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- 超越期待：Galaxy Z Fold5耐用性再创新高
- 智能手机行业正在经历一场悄然改变，消费者的换机周期变得更加理性，折叠屏手机市场备受关注。消费者对这些新兴产品表现出强烈的购买兴趣，但同时也对它们的耐用性持有一定的疑虑三星在今年8月发布了全新一代的折叠屏旗舰手机GalaxyZFold5。这款手机以其出色的性能和耐用性成功消除了消费者的疑虑。此外，GalaxyZFold5还通过了中国泰尔实验室的专业测试，并获得了首张“高性能折叠屏手机”认证证书作为折叠屏手机领域的领军者，三星自2019年推出首款GalaxyZFold以来，不断创新，并在铰链技术上取得了重大突
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- 上汽新能源车销售势头强劲 月销量突破十万辆
- 10月8日消息，上汽集团再次刷新销售纪录，宣布9月份整车批发销量达到48.2万辆，继续稳居行业榜首，同时也创下了今年单月销量的新高。更为令人振奋的是，上汽新能源车在国内和海外市场都表现出色，呈现出“同环比双增”的强势态势。今年1-9月份，上汽新能源汽车终端交付量达到68.3万辆，比去年同期增长18.2%，在中国车企中仅次于一家知名品牌，排名第二。特别是9月份，上汽交付新能源车10.2万辆，同比增长29.6%，环比增长18.8%。这一数字标志着今年以来新能源车月度销量首次突破十万辆大关，为上汽在这一领域持续
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- 小米汽车工厂建设快速推进 首款车型即将试生产
- 10月12日消息，近日，一位数码博主在社交媒体上曝出了一个惊人的消息，声称他手上有30万的资金，并且正在考虑购买小米汽车。这一行动引起了广泛关注，特别是考虑到小米汽车计划在2024年上半年推出他们的第一款量产车型，而且这款车型将是一款纯电动汽车自从小米于2021年宣布进军汽车制造领域以来，外界一直密切关注着其造车计划的进展。然而，多数传闻都未曾带来明确好消息，主要涉及小米汽车的牌照资质、工厂建设进度以及量产能力等问题。然而，最近的消息却显示小米汽车正迅速推进车型的量产计划。小米汽车已成功解决了其汽车制造资
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- Intel预测：明年AI PC市场或涌现数千万台
- 10月20日消息，NVIDIACEO黄仁勋，被誉为“AI教父”，他的生成式AI(AIGC)正在彻底颠覆工作和生活体验。然而，黄仁勋的远见不仅仅关注于推销GPU，他对AI对PC产业的深远影响有着高瞻远瞩的认知。或许许多人并未留意到，黄仁勋今年5月在台湾大学毕业典礼上发表演讲时曾言道：“PC产业正迎来一次历史性的重生机遇。在未来10年，新一代AIPC将会取代传统PC，市场价值预计将达到数万亿美元。”正如黄仁勋的预测，英特尔和AMD等巨头也积极投入力量，竭力打造AIPC。英特尔的CEO帕特·基辛格直言不讳地表示
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- 《生成式AI企业应用落地技术白皮书》指导产业落地最佳路径
- 在信百会2023年会上，神州数码联合信百会研究院发布了《白皮书》，主题是“重构·融合·新引擎——新AI时代的产业创新与数智化转型”。《白皮书》从六个技术生态层面思考和总结了生成式AI带来的技术创新和挑战，并探索总结了生成式AI企业应用的实践以及AI产业政策与发展趋势。该白皮书旨在促进行业间的交流与合作，打造共赢的合作模式，加速数字化转型走向新阶段李刚，神州数码的副总裁兼CTO，在解读《白皮书》时表示，每一次数字技术范式变革都会对经济格局和社会结构产生深远影响，并催生企业数字化的新浪潮。在这场由生成式AI引
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- 马斯克希望避免AI在战场上使用，然而巴以冲突已经开始利用AI
- 人工智能大会正在英国热烈举行，连马斯克都参加了。马斯克对人工智能对人类未来生存的潜在隐忧感到担忧，他希望能够限制人工智能的发展，将其纳入人类的规范范围本次人工智能大会的一个重要议题是如何防止人工智能被用于战争和大规模杀伤性武器但是人工智能能管得了巴以冲突吗？以色列已经在巴以冲突中，尤其是在加沙的各种军事行动中，动用了大量的人工智能装备。所以要把人工智能从战场上屏蔽出去，这是一个天大的玩笑。随着技术不断的发展，人工智能必然会使用在战场上，必然会形成未来的无人战场，这就是人工智能将会发挥的作用。以色列在加沙战
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- 英雄联盟ez未来战士（lol未来战士ez）
- 目录云顶之弈s8.5未来战士ez出装推荐lols7EZ皮肤进化功能介绍求个未来战士EZ的所有台词云顶之弈s8.5未来战士ez出装推荐1、在云顶之弈s5赛季中，五费卡牌ez的推荐装备是朔极之矛、巨人杀手、灭世者的死亡之帽，但是不同阵容所需装备不同。五费卡牌ez阵容是由ez、盖伦、厄加特、费德提克、崔斯特、迦娜、慎、希维尔、潘森组成。2、（1）终极伊泽瑞尔：巨人杀手+无尽之刃+破防者/海克斯科技枪/朔极之矛。（2）盖伦：狂徒铠甲+反甲+巨龙之爪。（3）崔斯特：鬼索的狂暴之刃+斯塔缇克电刃+海克斯科技枪。3、可
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- 新天堂2七龙任务攻略（新天堂2升级攻略）
