中国网民日均共计花费5.7亿小时上网
随着中国“数字化时代”的推进,手机和互联网使用的不断增多正为全球的经济增长和创新推波助澜.中国消费者已逐渐成为移动通信、即时通讯(IM)以及 Web2.0的主流用户,他们正以无法想象的方式推动数字化活动的发展《中国数字化新世代:570,000,000小时的机会》报告显示,中国
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随着中国“数字化时代”的推进,手机和互联网使用的不断增多正为全球的经济增长和创新推波助澜.中国消费者已逐渐成为移动通信、即时通讯(IM)以及 Web2.0的主流用户,他们正以无法想象的方式推动数字化活动的发展《中国数字化新世代:570,000,000小时的机会》报告显示,中国
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Adobe旗下AI图像生成器Firefly推出了“结构参考"重大新功能,让用户在生成图像时拥有更多控制力。这项功能类似于ControlNet里的canny模式,可以保持图片结构不变,改变画风。AdobeFirefly的不断创新和推广,将为用户带来更便捷、更安全、更高效的图像生成体验。
面壁智能最新推出的新一代旗舰端侧模型——面壁MiniCPM2.0系列模型带来了一系列令人惊叹的性能和功能:1.MiniCPM-V2.0是端侧最强的多模态模型,具有强大的OCR能力,甚至部分能力比肩GeminiPro。它通过自研的高清图像解码技术,可以准确识别各种复杂的图像内容,包括街景和长图等。面壁智能刚刚完成了新一轮数亿元融资,计划继续面向AGI的高效大模型征程,欢迎优秀的人才加入他们的团队。
Scenic是谷歌推出的模型,一个专注于计算机视觉领域的代码库,主要用于研究基于注意力的模型。该库提供了一系列共享的轻量级库,解决训练大规模视觉模型时常见的任务,并包含了几个使用这些库的问题特定训练和评估循环的项目。只有当功能被证明在许多模型和任务中广泛有用时,才可能将其上游到Scenic的共享库中。
在图表解析领域,由于样式、数值、文本等的多样性,存在着重大挑战。即使是拥有数十亿参数的先进大型视觉-语言模型也难以令人满意地处理此类任务。研究团队提出的OneChart在图表结构提取方面取得了令人瞩目的成绩,为解决图表解析中的挑战提供了新的思路和方法。
CertiK《Hack3d:2024年第一季度Web3.0安全报告》现已发布,本次报告深入分析了2024年前三个月Web3.0链上安全的状况,私钥泄露仍然是造成资产损失的主要原因。Hack3d提供了对当前Web3.0生态系统安全性的全景扫描,并为Web3.0社区提供了包括链上黑客攻击、诈骗行为和漏洞利用在内的详尽统计数据。让我们携手努力,共同构建一个更加安全的Web3.0世界。
阿里的通义千问,终于拼齐了1.5系列的最后一块拼图——正式开源Qwen1.5-32B。直接来看“成绩单”。GQA的引入就降低了注意力计算的数量,从加速了推理时间。
一项名为FlashFace的研究引起了广泛关注。这项研究在主体特征保持方面表现出色,让人们对其实际应用效果充满期待。目前尚需等待代码模型开放后的实测效果,以验证其性能是否如预期般强大。
纷享销客CRM平台服务体系再获市场认可,正式通过第三方安永华明会计师事务所的严格审计,获得SOC1TypeⅡ和SOC2TypeⅡ鉴定报告!【报告简介】SOC报告是由专业的第三方会计师事务所依据美国注册会计师协会的相关准则出具的服务机构内部控制相关的独立系列报告,被国际云服务业界广泛认可。SOC1TypeⅡ报告:SOC1报告着重于评估与财务报告流程有关的控制,TypeⅡ与TypeⅠ报告具有相同的意见,但比TypeⅠ增加了有关操作有效性的意见,以达成相关的控目标。它是基于ISO/IEC27001:2013信息安全管理体系基础上建立、实施的扩展管理体系,规定了建立、实施、维护和持续改进隐私相关所特定的信息安全管理体系的要求。
3D晶体管正在各种类型芯片中铺开,3DDRAM内存也讨论了很多年,但一直没有落地。如今三星公开的路线图上,终于出现了3DDRAM。大约2030-2031年的时候,三星将升级到堆叠DRAM,将多组VCT堆在一起,从获得更大容量、更高性能,看起来还会引入电容器作为辅助。
IDC发布《中国软件定义存储及超融合存储系统市场季度跟踪报告,2023年第四季度》,详解中国区超融合发展趋势、市场份额规模以及厂商占比。IDC报告显示,由于数字化转型和业务创新的需求,金融、制造、医疗等对IT高度依赖的行业对基础设施层提出了更高的要求,2023年全年超融合市场同比增长2.9%,市场规模达到152.01亿元人民币,市场对超融合系统解决方案的需求依然强劲。IDC预测,中国超融合市场在未来5年保持6.0%的年复合增长率,远超传统存储阵列;预计到2028年,超融合市场规模将达到近30亿美元。
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IntrinsicAnything 是一种先进的图像逆渲染技术,它通过学习扩散模型来优化材质恢复过程,解决了在未知静态光照条件下捕获的图像中物体材质恢复的问题。该技术通过生成模型学习材质先验,将渲染方程分解为漫反射和镜面反射项,利用现有丰富的3D物体数据进行训练,有效地解决了逆渲染过程中的歧义问题。此外,该技术还开发了一种从粗到细的训练策略,利用估计的材质引导扩散模型产生多视图一致性约束,从而获得更稳定和准确的结果。
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