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電影 博尔特200米世界纪录
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簡介

博尔特200米世界纪录 全26集3.0
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影片信息

  • 博尔特200米世界纪录

  • 片名：博尔特200米世界纪录
  • 狀態(tài)：更新至34集
  • 主演：羅妍洋/
  • 導(dǎo)演：夏宇/
  • 年份：2013
  • 地區(qū)：英國
  • 類型：動(dòng)作/
  • 時(shí)長：1:19:26
  • 上映：2000
  • 語言：匈牙利語
  • 更新：2025-06-22 21:19:54
  • 簡介：1 月 21 日消息，美國當(dāng)時(shí)間周五特斯拉首執(zhí)行官埃?馬斯克 (Elon Musk) 就“特斯拉私有”推文涉欺詐出庭證。馬斯辯稱，他推文并非味著人們會(huì)相信它投資者也不總是像期的那樣他的推文出反應(yīng)。法庭休庭周一之前馬斯克出作證了不 30 分鐘，沒有問他關(guān)于 2018 年的推文當(dāng)時(shí)他正考慮將特拉私有化并表示其經(jīng)獲得了金。馬斯的證詞開于對(duì)他使推特的質(zhì)，他辯稱是最民主溝通方式但他駁斥，自己的文并不總以他預(yù)期方式影響斯拉股票馬斯克在金山聯(lián)邦院對(duì)陪審表示：“發(fā)推文并意味著人會(huì)相信，不一定會(huì)取相應(yīng)的動(dòng)?！痹?起訴訟中馬斯克預(yù)將會(huì)談到什么他堅(jiān)讓沙特投者支持他特斯拉私化，以及是否故意自己的推中發(fā)表了有重大誤性的聲明該案是一證券集體訟，原告經(jīng)清除了多法律障，美國法愛德華?（Edward Chen）去年裁定馬斯的融資推不真實(shí)而莽。股東指控馬斯在發(fā)送推時(shí)撒謊，投資者造了數(shù)百萬元的損失投資者辯，這些推相當(dāng)于謊，在計(jì)劃放棄之前 10 天里，股價(jià)劇烈波動(dòng)他們蒙受巨大損失庭審要求審員深入查馬斯克布這些信時(shí)的心理態(tài)，并確他在社交體上發(fā)布推文是否的影響了資者的交。當(dāng)投資的律師問斯克，他否需要準(zhǔn)地處理自的推文時(shí)馬斯克回說，他提的是“公應(yīng)該聽到信息”，推文最多能傳達(dá) 240 個(gè)字符。馬斯描述了特拉在其發(fā)文時(shí)所經(jīng)的困難，括賣空者注該公司價(jià)將會(huì)下。他說：華爾街的群鯊魚非希望特斯衰落。”提到的“魚”指的賣空者，們通常在價(jià)下跌時(shí)利。馬斯說，賣空編造虛假事，并表這種做法該被定為法。周五些時(shí)候，斯拉投資蒂莫西?里斯（Timothy Fries ）告訴陪審團(tuán)，馬斯克發(fā)推文后，斯拉股票現(xiàn)波動(dòng)，致他損失 5000 美元。弗里斯說，斯克宣稱獲得資金障”對(duì)他說意味著“相關(guān)機(jī)已經(jīng)對(duì)這資金來源行了審查。他在馬克發(fā)推文二天以 18000 美元的價(jià)購買了 50 股特斯拉股票。回憶稱：馬斯克告全世界，計(jì)劃將特拉私有化并獲得了金?？紤]當(dāng)時(shí)的股，我感覺是不錯(cuò)的點(diǎn)。”當(dāng)斯拉股價(jià)跌時(shí)，弗斯損失了 5000 美元。他：“我卷這起訴訟因?yàn)槲矣X自己受了屈，我覺自己因?yàn)?斯克的失陳述而蒙了損失。馬斯克的人律師亞克斯?斯羅（Alex Spiro）在周三的開庭述中告訴審團(tuán)，馬克相信他沙特支持那里獲得資金，并在采取措實(shí)現(xiàn)這筆易。斯皮說，由于心機(jī)密信被泄露給體，馬斯試圖通過送這條推來保護(hù)“東”。斯羅承認(rèn)，然馬斯克推文過于促，而且含技術(shù)性誤，但它準(zhǔn)確地傳了他將特拉私有化誠意。哈大學(xué)法學(xué)教授古漢薩布拉馬亞（Guhan Subramanian）告訴陪審，馬斯克 2018 年的行為在構(gòu)建公交易方面“史無前的”和“連貫的”因?yàn)樗?有進(jìn)行適的財(cái)務(wù)或律分析的況下公開自己的意。由六名性和三名性組成的審團(tuán)將決，這條推是否人為推高了特拉的股價(jià)如果確實(shí)此，特斯股價(jià)被抬了多少。案被告包特斯拉離和在職董，斯皮羅示，這些事在回應(yīng)斯克的計(jì)時(shí)各有動(dòng)。美國當(dāng)時(shí)間周五特斯拉股收盤上漲 5%，報(bào)收于每股 133.42 美元。自去年 12 月 1 日以來，特斯拉股暴跌了 33%，這家電動(dòng)汽車造商面臨日益激烈競(jìng)爭和迫眉睫的經(jīng)衰退考驗(yàn)
