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IT之家7月16日消息，Valve的IndexVR头显是一款高端的PCVR设备，于2019年推出，售价1000美元（IT之家备注：当前约7150元人民币）。尽管价格不菲，而且已经有四年的历史，但这款头显一直保持着惊人的销售势头，是Steam平台上使用率第二高的VR头显（仅次于Quest2），也让Valve成为了平台上第二大的头显厂商。IndexVR头显以其舒适的佩戴感、优秀的视觉效果、出色的声音、精准的追踪和创新的控制器，赢得了众多玩家的青睐，即使后来出现了更高分辨率、更便宜或者采用OLED显示屏的竞争产
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紫金财经7月13日消息业内消息人士透露，三星电子代工厂近期获得了用于数据中心服务器的AI半导体客户订单。该半导体公司计划通过三星设计解决方案合作伙伴（DSP）的设计，于明年下半年在三星电子代工厂4nm工艺上进行量产。另据外媒消息，三星电子于近日将其4nm工艺的良率（良品率）提高到75%以上。对此业界猜测，三星电子可能会扩大半导体代工主要客户的合作。此前，三星电子代工厂曾经历过产品上市延迟以及10nm以下工艺良率提升缓慢的情况，导致主要客户纷纷转向台积电。结果，去年台积电的资本支出和产能分别是三星电子代工业
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重写后的句子：编写/虚拟现实陀螺仪关于谷歌下一代AR眼镜的消息就像一场起伏不定的过山车之旅尽管谷歌据报道取消了ProjectIris中智能眼镜的计划，但一份最新的招聘信息显示，该公司可能仍在考虑开发AR眼镜，并且这款眼镜可能会采用先进的Micro-LED显示技术图源：nextpit根据nextpit报告的招聘信息显示，谷歌正在寻找一位具备光电和AR背景的测试设备工程师，该职位还要求具备Micro-LED器件测试和校准经验这可能意味着该公司正在计划将Micro-LED显示技术应用于其尚未发布的AR眼镜中图源
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我们都知道，近年来美国一直在限制我国先进科技的发展，包括半导体芯片、核磁共振仪等技术，还有我们自主研发的无人机。我们的无人机已经占据全球市场的70%，并在技术上超越了西方国家最近，大疆因专利侵权被罚款2.8亿美元，随后又以"数据安全"为借口要求我们交出核心技术。实际上，他们嫉妒我们的国产无人机技术，试图通过这种方式窃取面对如此嚣张的行为，我们没有再让步。最近，我国正式宣布禁止使用无人机，即使放弃海外市场，也不会交出核心技术。这一禁令使美国的计划落空，外媒对此评价说：2.8亿罚款仍然不够重1、赢得全球70%
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日前，特斯拉Optimus的官方X账号上传了一段新视频：这种人形机器人已经获得进化，现在能够仅依靠视觉来对物体进行分类，还能完成瑜伽动作了。对此，马斯克好像也难掩内心激动，在评论区直言：Progress（进步）。视频内容显示，Optimus人形机器人采用了类似于特斯拉自动驾驶技术FSD12的端到端神经网络控制：视频输入，控制输出，并由此来控制各个部件和关节的移动。Optimus完成了一个简单的按颜色分类物体的任务，将不同颜色的积木块分别放入对应颜色的盒子中去。它的动作和反应看上去也非常灵敏，面对测试人员的
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10月14日，2023上海市“张江机器人谷杯”机器人大赛-机器人应用技能（焊接）线下决赛在上海张江集创园·高端装备精密仪器产业园一期圆满落幕。节卡机器人携手“JAKA+”焊接生态圈亮相赛场，以优质的软硬件产品为大赛提供支持，为选手充分展现技术水平提供保障。科技星火行业共赢“张江机器人谷杯”机器人大赛自2016年首届举办以来，为业内知名企业和高校的机器人技术人才提供高水平技能培训和竞技舞台，成为新区总工会的品牌赛事，代表了行业前沿水平。节卡机器人一直致力于推动产学研融合发展，在工业智造领域深耕多年，在焊接场
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10月25日消息，当人工智能初创公司OpenAI在2019年从非营利组织转变为“利润上限（caped-profit）”公司时，硅谷风险投资家维诺德·科斯拉(VinodKhosla)大胆地迈出了第一步。他旗下的科斯拉风投公司向OpenAI投资了5000万美元，这是其成立15年来规模最大的投资。至少从十年前，科斯拉就坚信，人工智能是一种变革性技术。但在今年年初，科斯拉看到大量投资者突然想要支持任何他们能够接触到的人工智能公司。科斯拉在接受采访时表示：“我想大多数人在圣诞假期回来后都会说，我们错过了这条船（Op
