近日，豪越科技有限公司智能运维大数据管理平台荣获北京市新技术新产品(服务)证书，证书编号：XCP201902DZ1321。豪越智能运维大数据管理平台项目于 2019 年申报，并通过了北京市 2019 年度第二批(总第十一批)北京市新技术新产品(服务)名单，证书于 2020 年 2 月获批。受疫情影响，
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一款名为EVI的AI智能助手引发了轩然大波。EVI不仅可以听懂用户说话的语气能为每个词增加意义，给出具有情感色彩的回应。除了EVI，HumeAI还推出了其他产品，如ExpressionMeasurementAPI和CustomModels，用于测量人类情感表达和预测人类偏好。
在农业领域，新技术的涌现正在彻底改变着传统的农业生产模式。以大疆农业为例，这家领先的农业科技公司通过引入智能化、精准化的农业解决方案，不仅极大地提升了农业生产的效率和质量为可持续农业的未来发展指明了方向。通过持续的技术创新和应用推广，农业新技术将有助于构建更加弹性的食品生产系统，提高全球食品安全水平，保障人类的长期福祉。
OpenAI公司最近推出了一项革命性的声音克隆技术VoiceEngine”。VoiceEngine通过文本输入和15秒的音频样本，便能生成与原始说话者声音极为相似、情感丰富且自然逼真的语音。当产品正式推向市场时，公司将设立一个禁止语音列表”，以检测并阻止与名人声音过于相似的人工智能生成声音，从避免潜在的版权和隐私问题。
导语:市场上首个K8s上的大数据平台，开源了!智领云自主研发的首个完全基于Kubernetes的容器化大数据平台KubernetesDataPlatform开源啦!开发者只要准备好命令行工具，一键部署Hadoop，Hive，Spark，Kafka，Flink，MinIO...就可以创建以前要花几十万甚至几百万才可以买到的大数据平台无需再花大量的时间和经费去做重复的研发高度集成，单机即可体验大数据平台在高级安装模式下用户可在现有的K8s集群上集成运行大数据组件不用额外单独建设大数据集群项目地址:https://github.com/linktimecloud/kubernetes-data-platform辛辛苦苦研究出来的成果，为什么要开源?这波格局开大，老板有话说问题1:我们为什么要开源?我们的产品一直是基于大数据开源生态体系建设的。之前就一直有开源回馈社区的计划，但是因为之前Kubernetes对于大数据组件的支持还不够成熟，我们也一直在迭代与Kubernetes的适配。贡献参考开发者指南，了解如何开发及贡献KDP。
中国领先的客户互动和营销科技服务商，极光旗下极光推送SDK荣获由泰尔认证颁发的“软件开发工具包隐私配置能力”认证证书。极光也是国内首批获得该项能力认证的企业之一。极光还将持续积极响应和践行国家相关部门的安全政策和要求，主动承担社会责任，为推动网络生态建设和数据安全保护贡献力量。
风云变化的创投江湖驶入了绿色科技和硬科技投资的新时代。这注定是一场长期主义实践，投资初期是十分耕耘、一分回报。现在对科技企业和投资机构来讲正当时，光速光合希望能陪伴创业者们一起携手，助力中国创新，推动世界的可持续发展。
显示行业发展进程不断加快，对于创新技术需求日益增长。量子点作为当下炙手可热的一种前沿技术，吸引了众多企业布局。利亚德将继续扎根显示行业，借助先进技术为行业发展深度赋能。
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4月15日至17日，第61届中国高等教育博览会（下称“高博会”）在福州海峡国际会展中心举办。海信商用显示以“科教融合，引领数字化变革”为主题亮相高博会现场，打造多个高校场景下的智慧教室解决方案，受到颇多关注。高博会始创于1992年，是中国高等教育领域内规模最 大、影响力最广泛的综合性品牌博览会。本届高博会以“职普融通 产教融合 科教融汇”为主题，展览
在远程视频监控过程中，若遇到网络带宽若遇到网络波动，如:丢包、高延迟等，往往会导致视频流传输时发生数据丢失或延迟现象，从严重影响视频画面的清晰度和流畅度。比如:在公司总部集中监看远程矿山或户外水文监测站点的视频监控画面，如何解决因为网络问题产生的模糊或卡顿呢?贝锐蒲公英自研弱网优化技术无需调整网络，远程视频“一键”就能流畅、清晰除了升级宽带，寻求更快、更稳定的网络传输速度，贝锐蒲公英提供了“一键”解决方案，自研弱网优化技术，通过贝锐蒲公英云端管理后台即可一键开启!启用贝锐蒲公英弱网优化后，无需调整任何网络设置，即使传输丢包率达到25%左右，依旧确保监控画正常播放不卡顿，保障用户视频监控场景的稳定性。结合基于贝锐蒲公英SD-WAN云智慧组网技术架构，更是可以轻松实现集中连接与管理各地监控设备，为企业提供贴合不同监控与传输业务需求的多种连接方案，如需了解更多信息或申请试用企业解决方案，可搜索“贝锐蒲公英”官网。
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。
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