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是一场永不落幕的狂欢派对，是一段充满无限可能的奇妙旅程。在这个万物生长的季节里，每一天都值得我们全情投入。它不仅高颜值蕴藏强劲内核，更是年轻态度的时尚象征。
4月11日，以“EXPLORE•未见”为主题的2024德施曼全球新品发布会于中国澳门隆重举行。德施曼首发指纹识别硬核科技“GPTfinger”，引领智能锁行业进入GPT算法识别时代;首发更配中国门的大扭力“龙霆电机”，突破国内电机技术;首发不惧断电长续航的“D-Power”，突破电池续航想象。业内人士普遍认为，已成功领跑高端市场的德施曼，再次以三大突破性技术加速智能锁科技迭代进
虽然大部分健身人群的活动场所仍是健身房，但家庭健身的需求也越来越多智能健身镜就是为了满足家庭健身场景应运生的产品。新升级的FITURE魔镜PRO直接来了招“轻巧”上市，减重不减量，在硬件方面更是实力升级!FITURE创立于2019年，将智能科技深入运动领域，开创了居家健身的新方式。如今用户已覆盖40，000个用户家庭，进入315个城市，2017个区县，用户月活完课次数最高时至10万余次，约等于健身工作室所有会员单月训练次数。
网络上流传着一则来自浙江杭州的感人视频，它以其独特的温馨氛围吸引了无数网友的目光。在这段视频中，一位父亲和他的女儿在雨中翩翩起舞，他们的欢乐和纯真感染了无数屏幕前的观众。他们用自己的方式，诠释了什么是真正的亲情和快乐。
孩子们总是对新的知识充满兴趣与好奇，什么都想要去学习、去了解。但随着学习任务加重，学习难度增加，很多孩子的学习热情在不断衰退，需要家长监督催促，才会抱着完成任务的心态开始学习。好奇心带来学习动力，老师的指导培养良好习惯，学习报告增进亲子沟通……乐读自习室从孩子的角度出发，让原本枯燥的学习过程变得快乐高效，在提高孩子学习积极性的同时，也解决了家长的辅导难题。
智能锁的AI时代，将以何种方式“解锁”?4月11日，以“EXPLORE•未见”为主题的2024德施曼全球新品发布会于中国澳门隆重举行，掀起了一场智能锁行业“未见科技”的革命。来自全国各地的近千家智能锁生态合作伙伴，行业知名机构、媒体现场见证了德施曼在AI时代对智能锁领域的技术颠覆与产品革新。德施曼驾驭并创造着智能锁的“AI”之风，以连续十三年全国销量领先之势�
AMD已经成立55年了！AMD成立于1969年5月1日，只比Intel晚了不到一年，相爱相杀已经超过半个世纪。AMD公司市值约2330亿美元，领先对手Intel多达1000亿美元。
快科技4月29日消息，今日，动画电影《神偷奶爸4》宣布将登陆内地大银幕，档期待定，7月3日北美上映。该片由照明娱乐制作，是《神偷奶爸3》的续集，也是《神偷奶爸》系列的第六部作品。在《神偷奶爸4》中，有三个女儿的格鲁一家又迎来了儿子，而全家和小黄人们陷入大危机。《神偷奶爸4》导演克里斯雷纳德在离开《神偷奶爸》系列电影十年后再次回归，史蒂夫卡瑞尔�
在城市的街头巷尾，我们常常能见到那种小巧玲珑的“老头乐”代步车，它们通常只能容纳一两人，最多不过四人。随着制造商的创意不断膨胀，老头乐家族迎来了新的成员——不仅有了超大号版本，甚至还推出了商务版的老头乐。从目前的情况来看，这一设想在短时间内难以实现。
欧盟委员会最快下月”批准苹果公司开放一触即付”功能。苹果早在2014年的iPhone6开始，就为手机标配了NFC功能，但是一直都只能系统内部调用，仅能实现系统自带的刷卡等功能。大家还是期待苹果能够开放更多接口，比如门禁卡复制等，出门无需再带实体卡片。
Unicode转Kruti Dev（Mangal转Krutidev）转换器是世界上第一个也是唯一一个完全支持Unicode输入和Kruti Dev（Mangal）输出格式转换的转换器。它基于人工智能技术实现，免费提供给所有人使用。它可以将Unicode Mangal字体的文本转换为Krutidev字体的文本，对于政府官员、翻译人员、内容创作者、网页开发人员和记者来说非常实用。
CodeScope旨在成为技术和营销行业专业人士的必备工具，通过持续创新、用户中心设计和战略合作，帮助您构建AI应用、加速开发并实现市场增长。主要优点包括：快速开发流程、安全编码、SEO报告、自定义API构建器、无头CMS等。
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VMind 是智能可视化组件，基于规则算法、机器学习、大语言模型等多种方式提供智能化接口，最大限度降低开发者的心智负担。
Question AI Homework Helper是一个免费的AI作业助手，旨在帮助学生解答各种问题。它使用人工智能技术，能够快速准确地回答各种学科的问题。无论是数学、科学、历史还是其他学科，Question AI Homework Helper都能够提供详细且易于理解的答案。它的主要优点是快速、准确和免费。不需要注册或登录，只需输入问题即可获取答案。
Email Tracker是一款免费的Gmail邮件追踪工具，帮助用户实时了解邮件的打开情况，自动跟进提醒，详细分析点击数据，提高回复率和销售收入。
