7月6日消息,广东深圳一男子称在一便利店内购买一瓶饮料 ,饮用之后才发现瓶子内并非饮料,而是农药。
这名男子表示,发现情况后立马报警,而后到医院洗胃才幸免于难。
期间该男子嘴巴麻木伴随呕吐,用了7瓶矿泉水漱口,店家则表示监控坏了,事件正在调查中。
当地派出所工作人员表示,已将饮料样本送检,具体结果以检测报告为准。
一般农药没有特效解药,只能通过催吐、吸附、洗胃、血液灌流等方式尽可能从体内清除。有条件第一时间喂白陶土或灌泥巴水很重要,同时需要到医院进一步就诊。
(举报)
7月6日消息,广东深圳一男子称在一便利店内购买一瓶饮料 ,饮用之后才发现瓶子内并非饮料,而是农药。
这名男子表示,发现情况后立马报警,而后到医院洗胃才幸免于难。
期间该男子嘴巴麻木伴随呕吐,用了7瓶矿泉水漱口,店家则表示监控坏了,事件正在调查中。
当地派出所工作人员表示,已将饮料样本送检,具体结果以检测报告为准。
一般农药没有特效解药,只能通过催吐、吸附、洗胃、血液灌流等方式尽可能从体内清除。有条件第一时间喂白陶土或灌泥巴水很重要,同时需要到医院进一步就诊。
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最近在重庆发生了一则耐人寻味的事件:一名男子声称他发现了一种神奇米”,据说这种米饭在锅内存放了整整一个月,竟然没有出现异味也没有发霉,这一说法引起了人们的广泛关注。他将这种米煮熟后放在锅内保存了一个月,令人惊讶的是,米饭不但没有变质没有产生任何异味锅盖一直保持着紧闭状态。对于这一现象,大家持有不同的看法,但对食品安全始终应保持警惕。
在重庆发生了一件颇为神奇的事情。一名男子声称自己买到了一种“神奇米”,这种米煮熟后在锅内放置了一个月之久,不仅没有出现异味,更未发霉变质。也提醒大家在购买和食用粮食时,要注意选择正规渠道和品牌,确保食品安全和健康。
近年来,随着生活质量的提高,越来越多的年轻人都会在各种闲暇时间来一场说走就走的旅行。常见的旅行方式无非几种:报团、公共交通、自驾游。这其中自驾游以自由度与舒适度并存的优势,也越发受到年轻人的青睐。“自驾不是为了到达,而是在路上。”也成了许多年轻人旅行信条。自驾游虽然乐趣众多,但随之而来的是长时间开车的疲惫与困倦。美景一直存在于路上,�
2024年4月XX日-和易孚欣然宣布其IQAXeBL解决方案荣获2024年度亚太贸易便利化论坛颁发的贸易便利化创新奖。作为数字贸易解决方案的领导者,和易孚致力于为客户提供先进方案,促进提单流程的数字化。东方海外国际是全球最大的综合国际运输和物流公司之一和易孚作为一家独立运营的信息科技公司,也传承了全球航运业深厚的底蕴。
上海市卫生健康委近日宣布启动首批营养健康指导试点项目,该项目旨在指导居民如何明智地选择健康食品,并特别引入了饮料分级制度。据了解,该分级制度将饮料划分为A、B、C、D四个等级,每个等级都基于饮料中糖、脂肪等含量的综合考量,推荐程度随着等级的提升而逐渐降低。试点企业积极响应,纷纷在产品的包装和菜单上清晰标注分级标识,以方便消费者识别。据试�
近期,一名女子在视频中声称,她在一家超市购买了一罐生产日期为2024年1月的黄桃罐头,但打开后发现里面的黄桃已经发霉变质。她向涉事超市提出投诉,并要求赔偿5000元超市仅愿意以1000元顶格赔偿。购买食品时应注意查看标签标识,确认是否合格生产商生产,包括检查是否有生产许可证标识,验证生产日期和保质期是否有效,以及观察食品外观是否存在腐烂霉变现象。
《2024中国饮料行业趋势与展望报告》发布,揭示了当下饮料市场的一些重要变化趋势。消费者偏好日益转向健康、功能性饮品成为最值得关注的发展方向。通过采取开放式创新模式,整合外部资源推动技术突破,东鹏饮料将源源不断为消费者带来契合健康理念的新品,稳稳跻身健康饮品领跑者行列,展现出在新赛道上引领行业的决心与实力。
人工智能发展迅速,尤其是像ChatGPT这样的基础大模型,在对话、上下文理解和代码生成等方面表现出色,能够为多种任务提供解决方案。但在特定领域任务上,由于专业数据的缺乏和可能的计算错误,它们的表现并不理想。这包括降低扩展成本和使用少量示例来学习用户的偏好,以便生成符合用户需求的解决方案。
3月30日,在陕西宝鸡,一段关于女子在超市购买到发霉罐头的视频迅速传播开来。她购买的罐头明明在保质期内,但打开后发现罐头内部已经发霉变质。消费者在遇到类似问题时,也应积极维护自己的合法权益,通过合法途径寻求解决。
东鹏饮料集团华中区域“大本营”——长沙生产基地正式投产运营,是全国化战略布局的重要里程碑。此次基地的正式运营,不单单标志着东鹏饮料在华中地区营销网络和生产力量的进一步加强,更是其全面深化市场全国化战略布局的重要体现。东鹏饮料全国布局逐步完善,在汲取了各地区的优势资源和经济特性后,依靠强大的市场布局和品牌基础,加上不断创新的产品线和灵活的营销策略,东鹏饮料在市场的竞争中,将获得更为显著的优势和更大的成功。
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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。
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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。
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