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重写后的内容：元宇宙的主打特色是提供沉浸式体验，让用户能够完全融入其中。同时，元宇宙还具备互动性、持续性和高度个性化的特点。在互动性方面，用户可以与其他用户、虚拟角色和各种物品进行互动；在持续性方面，用户可以随时进入元宇宙并与其他用户互动；在高度个性化方面，用户可以根据自己的喜好和需求来自定义体验，包括虚拟形象、环境和物品等10月30日消息，Meta公布2023年三季报。财报显示，第三季度Meta营收341亿美元，同比增长23%，高于市场预期；净利润116亿美元，同比增长164%。但值得注意的是，现实实验
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电影《终结者》里面的液态金属机器人T-1000让人印象深刻，但如果说，有一天科研人员研发出了可变性能执行命令的液态金属磁性软机器人你会感觉到惊讶吗？是否会认为液态金属机器人又离我们近了一步呢？近日，哈尔滨工业大学（深圳）材料科学与工程学院教授马星、副教授金东东提出了一种创新的复合材料制备策略，它能够应用于构建液态金属磁性微型软体机器人。这一突破性的研究成果已于近日发表在《自然通讯》（《NatureCommunications》）上，该项研究代表了该科研团队在液态金属磁性软体机器人领域取得了重大进展。研究背
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大型模型越来越“像人”，但是真的是这样吗？一篇发表在《Nature》上的文章直接驳斥了这个观点——所有的大模型只是在扮演角色而已！无论是GPT-4、PaLM、Llama2还是其他大模型，在人前表现得彬彬有礼、知书达理的样子，其实都只是装出来的。事实上，他们并不具有人类的情感，也没什么像人的地方。这篇观点性的文章来自谷歌DeepMind和EleutherAI，发出后引起了不少业内人士的共鸣，LeCun转发表示，大模型就是个角色扮演引擎。马库斯也加入了围观的行列：看我说什么吧，大模型并不是AGI（当然这并不意
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上海交大&上海AILab发布RadiologyFoundationModel(RadFM)，开源14B多模态医疗基础模型，首次支持2D/3D放射影像输入。论文链接：https://arxiv.org/abs/2308.02463代码链接：https://github.com/chaoyi-wu/RadFMPMC-InlineDataset:https://huggingface.co/datasets/chaoyi-wu/PMC-InlinePMC-CasereportDataset:https://hu
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“网络安全行业的贾维斯~”“AI大模型让安全更智能~”“网安从业者最佳顾问”“WitAwards2023年度安全评选”“效率助手,解放双手”“遥遥领先!!”“重新定义安全”“为网络安全行业赋能~~”“助力企业数字安全,驱动业务发展”*以上评价来源于WitAwards在刚刚过去的第九届WitAwards2023中国网络安全年度评选盛典上,深信服安全GPT荣登“年度AI安全创新应用榜”!从“无”开拓为“有”,从1.0演进为2.0,从“辅助驾驶”迈向“智能驾驶”,深信服正一步一个脚印,把AI在安全领域的应用由美
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根据最新的爆料显示，三星GalaxyS24系列预计将在明年1月正式发布。换句话说，下个月我们有望见到这款三星新机随着新款手机发布日期的逐渐临近，越来越多的消息关于三星GalaxyS24系列手机开始不断涌现根据博主@i冰宇宙的最新爆料信息，今天有关GalaxyS24Ultra的第二代200MP模式已经改良，加入了AI场景识别技术，从而提高了拍摄质量据这位博主的另一份揭示，三星GalaxyS24Ultra升级后将具备更加出色的夜景拍摄能力，新的200MP主摄像头拥有AI识别和优化功能，能够识别12种拍摄主体并
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2023年12月26日，北京举办了以“AI生态共赢未来”为主题的联想天禧AI生态开发者大会。联想集团副总裁、中国区消费业务群总经理张华表示，智能终端已经经历了两次大升级，目前正在进入AI终端时代。联想集团将通过内嵌AI技术的全终端布局，为用户带来全新的智能体验（联想集团副总裁、中国区消费业务群总经理张华）据他介绍，内嵌AI的终端在使用上将主要依托于AI的本地算力，通过对AI大模型参数进行裁剪形成轻量化的端侧大模型，能胜任更多场景化的需求，并在不断的使用中结合多模态认知和算力，让AI终端从设备变成更具智慧的
