北京动物园的熊猫宝宝丫丫在高温天气下回到家乡,并受到动物园工作人员的精心照料。为了让丫丫在炎热的天气里得到舒适的休息,工作人员为她准备了凉席和冰块,而丫丫的父亲作为自家奶爸,更是展现了细心照料的一面。
丫丫在冰块和大长笋的陪伴下愉快地享受着奶爸的关爱,吸引了许多游客的注意。北京动物园承诺将继续提供最好的生活条件和保护措施,以确保丫丫能够快乐健康地成长,并将记录她的成长故事与大家分享。
猜你喜欢:
(举报)
北京动物园的熊猫宝宝丫丫在高温天气下回到家乡,并受到动物园工作人员的精心照料。为了让丫丫在炎热的天气里得到舒适的休息,工作人员为她准备了凉席和冰块,而丫丫的父亲作为自家奶爸,更是展现了细心照料的一面。
丫丫在冰块和大长笋的陪伴下愉快地享受着奶爸的关爱,吸引了许多游客的注意。北京动物园承诺将继续提供最好的生活条件和保护措施,以确保丫丫能够快乐健康地成长,并将记录她的成长故事与大家分享。
猜你喜欢:
(举报)
11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
4月5日,上海动物园发生了一起引人注目的事件。动物园内的大猩猩似乎被部分游客挑衅嘲讽,这些游客通过拍打玻璃来挑逗它。在享受动物园带来的乐趣时,我们也应该遵守相关规定,避免对动物造成不必要的困扰和伤害。
快科技4月22日消息,小米汽车在最新的问答中透露,今天开始会逐步公布小米北京车展相关安排。值得一提的是,雷军也会在车展上与现场朋友进行交流,感兴趣的朋友可以参加,这次车展时间为4月25日-5月4日。其中,4月25-26日为展会新闻日,4月27日-28日为专业观众日;4月29 日-5月4日为公众日。目前北京车展的各品牌展位图已经公布,小米位于W2号馆W203展位,是该馆的中间C位
4月26日,2024中关村论坛年会——世界领先科技园区发展论坛在北京中关村国家自主创新示范区展示中心举行。作为建设世界领先科技园区的重要成果和论坛的重要环节之一,中关村特色产业园进行了集中授牌并成立中关村特色产业园联盟。首钢园将以建设中关村特色产业园为契机,牢牢把握“一高地一支点”使命任务,着力推动高精尖产业集聚,完善产业生态,提升产业服务能力,促进园区协同消费,建设“一起向未来”的城市复兴新地标,为打造中国式现代化的首钢场景贡献力量。
关于伴侣动物的管理和反对虐待伴侣动物的话题热度居高不下,热点事件频发,一时之间,公众议论纷纷。2024年2月5日,最高人民法院举行新闻发布会,发布了6个饲养动物损害责任典型案例。给予公众尤其未成年人尊重、善待生命的价值引导,这对提高社会文明程度、推动生态文明建设的进步至关重要。
网易与暴雪今日携手宣告,双方将再度携手,将暴雪旗下多款经典游戏,包括《魔兽世界》和《炉石传说》等,重新带回国服,为广大玩家带来更为丰富的游戏体验。这些备受瞩目的游戏将于今年夏季陆续重返中国大陆市场,再次点燃玩家们的热情。我们期待在未来,双方能够继续为玩家带来更多优质的游戏体验和惊喜。
4月2日,山东潍坊的青蓝幼儿园里,一段记录孩子们烧火制作农家饭的视频在网络上迅速走红。孩子们在户外忙碌欢乐,有的绣花,有的编马扎,有的包饺子,呈现出了一幅生动的童年画卷,令网友纷纷戏称为“幼儿职业技术学院”,并认为这样的教育方式值得全国推广。这样的教育模式,为幼儿教育注入了新的活力,也为全国范围内的幼儿教育提供了有益的借鉴。
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。
山东潍坊一所幼儿园内,孩子们正在参与一项别开生面的活动。视频画面显示,孩子们在户外忙碌着,绣花、编马扎、包饺子,场面热闹欢快。老师和家长采取正确方法,帮助孩子掌握劳动技能,感受劳动带来的成就感,在劳动中学习成长。
快科技4月25日消息,下周一回国成为了贾跃亭抹不去的梗,而他本人也是给出了回国条件。在最新发布的视频中,贾跃亭表示,早日还债回国是他最大的梦想,他将以成功造车并还清债务为条件,来实现回国之愿。此外,贾跃亭还详细介绍了自己的债务问题,表示这些年为乐视已经偿还了100多亿美元的债务。在昨天发布的视频中,贾跃亭对周鸿祎的回应中称,会在合适的时机将FF91带回中国制造。但同时他也暗讽周鸿祎,认为他不应该为盗窃者喝彩,也不应该向年轻的奋斗者传递抄袭和山寨的价值观。随后,周鸿祎在视频中回应道,真正想要造车,就应该回到
一个幼儿园因其独特的性价比和教育模式引发了网友的热烈讨论,甚至有网友戏言这里的孩子们“6岁毕业即有3年工作经验”。在松阳县文教园区幼儿园的生活馆内,一群大班的孩子正在老师的带领下,忙碌地制作着太阳花手工小饼干。它不仅让孩子们在快乐中成长为他们未来的学习和生活打下了坚实的基础。
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。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具,利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议,用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时,用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格,并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制,使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置,方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术,SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频,提升视频的沉浸感。