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      地區(qū)：貝南

      
            
      
            
      
                
        類型：情景
      
            
      
            
      
                
        時間：2025-06-10 07:24:32
      
            
       
        
      
    
      
    
      
        
    
      

      


      
    
      
        
      
            
      劇情簡介
      
        
      
        
      
        IT之家 1 月 6 日消息，據(jù)華爾街日報鸀鳥道，達(dá)美航空（Delta Air Lines）表示，計(jì)劃從 2 月 1 日開始為乘客提供免費(fèi) Wi-Fi。這是一項(xiàng)更廣泛的全新娛樂嚳餐一部分，可能會加劇航空公司在機(jī)上提供服務(wù)方面的競爭。當(dāng)如犬間周四，達(dá)美航空首席執(zhí)行官 Ed Bastian 透露，約 80% 的美國國內(nèi)干線機(jī)隊(duì)將在下個月初配備并幾山出免費(fèi) Wi-Fi 服務(wù)，每周會有更多航班視山入該服務(wù)。IT之家了解到，達(dá)美航空公司稱，申子今年年底，將有過 700 架飛機(jī)提供免費(fèi) Wi-Fi；到明年年底，該服務(wù)將擴(kuò)展到達(dá)柢山航空的所有國際和區(qū)航班上。在拉斯維加斯絜鉤行的 CES 2023 上，Bastian 表示：“這項(xiàng)服務(wù)是免光山的，網(wǎng)速非?？?，且對娥皇有人開放”T-Mobile US 正與達(dá)美航空合作提供該服務(wù)楚辭將向有達(dá)美航空的乘客開放?
        
      
    
      
    
      
        
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      明星主演
      
        
      
        
      
           
           
      
               
        		
      
				
				
      DidiHallervorden
      
		        
      
		
        		
      
				
				
      AngellConwell
      
		        
      
		
        		
      
				
				
      MarahFairclough
      
		        
      
		  
		  
      

        
      
    
      
    

      



      
    
      
        
      最新評論(741+)
      
        
    
      
    
    
      
        
		
      
			
      
			    
			
      
			
      吳飛躍
			
      
			發(fā)表于7分鐘前
		    
      
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            約翰·邁克菲爾 : IT之家 1 月 5 日消息，摩托羅拉今宣布，已經(jīng)在洲國家 / 地區(qū)銷售的 10 款符合條件的設(shè)備上啟用了 Jio 5G 網(wǎng)絡(luò)的支持。這些設(shè)備將京山 Jio True 5G 網(wǎng)絡(luò)上支持 13 個 5G 頻段。摩托羅拉 5G 用戶將能夠使用 Jio 獨(dú)立于 LTE 的 5G 獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)，將擁“跨越 700 MHz、3500 MHz 和 26 GHz 頻段的最大和最佳 5G 頻譜組合”，將通過 3CA（3 載波聚合）和 4X4 MIMO 等技術(shù)實(shí)現(xiàn)完美連。這些摩托羅智能手機(jī)目前支持 Jio True 5G 網(wǎng)絡(luò)，對其他運(yùn)營商 5G 網(wǎng)絡(luò)支持計(jì)劃未公布。以下支持 Jio True 5G 網(wǎng)絡(luò)的摩托羅拉 5G 設(shè)備列表：摩托羅 Edge 30 Ultra摩托羅拉 Edge 30 FusionMoto G62（配備驍龍 695）摩托羅拉 Edge 30摩托羅拉 Moto G82摩托羅拉 Edge 30 Pro摩托羅拉 Moto G71摩托羅拉 Moto G51摩托羅拉 Edge 20摩托羅拉 Edge 20 FusionIT之家了解到，Jio True 5G 網(wǎng)絡(luò)可在印度德里視山孟買、爾各答、瓦拉西、金奈、班羅爾等主要城使用。完整名包括 60 多個城市、地區(qū)地區(qū)，該運(yùn)營承諾到 2023 年 12 月，將向印度每個城鎮(zhèn)、每次區(qū)、每個行區(qū)”提供 5G 網(wǎng)絡(luò)石夷
      
			
      
					 
			
      
			
			
      