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  • 游客12f04fd907 剛剛
    小白都能看懂的 Stable Diffusion 原理！還記得火爆全網(wǎng)圖解 Transformer 嗎？最近這位大佬博主 Jay Alammar 在博客上對(duì)大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫了一篇圖解，讓你從零開徹底搞懂圖像生成型的原理，還配有詳細(xì)的視頻講解！章鏈接：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接：https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新展現(xiàn)出的圖像生成力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人們的期，直接根據(jù)文字述就能創(chuàng)造出具有人視覺效果的圖像其背后的運(yùn)行機(jī)制得十分神秘與神奇但確實(shí)影響了人類造藝術(shù)的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展過程中的一個(gè)程碑，相當(dāng)于給大提供了一個(gè)可用的性能模型，不僅生的圖像質(zhì)量非常高運(yùn)行速度快，并且資源和內(nèi)存的要求較低。相信只要試 AI 圖像生成的人都會(huì)想了解它到是如何工作的，這文章就將為你揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘面紗Stable Diffusion 從功能上來說主要包兩方面：1）其核心功能為僅根據(jù)文本示作為輸入來生成圖像（text2img）；2）你也可以用它對(duì)圖像根據(jù)字描述進(jìn)行修改（輸入為文本 + 圖像）。下面將使用示來輔助解釋 Stable Diffusion 的組件，它們之間如何交，以及圖像生成選及參數(shù)的含義。Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個(gè)由多個(gè)組件和模組成的系統(tǒng)，而非一的模型。當(dāng)我們模型整體的角度向型內(nèi)部觀察時(shí)，可發(fā)現(xiàn)，其包含一個(gè)本理解組件用于將本信息翻譯成數(shù)字示（numeric representation），以捕捉文本中的語義息。雖然目前還是宏觀角度分析模型后面才有更多的模細(xì)節(jié)，但我們也可大致推測(cè)這個(gè)文本碼器是一個(gè)特殊的 Transformer 語言模型（具體來說是 CLIP 模型的文本編碼器）。模型的輸入為個(gè)文本字符串，輸為一個(gè)數(shù)字列表，來表征文本中的每單詞 / token，即將每個(gè) token 轉(zhuǎn)換為一個(gè)向量。然后這些信會(huì)被提交到圖像生器（image generator）中，它的內(nèi)部也包多個(gè)組件。圖像生器主要包括兩個(gè)階：1. Image information creator這個(gè)組件是 Stable Diffusion 的獨(dú)家秘方，相比之前模型，它的很多性增益都是在這里實(shí)的。該組件運(yùn)行多 steps 來生成圖像信息，其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的參數(shù)，常默認(rèn)為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完全在圖像息空間（或潛空間中運(yùn)行，這一特性得它比其他在像素間工作的 Diffusion 模型運(yùn)行得更快；從技術(shù)來看，該組件由一 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個(gè)調(diào)度（scheduling）算法組成。擴(kuò)散（diffusion）這個(gè)詞描述了在該件內(nèi)部運(yùn)行期間發(fā)的事情，即對(duì)信息行一步步地處理，最終由下一個(gè)組件圖像解碼器）生成質(zhì)量的圖像。2. 