《微软反击自由软件基金会 Win 7比Linux强》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
据国外媒体报道，微软近日在一份演示稿中，Windows7远胜于Linux...
微软称：“Windows7是兼容性最高的一款Windows系统，支持3000多款打印机和700多款数码相机...
8月底，自由软件基金会（FSF）曾举行一场抗议微软的活动，游说企业放弃Windows7，转而使用开源操作系统...
FSF还致信财富500强企业的CEO，提醒他们Windows对企业的隐私、安全和自由是一个威胁...
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一、ROCm加持出图效率翻倍！AMDRX7900XTLinux系统AI性能体验ROCm：一个可移植、高性能的GPU计算平台随着AI时代的来临，显卡的作用不再仅仅只局限于游戏，特别是在StableDiffusion火爆全网之后，越来越多的玩家将显卡当成AIGC生产力工具。也希望AMD能够继续优化ROCm在Windows系统下的性能表现，让更多的AMD用户能拥有自己的高性价比AIGC显卡。
微软将于5月20日推出全新的Windows11设备，其中包括SurfacePro10和SurfaceLaptop6。这两款设备将搭载高通骁龙XElite处理器，据微软内部文件透露，微软对高通芯片非常有信心，认为它的性能比M3MacBookAir更快。凭借强悍的性能支持，微软Surface系列新品值得期待。
Windows10将于今年10月14日正式结束技术支持，之后要想获得更新补丁，就得掏钱了，无论企业用户还是个人用户，付费价格也正在陆续公开。对于商业客户言，Windows10扩展安全更新的价格是每台PC、每位用户61美元，如果使用微软Intune、AutoPatch服务的话最高45美元。无论是企业还是个人用户，付费也只能获得Windows10的安全补丁，不会有任何新功能。
为响应国家积极推动“以竹代塑”的倡议 ，作为行业环保先行的倡导者，好莱客紧跟国家政策步伐，以“践行绿色发展”为理念，不断进行材料技术创新升级，掀起新一轮的健康环保升级浪潮。早在2020年，好莱客就已创新推出具有“竹纤维基材”及“纳米净醛抗菌饰面”双重专利技术的原态净醛竹板，不仅积极践行国家倡导的以竹代木、以竹代塑，促进生态资源可持续发展，
Postsmrt是一款利用AI自动创建LinkedIn内容的工具，旨在帮助用户在LinkedIn上实现organic增长。它的主要功能包括：利用AI生成与目标受众相关、高参与度的LinkedIn帖子内容；根据用户设定的目标生成相应内容；能批量生成并安排长达两个月的内容；使用AI算法进行优化以转化受众为付费客户。一家初创公司可以根据募资、招聘或获客等不同目标使用Postsmrt生成相应的内容，通过LinkedIn实现公司品牌宣传和目标人群触达。
在玩家们急切地等待中，《舞侠online》将于2024年3月30日正式开放下载。《舞侠online》是款由乾田通亨运营，火游网络自主研发的音乐舞蹈社区网游。这里没有陌生人，都是最爱跳舞的朋友!加入我们的舞蹈派对，让舞步成为你的社交密码，一起缔造属于舞侠们的温馨社区。
随着人工智能的发展，许多员工担心他们的工作将被取代，越来越多的研究表明，女性可能最为担忧。最近国际货币基金组织的一份报告发现，在美国等先进经济体，约60%的工作可能受到人工智能的影响。在这个快速发展的AI时代，女性可能需要更多的关注和支持，以抵御人工智能可能带来的工作变革和挑战。
在11月的选题《卷起来了，网易和谷歌都想抢Duolingo的生意》中，我们观察到了谷歌和网易等公司都基于AI开发了语言学习产品，市面上也充斥着同类产品。但测试后发现，AI在语言学习产品中的作用主要在“练口语”这个层面，解决“开口难”问题，相比于Duolingo体系化的课程，以及有点“疯批”的运营手法，只是通过AI聊天做出了点差别，显得有点单薄。未来AI语言学习产品似
小米SU7发布后，其受关注程度异常高涨，甚至连竞争对手的直播间都被淹没”。不少网友涌入保时捷、领克、极氪、比亚迪、吉利等汽车品牌的直播间，疯狂刷着小米SU7”的弹幕。刷小米SU7的弹幕和送小米的礼物是对该品牌产品的支持和喜爱，是对品牌价值的认同和宣传。
微软旗下的职业社交平台LinkedIn正在测试一项面向中小企业的新服务——高级公司页面订阅。据TechCrunch报道，这个新服务每月需费用高达99美元，将提供人工智能写作助手和新工具来帮助提升公司形象和增加关注量。高级公司页面利用了LinkedIn机制，管理员可以查看访问者并邀请其关注，同时获得金色徽章等好处。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术，它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程，解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验，将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项，利用现有丰富的3D物体数据进行训练，有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外，该技术还开发了一种从粗到细的训练策略，利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束，从而获得更稳定和准确的结果。
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