8月7日消息，据三湘都市报，长沙一位20岁年轻男性患者因误吸防晒喷雾导致白肺”，出现胸闷、咳嗽等症状。
据了解，白肺一般是指重症肺炎在X线或CT检查下的表现，患者肺部呈现一大片的白色状态。白肺患者往往会出现呼吸困难、呼吸衰竭，严重者还会出现其他脏器功能障碍。
在炎热的夏季，使用防晒产品是保护我们皮肤不被晒伤的有效措施，明星的加持”也助推了防晒喷雾的大火，但很多人的示范存在一定的安全隐患。
医生表示，使用防晒喷雾时应当注意适量原则，喷洒时尽量遮住口鼻，不建议直接对着面部喷洒，而应将防晒产品喷到手掌上，然后在脸上涂抹均匀。
在使用防晒产品后，若出现过敏或其它身体不适时，应立即停止使用并及时前往医院就诊。
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江苏苏州一公园出现了一群人在进行鳄鱼爬”锻炼，他们的动作整齐划一，且难度不低。医生提醒称，鳄鱼爬虽然看似简单，但可能带来的坏处可能大于好处。一些老人认为这样的运动不仅可以锻炼身体能增强意志力和团队合作精神。
春天吃春菜是很多地区的习俗，比如香椿、春笋、马兰头、荠菜等。甚至不少人还会抄起家伙挖野菜，但大家一定要注意，自己挖野菜食用有极大的风险。有些野菜也含有微量天然毒素，比如蕨菜，如果烹饪不当或一次食用量过大，也可能引起中毒。
在数字经济时代，分账系统作为商家们进行高效财务管理的重要工具，已经成为了不可或缺的存在。随着电商、自动贩卖机和共享经济等行业的迅猛发展，分账系统的需求也日益增长。翼码分账系统可以帮助企业提高财务管理效率、优化资源分配、降低财务风险和提升用户体验。这些优势可以帮助企业在激烈的市场竞争中获得优势，从而实现可持续发展。因此，尽管开通翼码�
一种新型防晒装备叫做“脸基尼”，受到了消费者的青睐。在义乌国际商贸城，一家店铺一天能够卖出4到5万件“脸基尼”，排单量已经排到了5月底。商家还会在产品中配备紫外线标识卡，让消费者更直观地感受到产品的防晒效果。
最近小米SU7无疑是国内最热门的话题之一，堪称是车圈流量天花板。最令人意想不到的是，雷军表示小米SU7的购买者近30%都是女性，此外男性订单中也有不少是给太太、女朋友或者姐姐妹妹购买。四门车窗上还采用了国内首发的UV-IR涂层技术，能够有效吸收阳光中的紫外线，让小米SU7达到行业领先的玻璃隔热和抗紫外性能。
抖音用户近日分享了一段视频，展示了家中那台历经岁月沧桑却依旧能正常运作的旧冰箱，令人惊叹的是，这台冰箱已经陪伴他们家庭长达27年之久。冰箱门上那张醒目的“中国消费者协会1997年度推荐商品”标签，仿佛是对其品质的最好见证。这一举动不仅是对消费者忠诚度的回馈，更是对自家产品品质的自信展现。
小米SU7今晚正式亮相，小米CEO雷军首先介绍了外观和内饰方面的设计。小米SU7整车玻璃面积5.35㎡，全景通透视野，但丝毫不用担心夏天太晒太热。根据小米公布的数据，在38℃暴晒1.5小时后，小米SU7车内温度为59.5℃、特斯拉Model3焕新版车内温度为71.5℃，相差12℃。
4月23日，网易严选“严选宝藏计划第二季·中国宝藏行”正式开启，第二季首期聚焦被皮肤科专家力荐的“网易严选多波段防晒衣”，该产品通过“多波段防晒”、“升级4倍透气”、“吸湿速干”等黑科技为消费者带来全新的防晒体验，打破防晒焦虑。在4月23日至5月5日活动期间，网易严选特别推出防晒系列限时特惠，来天猫、京东、抖音等各大电商平台搜索“网易严选防晒衣
快科技4月5日，据媒体报道，60岁的王师傅在上周六上完坟后，因吸入大量杂质和尘土，竟意外住进了医院。由于坟头长时间未打扫，堆积了大量枯枝腐叶和杂草，王师傅在清理过程中不慎吸入了这些有害物质。在清洁过程中，务必注意佩戴口罩和手套，以免误吸霉菌或接触到有害物质。
正值春季，电商行业迎来美妆防晒类目消费旺季。为了匹配更多用户的消费需求，扩大商家主播的参与度，快手电商美妆跨境行业特别推出美白防晒季活动，结合丰厚的站内外资源，帮助商家主播实现高效增长。此次快手电商“美白防晒季”活动时间为4月1日至4月15日，活动期间，快手电商将针对短视频、直播、分销等不同场域推出针对性地扶持政策。在品牌分销部分，快手电
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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