《2019世界幸福报告是怎么回事？具体报告内容介绍》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：
3月20日，联合国发表了一份《2019世界幸福报告》这份报告对156个国家和地区的数据进行调查分析，排名指标包括收入、自由社会支持、健康和寿命等，以下我们来看下这份报告的排名...
在这份报告中，北欧多国排名十分靠前，排名前10的国家和地区分别是，芬兰第一、丹麦第二、挪威第三、冰岛第四、荷兰第五、瑞士第六、瑞典第七、新西兰第八、加拿大第九、澳大利亚第十...
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微软今天正式宣布，将不再继续支持Office2016和2019。根据微软的公告，Office2016和Office2019应用程序以及相关的生产力服务器将于2025年10月14日结束支持。消费者版本预计于2024年秋季推出。
近日，中国新闻出版研究院国民阅读研究中心发布了《2023-2024年网络文学平台价值研究报告》，并组织专家研讨会。报告和研讨会主要关注网络文学发展的新特点和新价值，为网络文学行业的持续、健康、有序发展提供建议。数据显示，截至2023年底，中国网络文学阅读市场规模达404.3亿，同比增长3.8%。在研讨会上，专家们就网络文学平台的发展新格局进行了深入讨论。已经成�
斯坦福大学人工智能研究院发布的《2024年人工智能指数报告》提供了对2023年人工智能领域进展的全面分析，覆盖了技术进步、经济影响、政策制定和公众舆论等多个方面。以下是报告的一些关键要点:技术进步:行业研究贡献:行业在AI研究方面发挥了重要作用，2023年贡献了51个重要的机器学习模型学术界仅贡献了15个。报告也强调了需要关注AI的伦理、责任和社会影响，以确保其发展能够造福全人类。
鲁大师2024年Q1季报正式发布，本次季报包含电动车智能排行，测试的车型为市面上主流品牌的主流车型，共计12款，全部按照评测维度更广、更专业的鲁大师电动车智慧评测2.0进行评分，测试的成绩均来自于鲁大师智慧硬件实验室。鲁大师电动车智能化测评体系包含车辆的状态采集与管理硬件系统、车辆交互传输系统、驾驶辅助系统、能源系统、防盗系统、乘坐系统、智慧娱乐系统及用户系统共八个系统，且体系和测评内容一直在完善更新，一切评分以最新发布的为准。在当前的市场环境中，智能电动车的优势是显易见的。
《2023中国网络文学蓝皮书》正式发布。我国网络文学用户规模已突破5亿大关，作品总量更是高达3000万部以上，每年新增作品数量约200万部。这一成绩的取得，不仅展示了中国网络文学的魅力，也为中国文化“走出去”战略的实施提供了有力支撑。
2024年4月22日，第55个世界地球日，超聚变发布《2024年绿色发展报告》，向社会展示超聚变面对宏观形势变化、产业趋势变化，推进绿色发展、科技向绿的探索与实践成果。2023年，算力产业发生了深刻变化。超聚变将坚持“发展有力量，绿色有分量，环保有质量，降碳有度量”的战略方针，以服务行业数字化、绿色化转型为目标，发挥创新力量，有术、有序、有度推进节能减碳、环境保护工作，用自身的发展推动经济社会绿色转型，负责任地履行环境责任，实现商业价值和环境责任的良性循环，与伙伴、与同行者共同打造一个绿色低碳的数字经济社会。
4月8日，腾讯发布2023年ESG报告。值得关注的是，2023年标普全球可持续发展评估提高了腾讯控股的ESG评分，使其业内排名超过谷歌、Meta，位列行业全球前五。腾讯云还将部分基础安全能力向中小企业免费开放。
“睡个好觉”为什么那么难?近日，喜临门携手社科院发布的《中国睡眠研究报告2024》指出，在阻碍现代人“睡个好觉”的诸多因素中，“我好困，但舍不得睡”、“我也想早睡，手机它不让”等手机成瘾问题突出，过度使用手机导致的睡眠拖延成为影响睡眠质量的重要因素。手机成瘾严重，睡眠质量近三年最差报告显示，2023年，我国居民失眠状况有所好转，但睡眠拖延比2021年和2022年更严重。喜临门将运用人工智能技术来帮助居民改善睡眠状况，推动人工智能助眠产业的健康发展。
4 月 22 日，快手发布了《 2023 环境、社会及管治报告》（ESG报告），详细阐述了 2023 年快手在社会责任、环境保护、公司治理和员工发展等诸多议题上的价值创造。2023 年，快手不断升级ESG体系，深化ESG责任理念与经营战略的融合，推动公司和社会协同可持续发展。在践行社会责任方面，快手积极满足社会各界群体的就业与创业需求，平台共带动 4022 万个就业机会，同时多举措
在2024年4月19日，斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所发布了其备受瞩目的2024年人工智能指数报告。这份全面的研究报告深入分析了人工智能的现状，探讨了主要趋势、进步和挑战。这份报告的见解可以作为导航AI领域的宝贵资源，帮助我们为实现一个更加公平、可持续和有益的AI驱动未来制定路线。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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