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- 聚力共生：第二届元宇宙学术及商业应用论坛精彩瞬间！
- “聚力共生”第二届元宇宙学术及商业应用论坛需要被改写的是：九月二十一日在南京圆满举行并落下帷幕作为国内学界与业界深度对话的高端论坛需要被改写的内容是：来自南京大学、复旦大学等多位元宇宙学术研究的一线学者进行了详尽的现场调查和交流阿里元境、蓝色光标集团蓝色宇宙可以重写为：蓝色光标集团的蓝色宇宙和阿里元境天下秀、京东云、浙文互联世优科技、QuestMobile等数字企业做专业分享还有保时捷中国等知名品牌分享了自身的元宇宙创新经验在三大主题板块的各个环节当中嘉宾们的分享令人眼花缭乱，金句层出不穷！论坛完整版内容
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- 利用高斯混合模型对多模态分布进行分解
- 使用高斯混合模型可以将一维多模态分布拆分为多个分布高斯混合模型（GaussianMixtureModels，简称GMM）是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模和分析。GMM是一种生成模型，它假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个分量，这些分量通过权重来控制其在数据中的贡献。生成具有多模态分布的数据当一个数据集显示出多个不同的峰值或模态时，通常意味着数据集中存在多个突出的数据点簇或集中。每个模态代表了分布中一个突出的数据点簇或集中，可以被视为数据值更可能
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- 丁磊预判：AI音乐或将成行业标配，应在大浪淘沙中练就真金
- DoNews10月11日消息，10月11日，网易公司CEO丁磊出席“2023中国数字音乐产业大会”并发表演讲。丁磊表示，中国数字音乐产业在接下来的十年里，应该勇于建立更公平、合理、倾向于行业大多数的分配规则，争取成为“世界第一”。他认为，应该推行音乐海外版权采购的集体谈判等创新制度，将行业红利返还给音乐人针对行业关注的AI音乐趋势，丁磊判断人工智能在未来1-2年内，大概率会成为音乐行业标配，行业各方要抓住人工智能这个千载难逢的机遇，在大浪淘沙中练就真金。音乐也是两岸文化交流的重要载体，中国数字音乐产业的下
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | AI音乐 行业标配 淘金 500浏览 收藏
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- 苏州公交车起火致2死5伤系谣言 发帖人用AI工具生成
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- 无源“受力”贴纸，重新定义精准测量-IOTE物联网展
- 测量物体之间施加的力是一个复杂的过程，虽然听起来简单，但实际操作并不容易。任何两个接触在一起的物体都会相互施加一定的力，这可能是由于重力作用或者是机械接触，例如物体对平台的重量或者两个骨骼在人类膝关节处的接触。为了更有效和便捷地进行这种力的测量，加州大学圣迭戈分校的研究团队研发了一种电子"贴纸"来协助测量这些现象。这些力量贴纸是无线的，无需电池，而且可以适应狭小的空间，因此适用于各种行业的多种应用。根据工程师的说法，这种装置可以用于膝关节植入，用以定量测量植入物对关节所施加的压力。监测这些力的变化对于评估
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 重新定义 关键词：无源受力贴纸 精准测量 500浏览 收藏
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- 行业首款AI智慧屏摄像机，创维智慧屏摄像机S50首发上市
- 创维安防最近发布了年度旗舰新品——创维智慧屏摄像机S50。作为行业中首款搭载人工智能技术的智能屏幕摄像机，创维智慧屏摄像机S50的最大特点是将彩色智能屏幕与摄像头巧妙地结合，实现了双向可视通话的创新功能；强大的2T计算能力使其人工智能能力得到了大幅提升这款年度旗舰新品外观极具未来感,细腻磨砂材质,搭载了一块炫彩可触控的高清屏,操作丝滑流畅;双向可视对讲,微信视频通话;500W极清画质,360°无死角监控;极黑光全彩夜视,再黑也跟白天一样多彩;12倍智能变焦,放大可看清每一处细节;重写的内容是：2T澎湃算力
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- 将用户文档用于AI训练？WPS深夜道歉
- 近期，《WPS隐私政策》中关于美化功能及其对用户文档处理方式的描述引发关注。11月18日深夜，WPS官方微博做出回应，在向用户致歉的同时，承诺用户文档不会被用于AI训练目的。另据报道，此前《WPS隐私政策》中提到“我们将对您主动上传的文档材料，在采取脱敏处理后作为AI训练的基础材料使用”，被质疑涉及用户隐私问题。（证券时报、每日经济新闻、WPS官方微博）来源：广州日报
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- 解决人工智能对网络虚假错误信息的影响
- 人工智能技术在美国处于领先地位，美国对人工智能虚假信息和错误信息采取了积极的防备措施。我们可以从中推断出美国在这方面的举动和行动。美国媒体对这个问题进行了广泛的讨论最近，美国总统行政命令和在英国布莱奇利公园举行的人工智能安全峰会引起了全球范围内的关注，人工智能的发展成为了热门新闻话题人工智能最近的快速崛起在许多积极方面继续改变游戏规则，尽管我们仍处于其潜力的边缘。以前难以想象的新型医疗、更安全、更清洁和更一体化的公共交通、更快速和准确的诊断以及环境突破都在当今人工智能的可信承诺之内。然而，在这场革命中，阴