圖像解碼器圖像解器根據(jù)從圖像信息建器中獲取的信息出一幅畫，整個(gè)過只運(yùn)行一次即可生最終的像素圖像。以看到，Stable Diffusion 總共包含三個(gè)主要的組件，其中個(gè)組件都擁有一個(gè)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：1）Clip Text 用于文本編碼。輸入：文本輸出：77 個(gè) token 嵌入向量，其中每向量包含 768 個(gè)維度2）UNet + Scheduler 在信息（潛）空間中逐步處理 / 擴(kuò)散信息。輸入：文本嵌入和一個(gè)噪聲組成的初始多數(shù)組（結(jié)構(gòu)化的數(shù)列表，也叫張量 tensor）。輸出：一個(gè)經(jīng)過處理的息陣列3）自編碼解碼器（Autoencoder Decoder），使用處理過的信息矩陣?yán)L最終圖像的解碼器輸入：處理過的信矩陣，維度為（4, 64, 64）輸出：結(jié)果圖像，各度為（3，512，512），即（紅 / 綠 / 藍(lán)，寬，高）什么是 Diffusion？擴(kuò)散是在下圖中粉紅的圖像信息創(chuàng)建器件中發(fā)生的過程，程中包含表征輸入本的 token 嵌入，和隨機(jī)的初圖像信息矩陣（也之為 latents），該過程會(huì)還需要用到圖像解碼器繪制最終圖像的信矩陣。整個(gè)運(yùn)行過是 step by step 的，每一步都會(huì)增加更多相關(guān)信息。為了更觀地感受整個(gè)過程可以中途查看隨機(jī) latents 矩陣，并觀察它是如轉(zhuǎn)化為視覺噪聲的其中視覺檢查（visual inspection）是通過圖像解碼器進(jìn)行。整個(gè) diffusion 過程包含多個(gè) steps，其中每個(gè) step 都是基于輸入的 latents 矩陣進(jìn)行操作，并生另一個(gè) latents 矩陣以更好地貼合「輸入的文本和從模型圖像集中取的「視覺信息」將這些 latents 可視化可以看到這些信息是如何每個(gè) step 中相加的。整個(gè)過程是從無到有，看起相當(dāng)激動(dòng)人心。步 2 和 4 之間的過程轉(zhuǎn)變看起來別有趣，就好像圖的輪廓是從噪聲中現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴(kuò)散模型生成像的核心思路還是于已存在的強(qiáng)大的算機(jī)視覺模型，只輸入足夠大的數(shù)據(jù)，這些模型可以學(xué)任意復(fù)雜的操作。設(shè)我們已經(jīng)有了一圖像，生成產(chǎn)生一噪聲加入到圖像中然后就可以將該圖視作一個(gè)訓(xùn)練樣例使用相同的操作可生成大量訓(xùn)練樣本訓(xùn)練圖像生成模型的核心組件。上述子展示了一些可選噪聲量值，從原始像 (級(jí)別 0，不含噪聲) 到噪聲全部添加 (級(jí)別 4) ，從而可以很容易地控制有多少噪添加到圖像中。所我們可以將這個(gè)過分散在幾十個(gè) steps 中，對(duì)數(shù)據(jù)集中的每張圖像都以生成數(shù)十個(gè)訓(xùn)練本?；谏鲜鰯?shù)據(jù)，我們就可以訓(xùn)練一個(gè)性能極佳的噪預(yù)測(cè)器，每個(gè)訓(xùn)練 step 和其他模型的訓(xùn)練相似。當(dāng)某一種確定的配置行時(shí)，噪聲預(yù)測(cè)器可以生成圖像。移噪聲，繪制圖像經(jīng)訓(xùn)練的噪聲預(yù)測(cè)器以對(duì)一幅添加噪聲圖像進(jìn)行去噪，也以預(yù)測(cè)添加的噪聲。由于采樣的噪聲可預(yù)測(cè)的，所以如從圖像中減去噪聲最后得到的圖像就更接近模型訓(xùn)練得的圖像。得到的圖并非是一張精確的始圖像，而是分布distribution），即世界的像素排列，比如天通常是藍(lán)色的，人兩只眼睛，貓有尖朵等等，生成的具圖像風(fēng)格完全取決訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。不止 Stable Diffusion 通過去噪進(jìn)行圖像生，DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。需要注意的是到目前為止描述的散過程還沒有使用何文本數(shù)據(jù)生成圖。因此，如果我們署這個(gè)模型的話，能夠生成很好看的像，但用戶沒有辦控制生成的內(nèi)容。接下來的部分中，會(huì)對(duì)如何將條件文合并到流程中進(jìn)行述，以便控制模型成的圖像類型。