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在远程视频监控过程中，若遇到网络带宽若遇到网络波动，如:丢包、高延迟等，往往会导致视频流传输时发生数据丢失或延迟现象，从严重影响视频画面的清晰度和流畅度。比如:在公司总部集中监看远程矿山或户外水文监测站点的视频监控画面，如何解决因为网络问题产生的模糊或卡顿呢?贝锐蒲公英自研弱网优化技术无需调整网络，远程视频“一键”就能流畅、清晰除了升级宽带，寻求更快、更稳定的网络传输速度，贝锐蒲公英提供了“一键”解决方案，自研弱网优化技术，通过贝锐蒲公英云端管理后台即可一键开启!启用贝锐蒲公英弱网优化后，无需调整任何网络设置，即使传输丢包率达到25%左右，依旧确保监控画正常播放不卡顿，保障用户视频监控场景的稳定性。结合基于贝锐蒲公英SD-WAN云智慧组网技术架构，更是可以轻松实现集中连接与管理各地监控设备，为企业提供贴合不同监控与传输业务需求的多种连接方案，如需了解更多信息或申请试用企业解决方案，可搜索“贝锐蒲公英”官网。
3年前掉在河里的金戒指，如今花费1000元雇人打捞出来，到底值不值呢？山东青岛胶州的贾先生3年前在大沽河撒网打鱼时，手上的金戒指不小心被渔网的线带了下去，掉进河里，当时贾先生尝试打捞，无奈设备不全，水又太深，只好作罢。如今1克黄金和三年前相比贵了250元，20克的话，就是5000元，所以怎么算这1000元都非常值。
快科技4月18日消息，今日下午，雷军开启直播，跟网友一起聊聊小米汽车。雷军在直播中称，小米汽车发布后，网上有人不理解小米汽车仅用了3年时间就造出了车，比业内平均速度快了很多。对此，雷军介绍，小米已经成立了14周年，小米汽车3年造出车的背后，是小米集团14年的智能智造经验和技术积累。此外，前段时间，智己汽车CEO刘涛还曾发文表示，小米汽车三年就从平�
快科技4月1日消息，小米SU7的价格已经公布，而后续的养车成本大家也非常关心。据小米汽车官方称，小米SU7首保（首年或两万公里）480元，第二年750元左右，第三年1400元左右。有人好奇小米SU7提供的各项质保，是否每次维修保养都一定去指定网点？对此，小米强烈建议用户选择官方授权的服务中心进行车辆的维修保养。小米汽车表示，车辆属于结构非常复杂的产品，智能轿车维修后也涉及多项软件适配刷写。官方授权服务中心配备了经过培训认证的专业技术人员，具有原厂配件供应保障、官方技术支持的优势，能够保障车辆维修品质，同时也避免非专?
小米14和小米14Pro手机迎来了重要的系统更新。此次更新的一大亮点在于，小米14Ultra的出色影像功能被下放至这两款手机上，为用户带来了更为卓越的拍照体验。此次更新的推出，将进一步提升小米14和小米14Pro手机在市场上的竞争力，同时也展现了小米在影像技术方面的持续创新和领先地位。
云南一位63岁的阿姨因为坚持健身8年引来了网友的围观，她的自律令人钦佩。从视频中可以看到，阿姨的身体线条流畅、匀称，肌肉线条清晰可见，让人难以相信她已经63岁了。只要坚持锻炼，保持积极的心态，就能够拥有健康和活力的生活。
华为Pura70系列正式上市开卖，该机全球首发最新鸿蒙OS4.2系统。在鸿蒙OS4.2上，华为带来了全新的方舟图形引擎以及方舟调度引擎，响应速度提升12%，是迄今为止最流畅的华为手机系统。另外值得注意的是，鸿蒙OS4.2还优化了视觉体验，打开华为Pura70系列控制中心时，用户能看到背景实时模糊的效果，整体观感更为沉浸。
根据湖北省地质科学研究院的最新研究，最近在湖北省十堰市郧西县西北部发现了丰富典型的泥盆纪珊瑚化石，证实秦岭山脉所在地曾经是一片汪洋大海。本次发现的珊瑚化石主要赋存在泥盆纪中晚期的粉晶、细晶灰岩海相地层中，涉及10余种珊瑚类型，以复体珊瑚为主，赋存区面积广大，超过了300平方千米，显示出大面积古海洋生物礁建造特点。郧西县位于郧西大梁，又名湖北大梁，是秦岭的重要组成部分，东西横亘湖北、陕西两省之间，全长60公里，是两省地理、气候的分界线。
RedmiTurbo3，作为Redmi全新Turbo系列的首款力作，将于4月10日正式与大家见面。此次官方还大方晒出了手机的三款精美配色，让人眼前一亮。RedmiTurbo3搭载了强大的第三代骁龙8s处理器，与第三代骁龙8拥有相同的CPU架构，包括1个3.0GHzCortex-X4超大核、4个2.8GHzCortex-A720大核和3个2.0GHzA520小核，其跑分更是超过了惊人的170万。
日前，华为公布鸿蒙OS4.2百机升级计划，首批24款设备目前已经开启公测招募。24款设备中有17款是手机，分别为华为Mate60系列、Mate50系列、Pocket2系列、MateX5系列、MateX3系列以及P60系列。快科技注:拦截应用内摇一摇”广告跳转功能，在今年3月的鸿蒙OS4.0.0.200新体验版中已经支持，但彼时更新日志没有说明。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
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