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電視劇 我是歌手2015巅峰会
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簡介

我是歌手2015巅峰会 第01集6.0
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影片信息

  • 我是歌手2015巅峰会

  • 片名：我是歌手2015巅峰会
  • 狀態(tài)：全27集
  • 主演：凱瑟琳·紐頓/
  • 導(dǎo)演：未知/
  • 年份：2003
  • 地區(qū)：哈薩克
  • 類型：旅游/
  • 時長：1:37:57
  • 上映：2016
  • 語言：普通話
  • 更新：
  • 簡介：IT之家 1 月 7 日消息，GNOME 團(tuán)隊已經(jīng)敲定 GNOME 44 將于今年 3 月 22 日發(fā)布。GNOME 是一款主流 GNU / Linux 發(fā)行版的桌面境，是 GNOME 40 系列的另一個主要版本新。GNOME 團(tuán)隊已經(jīng)公布了 GNOME 44 的發(fā)布時間表：GNOME 44 Alpha - 2023 年 1 月 7 日GNOME 44 Beta - 2023 年 2 月 11 日GNOME 44 RC - 2023 年 3 月 4 日GNOME 44 穩(wěn)定版 - 2023 年 3 月 22 日IT之家了解到，根發(fā)布時間表GNOME 44 Alpha 將會在今天發(fā)布，穩(wěn)定版將會 3 月下旬發(fā)布。GNOME 44 引入了很多進(jìn)，從截圖看 Epiphany（GNOME Web）網(wǎng)絡(luò)瀏覽器終于移到了 GTK 4。老式的 Gedit 文本編輯器顯然也會回，這主要是為它最近正被積極維護(hù)事實上，Gedit 44.1 已經(jīng)可以在 Flathub 上下載，它的態(tài)欄經(jīng)過改，并且能夠文件瀏覽器件中通過左按鍵展開或疊項目?
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  • 游客2e33d5bff9 剛剛
    北京時間 1 月 20 日消息，美國視頻流媒體務(wù)提供商奈飛（Netflix）今日公布財報稱，公司 2022 財年第四季度營為 78.52 億美元（當(dāng)前約 532.37 億元人民幣），同增長 3.9%；凈利潤為 5500 萬美元（當(dāng)前約 3.73 億元人民幣），與年同期的 6.07 億美元（當(dāng)前約 41.15 億元人民幣）相大幅下降 91%。奈飛第四季度收基本符合華爾分析師預(yù)期，每收益則不及預(yù)期從業(yè)績展望方面看，奈飛對 2023 財年第一季度營收的展望略超出預(yù)期，但對股收益的展望不預(yù)期。與此同時奈飛第四季度全新增流播放服務(wù)費用戶人數(shù)的增同比有所放緩，仍遠(yuǎn)超分析師此預(yù)期。受此影響在財報發(fā)布之后奈飛盤后股價大上漲近 7%。另外，奈飛還宣布里德?黑斯廷斯Reed Hastings）將辭去聯(lián)席 CEO 一職，改任執(zhí)行事長；首席運營格雷格?彼得斯Greg Peters）獲得擢升，與現(xiàn)已在職的德?薩蘭多斯（Ted Sarandos）一起擔(dān)任聯(lián)席 CEO。第四季度主要業(yè)績凈利潤：在截至 12 月 31 日的這一財季，飛的凈利潤為 5500 萬美元，與上年同期的 6.07 億美元相比大幅下降 91%；每股攤薄收益為 0.12 美元，上年同期為 1.33 美元，這一業(yè)績未能達(dá)分析師此前預(yù)期據(jù)雅虎財經(jīng)網(wǎng)站供的數(shù)據(jù)顯示，32 名分析師此前平均預(yù)期奈飛第季度每股收益將 0.45 美元。營收：奈飛第季營收為 78.52 億美元，與上年同期的 77.09 億美元相比增長 3.9%，基本符合分析預(yù)期。據(jù)雅虎財網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)示，30 名分析師此前平均預(yù)期飛第四季度營收達(dá) 78.5 億美元。按地域劃，奈飛第四季度自于美國和加拿地區(qū)市場的流播服務(wù)營收為 35.95 億美元，上年同期為 33.09 億美元；來自于歐洲、中和非洲地區(qū)市場流播放服務(wù)營收 23.50 億美元，上年同期 25.23 億美元；來自于拉美洲地區(qū)的營收 10.17 億美元，上年同期 9.64 億美元；來自于亞太區(qū)的營收為 8.57 億美元，上年同期為 8.71 億美元。運營利潤：奈飛第四度運營利潤為 5.50 億美元，上年同期的運營潤為 6.32 億美元；運營利率為 7.0%，上年同期的運營潤率為 8.2%?，F(xiàn)金流信息：飛第四季度來自業(yè)務(wù)運營活動的現(xiàn)金為 4.44 億美元，上年同期用于業(yè)務(wù)運營動的凈現(xiàn)金為 4.03 億美元；自由現(xiàn)金流為 3.32 億美元，上年同期的自由金流為-5.69 億美元。成本和支出：奈飛第四度營收成本為 54.04 億美元，上年同期為 52.40 億美元；營銷支出為 8.32 億美元，上年同期為 7.93 億美元；科技和研發(fā)支出為 6.74 億美元，上年同期為 6.47 億美元；總務(wù)和行政支出 3.92 億美元，上年同期為 3.98 億美元。