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据CNBC消息,盖茨夫妇已雇佣顶级律师团队处理财产分割问题,双方律师曾参与现任世界首富贝索斯离婚案。
比尔盖茨和梅琳达夫妇离婚后,有关1341亿美元财产将如何分割备受关注。据此前报道,二在并未签署婚前协议,所以这份巨额财产的分配,就成了二人分手后的焦点。据美国CNBC 5月6日报道,比尔和梅琳达盖茨夫妇二人日前各自组建了律师团队。梅琳达一方雇用了谢莉安德森,而比尔盖茨则雇用了泰德比尔贝。据了解,两名律师在亚马逊CEO贝索斯那场全球最昂贵离婚事件”中就是对手,分别代理贝索斯夫妇一方。此外,梅琳达聘请的罗伯特科恩受
前几天,微软创始人比尔盖茨宣布离婚,与妻子27年的爱情走到了尽头,此事也引发网络热议,而他们1300多亿美元的财产分割更引人关注。做为微软创始人之一,盖茨最重要的财富都来自微软股价,多年来一直减持到1%多点,再加上其他投资,目前盖茨夫妇的财产价值超过1300多亿美元,约合8400多亿人民币。从双方的声明来看,在宣布离婚的同时,盖茨夫妇的离婚协议应该就商定好了分财产的问题,所以双方发布声明的第一天,财产分割就同步开
5月4日消息,今天一大早比尔盖茨就在社交平台正式宣布,决定与妻子梅琳达离婚,这段长达27年的神仙爱情”宣告结束,令人不敢相信。作为曾经的世界首富,盖茨夫妻名下拥有十分庞大的资产,根据《福布斯》数据显示,比尔盖茨目前是全球第四大富豪,身价超过1300亿美元,约合人民币8400亿元,这笔巨额财产的分割是个十分棘手的问题。这笔巨额财产分割也成为广大网友关注的焦点,有相关律师对此表示,美国没有全国统一的婚姻法,由各州
日前,全国首例因合伙纠纷引发的微信公众号分割案件二审落槌。上海市第二中级法院二审宣判微信公众号“重要意见”分割案,明确了微信公众号的虚拟财产法律属性。
亚马逊CEO离婚是怎么回事?为什么离个婚,连全球首富的位置都不保了?一起来看看。对于巨商富豪来说,离婚的代价是巨大的,因为他们不仅失去了妻子,其财产也因离婚而遭到分割。昨日晚间,亚马逊CEO、全球首富贝佐斯在推特宣告自己与妻子麦肯锡和平分手离婚,他和妻子麦肯齐 25 年的婚姻就此终结。
据晶报消息,近几年,深圳的夫妻离婚时,出现了分割游戏装备、比特币等虚拟财产的新现象。 因为深圳本土创新水平处于全国前列,创新涉及到的年轻人的虚拟财产或创新类型的资产比其他城市来得更早,也更多。深圳的夫妻离婚时出现分割虚拟财产这类新现象,是深圳的家庭资产在新领域投资的体现,导致家庭资产变幻出更多新的财产类型,但在财产合法性方面存在争议。
在视频分割领域,SegmentAnything模型被用于探索新的视频对象分割技术。研究团队测试了两种不同的模型,旨在结合SAM的分割能力和光流技术的优势,以提高视频分割的性能。具体的技术细节、模型性能指标以及未来的研究方向尚未详细公布,但这些初步的研究成果已经为视频分割技术的发展提供了新的方向和可能性。
上海二中院对一起涉及遗产分割的案件作出了终审判决。本案的焦点在于余老伯生前所立的遗嘱是否有效,以及孙女小余是否有权要求重新分割遗产。这一判决不仅维护了余老伯的遗愿,也为类似遗产纠纷案件提供了明确的法律指引。
据重庆市江北区人民法院消息,蔡某与王某的缘分始于2006年的一场婚礼,两人一见钟情,随后步入婚姻殿堂。在共同生活的岁月里,他们迎来了两个可爱的儿子蔡某甲和蔡某乙。双方均未提出上诉,表示接受法院的判决。
在深度学习技术的推动下,图像分割领域发生了巨大变革VisionTransformers在其中发挥了重要作用。本文介绍了一种基于Transformer的图像分割模型——Mask2Former,该模型在语义、实例和全景分割任务上都能够使用相同的架构,具有通用性。在实际应用中,需要根据具体需求权衡模型性能和资源消耗,选择合适的模型。
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RMBG-1.4是一个用于图像背景去除的Pytorch模型,由BRIAAI开发。经过专业级数据集的训练,能够高效准确地分割前景和背景。使用合法许可的训练数据,有效减轻算法偏差,保证内容安全。
RMBGv1.4是一个新的背景分割开源模型,最近引起了广泛的关注。这个模型的效果非常出色,让人感觉与目前市面上顶尖产品removebg的效果不相上下。通过不断地优化和改进,RMBGv1.4有望成为行业内的翘楚,为用户提供更好的背景分割体验。
研究人员提出了一种新型图像分割方法,称为GeneralizableSAM模型。该模型的设计目标是通过通用任务描述,实现对图像的有针对性分割,摆脱了对样本特定提示的依赖。研究人员希望这种通用任务描述引导的图像分割方法能够推动计算机视觉领域的发展,提高模型在复杂场景下的分割准确性。