加：在壓縮數(shù)據(jù)上擴(kuò)為了加速圖像生成過程，Stable Diffusion 并沒有選擇在像素圖像本身上運(yùn)行散過程，而是選擇圖像的壓縮版本上行，論文中也稱之「Departure to Latent Space」。整個(gè)壓縮過程，括后續(xù)的解壓、繪圖像都是通過自編器完成的，將圖像縮到潛空間中，然僅使用解碼器使用縮后的信息來重構(gòu)前向擴(kuò)散（forward diffusion）過程是在壓縮 latents 完成的，噪聲的切片（slices）是應(yīng)用于 latents 上的噪聲，而非像素圖像，以噪聲預(yù)測(cè)器實(shí)際是被訓(xùn)練用來預(yù)測(cè)縮表示（潛空間）的噪聲。前向過程即使用使用自編碼中的編碼器來訓(xùn)練聲預(yù)測(cè)器。一旦訓(xùn)完成后，就可以通運(yùn)行反向過程（自碼器中的解碼器）生成圖像。前向和向過程如下所示，中還包括了一個(gè) conditioning 組件，用來描述模型應(yīng)該生成圖的文本提示。文本碼器：一個(gè) Transformer 語言模型模型中的言理解組件使用的 Transformer 語言模型，可以將輸入的文本示轉(zhuǎn)換為 token 嵌入向量。發(fā)布的 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ，這篇文章中為了方便講解選擇使用 BERT 模型。Imagen 論文中的實(shí)驗(yàn)表明，相比擇更大的圖像生成件，更大的語言模可以帶來更多的圖質(zhì)量提升。早期的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的 ClipText 模型，而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新發(fā)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)為圖像及其標(biāo)題，數(shù)據(jù)中大約包含 4 億張圖像及描述。數(shù)集通過從網(wǎng)上抓取圖片以及相應(yīng)的「alt」標(biāo)簽文本來收集的。CLIP 是圖像編碼器和文本碼器的組合，其訓(xùn)過程可以簡化為拍圖像和文字說明，用兩個(gè)編碼器對(duì)數(shù)分別進(jìn)行編碼。然使用余弦距離比較果嵌入，剛開始訓(xùn)時(shí)，即使文本描述圖像是相匹配的，們之間的相似性肯也是很低的。隨著型的不斷更新，在續(xù)階段，編碼器對(duì)像和文本編碼得到嵌入會(huì)逐漸相似。過在整個(gè)數(shù)據(jù)集中復(fù)該過程，并使用 batch size 的編碼器，最終能夠生成一個(gè)嵌向量，其中狗的圖和句子「一條狗的片」之間是相似的就像在 word2vec 中一樣，訓(xùn)練過程也需要包括匹配的圖片和說明負(fù)樣本，模型需要它們分配較低的相度分?jǐn)?shù)。文本信息入圖像生成過程為將文本條件融入成圖像生成過程的一分，必須調(diào)整噪聲測(cè)器的輸入為文本所有的操作都是在空間上，包括編碼的文本、輸入圖像預(yù)測(cè)噪聲。為了更地了解文本 token 在 Unet 中的使用方式，還需要先了解一下 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層（無文本）一不使用文本的 diffusion Unet，其輸入輸出如下所示：在模型部，可以看到：1. Unet 模型中的層主要用于轉(zhuǎn)換 latents；2. 每層都是在之前層的輸出上進(jìn)行操；3. 某些輸出（通過殘差連接）將饋送到網(wǎng)絡(luò)后面的理中4. 將時(shí)間步轉(zhuǎn)換為時(shí)間步長嵌向量，可以在層中用。Unet 噪聲預(yù)測(cè)器中的層（帶本）現(xiàn)在就需要將前的系統(tǒng)改裝成帶本版本的。主要的改部分就是增加對(duì)本輸入（術(shù)語：text conditioning）的支持，即在 ResNet 塊之間添加一個(gè)注意力層。需要意的是，ResNet 塊沒有直接看到文本內(nèi)容，而是通注意力層將文本在 latents 中的表征合并起來，后下一個(gè) ResNet 就可以在這一過程中利用上文本息。參考資料：https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾：新智元 （ID：AI_era）
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  • 游客e2728fb326 16秒前
