在智能制造行业「人才需求技能变化，人才存量不足」、「新兴技术人才需求量扩大」、「目标人才吸引力不足」三大难题面前，聚焦发力校招拓展新兴年轻技术人才，成为智能制造企业之选。
在此背景下，《牛客 2023 智能制造校园招聘白皮书》应运而生。基于 620 家企业、 1400 名23& 24 届学生调研数据，结合900W+用户的牛客人才企业库校招数据定性定量分析，你将看到：
最 新智能制造学生求职洞察：求职走向、招聘规划、方式、渠道、Offer、求职心声等； 2023 年企业秋招规划：是否开展、岗位、时间、预算、方式等；
智能制造行业深度洞察：行业薪酬、热门岗位、求职/招聘渠道等；
校招破局之道：雇主品牌、简历开源、人才筛选等；
行业校招实战攻略：蔚来、博世中国、联想中国等行业TOP企业校招实例；
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牛客针对企业在高速发展中，数字化人才缺口逐渐增加这一情况发布了《2023智能制造校园招聘白皮书》。智能制造行业是当今世界制造业的重要发展方向之一，牛客从学生、企业两个方面入手，分析了目前智能制造行业的就业形势。如果您想要了解更多有关智能制造校园招聘信息，请关注牛客企业服务公众号，下载《牛客2023智能制造校园招聘白皮书》获取全部内容。
在《多渠道协同，银行业数字化营销实践新范式》白皮书中，神策数据聚焦银行业面临的数据管理和应用效能低、缺乏统一的渠道管理平台导致客户体验不佳、多渠道能力建设及营销运营平台支撑弱等三大挑战，提出构建基于多渠道协同运营的数字化营销管理体系，本文将围绕此展开详细介绍。关注神策数据公众号，回复关键字“银行多渠道协同”即可免费下载完整版高清白皮书。关注神策数据公众号，回复关键字“银行多渠道协同”即可免费下载完整版高清白皮书。
近日，国民级远程控制品牌“向日葵远程控制”发布了《贝锐向日葵远控安全标准白皮书》，该白皮书介绍了贝锐向日葵在全面方面的多年努力，以及其构建起来的全流程安全闭环。白皮书介绍，贝锐向日葵自 2009 年发布以来，始终秉持“阳光下的远程控制”这一理念，作为行业引领者，贝锐深知信息安全对于用户的重要性。在合规层面，向日葵通过了国家信息系统安全等级�
随着大模型技术的火热，如何建设高性能网络，为大模型提供大算力支撑成为解决大模型技术的难点。度小满积极布局大模型前沿科技，不断攻克大模型技术难题，并联合百度智能云推出《智算中心网络架构白皮书》，为高性能网络建设提供全流程指导。度小满也将持续加快对大模型技术的创新，通过智能分析、智能客服等提升金融行业效率，进一步推动行业转型升级。
10月12日，2023第四届深圳国际人工智能展会隆重启幕。展会以“AI融合创新·推动高质量发展”为主题，着力打造集行业交流、学术探讨、产品交易、人才建设等多要素深入融合的行业平台。亿达科创将聚焦AI技术优化与升级，以更精准有效地运算和迭代，打造智慧产业升级方案，持续提升用户体验，为行业企业提供覆盖更广泛、更高品质的“数智化”服务，助力智能科技赋能经济发展和未来生活。
金秋10月，以“算启新程智享未来”为主题的2023中国移动全球合作伙伴大会于10月11-13日在广州保利世贸博览馆举办。小天才作为中国移动战略合作伙伴，受邀参加本次大会。依托于20余年在智能产品科技研发、精密制造、供应链管理、品质严控、海量用户大数据和持续消费者研究方面的深耕与积淀，更具国际化视野的小天才将持续为全球消费者提供令人向往的高品质产品与服�
2023年9月25日，云计算科创板上市企业UCloud优刻得2024届校园招聘火热启动。此次校园招聘面向2023年9月至2024年8月期间毕业且最高学历毕业后无全职工作经验的学生，工作地点聚焦上海、成都。提供带薪年假、生日假、导师带教、年中旅游、团建基金、下午茶、健身房、CEO特别奖等10余项员工福利关怀，以及日常丰富多彩的文化活动、员工俱乐部活动，以此营造开放团结、携手共进的工作氛围。
2023年9月20日-9月22日，“新IT 新算力” 联想华北大区创新之旅活动邀请来自北京市公、交、能等行业核心客户来到美丽的创新之城-深圳市，参观联想深圳未来中心和联想南方智能制造基地。在会上，南方智能制造生产计划经理李登高与在场嘉宾进行分享交流。他谈到:“当前，智能制造在AI技术大潮下加速推进，正在抢占发展新优势。作为高科技制造龙头企业，联想集团在自身智能化转型的过程中，将充分发挥全栈智能优势，通过流程、数据、技术的互联互通和智能协同，以精益的运营、敏捷的响应、韧性应对风险和绿色可持续发展，持续赋能制造业转型?
当前我国制造业正加速向智能化方向发展，数字化赋能是推动制造业转型升级、加速实现智能制造的有力抓手。赛意信息立足制造业发展，以网络化、数字化、智能化为手段，秉承“智造引领转型，价值驱动落地”的理念，以客户为中心，以产品技术为驱动，打造自主创新的工业软件，赋能制造企业高质量发展。下期直播预告9月20日，16:00技术创新直播专场关注赛意信息视频号，我们不见不散！
这次用到了问界新M7大定量上。从9月12日发布，仅用了一个月，问界新M7的大定销量就超过了6万单。有华为尖端科技成果傍身，相信问界新M7将持续引领家庭出行未来发展方向，为消费者营造更多生活便捷。
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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