- 天堂2怎么接七龙任务?在猎人村，有个灵魂，在传送边上，你认真看看，忘记叫啥名字了，貌似是要80才能接明显是换价值较高的武器，现在这个版本，价值最高的就是弓，然后是爆裂剑（魔导和奶妈的武器）。你在猎人村那个灵魂那接七龙任务，去打巨大的龙骨7个，完成任务可以任选一把S80的金星武器。那个任务叫以传说的名义。“小翅膀”任务可以接到幼龙的任务，在35级以上就可以接，建议在35级时接，因为跑路多的原因，42级以上接传送要花钱滴。找到npc潘泰安，进行对话，领取任务。过程中可通过任务栏查看任务进度，等任务结束后找到n
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- 重写的标题为：【佩戴】红米Buds5Pro/Watch4发布，起价399元 | 魅族AR眼镜起价2499元
- 昨晚红米发布会除了更新K70系列三款新机外，还更新了手表、耳机等产品，今天下午魅族发布会除了更新21外，还带来了魅族首款AR智能手表，本篇整理下两家的非手机新品。RedmiBuds5Pro：399元起。RedmiWatch4：499元。小米RedmiBook2024年款：起始售价为4199元米家冰箱十字518L：3999起。魅族全天候时尚AR智能眼镜现已推出。MYVUDiscovery版售价9999元，可与MYVURing智能指环交互使用，实现观看视频功能。MYVU标准版售价从2499元起，重量仅4
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- 家庭无线充电器揭示特斯拉的最新创新趋势
- 特斯拉公司最近宣布了一项重要的技术进展，即他们正在开发一款专为家庭使用而设计的无线感应式充电器。这一消息意味着特斯拉在无线充电技术方面发生了重要的转变，此前该公司对这一技术并不十分关注在电动汽车行业中，特斯拉一直以其创新和领先的技术而闻名。虽然过去特斯拉对无线充电技术的兴趣不大，认为与传统的手动插拔充电方式相比，并未带来颠覆性的便利提升，但随着公司自动驾驶技术的不断进步，无线充电的潜在优势开始逐渐显现。例如，当车辆能够自动驾驶到家时，一个能够自动完成充电的系统将极大地提高使用便利性和效率特斯拉今年早些时候
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- 优酷推出全新的影视搜索工具“AI搜片”：支持模糊搜索与剧情询问
- IT之家于12月28日发布消息，优酷视频宣布推出了一项名为“AI搜片”的全新功能，据称是全网首个基于人工智能的对话式影视搜索引擎。据介绍，该功能声称它可以涵盖全网上百万部影视剧的实际信息，并融合了数以万计的文娱相关知识词条。它能够通过多轮对话实现模糊搜索、影视问答、剧情检索等功能，而且不需要用户提供具体问题就能完成任务。官方还表示，该功能不仅可以通过模糊、口语化的提问获取准确的影视信息，还能与AI进行全网影视知识的交流。在IT之家的优酷App中，我们可以通过点击搜索栏来进行搜索。而如果想要进入对话页面，则
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 对话式搜索 影视搜索工具 AI搜片 426浏览 收藏
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- 使用实例解释混淆矩阵对二进制分类的辅助理解
- 混淆矩阵是一种评估模式，帮助机器学习工程师更了解模型性能。本文以一个二元类不平衡数据集为例，测试集由60个正类样本和40个负类样本组成，用于评估机器学习模型。二元类数据集仅有两个不同类别的数据，可简单命名为“正面”和“负面”类别。现在，要完全理解这个二分类问题的混淆矩阵，我们首先需要熟悉以下术语：TruePositive(TP)是指属于正类的样本被正确分类。TrueNegative(TN)是指属于负类的样本被正确分类。FalsePositive(FP)是指属于阴性类的样本被错误地分类为属于阳性类。Fals
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 426浏览 收藏
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- HMD Global发布自家品牌手机或许意味着诺基亚智能手机时代即将过去
- HMDGlobal的首席执行官JeanFrancoisBaril今日宣布，公司将推出全新自有品牌的HMD手机，这将为公司带来新的发展机遇。据透露，HMD计划在即将于2月份举行的世界移动通信大会(MWC)上，发布首款HMD品牌手机。这也意味着，诺基亚品牌智能手机将逐步被HMD取代。目前，诺基亚的移动社交平台账号已停用，取而代之的是全新的“HMDGlobal”账号。HMD官方表示，他们一直致力于打造坚固、耐用、有趣、安全且价格合理的手机，这一初心未曾改变。根据小编了解，诺基亚这个始于1865年的品牌，在其巅峰
- 科技周边 · 业界新闻 | 1年前 | HMD 426浏览 收藏
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- 介绍常用的交叉验证方法及其概念
- 交叉验证是一种常用的机器学习模型性能评估方法。它将数据集划分为多个互不重叠的子集，其中一部分作为训练集，其余部分作为测试集。通过多次模型训练和测试，得到模型的平均性能作为泛化性能的估计值。交叉验证能够更准确地评估模型的泛化能力，避免过拟合或欠拟合的问题。常用的交叉验证方法有以下几种：1.简单交叉验证通常，我们将数据集分为训练集和测试集，其中训练集占总数据的70%到80%，剩下的数据作为测试集。使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。这种方法的一个缺点是，对数据集的分割方式非常敏感。如果训练集
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