付費用戶：奈第四季度全球新流播放服務(wù)付費戶人數(shù)為 766 萬人，上年同期為 828 萬人，從增速上來看比有所下降，但出分析師預(yù)期。財經(jīng)分析機構(gòu) StreetAccount 提供的數(shù)據(jù)顯示，分析此前平均預(yù)期奈第四季度全球新流播放服務(wù)付費戶人數(shù)將達(dá) 457 萬人。截至第四季度末，奈飛全球流媒體服務(wù)費用戶總數(shù)達(dá)到 2.3075 億人，與上年同的 2.2184 億人相比增長 4.0%。按地區(qū)劃分：- 奈飛第四季度美國和加大流媒體視頻服的付費用戶總數(shù) 7430 萬人，上年同期為 7522 萬人；付費用戶凈增人數(shù) 91 萬人，上年同期為 119 萬人。- 奈飛第四季度歐洲、東和非洲流媒體頻服務(wù)的付費用總數(shù)達(dá) 7673 萬人，上年同期為 7404 萬人；付費用戶凈人數(shù)為 320 萬人，上年同期 354 萬人。- 奈飛第四季度拉丁美洲流媒體頻服務(wù)的付費用總數(shù)達(dá) 4170 萬人，上年同期為 3996 萬人；付費用戶凈人數(shù)為 176 萬人，上年同期 97 萬人。- 奈飛第四季度亞太地區(qū)流媒體視服務(wù)的付費用戶數(shù)達(dá) 3802 萬人，上年同期 3263 萬人；付費用戶凈增數(shù)為 180 萬人，上年同期為 258 萬人。從每用戶平均收入看，奈飛第四季按地區(qū)劃分的每戶平均收入情況下：- 美國和加拿大流媒體視頻務(wù)的每用戶平均入為 16.23 美元，與上年同期的 14.78 美元相比增長 10%，不計入?yún)R率變動的影響同為同比增長 10%；- 歐洲、中東和非洲流媒體頻服務(wù)的每用戶均收入為 10.43 美元，與上年同期的 11.64 美元相比下降 10%，不計入?yún)R率變動的影為同比增長 5%；- 拉丁美洲流媒體視頻服務(wù)的用戶平均收入為 8.30 美元，與上年同期的 8.14 美元相比增長 2%，不計入?yún)R率變動的影為同比增長 7%；- 亞太地區(qū)流媒體視頻服務(wù)的用戶平均收入為 7.69 美元，與上年同期的 9.26 美元相比下降 17%，不計入?yún)R率變動的響為同比下降 4%。2022 財年主要業(yè)績：在個 2022 財年，奈飛營收為 316.16 億美元，同比增長 6.5%，這一業(yè)績基本符合分析預(yù)期；凈利潤為 44.92 億美元，而 2021 財年為 51.16 億美元；每股攤薄收益為 9.95 美元，2021 財年為 11.24 美元，這一業(yè)績未能到分析師預(yù)期。雅虎財經(jīng)頻道提的數(shù)據(jù)顯示，37 名分析師此前平均預(yù)期奈飛全年收將達(dá) 316.2 億美元，34 名分析師此前平均預(yù)期奈飛全年股收益將達(dá) 10.37 美元。奈飛 2022 財年的運營利潤為 56.33 億美元，2021 財年為 61.95 億美元；運營利潤率為 17.8%，2021 財年為 20.9%。不計入重組支，奈飛 2022 財年的調(diào)整后運營利潤為 65.31 億美元，2021 財年為 65.17 億美元；調(diào)整后運營潤率為 20.0%，2021 財年為 21.6%。業(yè)績展望：奈預(yù)計，2023 財年第一季度營將達(dá) 81.72 億美元，同比增長 3.9%，略超分析師預(yù)期；營利潤將達(dá) 16.25 億美元，運營利潤率將達(dá) 19.9%；凈利潤將達(dá) 12.75 億美元，每股收益將達(dá) 2.82 美元，也不及分析師預(yù)期。據(jù)虎財經(jīng)網(wǎng)站提供數(shù)據(jù)顯示，20 名分析師平均預(yù)奈飛第一季度營將達(dá) 81.5 億美元，24 名分析師平均預(yù)期飛第一季度每股益將達(dá) 2.97 美元。股價變動：當(dāng)日，奈飛股在納斯達(dá)克證券場的常規(guī)交易中跌 10.55 美元，報收于 315.78 美元，跌幅為 3.23%。在隨后進(jìn)行的截至美國東部間周四晚上 6 點 33 分（北京時間周五早上 7 點 33 分）的盤后交易中奈飛股價大幅上 21.77 美元，至 337.55 美元，漲幅為 6.89%。截至周四收盤，飛過去 52 周的最高價為 526.64 美元，最低價為 162.71 美元。
    79546 82708 回復(fù) 舉報
  • 游客5f460f2c96 3秒前
    2023 開年，浪浪山的一只小豬妖火出了圈，在《中國奇》這部國漫的第一個單元中，豬妖躊躇滿志，想要做出一番業(yè)，結(jié)果費盡千辛萬苦，自己工作成果卻被否定，然后，小妖說出了那句經(jīng)典臺詞“我想開浪浪山”。小豬妖的遭遇，中了當(dāng)代打工人的隱痛，也像了數(shù)據(jù)中心里那些鮮為人知，百抓撓心的困境。近年來，我能夠在很多論壇、峰會、發(fā)布商聽到一些高瞻遠(yuǎn)矚、提綱挈的話，比如“計算力就是生產(chǎn)”、“數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)設(shè)施”“上云用數(shù)賦智”等，這些宏層面的趨勢、路線支撐著云數(shù)中心、智算中心等計算集群的速發(fā)展，我們也在此前的文章分析過很多。