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三言科技1月16日消息，当地时间1月15日，马斯克在X上发布了一段新视频，展示了特斯拉的人形机器人“擎天柱”叠衣服的能力。视频显示，该机器人可以独立完成衣物的折叠整理，而无需真人协助。然而，一些网友对视频的真实性提出了质疑，认为可能存在造假的可能性。马斯克表示“擎天柱”目前无法自主执行任务，但未来会实现完全自主。
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前几天，OpenAI来了一波重磅更新，一口气宣布了5个新模型，其中就包括两个新的文本嵌入模型。嵌入是用数字序列来表示自然语言、代码等内容中的概念。它们能够帮助机器学习模型和其他算法更好地理解内容之间的关系，并且更容易执行聚类或检索等任务。通常，使用较大的嵌入模型（如存储在向量存储器中以供检索）会消耗更多的成本、算力、内存和存储资源。然而，OpenAI推出的两个文本嵌入模型提供了不同的选择。首先，text-embedding-3-small模型是一个较小但高效的模型。它可以在资源有限的环境下使用，并且在处理
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2月5日，春节将至年味渐浓，阿里云通义千问APP上线多项免费新应用，涵盖全家福、拜新年、万物成龙等图像生成的新玩法，共提供超300套照片模板，用户上传照片即可生成全家福、团圆照、拜年照、千里江山主题照；此外，一个月前火爆全网的全民舞王应用也迎来上新，用户可通过一张照片生成拜年视频，用更轻松、接近真人出镜的方式向亲朋好友传递新年的美好祝福。足不出户即可免费「拍」全家福春节是中国人团圆的时刻，而AI大模型技术正在帮助人们突破时空的限制。通过通义千问APP照相馆的全家福板块，用户只需上传照片便可生成精美的全家福
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贝叶斯优化(BayesianOptimization)是一种用于优化目标函数的黑盒算法。它适用于许多实际问题中的非凸、高噪声问题。该算法通过构建代理模型（如高斯过程或随机森林）来近似目标函数，并利用贝叶斯推断选择下一个采样点，以减少代理模型的不确定性和目标函数的期望。贝叶斯优化通常只需要较少的采样点即可找到全局最优点，并能自适应地调整采样点的位置和数量。贝叶斯优化的基本思路是通过计算目标函数的后验分布，根据已有样本选择下一个采样点。这种策略平衡了探索和利用，即在未知区域进行探索，并利用已知信息进行优化。贝
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语音情感识别是一项技术，通过分析语音信号中的声音特征和语言内容，确定说话者的情感状态。它在日常生活和商业领域有广泛应用，如电话客服、市场调研、医疗诊断和智能家居等。这项技术的应用范围广泛，对于提供更好的服务和改善用户体验非常有效。语音情感识别可以分为两个主要部分：声学特征提取和情感分析。声学特征提取是从语音信号中提取与情感相关的声音特征，这些特征包括基频、声调、语速、音高、能量和音素等。通过数字信号处理技术，如短时能量、短时过零率、线性预测编码和Mel频率倒谱系数等方法可以实现特征提取。这些特征的提取可以
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C4.5决策树算法是一种改进版的ID3算法，基于信息熵和信息增益进行决策树构建。它被广泛应用于分类和回归问题，是机器学习和数据挖掘领域中最常用的算法之一。C4.5算法的核心思想是通过对数据集的分裂来获得最大化的信息增益。该算法采用自上向下递归分裂的方式，从根节点开始，根据已有的数据集选择一个最优的特征进行分裂。通过计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为分裂特征，将数据集根据该特征的取值分成多个子集。每个子集对应一棵子树，然后递归地对每个子集进行相同的分裂操作，直到所有的叶子节点都属于同一类别或
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照箭画靶，跑分自设标准？最近，谷歌的一篇论文在X等社交媒体平台上引发了一些争议。这篇论文的标题是「Adecoder-onlyfoundationmodelfortime-seriesforecasting（用于时间序列预测的仅解码器基础模型）」。简而言之，时间序列预测就是通过分析历史数据的变化趋势和模式，来预测未来的数据变化。这类技术在气象预报、交通流量预测、商业销售等领域有着广泛的应用。例如，在零售业中，提高需求预测的准确性可以有效降低库存成本并增加收入。近年来，深度学习模型已成为预测丰富的多变量时间序
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在使用大型语言模型(LLM)时，幻觉是一个常见问题。尽管LLM可以生成流畅连贯的文本，但其生成的信息往往不准确或不一致。为了防止LLM产生幻觉，可以利用外部的知识来源，比如数据库或知识图谱，来提供事实信息。这样一来，LLM可以依赖这些可靠的数据源，从而生成更准确和可靠的文本内容。向量数据库和知识图谱向量数据库向量数据库是一组表示实体或概念的高维向量。它们可以用于度量不同实体或概念之间的相似性或相关性，通过它们的向量表示进行计算。一个向量数据库可以根据向量距离告诉你，“巴黎”和“法国”比“巴黎”和“德国”更