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- 规模小、效率高：DeepMind推出多模态解决方案Mirasol 3B
- 多模态学习面临的主要挑战之一是需要融合文本、音频、视频等异构的模态，多模态模型需要组合不同来源的信号。然而，这些模态具有不同的特征，很难通过单一模型来组合。例如，视频和文本具有不同的采样率最近，来自GoogleDeepMind的研究团队将多模态模型解耦成多个独立的、专门的自回归模型，根据各种模态的特征来处理输入。具体来说，该研究提出了一个名为Mirasol3B的多模态模型。Mirasol3B由时间同步的音频和视频自回归组件以及用于上下文模态的自回归组件组成。这些模态不一定在时间上对齐，但是按照顺序排列论文
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- 微软推出ML.NET 3.0版本，扩展了深度学习功能
- 根据外媒报道，微软最近发布了ML.NET3.0版本。这是微软开源的、跨平台的机器学习框架的最新版本，可以将机器学习模型集成到.NET应用程序中ML.NET 3.0在对象检测、命名实体识别和问题回答方面包含了新的深度学习功能。通过与TorchSharp和ONNX模型的集成和互操作性，支持这些深度学习场景。3.0版本还更新了与LightGBM梯度增强框架的集成。ML.NET 3.0还改进了对数据处理场景的支持，对DataFrame和新的IDataView互操作性特性进行了增强和BUG修复。数据的加载、检查、转
- 科技周边 · 人工智能 | 2年前 | 微软 机器学习 ML.NET 3.0 500浏览 收藏
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- Xbox 首席财务官谈微软游戏战略：注重 AI 辅助，借助云串流
- IT之家11月30日消息，Xbox首席财务官TimStuart日前在接受外媒TechRaptor采访时，对当下的AI行业及微软Xbox“云游戏”布局进行了讨论。需要重写的内容是：▲图片来源于微软TimStuart分享了一些AI助理游戏开发的实例，表示这可以改善游戏的开发过程，提高游戏的翻译质量并减少错误在开发者方面，你会考虑花费数百万美元在脚本上，包括如何让玩家从A点移动到B点，以及如何与NPC进行对话。AI方面也有很多创意现在，开发者只需表达“我想让玩家从A点到B点”的意图，就可以获取AI的建议。一百万
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- 应用实践：量子人工智能在现实世界中的应用和案例
- 量子人工智能的实践：现实世界的应用和用例优化问题量子计算机的一个关键优势是其比传统计算机更有效地处理优化问题的能力。物流、金融和制造业等行业每天都面临着复杂的优化挑战。量子人工智能算法可以找到最优的解决方案，例如路线优化、投资组合管理和供应链物流等问题，从而大大降低成本并提高效率药物发现和分子模拟的领域是研究新药物的发现和设计以及利用计算方法模拟分子结构和性质的过程。在药物发现方面，科学家们通过筛选化合物库、设计分子和药物碱基等方法，寻找具有治疗疾病潜力的候选药物。而分子模拟则是利用计算机模拟手段，通过建
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- 对比径向基函数神经网络和BP神经网络的特点
- 径向基函数神经网络（RBF神经网络）和BP神经网络是两种常见的神经网络模型，它们在工作方式和应用领域上有所不同。RBF神经网络主要通过径向基函数来进行数据映射和分类，适用于非线性问题。而BP神经网络则通过反向传播算法进行训练和学习，适用于回归和分类问题。这两种网络模型各有优势，可以根据具体问题的需求选择合适的模型。一、神经元结构不同在BP神经网络中，神经元结构通常由输入层、隐含层和输出层组成。输入层负责接收原始数据，隐含层则用于进行特征提取，而输出层则利用提取的特征进行分类或回归预测。每个神经元都包含一个
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- 2024年制造业：数字化全面推进
- 世界各地，尤其是制造业，似乎已经逐渐克服了大流行期间的困难和几年前的供应链中断。然而，预计到2024年，制造商将会面临新的挑战，许多挑战可以通过更广泛地应用数字技术来解决。近期行业研究集中关注制造商今年所面临的挑战，以及他们计划如何应对。根据《制造业状况报告》的一项研究发现，在2023年，制造业正面临着经济不确定性和劳动力挑战，急需采用新技术来解决这些问题。Deloitte在《2024年制造业展望》中提出了类似观点，指出制造企业将面临经济不确定性、供应链中断以及招聘熟练劳动力的挑战。不论情况如何，Delo
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- 吴恩达：多智能体协作是新关键，软件开发等任务将更高效
- 前不久，斯坦福大学教授吴恩达在演讲中提到了智能体的巨大潜力，这也引起了众多讨论。其中，吴恩达谈到基于GPT-3.5构建的智能体工作流在应用中表现比GPT-4要好。这表明，将目光局限于大模型不一定可取，智能体或许会比其所用的基础模型更加优秀。在软件开发领域，这些智能体展示了其独特的能力，能够高效协作，处理编程中的复杂问题，甚至进行代码自动生成。最新的技术动态显示，AI智能通在软件开发中显示出巨大的潜力。还记得Devin吗？号称世界第一个AI软件工程师的它出场就惊艳到了我们，一个智能体就能带给我们如此体验，如
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