《2019KPL春季赛总决赛延期补偿公告 补偿奖励领取方法》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
1、针对全服用户，补偿6个皮肤碎片、6个英雄碎片、120荣耀积分，直售英雄全限免7天，以上补偿将于明天0点开启，道具补偿请留意游戏内邮件;...
2、针对购买线下观赛门票的用户，额外补偿KPL系列限定皮肤大礼包，如已拥有其中的皮肤将返还购买时所支付的点券...
每张票可绑定一个游戏角色收取补偿，每个游戏角色只能被绑定一次...
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12-20
Copilot
微软今天正式宣布，将不再继续支持Office2016和2019。根据微软的公告，Office2016和Office2019应用程序以及相关的生产力服务器将于2025年10月14日结束支持。消费者版本预计于2024年秋季推出。
4月20日晚，2024英雄联盟职业联赛春季赛总决赛在佛山市南海区南海体育中心体育馆落下帷幕，鏖战4局BLG以3:1战胜TES战队，捧起队史首座银龙杯，并将作为LPL一号种子出征2024英雄联盟季中冠军赛。从2013年开始举办，英雄联盟职业联赛是英雄联盟在中国大陆最高级别的电竞职业赛事。Lexar雷克沙依然会致力于推动赛事训练与观赛质量的持续提升，以科技之力为中国电竞产业注入新活力。
据Lexar雷克沙官方公众号信息披露，北京时间4月20日，2024英雄联盟职业联赛春季赛总决赛在激烈的角逐中尘埃落定，最终BLG英雄联盟分部以3:1战胜TES，拿下队伍第一座LPL冠军奖杯，队内选手赵嘉豪当选FMVP。BLG问鼎佛山，剑指MSI此次KPL春季赛总决赛的对局中，BLG面对一路逆袭突围出的TES，团队整体不骄不躁，稳扎稳打，配合十分默契，首局比赛团战就通过精妙的配合拿下5杀，顺
最近，996传奇家族争霸春季赛在传奇玩家中热燃一把，比赛从三月底一路杀至四月中，经150轮光圈争夺战，最终，老牌家族“九九战区”击败了上届冠军 " 圣裁王炸 “，拿下冠军。按名次紧随其后的是江西金圣、兄弟组合、豪门护族、斗战胜佛、龙门师部、防火墙旅，各个都是响当当的传奇家族战队。最公平透明的赛制，最 大方诚意的奖池，玩家老爷们说，这是他们愿意齐聚
快科技4月25日消息，今天《王者荣耀》官宣关羽KPL限定皮肤决胜骁骑”。这款皮肤以国际象棋作为基础概念，关羽化身为国际象棋里的骑士”，冲锋陷阵，英勇无双。对此，也有网友送了它一个外号：马 骑”。据了解，这是一款史诗品级皮肤，售价532点券，可通过活动领取60点券优惠卡，到手最低472点券（相当于47.2元）。角色设计方面，人物整体色调以国际象棋代表性的银灰色为主，辅以明黄色作为点缀，塑造出凌厉而冷静的统帅形象。身着充满线条感与金属感的盔甲，戴有华丽的金属头冠，左肩的战马装饰双眸散发出冷冽的光芒，威严十足。陪伴许久?
在今年年初，996传奇盒子在广大玩家的猛烈反响下，决定将旗下最猛最燃的”996传奇家族争霸赛"从一年一届改为春、夏、秋、冬多个赛季，玩家们的热战之情，就此被高昂点燃。此次刚刚结束的家族赛春季争霸赛，为邀约制，共邀请了8支传奇历史上比较特色、历史悠久、能打耐抗的家族队伍参与，参赛人数近800人。到时候你们发给我，我一定帮你们分享!“收获了程少，以及其他对传奇充满情怀、热血不老的上百万玩家兄弟，996传奇盒子有志让其全生态活跃起来，成为众人热聚的沙城会客厅。
“将传奇界世界杯一年燃四届”!就在今年年初，996传奇盒子决定将旗下最猛最燃的“996传奇家族争霸赛”从一年一届，扩大至春、夏、秋、冬多个赛季，玩家们的热燃之情，就此被高昂点燃。就在上周，春季赛落幕，这一路是险象环生、悬念迭起!最终老牌家族斗败上届冠军，重登玛法之巅!咱赶紧去回味一下!传奇X电竞，老战魂X新赛季:创业界多项第 一“大道至简”，最公平透
当电竞进入校园，一场紧张刺激的电竞赛，势必点燃当代年轻人心中的热血和渴望。备受高校学子瞩目的Lexar雷克沙2024高校电竞挑战赛，即将进入城市决赛阶段，我们有幸见证这场激情与技术巧妙结合的盛会，紧张升级，激情升级。Lexar雷克沙坚持推动赛事训练和观赛质量的迭新升级，以震撼眼球的科技体验、完善的上下游垂直产业链持续助力中国电竞产业的繁荣发展，期待我们与Lexar雷克沙一起，体验接下来更加酣畅淋漓的2024高校电竞挑战赛城市决赛及全国巅峰赛。
快科技4月17日消息，今日，《漫威超级战争》网易（官方版本）发布停运公告，宣布将于2024年6月17日15时终止运营。停运计划：2024年4月17日14时：关闭全平台下载入口，玩家将无法下载本游戏，同时停止游戏充值、新用户注册；2024年6月17日15时：正式停止游戏运营，关闭游戏服务器，同时关闭该游戏的网易游戏官方网站，届时起网站将不能访问。官方表示，自停运公告发布之日起至2024年6月17日15时止，《漫威超级战争》现有玩家游戏账号中尚未使用的星际币可继续使用。截止至2024年4月17日14时，《漫威超级战争》玩家的网易邮箱账号中尚未使用
