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揪住家庭安防刚需智能锁取代智能家电成为新“入口”

  《揪住家庭安防刚需,智能锁取代智能家电成为新“入口”》文章已经归档,不再展示相关内容,编辑建议你查看最新于此相关的内容:欧盟调查后认为Google、苹果等智能家居“看门人”可能损害竞争欧盟已经发布了一份关于智能家居和物联网的初步报告,称苹果、Google和其他公司可能被证

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  谷歌据报道正考虑用人工智能取代一些员工。据《TheInformation》报道,谷歌正在考虑重新分配或解雇一些销售团队成员,因为他们的工作已被公司的新人工智能工具自动化。人工智能的崛起也创造了一些以前不存在的职位,包括“提示工程师”以及人工智能培训师和审计师。

  医疗健康设备是智慧医疗的重要支撑。随着社会发展和人口老龄化的加剧,医疗健康设备行业正在经历从专业化到智能家居化的转变。消费者对健康设备的需求已经不再局限于医疗环境,逐渐转向家庭和个人护理领域。据公开资料显示,家用医疗设备在欧美等国的产值已经超过 260 亿美元,年增长率高达16%,成为未来 10 年增长最快的行业之一。老龄化与数字化共振我国是当今�

  豆包是一款由字节跳动推出的人工智能聊天机器人软件。它具有强大的语音识别和自然语言处理能力,能够理解用户的意图和需求,提供个性化的服务和建议。以上就是豆包的全部介绍了,感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验。

  字节豆包是字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具。它提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能,可以回答各种问题并进行对话,帮助人们获取信息。以上就是字节豆包Ai的全部内容了,各位小伙伴们快去体验一下吧!

  豆包是字节跳动开发的一款AI工具,可以进行智能问答、文本创作、图片生成等功能。根据网上的一些评价,豆包的语义理解和数理逻辑能力不错,生成的内容也比较准确和有趣。以上就是豆包的全部介绍了,感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验。

  近日,「 2023 消费者信赖十大家居品牌」榜单隆重揭晓。本次评选以“家居行业高质量发展,扎实推进优质品牌建设”为宗旨,围绕当下众多家居品类、千余主流家居建材品牌,通过对「产品品质、服务质量、消费口碑、品牌影响力」四大维度进行专业评审,以此探究当下消费者心目中的优质家居品牌。其中,爱感全屋智能家居凭借卓越的品牌实力,优秀的消费者口碑,先进�

  三星电子宣布将在2024年国际消费类电子产品展览会上展出搭载先进AI技术的全新吸尘器系列BespokeJetBotCombo™。这款吸尘机器人拥有升级的AI技术和蒸汽清洁功能,将为用户提供更加轻松便捷的清洁体验。在用高温蒸汽加热的热水清洗拖把后,清洁站会使用蒸汽喷雾来防止异味的产生,使维护保养的过程更加干净卫生。

  汽车消费市场的不断扩大,大型SUV逐渐成为了许多家庭的首选。它们宽敞的内部空间、强大的动力和卓越的越野性能赢得了消费者的青睐。华为与问界的成功合作预示着智能汽车时代的加速到来,让我们共同期待一个更加智能、高效、安全的未来出行方式。

  抖音即创是一个一站式智能创意生产与管理平台,集成了视频、图文、直播等多种创意工具,利用AI技术提升创作效率。它为新创和创意从业者提供全流程服务,以合理价格提供支持。以上就是「抖音即创」的全部介绍了,感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验!

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  DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,特别适用于野外场景。

  Rawbot是一个AI模型比较平台,帮助用户轻松比较不同AI模型,并发挥它们在项目中的全部潜力。用户可以基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

  Auto Seduction AI是一款智能约会助手,通过个性化消息和完美的对话开场白,帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白,帮助用户获得更多的约会回应。用户可以使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能,平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言,包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

  Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器,利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户可以使用直观的在线平台免费增强求职申请。

  该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

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  FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。

  Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

  ODIN(Omni-Dimensional INstance segmentation)是一个模型,可以使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能,并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时,它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时,它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。

  LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合,实现新的能力。CALM(Composition to Augment Language Models)引入模型之间的交叉注意力,以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括:(i)通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据,在新任务上扩展LLMs的规模;(ii)保持现有模型权重不变,因此保留现有的能力;(iii)适用于不同的领域和设置。实验证明,将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强,在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上,结果绝对改善了高达13%。类似地,当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时,在代码生成和解释任务上,相对于基础模型,我们看到了高达40%的改进,与完全微调的对应模型不相上下。

  这款产品是一种3D GAN技术,通过学习基于神经体积渲染的方法,能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器,加速3D GAN训练,使用更少的深度采样,实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素,同时学习高质量的表面几何,合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量,为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

  Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户可以与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

  3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战,并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中,给定一张任意四足动物的图片,我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

  LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展,该模型可以在不遗忘旧知识的情况下,高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能,在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型(LLaMA Pro-Instruct)在各种基准测试中均取得了先进的性能,展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解,为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

  QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

  Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型,通过引入多模态指令,实现对异构图像生成任务的处理,并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态(如文本、边缘、风格、主题等),标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调,采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调,使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明,其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越,并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。