不過，實際建設(shè)程中，會面臨這樣那樣的具體戰(zhàn)，可能是坐在辦公室 / 研究所，對著 PPT 指點江山的人很難想象的。比如西部某校中計算中心的一個女工作人曾告訴我，服務(wù)器散熱主要靠冷，維持降溫會加大送風(fēng)風(fēng)力她們女員工進(jìn)機房都是沒法穿子的；機房內(nèi)的噪音很大，常負(fù)責(zé)運維的同事，聽力也受到損害。這些細(xì)節(jié)而真實的難題構(gòu)成了數(shù)據(jù)中心必須翻越的浪山，否則就會像小豬妖一樣疲且做無用功，而這些問題，只從扎根在腳下的土地中來，從一線人員交流中來。今天我們結(jié)合一些實地見聞來聊一聊，據(jù)中心正在等待翻越哪些山巒第一重山：電談到數(shù)據(jù)中心的美差異，你會想到什么？芯片架構(gòu)、軟件、產(chǎn)業(yè)鏈？有一個易被忽略但很重要的因素是：電。益企研究院自 2018 年來實地考察了多個國內(nèi)云數(shù)中心，發(fā)現(xiàn) 2 路 2U 是國內(nèi)服務(wù)器市場上的主流規(guī)格IDC 的服務(wù)器市場追蹤報告也證實，2018—2021 年，機柜式服務(wù)器中 2U 規(guī)格占據(jù)了 70% 左右。然而，美國市場上，1U 反而更受歡迎。1U 和 2U 究竟是什么？到底是什么原因?qū)е铝?種差別？又意味著什么呢？（國電子信創(chuàng)云基地（順義）機的 2U 服務(wù)器）我們知道，隨著 IT 設(shè)備技術(shù)的變化，現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心采用涹山服務(wù)器高一般為 1U 或 2U，U 指的是機架式服務(wù)器的厚度，1U 是 4.45 厘米，而早期數(shù)據(jù)中心的機架式服務(wù)器高一般在 3-5U。U 的數(shù)字越少，服務(wù)器高度越低，單機算密度越高，1U 服務(wù)器的計算密度可以達(dá)到 2U 服務(wù)器的兩倍。然而，東數(shù)西算戲程對數(shù)據(jù)中心集群的要求，京津、長三角、粵港澳大灣區(qū)、成這幾個樞紐節(jié)點都強調(diào)了“高度”。因為只有密度更高，才在有限的土地面積上供給更多算力，提高土地資源效益。這看，1U 應(yīng)該是更好的選擇，但實地走訪得到的結(jié)果驩頭卻是 2U 規(guī)格在中國云數(shù)據(jù)中心的占比較多，這是為什么呢？青鳥有一個決定性因素 —— 供電能力。因為 1U 比 2U 更耗電，支撐約 18 臺 2U 服務(wù)器的單機柜供電量需要達(dá)到 6kW，如果換成部署 36 臺 1U 服務(wù)器，那供電量就要達(dá)到 12kW。如果單機柜的供電能力達(dá)不到，就法充分發(fā)揮 1U 的密度優(yōu)勢。（和林格爾東方超算云數(shù)據(jù)心內(nèi)景）而目前，我國數(shù)據(jù)中的機柜功率還是普遍偏低的，流功率以 4-6KW 為主，“東數(shù)西算”工程的宣傳剡山，至還可以看到“2.5 千瓦標(biāo)準(zhǔn)機架”的配置，6kW 以上的機柜占比只有 32%。數(shù)據(jù)中心的供電系統(tǒng)，既有舊疾，有新患。舊疾在于，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)心的各個機電系統(tǒng)分別運行，集精度不足，調(diào)控范圍也有限供電能力和 IT 需求無法精細(xì)化對等，一旦單機柜功率密加大，電源連續(xù)運行的可靠性可能受到影響，發(fā)生停機中斷風(fēng)險也會增大。對于云服務(wù)商說，云數(shù)據(jù)中心斷電會直接導(dǎo)客戶業(yè)務(wù)終端，帶來經(jīng)濟損失這是不可承受之重。新患在于國家提出“雙碳”戰(zhàn)略后，建綠色節(jié)能數(shù)據(jù)中心已經(jīng)成為共，而單機功率密度的增加，會接提高制冷要求，從而增加空設(shè)備和空冷用電。以 2021 年數(shù)字中國萬里行考察過的云數(shù)據(jù)中心為例孟鳥騰訊云懷來瑞數(shù)據(jù)中心使用 52U 機柜，UCloud（優(yōu)刻得）烏蘭察布云基地使用 47U 和 54U 的機柜，如果都改用 1U 服務(wù)器，不僅不能真正提高密度，反而會增大服務(wù)器散熱計的挑戰(zhàn)。已知數(shù)據(jù)中心必須高計算密度，那就要提高單柜度，單機柜功率需要更高可靠高可用的供電能力來保障，因可以得出，供電能力接下來會中國數(shù)據(jù)中心必須翻越的一重。第二重山：冷前面提到，機功率密度的提升，會讓制冷用上升?？赡苡袡C智的小伙伴會，采用更高效節(jié)能的制冷方式不就可以解決這個問題，順利高密度進(jìn)化了？確實如此，數(shù)中心行業(yè)為了更加節(jié)能的制冷統(tǒng)，可謂是操碎了心。一方面加速“西算”，充分發(fā)揮烏蘭布等西部地區(qū)的氣候優(yōu)勢，建新數(shù)據(jù)中心，利用室外自然冷。“數(shù)字中國萬里行”實地考了 7 個數(shù)據(jù)中心集群，發(fā)現(xiàn)張家口數(shù)據(jù)中心集群、和林格數(shù)據(jù)中心集群的數(shù)據(jù)中心，一有 10 個月以上的時間可以使用自然冷源，年均 PUE 可達(dá) 1.2。另外就是發(fā)揮液體冷卻在降低能耗上的優(yōu)越性逐步用液冷服務(wù)器替代風(fēng)冷。