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“三赋”全国行启动仪式暨省工业企业供需对接平台数字化专场供需对接活动在福州举行,来自全省各地的近200余家制造业企业代表以及近20家数字化服务提供商等参加活动。“三赋”全国行福建站主题突出、内容丰富,既有申报数字化转型试点城市经验分享、制造业企业数字化需求介绍以及数字化服务商赋能分享,又同步融入数字化服务提供商解决方案及产品展览展示,将为中小企业提供更加全面、更加精准的数字化服务,助力中小企业转型升级、创新发展。感谢行业各界对袋鼠云技术与服务能力的认可,袋鼠云将进一步完善产品与服务体系,打通数据生命周期各个环节,快速满足不同行业各类不同的数据治理场景,从助力客户更好激发数据生产要素潜能,实现业务数据化、数据价值化,实现数字化转型。

VizGPT是一款强大的数据可视化工具,它结合了自然语言处理和聊天界面,让您能够轻松地从表格数据中生成可视化图表。无需繁琐的配置和数据转换,您可以通过与VizGPT的对话逐步编辑可视化图表,使其更加精确。可视化保存与历史记录:尽管当前版本可能尚未支持,但未来的版本计划支持保存可视化图表和聊天历史记录,以便您随时查看和分享。

中国信托业的发展最早可追溯至上世纪10年代直到年正式开办信托业务,才标志着现代信托业真正在中国出现。年《信托法》颁布,中国信托业正式走上规范发展的道路,随后的二十余年中,中国信托业先后经历了艰难探索阶段、黄金发展阶段、整顿停滞阶段,直至现在的高速转型发展阶段。刘云是中国智慧信托业当之无愧的领路人。

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Meta推出了新的人工智能工具和名人代言的数字助手,CEO马克·扎克伯格希望这些工具可以帮助启动元宇宙。在加利福尼亚州门洛帕克总部举行的MetaConnectVR开发者大会上,扎克伯格展示了AI软件、公司新款Quest3虚拟现实头戴设备以及最新款Ray-Ban智能眼镜。「我认为这其中的AI部分同样重要」,因为AI使得智能眼镜更具吸引力。

在昨日的百度世界媒体预沟通会上,百度透露了更多的基于大模型重构的最新进展。首先是百度网盘,它正在向个人与企业的知识管理方向发展,推出了基于大模型的网盘智能助理“云一朵”,用户可以通过语音交互操作网盘内的文件、图片、视频等,并且还能帮助用户快速了解视频内容。百度Apollo智舱大模型和智舱开发工具链增强了智能座舱的理解、生成、推理、记忆等核心能力,提升了人车交互方式,使交互体验更加自然,并提升了车内导航、用车等场景的用户体验。

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Snapclear是一款桌面应用,利用AI技术实现离线高清图像放大和去除背景。其AI算法能够准确识别人物、动物、图形等各种对象,并在不联网的情况下实现背景去除。用户可根据需求选择免费版、年费版或终身版。

JuicyAI是一个人工智能角色扮演平台,用户可以和各种虚拟角色进行互动对话。每个角色都有独特的个性和故事情节,用户可以选择不同的角色进行互动体验。

OpenRouter是一个开源的路由器,可以将请求路由到不同的AI模型,实现一个统一的界面访问各种AI服务。它支持连接多种知名AI模型,用户可以比较不同模型的价格和质量,选择最适合自己需求的模型,实现高效的人机交互。

Honeybee是一个适用于多模态语言模型的局部性增强预测器。它能够提高多模态语言模型在不同下游任务上的性能,如自然语言推理、视觉问答等。Honeybee的优势在于引入了局部性感知机制,可以更好地建模输入样本之间的依赖关系,从而增强多模态语言模型的推理和问答能力。

SPARC是一种用于图文对预训练的简单方法,旨在从图像-文本对中预训练更细粒度的多模态表示。它利用稀疏相似度度量和对图像块和语言标记进行分组,通过对比细粒度的序列损失和全局图像与文本嵌入之间的对比损失,学习同时编码全局和局部信息的表示。SPARC在粗粒度信息的图像级任务和细粒度信息的区域级任务上均表现出改进,包括分类、检索、目标检测和分割。此外,SPARC提高了模型的可信度和图像描述能力。

DiffusionGPT是一种基于大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。它利用扩散模型构建了针对各种生成模型的领域特定树,从而能够无缝地适应各种类型的提示并集成领域专家模型。此外,DiffusionGPT引入了优势数据库,其中的思维树得到了人类反馈的丰富,使模型选择过程与人类偏好保持一致。通过广泛的实验和比较,我们展示了DiffusionGPT的有效性,展示了它在不同领域推动图像合成边界的潜力。

FreGrad是一款轻量快速的频率感知扩散声码器,旨在生成逼真的音频。其框架包括离散小波变换、频率感知扩张卷积和一系列增强模型生成质量的技巧。在实验中,FreGrad相比基准模型,训练速度提升3.7倍,推理速度提升2.2倍,同时模型大小减少0.6倍(仅178万参数),而不牺牲输出质量。

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VMamba是一种视觉状态空间模型,结合了卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)的优势,实现了线性复杂度而不牺牲全局感知。引入了Cross-Scan模块(CSM)来解决方向敏感问题,能够在各种视觉感知任务中展现出优异的性能,并且随着图像分辨率的增加,相对已有基准模型表现出更为显著的优势。