
VCoder是一个适配器,可通过辅助感知模式作为控制输入来提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。VCoder LLaVA是基于LLaVA-1.5构建的。VCoder不微调LLaVA-1.5的参数,因此在通用的问答基准测试中的性能与LLaVA-1.5相同。VCoder在COST数据集上进行了基准测试,在语义、实例和全景分割任务上都取得了不错的性能。作者还发布了模型的检测结果和预训练模型。
Pose Anything是一种基于图形的通用姿势估计方法,旨在使关键点定位适用于任意物体类别,使用单个模型,需要最少带有注释关键点的支持图像。该方法通过全新设计的图形转换解码器利用关键点之间的几何关系,提高了关键点定位的准确性。Pose Anything在MP-100基准测试中表现优异,超过了先前的最先进的技术,并在1-shot和5-shot设置下取得显著改进。与以往的CAPE方法相比,该方法的端到端训练显示出可扩展性和效率。
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Empatyzer是一个人工智能辅助系统,能够在一定程度上帮助提升团队内部的沟通效率和质量。它通过对每个小组成员的性格和文化特征做多元化的分析,给出个性化的沟通建议,让小组成员之间更好地理解彼此,找到最佳的沟通方式。该系统能为企业员工提供全年无间断的沟通技能培训,并立竿见影地提升团队沟通水平。
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PitchBreeze是一款AI销售外展工具,可以自动发送个性化消息给潜在客户。它通过扫描数据信号如公司新闻和社会化媒体来创建超个性化的消息,同时能根据用户的理想客户资料和价值主张提供1,000个新的潜在客户名单。PitchBreeze提供简单的按需付费方案,每月联系最多1,000个潜在客户,用户可以上传自己的潜在客户名单或使用PitchBreeze提供的名单,并且提供超个性化的外展电子邮件。
deepin深度看图是deepin操作系统内置的图像查看工具,支持浏览、编辑、管理本地图片。最近推出AI插件,提供图像上色、提升分辨率、模糊背景等8种AI图像增强功能,无需联网和GPU支持,可在PC单机上实时运行,大幅提升图片质量。
QuickBlox Chat UI Kits是一个集成了AI功能的聊天界面设计工具包。它提供预先设计的UI组件,可帮助用户快速轻松地创建令人惊叹的聊天界面,并与强大的SDK实现无缝集成。用户可以节省大量设计和开发时间,专注于为客户创造最佳用户体验。这个工具包简化了设计过程,使开发人员能够专注于将UI组件与聊天应用程序的后端功能集成。同时,UI工具包提供一系列特定于聊天的UI组件,如聊天气泡、输入字段、消息线程等,还有预先设计的工作流程和屏幕,可以轻松嵌入到应用程序中。它还支持跨平台集成,兼容多种框架和编程语言。用户能够准确的通过自己的需求和受众对聊天界面进行个性化定制,同时还预先集成了AI功能,如快速准确的答案辅助、实时语言翻译和消息重述。QuickBlox Chat UI Kits是一款功能丰富的聊天界面设计工具,可应用于iOS、Android、React和Flutter平台。
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本文提出了一种简单有效的个性化图像复原方法,名为双枢纽调谐。该方法包含两个步骤:1) 通过微调条件性生成模型来利用编码器中的条件信息进行个性化;2) 固定生成模型,调节编码器的参数以适应强化的个性化先验。这可以生成保留个性化面部特征以及图像退化属性的自然图像。实验证明,与非个性化方法相比,该办法能够生成更高保真度的面部图像。
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