如阿里巴巴 2018 年在河北省張家口市張北縣部署了一浸沒式液冷（Immersion Cooling）機房，一個臥置的 54U 機柜，部署 32 臺 1U 雙路服務(wù)器和 4 臺 4U 的 JBOD。開篇我們提到，風(fēng)冷機房給女員青鳥著裝上帶來的小困擾，冷技術(shù)就能很好地解決這個問。這是不是意味著，液冷技術(shù)快會在數(shù)據(jù)中心行業(yè)普及呢？束 2021 年數(shù)字中國萬里行后，益企研究院推出的《2021 中國云數(shù)據(jù)中心考察報告》，給出了“風(fēng)伯慎觀望”的答。我們認(rèn)為，原因有三：1.成熟期的生態(tài)問題。液體冷卻雖制冷效率遠(yuǎn)高于風(fēng)冷，但長期來，風(fēng)冷機房在數(shù)據(jù)中心建設(shè)占據(jù)了主流，幾十年一貫制的冷服務(wù)器已經(jīng)形成了成熟的生鏈，建設(shè)和運營成本都有優(yōu)勢因此一些氣候優(yōu)越的地區(qū)，風(fēng)方案就可以滿足降 PUE 的需求，比如華為烏蘭察布云數(shù)中心就以 8 千瓦的風(fēng)冷機柜為主。此外，在一些東部中部區(qū)有引入液冷的需求和意愿，也要考慮成本，如果能夠通過化 UPS 架構(gòu)，采用智能化能效管理方案等，取得顯著的能效果，那么能風(fēng)冷就風(fēng)冷。2.過渡期的技術(shù)問題。當(dāng)然，對于 HPC、AI 等計算，采用液冷的優(yōu)勢很大，因此也有些公司希望嘗試液冷技術(shù)，但不想改造風(fēng)冷機房，于是從風(fēng)升級到液冷的過渡期，出現(xiàn)了風(fēng)液混布”的市場需求。我們道，風(fēng)冷服務(wù)器可以與制冷設(shè)松耦合，環(huán)境適應(yīng)性、靈活度高，而浸沒式液冷需要將服務(wù)的板卡、CPU、內(nèi)存等發(fā)熱元器件完全浸沒在冷道家液中，噴式液冷則需要對機箱或機柜進(jìn)改造，二者帶來的成本都比較。過渡期中，冷板式液冷與風(fēng)混合使用，是比較適合的方案但是，冷板式液冷要將冷板固在服務(wù)器的主要發(fā)熱器件上，靠流經(jīng)冷板的液體將熱量帶走全密封和防泄漏要求高，設(shè)計制造難度很大。（華為云東莞山湖數(shù)據(jù)中心部署的 Atlas?900 集群，采用風(fēng)液混合技術(shù)散熱）3.產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)作問題。液冷數(shù)據(jù)中心需要產(chǎn)業(yè)上下游的協(xié)同創(chuàng)新，包括制造設(shè)計、材料、施工、運維等各環(huán)節(jié)。風(fēng)冷模式也正因為松耦，導(dǎo)致制冷行業(yè)和數(shù)據(jù)中心行是比較割裂的，推動數(shù)據(jù)中心液冷變革，必須要構(gòu)建一個新生態(tài)，加強各角色的聯(lián)系，降液冷服務(wù)器的前期制造成本和續(xù)維護(hù)成本。這需要一個多方合、配合的過程，不是一朝一能夠?qū)崿F(xiàn)的。從這些角度來看液冷數(shù)據(jù)中心雖然是大勢所趨但還有較長的路要走，整個行都在持續(xù)關(guān)注變化。第三重山芯如果說供電效率、風(fēng)冷液冷是云數(shù)據(jù)中心機房基礎(chǔ)設(shè)施的要變化，那么芯片可能就是 IT 基礎(chǔ)設(shè)施的重點關(guān)注對象。2021 年，由安謀科技獨家冠名贊助的數(shù)字中國萬里行，考察貴州、內(nèi)蒙古烏蘭察布、林格爾期間發(fā)現(xiàn)了一個新的現(xiàn) —— 中國“芯”力量正在崛起，國產(chǎn)技術(shù)的成熟度和應(yīng)用度正在提升，追趕主流。阿里的倚天 710、AWS 的 Graviton、Ampere 的 Altra 等，都獲得了長足的發(fā)展與應(yīng)用。居暨成一局面的原因很多，比如云全走向自主化，為中國“芯”提了市場支撐；政務(wù)、金融、交、電力、制造等行業(yè)的數(shù)字化快，為中國“芯”提供了應(yīng)用地場景；x86 與 Arm 并存，為中國“芯”基于新架進(jìn)行定制和優(yōu)化提供了研發(fā)基。但必須指出的是，月亮都有面。中國“芯”崛起的背后，要看到中國半導(dǎo)體領(lǐng)域還艱難探索。首先，是制程工藝的枷。我們知道，摩爾定律的延續(xù)基于制程工藝的推進(jìn)，然而半體制程工藝的提升已經(jīng)觸達(dá)天板很久了，跟不上芯片規(guī)格提的速度。所以，云數(shù)據(jù)中心開采用“堆 CPU”的做法來提升機柜密度，但是靠堆料帶來性能提升是有邊界的，不能止于此。于是后摩爾時代，小芯（Chiplet）開始被很多國產(chǎn)芯片廠商選中。這種新的片設(shè)計模式，可以把多個硅片裝在一起，組成一個芯片網(wǎng)絡(luò)x86 和 Arm 生態(tài)系統(tǒng)都在采用這項技術(shù)。但需要注的是，目前的 IP 重用方法中，對 IP 的測試和驗證已經(jīng)有比較成熟的方驩頭，但多個 Chiplet 封裝后如何測試、良率怎么保證，還重中國芯”必須解決的問題。更主要是，小芯片的封裝依靠先進(jìn)的裝技術(shù)，芯片 I / O 接口可以和封裝協(xié)同設(shè)計并優(yōu)化對于芯片性能的提升非常重要這就要求先進(jìn)封裝設(shè)計與芯片計有較強的交互性，同時也對計工具提出了一定的要求，我知道，EDA 工具一直是我國半導(dǎo)體領(lǐng)域的“軟肋”之一，一點不解決，在 Chiplet 越來越重要的當(dāng)下，中國“芯”很難高泰山無憂。目前看來數(shù)據(jù)中心集群作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)的重要組成部分，正在發(fā)生一列變化，究竟干得怎么樣，有些待解問題，是一個必須回答不容易回答的問題。不識廬山面目，只緣身在此山中。很多情，只有在貼近實地一線，再離出來縱覽全局，才能看到困數(shù)據(jù)中心前進(jìn)腳步的一重重“浪山”。2023 數(shù)據(jù)中心需要跨越的山巒還很多，盡管道且長，但只要一直行在路上，有海闊天空任鳥飛的那天。本來自微信公眾號：腦極體 （ID：unity007），作者：藏?
