《如何在ASP.NET中使用SmtpMail发送邮件》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：
在ASP中，就可以通过调用CDONTS组件发送简单邮件，在ASP.NET中，自然也可以...
一个典型的邮件发送程序如下：...
如上文提到的，IIS并不带有真正的邮件功能，只是借用一个“SMTP虚拟服务器”实现邮件的转发...
智能主机是一个SMTP服务器，它能够中转从内部SMTP服务器直接发送到Internet的外出电子邮件...
在.NetFramework1.1中，显然对这一需求有了考虑，在MailMessage组件中增加了Fields集合易增加ESMTP邮件服务器中的寄送者身份验证的问题...
......
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OpenAI宣布正在组建一个名为OpenAIRedTeamingNetwork的专家团队，旨在加强模型安全性。该团队由经验丰富的专家组成，将为OpenAI提供风险评估和缓解方面的信息和帮助。OpenAI将滚动选择网络成员，申请截止日期为2023年12月1日。
华为官方今天上午正式宣布了一款十年大作”MatePadPro13.2。这是华为史无前例的一款巨屏平板产品，将于9月25日与Mate60系列一起发布。星闪可适用于消费电子、智能家居、新能源汽车、工业智造等多种场景，为鸿蒙万物互联提供更强大的连接。
智源研究院发布面向中英文语义向量模型训练的大规模文本对数据集MTP。这是全球最大的中、英文文本对训练数据集，数据规模达3亿对，希望推动解决中文模型训练数据集缺乏问题。作为中国大模型开源生态圈的代表机构，智源持续进行包括数据在内的大模型全栈技术开源，推动人工智能协同创新。
微软对大语言模型的道德推理能力进行了测试，但在电车问题中大尺寸的模型表现反比小模型差。但最强大语言模型GPT-4的道德得分依旧是最高的。这与研究最初的假设:大型模型总是比小型模型具有更强的能力相反，说明利用这些较小的模型开发道德系统具有很大的潜力。
智谱AI发布MathGLM数学模型，旨在增强大模型在数学推理方面的性能。它能够精确计算算术运算，包括基础算术运算和复杂混合运算，并提升模型的中文数学解决能力。MathGLM还在解决不同年级数学问题和数学应用题上进行了实验，取得了较好的结果。
谷歌正在考虑将目前由博通提供的张量处理单元完全引入内部，以降低成本。谷歌高管一段时间以来一直在讨论切断与博通的关系，目标是在2027年之前实现TPU的完全自主开发。此举与亚马逊和微软的做法一致，后两者也在探索内部开发更多AI芯片的可能性。
01输入主题，一键生成做PPT没有思路？强大的AI功能让你事半功倍！针对不同演示场景，任意挑选、随意切换，让你也拥有“别人家的PPT”！
苹果公司发布了iPhone15系列的新款智能手机，并开始了预售。在正式发售前，安兔兔后台发现了一款名为iPhone15ProMax的跑分数据。这款手机更新的细节相比华为Mate60系列，更像是“无关痛痒”的小变化，通俗的说，就是“挤牙膏”似的更新。
在大模型不断取得突破的2023，把大模型当做大脑来辅助运行的具身智能机器人研究也在被迅速推进。2个多月前，谷歌DeepMind推出了第一个控制机器人的视觉-语言-动作模型——RT-2。未来的另一个方向是进一步探索不同数据集的混合会如何影响跨具身智能体泛化，以及这种泛化是如何是实现的。
OpenAI宣布，其聊天机器人ChatGPT现在可以「看、听、说」，或者至少能够理解口语，用合成的声音回应并处理图像。这次更新是自引入GPT-4以来OpenAI最大的一次改进。但该公司还指出，在此过程中转录被视为输入，并可能用于改进大型语言模型。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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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。
百宝音是一个在线免费文字转语音的配音合成软件，提供近百种配音模板，主打影视解说配音、专题片配音、广告配音等，具有高度定制化的优势，可根据用户需求定制各种音色风格。
Workers AI LLM Playground是一个在线平台，允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动，旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境，以更好地理解和利用大型语言模型（LLM）的能力。
PuLID 是一个专注于人脸身份定制的深度学习模型，通过对比对齐技术实现高保真度的人脸身份编辑。该模型能够减少对原始模型行为的干扰，同时提供多种应用，如风格变化、IP融合、配饰修改等。
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