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珠宝设计中AI能参与概念草图生成、风格参考提取、材质配色建议等初步阶段，1.可用文字描述设计想法生成视觉草图；2.通过关键词辅助Midjourney或StableDiffusion生成图像；3.提供常见珠宝结构术语解释；4.整理客户沟通话术模板；5.辅助教学理解专业术语和流程。
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AI技术可用于企业级证件照批量生成。1）AI通过人脸检测和背景替换实现照片标准化。2）使用深度学习模型处理不同光照条件。3）多线程技术提高批量处理效率。
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文心一言目前不具备直接生成图片的功能。1)文心一言专注于自然语言处理和文本生成，不涉及图像生成技术。2)可以用文心一言生成图片描述，再输入到DALL-E等工具中生成图片。3)目前需使用专门图像生成工具，未来文心一言可能扩展此功能。
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由存储原厂减产引发的DDR4价格上涨趋势仍在延续。根据闪存市场发布的数据，自5月初以来，DDR4的价格已连续上涨近两个月。部分热门型号价格几乎翻倍。以DDR416Gb3200MHz为例，其价格从5月6日当周的2.4美元上涨至本周的6.4美元，涨幅超过160%。目前DDR4现货价格甚至超过了性能更强的新一代DDR5内存，在相同容量条件下出现了罕见的“价格倒挂”现象。这场人为推动的价格上涨还会持续多久？下游产品是否会因此受到影响？图源：闪存市场“性价比之选”需求旺盛DDR全称为DoubleDataRa
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AI生成证件照的底层技术原理是深度学习、生成对抗网络（GANs）和计算机视觉算法的结合。1.深度学习模型通过大量真实证件照和普通照片训练，学会识别面部特征、背景和光线。2.GANs由生成器和判别器组成，通过对抗学习生成逼真的证件照。3.计算机视觉算法用于调整面部表情、角度和光线，提升生成质量。
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AIOverviews的“疫情传播预测”功能能辅助预测流行病趋势，但存在局限。1.其基于SIR模型并整合实时数据，可动态调整参数、模拟不同防控措施效果；2.应用于公共卫生决策、企事业单位防控安排及公众风险提示；3.预测准确性受制于数据质量、病毒变异速度及人类行为复杂性，因此结果仅为参考而非定论。
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AI可以辅助程序员更快地Debug，但不能完全替代。使用AI辅助Debug的关键在于清晰的问题描述和有效的提示词。问题描述应包括现象、复现步骤、预期结果、已尝试的方案及上下文信息。构建有效提示词的方法有：角色扮演、指定任务、限制范围、提供示例。AI可生成测试用例，涵盖正常情况、边界情况和异常情况。评估AI提出的解决方案需理解代码、测试验证、考虑副作用、查阅文档。应对AI幻觉的方法包括交叉验证、保持怀疑、及时纠正。实际案例表明，ChatGPT4能帮助优化Dockerfile，提升构建速度，但最终验证仍依赖开
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智能建筑行业曾经只能提供庇护的建筑现在可以为我们做更多的事情。这得益于创新技术，建筑变得更智能、更好连接、更高效。同时智能建筑也带来更多便利、减少浪费并降低管理费用。那么
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译者 | 张怡审校 | 梁策 孙淑娟1.如何成为一个IDO?IDO(insight-driven organization)指洞察力驱动(以信息为导向)的组织。要成为一个IDO，首先需要数据以及操作和分析数据的工具;其次是具有适当经验的数
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在生成文本、艺术和视频方面的突破性用例的推动下，人工智能已经从遥远的想象变成了短期的当务之急。它正在影响人们对各个领域的思考方式，数据中心网络当然也不能幸免。但是人工智能
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在 iPhone 上运行 Stable Diffusion 到底难不难？今天我们要介绍的这篇文章，作者给出了答案：不难，而且 iPhone 还剩余 50% 的性能。众所周知，每年苹果都会推出一款声称在各方面都更快、更好的新
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最大的模式转变将是从主要在医院提供的护理向在家中提供的护理过渡。在各种尖端技术的帮助下，如远程医疗、电子病历、从医院护理转变到家庭护理、无人机技术、基因组测序、数字工具和
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arXiv论文“Ithaca365: Dataset and Driving Perception under Repeated and Challenging Weather Conditions“，22年8月1日上传，Cornell和Ohio State两个大学的工作。近年来，由于采用大规模数据集，自动驾驶汽车的感知能力
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你说ChatGPT，它写的东西逼真到傻傻分不清？没关系！现在，它的“克星”来了——一位华人小哥专门搞了这么一个网站，专门鉴别文字到底是出自于AI还是人类。你只需要把相应的内容粘进去，
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数据科学和机器学习的概述数据科学是通过对数据进行各种形式的分析来获取洞见的学科。它涉及从多个来源收集数据，清洗数据，分析数据，并将数据可视化以便得出有用的结论。数据科学的目的是将数据转化为有用的信息，以便更好地了解趋势，预测未来，并做出更好的决策。机器学习是数据科学的一个分支，它利用算法和统计模型自动从数据中学习规律，并做出预测。机器学习的目标是构建能够根据以前未见过的数据做出准确预测的模型。在机器学习中，通过将数据划分为训练集和测试集，使用训练集数据训练模型，然后使用测试集数据评估模型的准确性。常用数据