字节公司最新推出了一个名为UniRef的图像分割项目,该项目将现有的即参考图像分割、少镜头图像分割、参考视频对象分割和视频对象分割四种分割方式整合到一个架构下进行处理,从能够自动判断应该使用哪种方式来分割内容。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.15715.pdf这一项目中的UniFusion模块还可以与SAM模型结合使用,进一步提高图像分割的效率和精确度。它在少样本图像分割�
APE是一种全开源的多模态分割模型,其独特之处在于采用了独立建模每个类别名实例的方法。以往的方法通常将多个类别名联结成一个单独的Prompt,但APE通过对每个类别名或描述短语进行独立建模,可以学习到不同实例之间的差异。未来的研究可以进一步探索APE在其他视觉任务中的应用,以及对其方法进行优化和改进。
对于2023年的计算机视觉领域来说,「分割一切」是备受关注的一项研究进展。Meta四月份发布的「分割一切模型」效果,它能很好地自动分割图像中的所有内容SegmentAnything的关键特征是基于提示的视觉Transformer模型,该模型是在一个包含来自1100万张图像的超过10亿个掩码的视觉数据集SA-1B上训练的,可以分割给定图像上的任何目标。图3、4、5提供了一些定性结果,以便读者对Effic
在当今数字化时代,视觉技术一直是科技创新的关键驱动力。为了解决现有方法在3D场景理解和操作中面临的挑战,来自上海交通大学人工智能研究所和华为公司的团队推出了一项引领性的科技突破。SAGA通过巧妙融合2D分割和3D高斯技术,以高效、快速的方式实现了3D场景的交互式分割,克服了以往方法的一些挑战。
MaXTron是一种专为视频分割设计的先进的元架构,通过无缝集成片内和片间跟踪模块,提升了分割结果的时间一致性。其统一的元架构简化了分割过程,使其成为计算机视觉领域研究人员和从业者的有效工具。片间跟踪模块:交叉片段跟踪模块将跟踪能力扩展到个别片段之外,促进整个视频序列的协调分割结果。
InsanelyFastWhisperwithSpeakerDiarization是一款针对音频文件的命令行工具,具有较强的自动转录能力。该工具还包括说话人分割和区分。对于需要处理音频文件的人来说,这个工具将是一个极大的帮助,提高了工作效率,节省了时间和劳动力。
PyTorch团队对Meta的「分割一切」模型进行了重写,使其在保持准确率的同时提速8倍。该优化过程涉及多方面的PyTorch原生特性和新功能的应用。整篇文章通过深入的性能分析和实验,为读者提供了一手关于PyTorch模型加速优化的详实指南。
今年下半年首场寒潮席卷全国,暴雪、大风、降温一起来袭,多地瞬间迎来了入冬的感觉。寒潮影响范围广泛,全国各地的气温骤降,秋裤成为了必备的装备,以抵御严寒。在这些地方,人们需要更加注重保暖,秋裤要搭配风衣等厚外套来应对严寒。
Cutie是一种用于自动识别和追踪视频中特定物体的技术。它具有高级的对象理解能力,可以识别整个物体的形状和特性不仅仅是像素级的信息。通过采用对象级别的内存读取和前景-背景掩码注意力机制,Cutie在性能和效果上都有很大的提升。
计算机视觉巅峰大会ICCV2023,在法国巴黎正式“开奖”!今年的最佳论文奖,简直是“神仙打架”。获得最佳论文奖的两篇论文中,就包括颠覆文生图AI领域的著作——ControlNet。来自MIT的TedAdelson教授则获得了终身成就奖。
全景分割是将图像分割成有意义的部分或区域的基础计算机视觉任务,对各种应用如医学图像分析和自动驾驶具有关键作用。全景分割将语义分割的对每个像素进行对象分类,和实例分割的对同类不同实例进行区分相结合,目标是为每个实例生成不重叠的掩码并赋予类别标签。这项突破性工作为端到端的单阶段全景分割方法提供了范例,值得进一步改进和扩展。
研究人员介绍了一种名为TCOVIS的在线视频实例分割技术,该技术注重时间一致性。实例分割是计算机视觉领域的一个热门研究课题,其目标是将视频帧中的每个独立实例进行识别和分割。该框架可以部署在资源受限的边缘设备上,实现实时高质量的视频实例分割。
Meta公司最新研发的SAM.cpp项目现已在GitHub仓库中开源。这是一项运行于纯C环境下的分割技术,其底层驱动是GGML。在未来的发展中,我们期待看到更多基于SAM.cpp的应用和创新。
FaradayFuture宣布,对其已发行在外的普通股进行比例为1:80的反向股票分割。自今日开市起,公司普通股在拆分调整的基础上交易。这进展也将显著增加我们对机构和战略投资者的吸引力。
当前用于引用视频对象的数据集通常强调突出的对象并依赖于具有许多静态属性的语言表达。这些属性允许仅在单帧中识别目标对象。解决这些挑战需要推动语言引导视频分割领域的当前最新技术。