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第30轮CBA赛事结束后，广东男篮依旧未能超越浙江男篮，夺得第三名。但是，广东男篮近来的表现让人对他们充满信心，相信他们一定有能力取得更好的成绩！立足于广东男篮的情况，胡明轩无疑是得分依仗，第30轮对决上海男篮，他交出了27分的答卷，上一轮则交出了20分的数据，而赛季至今的场均出场时间，远超20分钟，意味着，如果他倒下的话，广东男篮的得分能力会严重受损。但人体终究不同于机器，也会疲劳，也会伤病，这种背景下，广东男篮无疑需要开发另外的得分源，分担胡明轩的压力。虽然赵睿被交换后，广东后卫线体系面临着一些困难，
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符号回归算法是一种自动构建数学模型的机器学习算法。它的主要目标是通过分析输入数据中的变量之间的函数关系，来预测输出变量的值。该算法结合了遗传算法和演化策略的思想，通过随机生成和组合数学表达式，逐步改善模型的准确性。通过不断优化模型，符号回归算法能够帮助我们更好地理解和预测复杂的数据关系。符号回归算法的流程如下：1.定义问题：确定输入变量和输出变量。2.初始化种群：随机生成一组数学表达式作为种群。评估适应度：使用每个个体的数学表达式对训练集中的数据进行预测，并计算预测值与实际值之间的误差，作为适应度。4.选
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TTS标注是指在文本到语音合成过程中进行的标注工作。TTS技术则是指将文字自动转换为语音的技术。它的应用领域广泛，包括语音助手、语音导航、自动语音应答系统等。TTS标注的类型包括以下几种：文本标注：原始文本，包括语音识别转写和自然语言生成文本。音素标注：标注每个音素在文本中的位置及对应的音素内容，用于训练TTS模型中的音素分类器。韵律标注是指在文本中对基本语音单位（如音节或单词）进行标注，并记录它们的语音属性，如音高、时长和强度。这些标注用于训练文本转语音（TTS）模型中的韵律模型。语音标注：标注TTS生
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单变量单变量数据分析是简单的分析类型，适用于只有一个变化的变量。它主要关注数据的描述和模式识别，而不涉及原因和关系。因为信息处理的是单一变量，所以它是最简单的分析类型。单变量分析用于对单个变量/特征进行分析。其目标是获取数据并对其进行描述和总结，同时检查可能存在的任何模式。单变量分析分别研究数据集中的每个变量，可以使用分类变量和数值变量两种类型的变量。集中趋势度量（平均值、中位数和众数）以及数据离差或分布（范围、最小值、最大值、四分位数、方差和标准差）能够帮助我们描述此类数据中的模式。此外，频率分布表、直
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机器学习到底是什么？它是人工智能的一部分，机器学习是一种人工智能应用程序，它赋予系统和机器拥有使用过去经验学习并改进的能力。它可以从数据中学习并将所学知识应用于未来，并以此得到更好成果的计算机程序。AI利用机器学习分析可用数据，以识别在不同场景中做出更佳决策的模式。机器学习的目标是让计算机和系统能够自动学习，无需人工干预。设计准确的模型需要处理大量数据以应对各种场景。机器学习通过强大的学习能力和算法，使这一过程更快、更容易。机器学习编程系统能够根据过去观察到的数据做出非编程决策。然而，有效地部署这样的系统
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混淆矩阵是机器学习中有力的预测分析工具，用于总结二元分类任务中分类器的正确和错误预测数量。简单来说，“混淆矩阵是机器学习算法的性能度量”。通过可视化混淆矩阵，我们可以观察对角线值来确定模型准确性，评估准确分类的数量。如果考虑矩阵的结构，矩阵的大小与输出类的数量成正比。混淆矩阵是矩阵形式，列代表预测值，行代表实际值，总结分类模型预测结果。测量混淆矩阵可帮助评估分类模型的准确性和错误类型。混淆矩阵的好处1、提供有关分类器所犯错误和所犯错误类型的信息。2、反映分类模型在进行预测时是如何混乱的。3、有助于克服单独
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在《一文了解人工智能（AI）》文章中我们介绍了AI可以解决哪些复杂的问题。这些问题无法通过固定的规则进行解决，需要机器根据以往的事例进行比较评估，作出最终的判断。机器需要模仿人类对事物进行学习。人类的学习过程可以拆分为以下几个阶段：感知、记忆、对比和归纳、总结和实践。感知：通过自己的感官（视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉）获取外界的信息，观察和体验周围的环境和发生的事情。除了亲身感受之外，为了更高效的获取信息，人们通过听故事、阅读图书和观看视频来了解曾经发生过的事情。记忆：当我们获取到新信息后，我们会将以后需
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