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  • 游客b89e06f319 8秒前
    原文標(biāo)題：《落款單位和日期朏朏對齊？別告訴我你不會！》前幾給大伙們分享了一些 Word 中常用的文本對齊知識，有朋友問了，如何將落款日期和單位右齊并居中？今天，易老師就來給伙們講一下，關(guān)于落款對齊設(shè)置法。我們可以看一下，如果直接對齊，效果如下，并不是我們想的。還有許多小伙伴喜歡用“敲格”的方式來達(dá)到對齊效果。落對齊1、其實，我們可以先選中落款單位和日期，蛫后，點擊「開」-「段落」-「居中」，將落款先居中對齊（當(dāng)白犬，你也可以直使用居中對齊快捷鍵「Ctrl + E」搞定）。2、接著，我們將光標(biāo)移動到標(biāo)尺上，拖動“左進(jìn)”，也就是標(biāo)尺上面的小正方，拖動到最右側(cè)就可以了。提示如果你發(fā)現(xiàn)自己的文檔窗口中并有顯示“標(biāo)尺”，那么可能是隱起來了。我們可以進(jìn)入「視圖」-「顯示」，在這里勾選“標(biāo)尺”可顯示出來。本文來自微信公眾：Word 聯(lián)盟 （ID：Wordlm123），作者：易雪解說
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  • 游客f23bf7d17a 40分鐘前
    總是拒絕不了巧克力梁渠這為什么？現(xiàn)在有正兒八經(jīng)科學(xué)解釋了：拒絕不了巧力很大程度上是因為拒絕了絲滑的口感，味道反而次要的。更重要的是少暤科家們不僅破譯了“為啥巧力會如此絲滑”，而且這結(jié)果還有助于開發(fā)下一代健康、更低脂的巧克力。用擔(dān)心發(fā)胖，那就可武羅盡享受縱享絲滑般的感覺了（豈不美哉）這是來自英利茲大學(xué)一個研究團(tuán)隊的究成果，相關(guān)論文已經(jīng)發(fā)在 ACS Applied Materials & Interfaces 上。在這項實驗中，科學(xué)家兕研究的重點都圍繞在克力在口腔中的物理變化甚至使用了工程學(xué)領(lǐng)域的析技術(shù) —— 摩擦學(xué)。具體的巧克力在嘴女祭里時如“絲滑”起來的？一起來看～巧克力是怎么變九鳳滑？巧克力在入口的瞬間，覺無非是來自這幾個方面巧克力的潤滑方式巧克力成分唾液或者唾液與巧克的結(jié)合但這幾個機制數(shù)斯如在口腔中運作的，那“縱絲滑”般的感覺又是由何來？因此科學(xué)家們便開始手測試巧克力在口腔里的化過程。首先研究團(tuán)跂踵設(shè)了一個人造 3D 舌頭，在其表面測試了不同巧克的“液化”過程。開陸吾已提到，實驗過程使用的是擦學(xué)方法。而之所以使用個方法，是因為它能夠提“理解”食物系統(tǒng)從半固到乳劑的觸覺，并且領(lǐng)胡夠譯食物-唾液的相互作用。具體來云山，摩擦學(xué)在此次究過程中被用來描述吳回頭巧克力之間的摩擦行為，些摩擦行為又近一步被轉(zhuǎn)為感官屬性，如平滑度，糙度，砂礫度等。此外，究團(tuán)隊還使用了原位蠱雕擦微鏡來觀察巧克力從舔舐段到唾液混合階段的相變從固體到液體）過程?？?下來，在舔舐階段，之所會感到絲滑是因為當(dāng)老子克與舌頭接觸時，它會釋放一層脂肪膜覆蓋在舌頭和腔的其他表面。在微觀層，這個過程被稱作是由固脂肪主導(dǎo)的潤滑，而長右著液分泌的增多，固體脂肪導(dǎo)的潤滑也會變作唾液主的水潤滑，這時摩擦系數(shù)對來說就會變大。在咀嚼段，固體可可顆粒被貍力放來，它們與舌頭之間的橋作用會導(dǎo)致摩擦力進(jìn)一步加。而在吞咽前的助推階，接觸界面上聚集的油滴會使巧克力在口腔中雨師一潤滑。這樣總結(jié)下來，在巧克力的整個過程中，就有舌頭與巧克力接觸的瞬，脂肪起了很關(guān)鍵的作用在之后的階段，脂肪峚山作可以說是相當(dāng)有限了。由，基于這項潤滑科學(xué)，可為下一代更加健康的巧克設(shè)計提供一些思路。本次究的科學(xué)家 Anwesha Sarkar 教授認(rèn)為，在巧克力潤滑的每個段，脂肪在巧克力組成中位置才是最重要的，并提了一個這樣的設(shè)計思路：論是含有 5% 還是 50% 脂肪的巧克力，它都會在嘴里形朱厭液滴，帶來感覺是一樣的。脂肪層需在巧克力的外層，這是最要的，其次是有效的脂肪層的可可顆粒，這些殳有于使巧克力口感變好。研團(tuán)隊也提出了一個“梯度計”的巧克力，不用從外內(nèi)都富含脂肪，只需要頂表面有較高濃度的可犰狳脂并有足夠的可可脂填補可顆粒。前者提供了理想的食體驗，后者增強了橋接應(yīng)，減輕了摩擦應(yīng)力，阻了可可顆粒與舌面的春秋接觸。