通过监监控反复比对,警方最终确认了犯罪嫌疑人3
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为严厉打击涉“两卡”违法犯罪,遏制电信网络诈骗高发态势,云岩公安分局涉网违法犯罪侦防分中心持续加大打击力度,坚决铲除电信网络诈骗滋生土壤。2024年4月9日,该侦防分中心成功打掉一“跑分团伙”,抓获犯罪嫌疑人6人,为打击“两卡”犯罪再添战果。当我们察觉自己或亲友正在受到不法分子的诱导,参与非法买卖“两卡”的行为,应立即向公安机关进行举报,共同致力于构建一个安全、和谐的金融环境,守护每一个公民的利益与福祉。
4月26日,浙江的一处集市热闹非凡。一位女子在闲逛时,突然被一处摊位上的樱桃所吸引。15块多一颗的樱桃,确实不是她所能承受的。
近日,一男子因为连续收到广告短信将平台告上法院,无锡市新吴区人民法院判决短信平台向男子赔礼道歉并赔偿500元。该男子在2022年11月连续两天收到某贷款平台的商业性短信,然其并没有在该贷款平台上预留过相应信息。最终法院审理认为,短信平台公司的行为已使谢某的生活受到侵扰,并且未能说明其获取号码来源的合法性,可能导致谢某个人信息的泄露,最终判决支持了谢某的诉讼请求。
在2024年4月28日的清晨,云南昭通的一则视频在网络上引发了广大网友的深切关注。这段视频以一种无比感人的方式,展示了一位爷爷在临终前通过监控设备向孙女告别的瞬间。魏女士表示,她希望这段视频能够唤起更多人对身边亲人的珍惜和关爱,不要等到失去后才留下无尽的遗憾。
在信息技术飞速发展的今天,构建和维护现代化的数字系统变得日益复杂和关键;在这样的背景下,监控系统的作用变得尤为突出。正如业界广泛流传的一句经验之谈“无监控,不运维”所揭示的道理一样,对于任何具有一定复杂性的数字系统来说,如果没有一个全面且精细的监控体系作为支撑,系统的维护和管理工作将变得极为困难,甚至不能有效地进行。通过这样的转变,�
马里兰大学帕克分校与FacebookAI的研究人员合作,开发了一种能够在物理和数字环境中有效降低对象检测器性能的对抗性模式。这项技术通过在物体上覆盖特定图案来欺骗检测器,使其无法正确识别对象,类似于一种“隐形斗篷”。更多信息和论文可以在马里兰大学的相关项目网站和arXiv上找到。
据央视新闻报道,近年来,网络短视频在大众娱乐消遣中扮演重要角色,催生了电商直播等新业态。然而,一些主播为了吸引关注不惜虚假宣传、编造故事,引发社会负面影响甚至触犯法律。最近,四川乐山警方查处了一起捏造事实、传播不实内容的短视频案件。一位短视频博主在某平台发布了关于 “家暴” 事件的视频,引起网友担忧并呼吁相关部门介入。调查发现视频内容
在全球化商业版图的浩瀚海洋中,企业如同一艘勇敢的船只,突破重重阻碍,勇往直前。在这一征途中,监控观测活动是导航中的指南罗盘,确保企业航向正确、安全稳定,成为企业出海路上维护业务稳定和数据安全的关键决策工具。然而,不合规的监控观测方案,就如同海上的暗礁,成为企业出海路上的致命绊脚石。随着企业跨越国界、开拓新市场,他们必须面对截然不同�
两广的雨下爆了”,广东广西多地刷新4月单日降水纪录。深圳发布全市暴雨黄色和雷雨大风黄色预警,网友直呼天漏雨了”。另据据水利部4月21日消息,受强降雨影响,珠江流域的北江干流及支流共40条河流发生超警洪水,据预测,未来3天,强降雨过程仍将持续,西江中下游干流及其支流柳江、桂江、贺江,北江等主要河流将继续上涨,北江可能发生特大洪水。
小聪明往往带来大麻烦,公安部交通管理局”披露的一项案例就说明了这点。本月4日在四川自贡,毛某驾驶车辆行驶至恐龙博物馆路口时违规停放,为了避免被监控抓拍,下车后便用卫生纸将号牌遮挡,不料这一举动却被现场执勤警员抓个正着。网友:看周围环境,有很多车辆都在停放,如果不是因为遮挡号牌,怕是也不会被处罚;聪明反被聪明误啊,这下9分没了;交警眼皮底下犯事,这能通融才怪。
NextChat是一个多功能的AI聊天服务平台,支持与领先的大型语言模型(LLMs)兼容,允许用户轻松部署团队范围内的AI辅助工具。它提供了一个优雅的用户界面,集中管理所有数据,并提供统计追踪团队AI使用情况的功能。此外,它还包括反馈分析工具,帮助用户聆听并分析其受众。NextChat支持OpenAI和Gemini模型,是一个面向所有人的AI基础设施,旨在提供个性化的AI聊天服务。
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Chatbox是一个易于使用的人工智能解决方案,支持多平台,帮助提升工作和学习效率。它具备本地数据存储,确保隐私和轻松访问,同时支持多种尖端人工智能模型,提供多样化、适应性和智能化的用户互动。Chatbox还具备强大的提示功能,释放创造力,支持Markdown、引用、令牌估计等功能,为思维提供广阔的发展空间。
ChatX是一个基于先进AI技术的客户端应用,它通过高速API服务器提供极速体验,支持iPhone、iPad和macOS设备间的云同步。用户可以利用它完成各种AI任务,如文本生成、图片生成等,显著提高工作效率。产品的主要优点包括高速访问、自定义功能、经济的按字数消耗模式以及丰富的高级功能,如AI参数微调、Siri朗读等。ChatX的背景是AI技术的快速发展和用户对于高效、智能工具的需求。目前,产品在Mac App Store上免费提供,但提供App内购买项目。
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。