suno-api是一个开源项目，旨在通过API调用suno.ai的音乐生成AI，允许用户轻松地将音乐生成功能集成到各种AI代理中，如GPT。该项目具有开放源代码许可证，便于自由集成和修改，支持自定义模式，允许用户设置歌词、音乐风格、标题等，并且可以一键部署到Vercel。
多平台AI艺术生成器是一个集成了多个AI艺术生成平台的在线工具，如MidJourney、DALL-E 3、Leonardo等，为用户提供了丰富的艺术创作选项。它通过简单的操作流程，允许用户选择不同的AI平台和模型，设置分辨率，输入提示语，并生成艺术作品。该产品的主要优点在于其便捷性、创意性和多样性，它不仅适用于专业设计师寻找灵感，也适合普通用户进行个性化艺术创作。目前，该产品的具体价格和定位信息未在页面上提供。
免费AI绘画提示词聚合工具是一个为艺术家和设计师提供灵感的平台，它聚合了适用于多个AI绘画平台的提示词，帮助用户快速生成创意图像。该工具每天更新，确保用户能够获得最新的创意提示，从而激发创作灵感。
Free AI Anime Filter Online 是一个在线动漫滤镜工具，利用先进的AI技术将用户上传的照片转换为动漫风格的图像。该产品以其高度的定制化选项、用户友好的界面、高质量的转换效果、实时转换能力和快速处理速度而受到用户的喜爱。它不仅适用于个人娱乐，还能提升数字艺术作品和社交媒体内容的吸引力。
Suno AI Download是一个免费的工具，允许用户下载由Suno AI生成的音乐。这项技术的重要性在于它为音乐爱好者提供了一个便捷的方式来获取他们喜欢的音乐作品，同时也支持了AI音乐创作的发展。Suno AI Download的背景是随着AI技术在音乐创作领域的应用日益广泛，它使得音乐的创作和分发变得更加高效和个性化。产品定位为免费工具，旨在促进音乐的分享和AI音乐的普及。
流畅阅读（FluentRead）是一款基于人工智能翻译引擎的浏览器插件，它能够将网页上的文字翻译成任何语言，支持快捷键翻译、滑动翻译等多种翻译方式，并具备翻译缓存与回译功能。该插件采用TypeScript + Vue3 + Element-Plus + WXT框架编写，支持编译成可安装在绝大多数浏览器的插件。它的重要性在于为非母语读者提供流畅的阅读体验，减少语言障碍，提高信息获取效率。
Assista是一个革命性的技术公司，通过先进的AI助手转变数字化时代的生产力。该平台能够通过简单的文本或语音消息执行端到端的讨论和任务，类似于Siri，但具有跨多个生产力应用集成的能力，如Google、HubSpot、Notion、Trello和Slack。
必剪 Studio 是一款数字分身工具，支持形象驱动和音色定制。用户可以定制专属数字分身，用于配音、口播等场景。产品背景为解决用户在音频制作中个性化需求的问题，定位于提供便捷的数字分身创作工具。
Suno Ai提示词生成器是一个基于人工智能的音乐创作辅助工具，它能够根据用户的喜好和需求生成歌词和歌曲描述。产品通过提供丰富的音乐构成元素选项，帮助用户克服创意障碍，提高创作效率，并定制化音乐作品。它适用于各种音乐项目，包括电影配乐、游戏音乐、表演作品等，是音乐创作者和爱好者实现音乐愿景的得力助手。
星尘智能（Astribot）研发的S1机器人，是一款新一代AI机器人，能够模仿学习，执行多项对人有用的复杂任务。S1机器人的设计理念是让数十亿人拥有AI机器人助理，帮助人们完成枯燥、困难或危险的任务。产品通过大模型测试，预计在2024年内完成商业化。
Foundy是世界上第一个全流程人工智能买卖企业平台，帮助创始人、收购者和M&A顾问相互找到并完成收购交易，效率比传统M&A流程高出3倍。我们的市场覆盖数以百亿计的收购预算。
Unbody是一个简化AI应用开发流程的平台，支持多种AI模型和数据格式，提供从私有数据到AI应用的无缝转换。它通过一个API端点和一行代码，即可实现从生成搜索到创建私人聊天机器人等功能，大大简化了AI的使用过程。
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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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Workers AI LLM Playground是一个在线平台，允许用户通过草拟消息和微调响应来探索不同的文本生成模型。该平台由先进的人工智能技术驱动，旨在为开发者和研究人员提供一个实验和学习的环境，以更好地理解和利用大型语言模型（LLM）的能力。