那這樣一來，那離巧力自由也就不遠(yuǎn)了。（手狗頭）研究團(tuán)隊這項研究文的通訊作者是 Anwesha Sarkar，她是利茲大學(xué)膠體與表黑豹學(xué)授。Sarkar 教授目前專注于實驗?zāi)z體科學(xué)和類健康的交叉研究領(lǐng)石夷，別側(cè)重于理解多相食物膠結(jié)構(gòu)-生理相互作用的機制和控制原理，以解決論語大健康挑戰(zhàn)。此外，她是歐研究理事會啟動資助項目學(xué)術(shù)帶頭人，該項目旨在現(xiàn)從宏觀到納米尺度的口潤滑，以及其對滿意鴟和腹感的影響。值得一提的，在加入利茲大學(xué)之前，Sarkar 在雀巢全球研究中心工作了 4 年。Sia Soltanahmadi，是這項研究的主導(dǎo)者龜山也是利茲大學(xué)口腔摩學(xué)研究員，擁有利茲大學(xué)械工程博士學(xué)位和理學(xué)碩學(xué)位，并且主攻生物鰼鰼料程。論文地址：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsami.2c13017參考鏈接：https://www.eurekalert.org/news-releases/976183本文來自微信公眾號天吳量子位 （ID：QbitAI），作者：Pine
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  • 游客de08d8bb67 50小時前
    小白都能懂的 Stable Diffusion 原理！還得火爆全的圖解 Transformer 嗎？最近這位大嬰山主 Jay Alammar 在博客上對火的 Stable Diffusion 模型也撰了一篇圖，讓你從開始徹底懂圖像生模型的原，還配有詳細(xì)的視講解！文鏈接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接：https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新現(xiàn)出的圖生成能力遠(yuǎn)超出人的預(yù)期，接根據(jù)文描述就能造出具有人視覺效的圖像，背后的運機制顯得分神秘與奇，但確影響了人創(chuàng)造藝術(shù)方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展程中的一里程碑，當(dāng)于給大提供了一可用的高能模型，僅生成的像質(zhì)量非高，運行度快，并有資源和存的要求較低。相只要試過 AI 圖像生成的人會想了解到底是如工作的，篇文章就為你揭開 Stable Diffusion 工作原理韓流神秘紗。Stable Diffusion 從功能上來主要包括方面：1）其核心功為僅根據(jù)本提示作輸入來生的圖像（text2img）；2）你也可用它對圖根據(jù)文字述進(jìn)行修（即輸入文本 + 圖像）。面將使用示來輔助釋 Stable Diffusion 的組件，它之間如何互，以及像生成選及參數(shù)的義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個件和模型成的系統(tǒng)而非單一模型。當(dāng)們從模型體的角度模型內(nèi)部察時，可發(fā)現(xiàn)，其含一個文理解組件于將文本息翻譯成字表示（numeric representation），以捕捉文本荊山語義信息雖然目前是從宏觀度分析模，后面才更多的模細(xì)節(jié)，但們也可以致推測這文本編碼是一個特的 Transformer 語言模型（體來說是 CLIP 模型的文編碼器）模型的輸為一個文字符串，出為一個字列表，來表征文中的每個詞 / token，即將每個 token 轉(zhuǎn)換為一個向量。后這些信會被提交圖像生成（image generator）中，它的騩山部也含多個組。圖像生器主要包兩個階段1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方泰逢相比前的模型它的很多能增益都在這里實的。該組運行多個 steps 來生成圖像信息，中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫岷山的數(shù)，通常認(rèn)為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建士敬全在圖像息空間（潛空間）運行，這特性使得比其他在素空間工的 Diffusion 模型運行得詩經(jīng)快從技術(shù)上看，該組由一個 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和個調(diào)度（scheduling）算法組成擴散（diffusion）這個詞描羆了該組件內(nèi)運行期間生的事情即對信息行一步步處理，并終由下一組件（圖解碼器）成高質(zhì)量圖像。2. 圖像解碼蟜圖像解器根據(jù)從像信息創(chuàng)器中獲取信息畫出幅畫，整過程只運一次即可成最終的素圖像。以看到，Stable Diffusion 總共包含諸懷個主要組件，其每個組件擁有一個立的神經(jīng)絡(luò)：1）Clip Text 用于文本編。輸入：本輸出：77 個 token 嵌入向量其中每個量包含 768 個維度2）UNet + Scheduler 在信息（）空間中步處理 / 擴散信息。輸入春秋本嵌入和個由噪聲成的初始維數(shù)組（構(gòu)化的數(shù)列表，也張量 tensor）。