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在考虑云管理时，企业主要关注的是运营流程，包括监控性能、维护安全性和确保合规性。这些是成功开展业务的关键，但仅仅是云管理的一部分。一个常被忽视的关键是通过直观工具和集成支持流程来提升用户体验，解决企业IT基础设施的问题。随着人工智能技术的发展，这些功能空白将逐渐被填补。什么是人工智能云计算?人工智能云计算是一种利用人工智能算法自动执行各种操作的云计算系统，包括应用程序、服务和数据处理。其目标是为用户提供新的管理、监控和优化云计算环境的方法。人工智能在云计算中的好处人工智能已在安全性、备份程序和软件应用方面
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根据第七次全国人口普查数据，我国60岁及以上人口超过2.6亿，占比达到18.70%，数据表明，人口老龄化程度将进一步加深。随着人口红利的消失，各行各业将持续面临劳动力短缺、用工成本高等压力。人工智能（AI）和机器人正在逐渐改变我们的生活，但技术的深度落地仍处于起步阶段，让AI和机器人处理更多重复性、高危性等工作，提高人力价值，是当今社会智能化发展的必然趋势。根据《中国机器人产业发展报告（2022年）》，预计到2022年底，全球机器人市场规模将达到513亿美元，其中中国约为174亿美元。然而，这一预估市场规
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拉普拉斯近似是一种用于机器学习中求解概率分布的数值计算方法。它可以近似复杂概率分布的解析形式。本文将介绍拉普拉斯近似的原理、优缺点以及在机器学习中的应用。一、拉普拉斯近似原理拉普拉斯近似是一种用于求解概率分布的方法，它利用泰勒展开式将概率分布近似为一个高斯分布，从而简化计算。假设我们有一个概率密度函数$p(x)$，我们希望找到它的最大值。我们可以使用以下公式进行近似：$\hat{x}=\arg\max_xp(x)\approx\arg\max_x\logp(x)\approx\arg\max_x\left
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根据消息，微软在最新版本的Copilot中添加了一个新功能，即允许用户直接使用该工具进行屏幕截图。该功能最初登陆了微软Edge浏览器中的Copilot，现在也已经加入到了WindowsCopilot中。这一功能的推出将为用户提供更为便捷的截图操作，方便用户在使用Copilot时进行必要的屏幕捕捉。这无疑将进一步提升Copilot的实用性和用户体验。Windows爱好者Leopeva64最早发现了这一变化。以前，WindowsCopilot只能从设备上传图片或粘贴图片和链接。但是现在有一个新的选项叫“添加截
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写在前面&笔者的个人理解下一代自动驾驶技术期望依赖于智能感知、预测、规划和低级别控制之间的专门集成和交互。自动驾驶算法性能的上限一直存在巨大的瓶颈，学术界和业界一致认为，克服瓶颈的关键在于以数据为中心的自动驾驶技术。AD仿真、闭环模型训练和AD大数据引擎近期已经获得了一些宝贵的经验。然而，对于如何构建高效的以数据为中心的AD技术来实现AD算法的自进化和更好的AD大数据积累，缺乏系统的知识和深刻的理解。为了填补这一研究空白，这里将密切关注最新的数据驱动自动驾驶技术，重点是自动驾驶数据集的全面分类，主
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头上长VisionPro出现人传人现象，这是伦敦街头上演的最新一幕：秉承着“既然要刺激，那就贯彻到底”的原则，这位小哥一身休闲西装，头戴VisionPro，遛着自家机器小狗，成为最亮眼的显眼包。面前有个小台阶时，小哥还朝机器狗伸了伸手，仿佛在对自己（没毛的）毛孩子说，小心哦～充满未来感的赛博遛狗画面，给了大伙儿更多灵感——连表情包都该及时加上VisionPro的元素，更新换代了。比如这张经典“男友回头”，当他戴上VisionPro看不存在的美女时，旁边女士的表情都更耐人寻味了一点。出街最靓单品，只有更离谱
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微软于2月2日发布了VisualStudioCode（VSCode）1.86版本，此次更新带来了多项重要功能升级和改进，以提升开发者的使用体验和工作效率。一、窗口缩放功能优化与个性化设置微软在VisualStudioCode（VSCode）1.86版本中对窗口缩放功能进行了重大升级。此次更新引入了一个全新的默认设置选项“window.zoomPerWindow”，用户可以根据需要独立地调整每个活动窗口的缩放级别，从而实现更灵活的使用体验。这一改进为用户提供了更多个性化的选项，使得他们可以根据自己的需求和习