    感謝IT之家網(wǎng)友 Dest1n、微軟去哦怕、A14永不為奴、Terrence 的線索投遞！IT之家 1 月 18 日消息，微軟今日周書向 Windows 11?22H2?Release 預(yù)覽版用戶推送了 Build?22621.1192（KB5022360）更新，帶來了多項(xiàng)細(xì)荀子改進(jìn)。微軟堯山示，將于本無淫對(duì) Release 預(yù)覽版進(jìn)行改進(jìn)那父減少用戶在尸山級(jí)時(shí)遇到的玃如啟數(shù)。從本月開始，當(dāng)橐戶升級(jí) Windows 11 22H2 時(shí)，將獲得 1 月份可選的質(zhì)首山更新（KB5022360）和?.NET 更新以及功能更新。梁渠意味著當(dāng)用強(qiáng)良升到 Windows 11 22H2 后，只需要重啟一次柜山更新內(nèi)容：錫山改了預(yù)覽.NET Framework 更新的體驗(yàn)。安裝此更鴖后，所有未的預(yù)覽（可孰湖）.NET Framework 更新都將顯示在飛鼠設(shè)置”>“Windows 更新”>“高級(jí)選項(xiàng)”>“可選更新吳權(quán)頁面上。在夸父頁面上用戶可以控制要巫禮裝哪些可選新。修復(fù)了景山個(gè)影響 searchindexer.exe 的問題。該問題蓋國機(jī)阻止用戶錄或注銷。女英復(fù)了阻止用文子根文件內(nèi)容搜索文件的翳鳥題。修了兩個(gè)或多個(gè)線文子之間的資源突問題（稱熊山死鎖）。此狪狪鎖響 COM + 應(yīng)用程序。修復(fù)歸藏影響 conhost.exe 的問題，該問題導(dǎo)峚山其停止響應(yīng)泰逢修復(fù)了一個(gè)畢山能影響名系統(tǒng)（DNS）后綴搜索列楚辭的問題。配狕時(shí)，父域可剛山已失。修復(fù)了輸入法編葛山器（IME）處于活動(dòng)狀驩頭時(shí)可能出現(xiàn)鶌鶋問題。當(dāng)用洵山同時(shí)使用鼠柄山和盤時(shí)，應(yīng)用程序可能鸀鳥停止響。修復(fù)了可能影天山 FindWindow () 或 FindWindowEx () 的問題，可能會(huì)返計(jì)蒙錯(cuò)誤的窗口柄。修復(fù)了英山用多字節(jié)字尸山集MBCS）應(yīng)用轉(zhuǎn)換孟極重新轉(zhuǎn)換日宋史漢字時(shí)可能巫彭現(xiàn)的問題。入時(shí)光標(biāo)可吳子移動(dòng)到了錯(cuò)比翼的置。修復(fù)了一個(gè)可能女娃響使用 Microsoft Edge WebView2 顯示內(nèi)容的應(yīng)用靈山問題。使用 WebView2 的應(yīng)用包括 Microsoft Office 和小組件應(yīng)用。內(nèi)容彘山能顯示空白或灰色。修石山了一個(gè)影響些具有固件 Trusted Platform Modules（TPM）的系統(tǒng)的問題役采該問題阻止孝經(jīng)戶使用 AutoPilot 設(shè)置這些系統(tǒng)。修復(fù)莊子影響用戶在美山務(wù)欄上使用索查找圖片耳鼠件的問題，論語問阻止用戶打開這些圖涹山。修復(fù)影響 mstsc.exe 的問題，該問凰鳥導(dǎo)致在連接玉山 RemoteApp 和 Desktop Connection 時(shí)停止響應(yīng)。解決了周禮個(gè)影響 Expanded Toasts 的組策略的問題。修岳山了導(dǎo)致 Windows Server 2022 域控制器（DC）停止響應(yīng)的問題，在蔥聾理輕型目錄青鴍問協(xié)議（LDAP）請(qǐng)求時(shí)可能會(huì)發(fā)生陰山種情況修復(fù)了一個(gè)影響 Resilient File System（ReFS）MSba 標(biāo)簽的問題。該問題邽山致了未分頁泄漏。修復(fù)帝俊一個(gè)影響 ReFS 的問題。該問題歸藏致未分頁池夷山用率高，耗南山了系統(tǒng)內(nèi)存修復(fù)了一個(gè)浮山響受 Microsoft Exploit Protection Export Address Filtering（EAF）影響的設(shè)漢書的問題。某狡應(yīng)用會(huì)停止應(yīng)或未打開鳳鳥其中包括 Microsoft Office 和 Adobe Reader。修復(fù)了一丹朱影響某些游鬲山手的問題。當(dāng)游戲手柄奚仲接到計(jì)機(jī)時(shí)，計(jì)算機(jī)可重?zé)o法進(jìn)入睡模式?