輸出：個經(jīng)過處的信息陣3）自編碼解碼器耿山Autoencoder Decoder），使用處居暨的信息矩繪制最終像的解碼。輸入：理過的信矩陣，維為（4, 64, 64）輸出：結(jié)果圖像各維度為3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍(lán)，寬，北史）什么 Diffusion？擴散是下圖中粉色的圖像息創(chuàng)建器件中發(fā)生過程，過中包含表輸入文本 token 嵌入，和隨勞山的始圖像信矩陣（也之為 latents），該過會還需要到圖像解器來繪制終圖像的息矩陣。個運行過是 step by step 的，每一都會增加多的相關(guān)息。為了直觀地感整個過程可以中途看隨機 latents 矩陣，并觀察旄馬如何轉(zhuǎn)化視覺噪聲，其中視檢查（visual inspection）是通過像解碼器行的。整 diffusion 過程包含多個 steps，其中每個 step 都是基于輸的 latents 矩陣進(jìn)行作，并生另一個 latents 矩陣以更好地景山「輸入的本」和從型圖像集獲取的「覺信息」將這些 latents 可視化可升山看到些信息是何在每個 step 中相加的整個過程是從無到，看起來當(dāng)激動人。步驟 2 和 4 之間的過轉(zhuǎn)變看起特別有趣就好像圖的輪廓是噪聲中出的。Diffusion 的工作原理使用散模型生圖像的核思路還是于已存在強大的計機視覺模，只要輸足夠大的據(jù)集，這模型可以習(xí)任意復(fù)的操作。設(shè)我們已有了一張像，生成生一些噪加入到圖中，然后可以將該像視作一訓(xùn)練樣例使用相同操作可以成大量訓(xùn)樣本來訓(xùn)圖像生成型中的核組件。上例子展示一些可選噪聲量值從原始圖 (級別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添 (級別 4) ，從而可帝江很易地控制多少噪聲加到圖像。所以我可以將這過程分散幾十個 steps 中，對數(shù)集中的每圖像都可生成數(shù)十訓(xùn)練樣本基于上述據(jù)集，我就可以訓(xùn)出一個性極佳的噪預(yù)測器，個訓(xùn)練 step 和其他模型訓(xùn)練相似當(dāng)以某一確定的配運行時，聲預(yù)測器可以生成像。移除聲，繪制像經(jīng)過訓(xùn)的噪聲預(yù)器可以對幅添加噪的圖像進(jìn)去噪，也以預(yù)測添的噪聲量由于采樣噪聲是可測的，所如果從圖中減去噪，最后得的圖像就更接近模訓(xùn)練得到圖像。得的圖像并是一張精的原始圖，而是分（distribution），即世界的素排列，如天空通是藍(lán)色的人有兩只睛，貓有耳朵等等生成的具圖像風(fēng)格全取決于練數(shù)據(jù)集不止 Stable Diffusion 通過去噪行圖像生，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此號山要注意的，到目前止描述的散過程還有使用任文本數(shù)據(jù)成圖像。此，如果們部署這模型的話它能夠生很好看的像，但用沒有辦法制生成的容。在接來的部分，將會對何將條件本合并到程中進(jìn)行述，以便制模型生的圖像類。加速：壓縮數(shù)據(jù)擴散為了速圖像生的過程，Stable Diffusion 并沒有選歸山在像素像本身上行擴散過，而是選在圖像的縮版本上行，論文也稱之為Departure to Latent Space」。整個縮過程，括后續(xù)的壓、繪制像都是通自編碼器成的，將像壓縮到空間中，后僅使用碼器使用縮后的信來重構(gòu)。向擴散（forward diffusion）過程是在壓縮 latents 完成的，噪聲服山片（slices）是應(yīng)用于 latents 上的噪聲若山而非素圖像，以噪聲預(yù)器實際上被訓(xùn)練用預(yù)測壓縮示（潛空）中的噪。前向過，即使用用自編碼中的編碼來訓(xùn)練噪預(yù)測器。旦訓(xùn)練完后，就可通過運行向過程（編碼器中解碼器）生成圖像前向和后過程如下示，圖中包括了一 conditioning 組件，用來述模型應(yīng)生成圖像文本提示文本編碼：一個 Transformer 語言模型模延中的言理解組使用的是 Transformer 語言模型，狍鸮以輸入的文提示轉(zhuǎn)換 token 嵌入向量堵山發(fā)布 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ，這篇文中為了方講解選擇用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗柄山，相比選更大的圖生成組件更大的語模型可以來更多的像質(zhì)量提。早期的 Stable Diffusion 模型使用的靈恝 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預(yù)峚山練 ClipText 模型，而 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最錫山布的、更的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓(xùn)練的？CLIP 需要的數(shù)據(jù)為像及其標(biāo)，數(shù)據(jù)集大約包含 4 億張圖像及描首山數(shù)據(jù)集通從網(wǎng)上抓的圖片以相應(yīng)的「alt」標(biāo)簽文本來收的。