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Red Hat Enterprise Linux AI 是一个基于开源的模型平台，旨在无缝地开发、测试和运行企业级应用的大型语言模型（LLMs）。它结合了开源许可的IBM Granite LLMs、InstructLab模型对齐工具、Red Hat Enterprise Linux的可启动镜像以及Red Hat提供的技术支持和模型知识产权保障。该平台支持跨混合云环境的可移植性，并能与Red Hat OpenShift® AI集成，进一步推进企业AI开发、数据管理和模型治理。
即梦Dreamina是一款结合了AI技术的在线创作平台，它通过图片生成、智能画布和视频生成等功能，帮助用户将创意转化为视觉作品。该产品的主要优点在于简化了设计流程，使得非专业人士也能创作出高质量的图片和视频。产品背景信息显示，它由深圳市脸萌科技有限公司开发，定位于为广大创意工作者提供便捷的设计服务。目前产品提供免费试用，具体价格信息未在页面中明确。
Project Bernini 是 Autodesk 研究项目，旨在开发用于设计和制造行业的生成式人工智能。该模型能够从多种输入（包括 2D 图像、文本、体素和点云）快速生成功能性的 3D 形状。Bernini 模型专为专业几何工作流程设计，可以生成给定输入的多个功能性变体。Autodesk 致力于创建可以用于建筑、产品设计、娱乐等多个用例的生成模型，专注于生成功能性 3D 结构，因为这些模型的输出必须在现实世界中工作，以满足设计师的意图。
Chat GPT Side Bar是一个插件，可以在浏览网页时，在侧边栏展示Chat GPT。它提供了一系列功能，包括笔记、新闻、Google应用、加密货币跟踪、游戏集成等。你可以在浏览网页的同时使用Chat GPT，提高工作效率。
GPT Spreadsheets Visualization是一个工具，使用大型语言模型（如ChatGPT）自动探索数据、生成可视化和信息图表格。它可以与任何编程语言和可视化库一起使用，例如matplotlib、seaborn、altair、d3等，并与多个大型语言模型提供商（ChatGPT、PaLM、Cohere、Huggingface等）一起使用。它包括四个模块：摘要生成器、目标探索器、可视化生成器和信息图表格生成器。GPT Spreadsheets Visualization利用最先进的大型语言模型的语言建模和代码编写能力，实现了数据摘要、目标生成、可视化生成、信息图表格生成以及对现有可视化的操作、可视化解释、自动修复、推荐等核心自动化可视化功能。
evyAI是一个AI助手，能够智能地为你创建个性化评论、帖子和回复。它可以帮助你节省时间和精力，在社交媒体上提升可见度，建立信誉和网络机会。
RIZZ是一款AI驱动的约会助手应用，它利用先进的GPT技术为用户生成个性化的回复，帮助用户在约会、社交或专业沟通中留下深刻印象。产品通过分析用户的沟通风格，理解用户的语气、幽默感和词汇量，生成反映用户个性的回复。RIZZ的主要优点在于其个性化和适应性，它不仅能提升用户的沟通技巧，还能增加用户的魅力，帮助用户建立持久的联系。
Sonio是一款AI驱动的软件，旨在提高产前超声检查的效率、准确性和专业性。它通过自动化图像质量控制、报告生成、数据集成和计费来解决医疗团队面临的挑战。Sonio通过实时指导和最新的临床研究，提升团队技能，同时减少IT维护成本，提供现代化的集中解决方案。
ibisPaint 是一款专业的绘画应用，旨在帮助用户轻松创作出精美的绘画作品。该应用提供了各种绘画工具和功能，如画笔、颜色调整、图层管理等。用户可以通过该应用绘制插画、漫画、动画等作品，适用于艺术爱好者、插画师、漫画创作者等。ibisPaint 在用户群体中享有良好的口碑，是绘画领域的热门应用之一。
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。
MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型，能够适应任何类型的线条艺术输入，展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像，适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法（Anyline）和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练，以及在大型模型训练工程中的创新，展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。
kan-gpt是一个基于PyTorch的Generative Pre-trained Transformers (GPTs) 实现，它利用Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 进行语言建模。该模型在文本生成任务中展现出了潜力，特别是在处理长距离依赖关系时。它的重要性在于为自然语言处理领域提供了一种新的模型架构，有助于提升语言模型的性能。
