近期一则“四年级女生考试考高分回家大声‘砸门’”的视频火爆网络。视频中小女孩的妈妈称孩子每次考得好了回家后都会砸门“嘚瑟”，而这次期中考试孩子英语考了很好的成绩。不少网友家长都表示十分羡慕这个小女孩的妈妈，也希望自家孩子和这个小女孩一样学习出色。“你家的孩子考
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4月19日，第83届中国教育装备展（以下简称教装展）在重庆国际博览中心开幕。“人工智能+”、“数字化”、“大模型”等成为展会现场高频出现的关键词。本届教装展以“数字赋能教育、创新引领未来”为主题，采用线上线下融合办展模式，吸引了1300余家参展企业，展出2.1万件展品。在教装展现场，教育硬件、智慧校园解决方案等凭借人工智能、大模型等能力的应用吸引了�
最近几年，随着制造业产业链和技术的不断发展成熟，制造企业的国际化能力显著提升。在市场竞争日益激烈的背景下，需要制造业企业家们能站在更高的平台，纵览全局，找出可持续发展之道，另一方面，也对制造业企业推进高水平对外开放，主动寻求海外增长点提出了更为迫切的需求。在当前背景下，制造业企业家们要掌握制造产业链的前沿创新成果，学会运用先进的行�
不知不觉中，学期过半，检验孩子学习成果的重要节点，眼瞅着一个接着一个来了，家长们是不是正在为孩子该上什么课、买什么复习材料而发愁?关键时刻，可不要病急乱投医，给孩子安排各种额外的重复课程和怎么刷都刷不完的练习题。重复上课、盲目刷题这种传统学习方法，在人工智能时代已经不合时宜了。科大讯飞在一项教育大数据专项课题中，分析了35亿次学生作业�
在这个快节奏的时代，高效办公已经成为了我们每个人的追求。为了满足这一需求，科大讯飞推出了全新的AI鼠标AM30，它不仅是一款普通的鼠标，更是一款集语音识别、智能生成、语音翻译等多项功能于一身的高效办公神器。首先，科大讯飞AI鼠标AM30搭载了讯飞星火认知大模型，无论你需要生成PPT、写文章还是写演讲稿，它都能帮你轻松完成。它的智能生成功能，让你的办公�
医药行业是一个高度专业化、技术密集型的行业，其研发活动的质量和效率直接影响到企业的生存和发展。然而，随着新药审评审批难度的增大以及新技术在医药行业的应用，医药企业的研发管理面临着许多挑战，传统的新药研发管理模式已经无法满足现代医药企业的需求，医药研发信息化建设迫在眉睫。一、 医药企业研发管理的现状与问题目前，医药企业的研发管理主要存�
孩子们总是对新的知识充满兴趣与好奇，什么都想要去学习、去了解。但随着学习任务加重，学习难度增加，很多孩子的学习热情在不断衰退，需要家长监督催促，才会抱着完成任务的心态开始学习。好奇心带来学习动力，老师的指导培养良好习惯，学习报告增进亲子沟通……乐读自习室从孩子的角度出发，让原本枯燥的学习过程变得快乐高效，在提高孩子学习积极性的同时，也解决了家长的辅导难题。
随着科学家发现NAD与抗衰老的关系，NAD的补充剂逐渐成为广受科研界、富豪圈、投资界追捧的最新一代抗衰品，被《nature》、《cell》等世界级科研期刊追踪报道，NASA用NAD的补充剂来保护宇航员免受太空辐射、修复DNA，哈佛大学医学院教授大卫·辛克莱、李嘉诚、潘石屹等精英富豪则长期服用NAD的补充剂用于抗衰延寿。尽管NAD成为上层人士抗衰老的新宠，但仍有不少人对NAD是什么表示疑惑。除了可以服用专门的NAD补充剂之外可通过健康饮食、定期锻炼和保持良好睡眠的方式，来保持体内一定的NAD水平，达到保持身体健康年轻的目的。
基于大模型优秀的问答、总结和话术生成能力，主流联络中心纷纷接入大模型升级智能知识库、智能工单、智能陪练等应用。以智能填单为例，借助大模型能够轻松从对话中提取出实体信息、判定对话意图、识别情绪、生成沟通摘要等。随着技术逐步成熟和实践不断积累，中关村科金将持续优化和完善得助智能填单系统，以满足不同行业、不同场景下的多样化需求，为千行百业的数字化转型贡献更多力量。
大健康产业脱颖而出 乐摩吧成为智能按摩界佼佼者随着时代的发展以及国民经济水平的总体提高，人们对于健康关注度也越来越高。通过医疗、养生等方式维持健康体魄的意愿也越来越强烈。根据企查查显示，目前关于“健康类”企业已超500万，大健康行业已成为时代焦点。在这种时代的衍生下，追求个性、新奇的“Z世代人群”纷纷展露他们独特的养生妙招。相比“要风度不
在视频分割领域，SegmentAnything模型被用于探索新的视频对象分割技术。研究团队测试了两种不同的模型，旨在结合SAM的分割能力和光流技术的优势，以提高视频分割的性能。具体的技术细节、模型性能指标以及未来的研究方向尚未详细公布，但这些初步的研究成果已经为视频分割技术的发展提供了新的方向和可能性。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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