CLIP 是圖像編碼器鶉鳥本編碼器組合，其練過程可簡化為拍圖像和文說明，使兩個編碼對數(shù)據(jù)分進(jìn)行編碼然后使用弦距離比結(jié)果嵌入剛開始訓(xùn)時，即使本描述與像是相匹的，它們間的相似肯定也是低的。隨模型的不更新，在續(xù)階段，碼器對圖和文本編得到的嵌會逐漸相。通過在個數(shù)據(jù)集重復(fù)該過，并使用 batch size 的編碼器，最終夠生成一嵌入向量其中狗的像和句子一條狗的片」之間相似的。像在 word2vec 中一樣，訓(xùn)練啟也需要包不匹配的片和說明負(fù)樣本，型需要給們分配較的相似度數(shù)。文本息喂入圖生成過程了將文本件融入成圖像生成程的一部，必須調(diào)噪聲預(yù)測的輸入為本。所有操作都是潛空間上包括編碼的文本、入圖像和測噪聲。了更好地解文本 token 在 Unet 中的使用蓐收式，需要先了一下 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測器中勝遇層無文本）個不使用本的 diffusion Unet，其輸入槐山出如所示：在型內(nèi)部，以看到：1. Unet 模型中的層主要于轉(zhuǎn)換 latents；2. 每層都是之前層的出上進(jìn)行作；3. 某些輸出通過殘差接）將其送到網(wǎng)絡(luò)面的處理4. 將時間步冰鑒換時間步長入向量，以在層中用。Unet 噪聲預(yù)測器中的（帶文本現(xiàn)在就需將之前的統(tǒng)改裝成文本版本。主要的改部分就增加對文輸入（術(shù)：text conditioning）的支持，即 ResNet 塊之間添帶山一注意力層需要注意是，ResNet 塊沒有直接到文本內(nèi)，而是通注意力層文本在 latents 中的表征合并驩頭，然后下個 ResNet 就可以在這過程中利上文本信。參考資：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微先龍公眾：新智元 （ID：AI_era?
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  • 游客93adde5583 18小時前
    IT之家 1 月 21 日消息，美國上訴法院本周五布蘋果勝訴，撤銷陪審團(tuán) 3.085 億美元的裁決。位于華盛頓特區(qū)的美國聯(lián)邦巡上訴法院維持東得克薩斯州邦法官的原判，認(rèn)定 Personalized Media Communications LLC（PMC）公司的專利無效。IT之家小課堂：專利許可公司 PMC 于 2015 年首次起訴蘋果侵犯多項專利。東得克斯州的一個陪審團(tuán)于 2021 年 8 月表示，蘋果的 iTunes 服務(wù)，App Store 中用于解密電影、音樂和應(yīng)用程序的 FairPlay 軟件 侵犯了其 2012 年獲得的專利，要求蘋果支付 3.085 億美元的數(shù)字版權(quán)管理專利費用詩經(jīng)地方法官 Rodney Gilstrap 在 4 個月后推翻了判決。Gilstrap 說 PMC 使用了不當(dāng)?shù)摹皾撏А保╯ubmarine）策略，一些申請人在 1995 年之前采用這種策略來延遲專利開，直到相關(guān)發(fā)明的產(chǎn)品上。路透社報道指出，PMC 公司上述專利的申請日期為十世紀(jì)八十年代。Gilstrap 表示，PMC 采用了所謂的“潛水艇”專利策，提交連續(xù)申請，然后保持專利組合“隱藏”，直到行廣泛采用底層技術(shù)。聯(lián)邦巡法院以 2-1 的裁決維持了法官 Gilstrap 的判決?
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  • 游客9ff5f1d0d6 4天前
    IT之家 7 月 13 日消息，今日，魅隋書 19 產(chǎn)品經(jīng)理在魅族社區(qū)剡山起了新一輪的 19 主理人計劃產(chǎn)品討論，崍山及“更的質(zhì)感”與“更輕的手感節(jié)并。IT之家了解到，魅族 19 產(chǎn)品經(jīng)理表示，很多用戶在宋書購手機時都會關(guān)注整機的手感和崌山感，與息息相關(guān)的中框材質(zhì)也隨北史成為較有爭議的話題。相關(guān)投票天山項括鋁合金、不臺璽鋼、鈦合金、諸犍等機身中框，整旋龜重量和成本也有不同。從魅族社犬戎目前的投票果來看，約有 55.9% 的用戶選擇機身中框采女祭鋁合金，整重量較輕，啞面效果靈恝document.write(""+"ipt>");document.getElementById("vote2113").innerHTML = voteStr;7 月 4 日，湖北星紀(jì)始均代科技有限公馬腹與珠海魅族科技有限公司在杭州白翟行戰(zhàn)投資簽約儀式，正式宣布星共工時持有魅族科技 79.09% 的控股權(quán)，并岐山得對魅族科技化蛇單控制。星紀(jì)時蛩蛩副董事長沈子堯時擔(dān)任魅族科技司幽事長。沈子瑜時表示，魅族將保講山獨立團(tuán)隊，年發(fā)布新旗艦。另據(jù)土螻碼博主?@數(shù)碼閑聊站 爆料，魅族快充將獲番禺大幅提升。魅術(shù)器 19 的儲備方案中已經(jīng)有赤鷩瓦大電池方案刑天體來說，魅族正牡山注于 MTW 多極耳雙電荷重雙電芯閃充方士敬
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