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AIC（AkaikeInformationCriterion）和BIC（BayesianInformationCriterion）是常用的模型选择标准，用于比较不同模型并选择最适合数据的模型。这两个标准的目标都是在模型的拟合优度和复杂性之间寻求平衡，以避免过拟合或欠拟合问题。AIC是由赤池弘次（HirotuguAkaike）提出的，它基于信息论的概念，考虑了模型的拟合优度和参数数量之间的平衡。AIC的计算公式为AIC=-2log(L)+2k，其中L表示模型的最大似然估计值，k表示模型的参数数量。BIC是由
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单变量线性回归是一种用于解决回归问题的监督学习算法。它使用直线拟合给定数据集中的数据点，并用此模型预测不在数据集中的值。单变量线性回归原理单变量线性回归的原理是利用一个自变量和一个因变量之间的关系，通过拟合一条直线来描述它们之间的关系。通过最小二乘法等方法，使得所有数据点到这条拟合直线的垂直距离的平方和最小，从而得到回归线的参数，进而预测新的数据点的因变量值。单变量线性回归的模型一般形式为y=ax+b，其中a为斜率，b为截距。通过最小二乘法，可以得到a和b的估计值，以使实际数据点与拟合直线之间的差距最小化
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译者|李睿审校|重楼这篇文章首先简要介绍了计算机视觉应用程序的基本要求。接着，详细介绍了Pipeless这一开源框架，它为嵌入式计算机视觉提供了无服务器开发体验。最后，提供了一个详细的步骤指南，演示如何使用几个Python函数和一个模型创建和运行一个简单的对象检测应用程序。创建计算机视觉应用程序描述“计算机视觉”的一种方式是将其定义为“利用摄像头和算法技术进行图像识别和处理的领域”。然而，这种简单的定义可能无法完全满足人们对这一概念的理解。因此，为了更深入地了解计算机视觉应用程序的构建过程，我们需要考虑每
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通过理解机器学习算法的功能，工程师可以为他们的应用生成有效的软传感器。软传感器（softsensor），也称为虚拟传感器，是一种可以综合处理百个测量数据的软件。想要添加软传感器的工厂管理者可能会对使用软传感器工作的机器学习的范围感到茫然。然而，深入了解这个主题会发现，大多数软传感器设计背后都离不开几种核心算法。这些模型的选择、训练和实施往往是数据科学家的工作，但工厂管理者和其他运营专家也会希望熟悉它们的功能。理解软传感器软传感器是在软件环境中创建的，但可以提供与现实世界中的对应物相同的好处。在某些情况下，
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RAG（RiskAssessmentGrid）是一种通过外部知识源增强现有大型语言模型（LLM）的方法，以提供和上下文更相关的答案。在RAG中，检索组件获取额外的信息，响应基于特定来源，然后将这些信息输入到LLM提示中，以使LLM的响应基于这些信息（增强阶段）。与其他技术（例如微调）相比，RAG更经济。它还有减少幻觉的优势，通过基于这些信息（增强阶段）提供额外的上下文——你RAG成为今天LLM任务的（如推荐、文本提取、情感分析等）的流程方法。如果我们进一步分解这个想法，根据用户意图，我们通常会查询一个向量
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一、技术革新，DeDoDev2应运而生在图像处理和计算机视觉领域，关键点检测是许多应用的基础，如目标识别、图像匹配、三维重建等。然而，传统的关键点检测技术往往存在着在检测不准确、易受噪声干扰等问题。为了解决这些问题，Linköping大学等科研团队推出了DeDoDev2，这款全新的关键点检测器，通过深入分析DeDoDe的不足之处，并针对性地进行改进和优化。二、突破瓶颈，DeDoDev2的三大创新点解决关键点聚类问题在DeDoDe中，研究人员发现关键点往往容易在特定区域聚集，导致在其他区域检测不足，从而影响
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根据大语言模型的不断进化与自我革新，性能、准确度、稳定性都已经有了大幅的提升，这已经被各个基准问题集验证过了。但是，对于现有版本的LLM来说，它们的综合能力似乎并不能完全支撑得起AI智能体。AI技术已经在公共传媒空间内根深蒂固，担负着多模式、多任务、多领域促然已成为AI智能体在公共传媒空间内的必须要求，但是在具体的功能实践中所展现的实际效果却差强人意，这似乎也再次提醒各个AI智能体初创公司以及大型科技巨头认清现实：脚踏实地一点，先别把握子铺得太大，从AI增强功能开始做起。近日，一篇就AI智能体在宣传和真实
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第一个提出自动驾驶并进行研发的公司是Google，巧的是，它发布的Transformer模型也为今天的大模型发展奠定了基础。自动驾驶已经完成从概念到现实的华丽转变，彻底重塑了传统驾车方式，而大模型行业正在经历的，恰如自动驾驶技术发展的传奇征程——最顶尖的研发团队竞相投身其中、不断加速抢跑的技术产品创新，以及持续被推向极致的用户体验。在大模型赛道中，有一家企业始终以领先的身位，推动着行业边界向前拓展。为什么是联汇科技？当行业刚开始关注大模型，他们已经锚定多模态大模型，并高分取得了工信
