快科技12月19日消息,中国地震台网正式测定:12月18日23时59分在甘肃临夏州积石山县附近(北纬35.70度,东经102.79度)发生6.2级左右地震。
同时,甘肃积石山地震”话题登上网络热搜。
有网友分享了其手机收到的地震预警”信息,其上显示震中位置位于甘肃积石山”,预警震级达到6.5级,预估烈度1.2,可能会有震感。
地震的详细发震时刻为12月18日 23:59:30,预警信息来自中国地震预警网 成都高新减灾研究所。
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快科技12月19日消息,中国地震台网正式测定:12月18日23时59分在甘肃临夏州积石山县附近(北纬35.70度,东经102.79度)发生6.2级左右地震。
同时,甘肃积石山地震”话题登上网络热搜。
有网友分享了其手机收到的地震预警”信息,其上显示震中位置位于甘肃积石山”,预警震级达到6.5级,预估烈度1.2,可能会有震感。
地震的详细发震时刻为12月18日 23:59:30,预警信息来自中国地震预警网 成都高新减灾研究所。
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4月3日7时58分,中国台湾花莲县海域发生7.3级地震,后续记录到上百起余震。4月3日晚,台积电对中国台湾发生的地震所造成影响做出最新评估。有网友表示:越先进的工艺,受影响越大”估计损失可能要好几亿美元了,机台上的晶圆都废了”。
据中国地震台网正式测定,今天8时39分在青海海西州茫崖市发生5.5级地震,震源深度10公里,震中位于北纬38.39度,东经90.93度。根据中国地震台网速报目录,震中周边200公里内近5年来发生3级以上地震共27次。在车内躲地震是较危险的做法,汽车的钢板不足以承受高处跌落物体的任何一击。
根据中国台湾灾害应变中心的最新统计数据,4月3日台湾省花莲县海域强震已造成9人死亡、1038人受伤、93人受困、52人失联,此外疏散撤离961人、安置收容628人。地震发生后,花莲市轩辕路住楼天王星大楼”严重倾斜,消防人员先后救出22人,仍有一女子被困,但已经没有生命迹象。
在昨天,中国台湾花莲县海域发生7.3级地震,一群登山者刚登上玉山主峰遇地震,登山者紧抓地面直喊可怕”。破坏性地震从人感觉到物体被破坏,平均仅有12秒钟的时间。这些措施能够帮助我们在地震发生时保护自己和家人的安全。
据中国地震台网正式测定,今天7时58分在中国台湾花莲县海域发生7.3级地震,震源深度12千米。台湾气象署地震测报中心主任吴健富表示,此次地震是自1999年9月21日台中山区地震发生25年以来最大的地震。TrendForce还预计,短期内DRAM现货价格会有小幅涨幅,但需求疲弱态势不变,涨价的延续性有待观察。
近日,有网友爆料,因跑赢地震波”被大家所熟悉的@成都高新减灾研究所APP地震预警”,开始向用户收取10元一年的订阅费。有网友质疑地震预警是公共服务,信息收费是否合理?
近期,视源股份旗下教育科技品牌希沃在广州培正中学首次演示了“全国中小学教室地震预警系统”,并宣布未来将免费接入广东12万间中小学教室,并逐步推广到全国超260万间教室里,这意味着守护校园安全,视源股份跨入了一个新的里程碑。希沃相关负责人表示:交互智能平板是教师和学生在校园生活中高频接触和使用的教学工具。我们一直在思考如何让“教学屏”更好地�
前期,山东省潍坊市昌乐县委、县政府安委会印发《社会公众聚集经营场所“数据化安全管控”提升方案》,明确提出利用中国人寿财险“数据化安全管控”项目平台,探索“九小场所”等公众聚集场所的常态化安全治理新模式。目前,该项目在昌乐县宝都街道的试点工作已取得明显成效,并开始在全县推广实施。该街道通过“数据化安全管控”项目平台科技赋能,有效提升�
北京三清互联科技股份有限公司收到了来自国网平利县供电公司的一封诚挚的感谢信,信中对公司配电自动化调试人员曹栋梁同志在平利公司数字化县公司建设过程中的卓越贡献给予了高度认可。国网平利县供电公司详细描述了曹栋梁同志在融合终端运检侧在线消缺治理中所发挥的关键作用。相信在双方的共同努力下,未来的合作将更加紧密、更加深入,取得更加丰硕的成果。
4月23日,是第29个世界图书日。在这个具有特殊意义的日子里,联想客户管理中心联合人民文学出版社、甘肃省青少年发展基金会,在甘肃省永登县苦水镇中心小学举办了“书联世界让AI生花”公益捐书活动。联想将以科技创新为依托,通过AI赋能,为合作伙伴、区域产业经济、乡村振兴,带来基于AI数字化能力的升级变革,持续为社会贡献价值。
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。
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