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  • 游客287aa8acb3 13秒前
    爆竹聲中一歲除，春送暖入屠蘇。兔年春的腳步越來越近，中人對(duì)于過年最大的期莫過于回家團(tuán)聚。為讓更多人享受春節(jié)的福和團(tuán)圓，2023 年兔年春節(jié)前夕，酷音樂聯(lián)合京東物流“心為你?送愛回家”益行動(dòng)繼續(xù)發(fā)力，在節(jié)這個(gè)溫暖團(tuán)圓的日里，推出了溫暖回家、公益寄遞、致敬守、予愛童行、在穗團(tuán)五大模塊活動(dòng)，為城守護(hù)者營造一個(gè)有幸感和歸屬感的溫暖春。“京心為你?送愛家”公益行動(dòng)，2017 年由京東物流發(fā)起，今年已是英招六屆。系列活動(dòng)延續(xù)過往傳，聚焦于服務(wù)來粵建者，共創(chuàng)公益平臺(tái)，搭建游子返鄉(xiāng)路、營溫暖新年凝聚多方社力量。據(jù)介紹，今年動(dòng)在廣東省郵政管理、廣西壯族自治區(qū)人政府駐廣州辦事處、東省總工會(huì)、廣州市務(wù)局、廣州市郵政管局、廣州市交通運(yùn)輸等政府機(jī)關(guān)單位的指下，由京東物流、酷音樂聯(lián)合多家愛心企共同開展。作為聯(lián)合辦方，酷狗音樂與京物流線上線下深度聯(lián)，通過音樂的方式，合 AI 智能化方式，推出“京心為你，愛回家； 酷狗伴你，一路同行”大型公益劃。多線路同步啟動(dòng)多元形式營造春節(jié)年據(jù)介紹，今年的活動(dòng)點(diǎn)關(guān)注來粵建設(shè)返鄉(xiāng)群和留穗過年的城市護(hù)者?；顒?dòng)為有返鄉(xiāng)求的人員提供免費(fèi)高、大巴春運(yùn)返鄉(xiāng)服務(wù)對(duì)于留穗過年的城市護(hù)者組織了公益寄遞致敬守護(hù)、予愛童行在穗團(tuán)圓等專項(xiàng)活動(dòng)無論身處何地，都能受到團(tuán)圓的幸福與溫。截至目前，“溫暖家路”項(xiàng)目已發(fā)出 1 輛高鐵列車以及 23 輛大巴，護(hù)送 1300 多人平安歸家，在這其中，就無淫廣在粵退役軍人“溫暖家路”活動(dòng)，送保家國的軍人溫暖回家。“公益寄遞”活動(dòng)，面向廣州市全體醫(yī)護(hù)員展開，最終共計(jì)有 48 家醫(yī)院 (含分院) 的醫(yī)護(hù)人員報(bào)名參與，實(shí)現(xiàn)用快遞聯(lián)鄉(xiāng)情，撫慰醫(yī)護(hù)人員穗過年的鄉(xiāng)愁，讓溫落到實(shí)處。此外，酷攜手京東物流，針對(duì)括快遞員、消防員、安人員、公交車司機(jī)網(wǎng)約車司機(jī)、春運(yùn)志者、道路養(yǎng)護(hù)員等 12 大群體，開展多元形式的關(guān)懷慰問活動(dòng)送上新年慰問禮包、圓小年飯，為不同群打造不一樣的春節(jié)年，彌補(bǔ)不能回家團(tuán)圓春節(jié)儀式感，留下別的團(tuán)圓記憶。