你有早起的习惯吗?
据浙江日报,日前,绍兴职业技术学院推出限时特价早餐活动,每天7点前早餐半价。
校方表示,食堂这次自发推行7点前半价早餐计划,是因为寒假时间比较长,为为让师生更快适应开学生活,能早起学习锻炼。
没想到效果不错,7点前来吃早餐的学生多了一倍。
镜头中,不少学生一边吃着早餐,一边表示香啊”。
网友们也是纷纷评论:
我选择睡觉,早饭钱都省了
一人一份,谢绝捎带
(举报)
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近期多地高校禁止学生在宿舍挂床帘,主要原因是床帘存在一定的消防安全隐患,易燃品一旦失火可能威胁学生生命财产安全。床帘也可能阻碍宿舍卫生检查、增加工作量、阻碍通风采光、滋生细菌等有害物质,对学生健康构成威胁。多地高校出于消防安全、健康、人际交往等考虑,禁止学生在宿舍挂床帘。
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苏州科技大学石湖校区发生了一起引人注目的事件:一群猴子竟然闯入了女生宿舍楼。此事迅速在社交媒体上传播开来,引发了广大网友的关注和热议。该工作人员还表示,在整个事件中,没有人员受伤,学校已经向相关部门汇报了情况。
近日,一则大学校园中发现一条疑似三头蛇的视频引发广泛传播和关注。据悉,涉事高校为成都文理学院。网传视频显示,一条花蛇盘踞在树下草丛中,昂首张嘴,与一只猫咪对峙。期间,这条蛇不断发出攻击动作,吓得在场的学生发出尖叫。视频中,这条蛇看起来像是有三个头”,但视频清晰度有限,无法仔细分辨。经过一段时间对峙后,猫咪转身走开。在另外一段视频中,学校保安拿出专用的捕蛇工具将其捕获。对于网传三头蛇”的说法,成都文理学院工作人员表示,学生手机拍摄问题造成视觉误差。只是一条普通的蛇。不是三个头,学生手机拍摄问题,蛇
高考数学140分以上即可破格被高校”录取的话题,引起网友关注热议。有媒体进行了调查,发现消息来源可能是一批全国名校陆续发布的强基计划”招生简章。有业内人士指出,数学非常强的学生,其它科总分也不会太低数学能考140分以上,在很多重高都是凤毛麟角。
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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
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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。
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