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安全是人类生存和发展的最基本需求。杭州亮通打造园区轻量化安防方案,聚焦企业办公园区、校园园区、制造园区等中小园区安防场景,解决安防靠人眼、通行效率低、端网运维难等痛点,打造既轻量又智能的园区安防方案。一、客户痛点01不智能:仅满足“看的见”·摄像头主要供事后取证,无法事前/事中预警·人车通行管理方式落后,效率低02不方便:操作复杂·事件处理依�
快科技4月20日消息,人类在探索浩渺太空的过程中留下了很多精彩的瞬间,近日,有博主NASA爱好者”发布了一张宇航员太空行走的太空照片,并称其是迄今为止最恐怖的太空照片之一”。至于为何恐怖,是因为这是人类历史上首次无系绳太空行走,整个人悬浮在黝黑的太空中,背后就是蔚蓝的地球,他就像是一颗卫星,显得格外渺小,而且又很无助。据了解,最早在科学意义上提出太空行走设想的是俄罗斯科学家齐奥尔科夫斯基,在他撰写的《太空旅行》一书中,不仅提出了人在太空行走的可能性,而且还提出实现太空行走必须要给行走者提供航天服、气闸?
北京时间今日上午09:40,太空探索技术公司成功发射了第155批共计23颗星链卫星。此次执飞火箭为猎鹰九号B1062.20,已成功在海上驳船完成了回收,它也因此成为了第一枚20手猎鹰九号火箭,创下了新的复用纪录!本次发射是太空探索技术公司2024年的第39次航天发射任务,是2024年第25次专门发射星链卫星,截至目前,SpaceX已经成功发射了6212颗星链卫星。
据华为终端”官方微博发文,华为WATCH4Pro太空探索、华为WatchGT4草木绿、华为手环9三款新品即将登场。华为WATCH4Pro太空探索的设计理念和功能特性都显得尤为突出。明晚是穿戴新品专场,华为WATCH4Pro太空探索、华为WatchGT4草木绿以及华为手环9将悉数亮相。
快科技4月16日消息,雷军日前发布视频,介绍了小米SU7翼子板上的一个孔”。雷军称,好多网友不知道翼子板处的孔”是干吗的,还有网友问是被撞坏了吗?雷军向网友科普道,这个孔是小米汽车特意设计的通风口,为了提升小米SU7的空气动力学表现。小米SU7全车设计了17个真风口,8组通风道,能够有效的降低风阻,因此,小米SU7具备极强的性能表现。事实上,小米SU7交付之�
小米SU7汽车系列将全面配备智能驾驶功能,但消费者对其是否依赖地图数据存在疑问。小米汽车官方给出了明确答复。雷军进一步表示,小米的目标是到2024年进入智能驾驶行业第一阵营。
为严厉打击涉“两卡”违法犯罪,遏制电信网络诈骗高发态势,云岩公安分局涉网违法犯罪侦防分中心持续加大打击力度,坚决铲除电信网络诈骗滋生土壤。2024年4月9日,该侦防分中心成功打掉一“跑分团伙”,抓获犯罪嫌疑人6人,为打击“两卡”犯罪再添战果。当我们察觉自己或亲友正在受到不法分子的诱导,参与非法买卖“两卡”的行为,应立即向公安机关进行举报,共同致力于构建一个安全、和谐的金融环境,守护每一个公民的利益与福祉。
小米SU7的官方标准胎压设定为2.9bar。这一数值背后有何讲究?保持正确的胎压对于确保车辆性能和行驶安全至关重要。
小米SU7刹车踏板与卡钳活塞没有物理连接,这种设计是因为什么?DPB全解耦制动系统可更有效地结合电机动能回收和机械液压制动,在日常驾驶中即便关闭动能回收,驾驶员踩下制动踏板时,车辆仍优先使用动能回收进行减速,可有效提高车辆的续航里程。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型,它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336,并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计,具有强大的多模态学习能力,适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法,能够在不需要进一步训练的情况下,根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架,并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法,ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节,同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型,通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术,动态调整特征图大小以解决对象复制问题,并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096,同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音(Text-to-Speech, TTS)的模型,它在2024年4月发布,包含了V1的所有功能,并进行了改进。它采用了不同的训练策略,提供了更好的音质,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外,它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩,并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆,即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族,旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练,不提供任何安全保证,可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此,用户和开发者需要进行彻底的安全测试,并实施适当的过滤机制。
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