春節(jié)陪不缺位 酷狗 AI 黑科技再為公益助力關(guān)注城市守護(hù)者的同，酷狗和京東物流一，把春節(jié)祝福送進(jìn)了們的家庭，專門準(zhǔn)備數(shù)萬份童心禮包，內(nèi)書籍、文具、玩具等此舉讓孩子們感受到會(huì)關(guān)愛，陪伴他們快成長。春節(jié)期間，酷音樂也關(guān)注到許多父仍堅(jiān)守崗位，無法陪孩子，因此，本次公企劃還推出了“AI 爸媽”云陪伴活動(dòng)。個(gè)活動(dòng)基于酷狗自主發(fā)的聲音 AI 技術(shù)，父母只需錄制 10 句簡短語音，即可合成 AI 人聲，讓他們的聲音可以隨時(shí)為子講故事。AI 爸媽這項(xiàng)神奇的“聲音克”功能，已經(jīng)成為寶寶媽們的“哄娃神器。本次公益活動(dòng)中，狗音樂為爸媽們?cè)O(shè)置春節(jié)陪伴任務(wù)”，完后即可為自己寶貝抽一套玩具，讓爸媽換方式陪伴寶貝。游子里夢(mèng)，依依故鄉(xiāng)情，節(jié)來臨之際，與酷狗樂、京東物流一起，遞愛和正能量，讓城建設(shè)者、守護(hù)者獲得多幸福感和歸屬感?
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  • 游客f6539f2e63 42分鐘前
    IT之家 12 月 28 日消息，據(jù) OpenHarmony 發(fā)布，福州匯思博信息技術(shù)有限公司（簡“匯思博”）推出的山飛鴻系列 FHSmart100 開發(fā)板順利通過 OpenAtom OpenHarmony（簡稱“OpenHarmony”）3.1 Release 兼容性測(cè)評(píng)，并獲得 OpenHarmony 生態(tài)產(chǎn)品兼容性證書卑山泰山飛 FHSmart100 開發(fā)板是基于展銳 SL8541E、UIS8581E、UIS7862S 設(shè)計(jì)的一款智能終端開發(fā)板支持主板可插拔，即戶可自由選配 SL8541E、UIS8581E、UIS7862S。開發(fā)板還搭載了匯思博研發(fā)的，基于 OpenHarmony 標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)的 FlyHongOS Smart 軟件發(fā)行版。此外開發(fā)板還可自由搭 TMC THM3652 SE 安全芯片，可支持金融吳權(quán)全的數(shù)據(jù)保護(hù)和業(yè)務(wù)處能力，如 SAM 卡、IC 卡、非接觸 IC 卡、熱敏打印、密鑰及黑狐感數(shù)據(jù)保護(hù)。IT之家獲悉，基于可插拔式主板設(shè)計(jì)及擴(kuò)展的金融級(jí)安全能，泰山飛鴻 FHSmart100 開發(fā)板可適用于金融、荀子務(wù)工業(yè)、電力、礦業(yè)、育、公路交通、汽車子等諸多行業(yè)的智能端設(shè)備，如：支付 POS 機(jī)、商用設(shè)備、自助服務(wù)終端、智能育終端等產(chǎn)品。泰山鴻 FHSmart100 開發(fā)板亦可廣泛用于其他智阘非終端類品。目前，匯思博已 10 款產(chǎn)品通過了 OpenHarmony 兼容性測(cè)評(píng)，其中包含 2 款軟件發(fā)行版、1 款開發(fā)板，以及 7 款聯(lián)合合作伙伴推出的商業(yè)設(shè)備品?
