据外媒报道，使用手势而非硬键或软键盘来导航手机操作系统并不是完美的，这在Android上无疑是这样的。但如果手机试图学习什么时候滑出屏幕边缘意味着用户想要在应用中滚动、返回或回到主屏幕呢？谷歌可能想要找到答案。
在xda开发者论坛上，Quinny899从SystemUI应用的EdgeBackGestureHandler脚本中找到了一个新的TensorFlow Lite模型，该模型带有一个名为backgesture的词汇表文件，其包含了43000个应用的应用包名字--其中两个来自Quinny899。
据推测，该模型可能使用记录的滑动数据--尤其是开始和结束像素--从这些应用来确定滑动是否需要通过应用或系统导航。
据报道，基于模型的手势导航可以通过触发Android 12开发者预览1中的一个标志来激活。
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谷歌正在对Android、Chrome和谷歌硬件部门进行重大重组：它们即将合并！谷歌硬件部门高级副总裁RickOsterloh将领导新的「平台与设备」部门。」希望这能解释清楚一切。
2024年度I/O大会将于5月10日举行，目前距离大会召开还有大概一个月的时间，谷歌提前为我们带来了一份惊喜首个Android15beta版已经正式发布。首批尝鲜的幸运儿们将仅限于谷歌自家的Pixel系列产品其他OEM厂商则需要耐心等待至夏季，方有机会体验这一前沿测试版。除了Android15的惊艳亮相，我们还将迎来Pixel8a新机的首次公开亮相，以及GoogleTV和Chromecast产品的更新等。
PYMNTS与人工智能领域的专家和创新者进行了座谈，探讨了该技术如何在未来几年改变支付和商业领域。众多意见和预测中，阿克里·阿德贾乌特，风险投资基金Exponion的创始人兼普通合伙人，表示金融机构在反洗钱和防欺诈工作中利用人工智能将受益匪浅。在未来几个月中，那些希望脱颖出的第三方欺诈预防供应商将是那些能够展示成功开发人工智能和机器学习技术的公司。
研究人员从清华大学和北京理工大学开发了DRAGIN，这是一种针对大型语言模型设计的动态检索增强生成框架。该框架旨在通过在文本生成过程中实时确定何时以及如何检索外部信息，从提高语言模型的性能。未来的工作旨在克服与自注意力可访问性相关的限制，并对查询构建技术的影响进行评估。
苹果公司近日发布了一款名为MLLLLMFerret-UI的新型机器学习语言模型，旨在提升对移动应用用户界面的理解。这款模型经过特别优化，能够处理移动UI屏幕上的各种任务，并具备指向、定位和推理等能力。Ferret-UI还能够通过功能推断来解释屏幕的整体目的，显示出在理解和生成自然语言指令方面的高级能力。
随着机器人进入到越来越多的生产生活场景中，作业任务和环境变得更加复杂，机器人需要更精准、更稳定、更智能、更灵敏的自主导航能力。自主导航技术作为机器人技术的核心，虽然经过了多年发展，取得了长足进步，但在实践过程中，依然面临较多难题，如面对特殊障碍物难以避障、复杂场景精度降低稳定性下降、智能交互支持不足等问题，且地图构建大多仍为传统的2D栅格地图、拓扑地图，缺乏机器人用于理解环境、人机交互等业务的高层次语义信息。结合INDEMIND提供成熟的硬件参考设计和量产设计服务及相对成熟的作业单元技术，整机从立项到量产最快可以控制到2个月以内，大大降低企业的研发周期和投入成本。
EMAGE是一种统一的整体共话手势生成模型，通过表情丰富的掩蔽音频手势建模来生成自然的手势动作。它可以从音频输入中捕捉语音和韵律信息，并生成相应的身体姿势和手势动作序列。EMAGE能够生成高度动态和表现力丰富的手势，从而增强虚拟人物的互动体验。点击前往EMAGE官网体验入口谁可以从EMAGE中受益？EMAGE适用于虚拟人物动画、人机交互系统、虚拟助手等领域的用户。�
MeMenteeBot是一款具有革命性功能的机器人，它能理解人类口头指令，并通过视觉模仿进行自我学习。这款机器人的先进之处在于其端到端的任务执行能力，它可以接收口头命令，并完成复杂的任务。它的出现标志着机器人技术迈向了一个新的阶段，为未来的机器人应用开辟了无限可能。
昨日的华为发布会上，备受瞩目的新版智界S7终于揭开了神秘面纱。华为消费者业务CEO余承东在发布会上不仅展示了产品的卓越性能，还就汽车自带手机支架的设计发表了一番调侃。余承东笑称:“我一直不理解，为什么那么多车还需要手机支架。后来我才恍然大悟，原来是他们的导航不行。而我们华为，直接就可以用车机导航，鸿蒙车机导航更是好用得不得了，哪里还需要手�
在河南开封，曾经因相亲活动声名大噪的“王婆”赵梅，在4月8日这一天，为我们呈现了一个全新的形象。她不再是我们熟悉的干娘模样是换上了一身戎装，化身为那位英勇的穆桂英，英姿勃发，气势非凡。我们期待在未来，她能够继续为我们带来更多的惊喜和变化，展现她更多的可能性和魅力。
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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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