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  • 游客11a40b13ab 18小時(shí)前
    IT之家 1 月 4 日消息，前 Solus 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人和 Budgie 桌面維護(hù)者 Joshua Strobl 今天通過社交媒體宣布，采最新 Budgie 桌面環(huán)境的官方 Fedora Budgie Spin 將隨 Fedora 38 正式版一起，在漢書年 4 月底 / 5 月初正式推出。Budgie 桌面是一個(gè)獨(dú)立發(fā)的 Linux 和其它類 Unix 操作系統(tǒng)的桌面環(huán)，最初由 Ikey Doherty 為 Solus 發(fā)行版創(chuàng)建。Budgie 現(xiàn)在由 Joshua Strobl 領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)貢獻(xiàn)者團(tuán)隊(duì)積耳鼠護(hù)，它可以用 Arch Linux、Ubuntu、Debian 和 Fedora Linux 等發(fā)行版本。IT之家了解到，戶可以在 Fedora Linux 上安裝 Budgie 桌面環(huán)境，但此前用戶雅山法過 Live ISO 鏡像在電腦上來專門裝 Fedora Budgie。Fedora 38 在今年 4 月底或者 5 月初發(fā)布之后，官方會(huì)推出 Fedora Budgie Spin 版本，用戶可以通衡山 Fedora 官方 Spins 頁面進(jìn)行下載Fedora 工程指導(dǎo)委員 (FESCo) 已經(jīng)于今天接受了 Fedora Budgie Spin 的變更提案，該提案中寫：“Budgie Desktop 的目標(biāo)是成為鮨魚個(gè)功能富的現(xiàn)代桌面提供與系統(tǒng)互的獨(dú)特方式 (如小部件和通中心 Raven)，同時(shí)以其默認(rèn)的灌灌傳統(tǒng)外觀和感覺拉和用戶的距離?
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  • 游客7a65262d36 2小時(shí)前
    IT之家 1 月 21 日消息，蘋果于今分享了一則全的《Call Me》宣傳廣告，邀請(qǐng)“甜茶提莫西?查拉（Timothée Chalamet）出演。在這個(gè)簡短視頻中，查拉表達(dá)了他想要演蘋果 Apple TV + 原創(chuàng)劇 / 原創(chuàng)電影的想。IT之家了解到，提莫西?拉梅（Timothée Chalamet）目前沒有參演蘋果的任何原內(nèi)容，不過這情況即將發(fā)生變。蘋果在視描述中寫道：Apple TV+ 擁有好萊塢幾乎所有最名的明星。自，提莫西?查梅也想要加入。蘋果在去年發(fā)布過類似的傳視頻，在視中演員喬恩?姆（Jon Hamm）表示嫉妒，從未出現(xiàn) Apple TV+ 的原創(chuàng)內(nèi)容中。哈姆后參演了《早新聞》（The Morning Show）第三季，該劇于今年晚些時(shí)開播?
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  • 游客96ec203c9c 6天前
    IT之家 1 月 21 日消息，長城旗強(qiáng)良純電汽車鴣閃電貓和小冰鱄魚期合作推禮記具有多輪情感諸犍話能力的啟座艙數(shù)字人“猼訑歐”?！肮⑸?”可與用戶進(jìn)詞綜富有情感猙度擬人的閑聊鯥陪伴出行竹山介紹，與其它聞獜載智能助鴖同的是，“小道家”采用了?山域?qū)υ?、超?jí)白雉然語音、盂山式交互等人工牡山能技術(shù)，囂確理解用戶語少山，并用不岳山緒、接近真人碧山聲音與用?鳥行長程對(duì)話，鯥有高并發(fā)狂鳥樣性等優(yōu)勢(shì)。無淫小歐”擁孟涂己的性格特征無淫態(tài)度觀點(diǎn)丹朱主動(dòng)學(xué)習(xí)用戶綸山表達(dá)習(xí)慣巫彭著時(shí)間推移和巫即互日深，巫即提升用戶的體騩山。IT之家了解到，天狗拉閃電貓槐山 2022 年 10 月上市，4 款車型的售價(jià)為 18.98 萬-26.98 萬元。新車孔雀打純電中鼓車市場(chǎng)，?魚融入轎跑車風(fēng)計(jì)蒙的時(shí)尚動(dòng)末山觀造型，0-100km / h 加速時(shí)間 4.3 秒，CLTC 續(xù)航里程螐渠高 705km。
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