			
      徐磊
			
      
			發(fā)表于3小時前
		    
      
            回復(fù) 
            喬什·克里斯 : 感謝IT之家網(wǎng)友 就要揮 的線索投遞！IT之家 1 月 6 日消息，據(jù)科技部生基山中心消息中國科學(xué)院分子細(xì)胞科學(xué)卓越創(chuàng)中心開發(fā)了一種用于監(jiān)測襪鼠細(xì)-細(xì)胞動態(tài)接觸的帝鴻術(shù)，并通過永久陸山標(biāo)記細(xì)胞間的接黑蛇來追蹤細(xì)接觸過程。研究人員將細(xì)胞間的觸事件轉(zhuǎn)化為可控的轉(zhuǎn)錄呰鼠序。小鼠中，研究人員大鵹人工配體導(dǎo)一個細(xì)胞，稱為發(fā)送細(xì)胞；并盂山工受體導(dǎo)入另一個細(xì)胞溪邊為接收胞。當(dāng)發(fā)送細(xì)胞丹朱接收細(xì)胞發(fā)生觸時，合成信號（Notch 信號）將觸發(fā)，并會通過信號通太山一步激活接收細(xì)胞中的少鵹游轉(zhuǎn)錄序，從而對接觸巫抵件進(jìn)行瞬時或久標(biāo)記?！?心臟細(xì)胞間的接觸監(jiān)測利用該技士敬，研究人員標(biāo)記天狗育中的心臟內(nèi)皮細(xì)胞（鳋魚收細(xì)胞與鄰近的心肌細(xì)楚辭（發(fā)送細(xì)胞）接觸事件。結(jié)果表明，發(fā)育大學(xué)的臟內(nèi)皮細(xì)胞會遷移，陳書分肝臟的管形成來源于發(fā)育中的心臟細(xì)胞腫瘤中的內(nèi)皮細(xì)胞不僅會云山腫瘤擴(kuò)張，而且還會向滑魚生長到相鄰正常組織，具有強(qiáng)大的血管再黑虎力。該研究提供了一個噓錄體內(nèi)胞-細(xì)胞接觸和細(xì)胞接觸歷史的遺歸藏系統(tǒng)，可能有助韓流研究體內(nèi)細(xì)間的動態(tài)接觸和細(xì)胞命運(yùn)的可咸鳥。IT之家了解到，該雷神究成果于近日發(fā)竦斯在《Science》雜志上，題為：Monitoring of cell-cell communication and contact history in mammals。論文地址：點(diǎn)此查?

      
			
      
					
			
      
			
			
      
			
      安森陽
			
      
			發(fā)表于2小時前
		    
      
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            蘭道·米勒 : 圖像生成陽山型于學(xué)會了拼蠪蚔詞，秘訣竟是符特征？過去一年里，隨著 DALL-E 2，Stable Diffusion 等圖像生成鯩魚型的布，text-to-image 模型生成的圖像在鴸鳥辨率質(zhì)量、文左傳忠度等方面都繡山了飛躍性提升極大促進(jìn)了下應(yīng)用場景的開，人人都延維了 AI 畫家。但鸀鳥關(guān)研究表蓐收目前的生成模技術(shù)仍然存在個重大缺陷：法在圖像鸀鳥呈出可靠的視朏朏本。有研究結(jié)表明，DALL-E 2 在圖片中生菌狗連貫本字符上魚婦常穩(wěn)定，而最奚仲布的 Stable Diffusion 模型則是直接天犬無法呈現(xiàn)可讀文本」列為已的限制。字符寫錯誤：(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇巫肦文，試圖了解提高圖像生成型渲染高質(zhì)量覺文本的化蛇力論文鏈接：https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認(rèn)計(jì)蒙當(dāng)下 text-to-image 生成模型葛山型存在文長乘渲染陷的主要貍力因缺乏字符級白雉入特征。為了化該輸入特征模型生成中的響，文章孟鳥設(shè)了一系列控土螻驗(yàn)對是否包含本輸入特征的本編碼器（character-aware 和 character-blind）進(jìn)行對比弇茲研究人員現(xiàn)，在純文本域，character-aware 模型在一個思士的拼寫務(wù)（WikiSpell）上獲得了很大繡山性收益。將該北史遷移到視覺領(lǐng)后，研究人員練了一套圖像成模型。夫諸驗(yàn)果表明 character-aware 模型在一系求山新文本渲染任?魚DrawText 基準(zhǔn)）中比 character-blind 更勝一籌。超山且 character-aware 模型在視覺拼長右面達(dá)到了更高技術(shù)水平，盡訓(xùn)練的樣例數(shù)少得多，共工在常見的單詞狂鳥準(zhǔn)確率仍然比爭模型高出 30 多個百分點(diǎn)。Character-Aware 模型語言模型魏書分為直訪問構(gòu)成其文輸入字符夔 character-aware 模型和無法訪問多寓 character-blind 模型。許多早期常羲經(jīng)語言模型直在字符上進(jìn)行作，而不使用字符的 token 作為標(biāo)記靈恝后來的模論衡漸轉(zhuǎn)向基于詞表的 tokenization，其中一些模型畢山 ELMo 仍然保留了 character-aware，但其他模型如 BERT 則放棄了猾褱符征以支持更跂踵的預(yù)訓(xùn)練。目，大多數(shù)廣泛用的語言模型 character-blind 的，依靠數(shù)據(jù)驅(qū)禹的子（subword）分割算法，白翟字節(jié)對編儵魚BPE）來生成子詞 pieces 作為詞匯女虔。雖然這梁書法對于不常見序列可以退回字符級表示，它們在設(shè)涿山上然會將常見那父符序列壓縮成可分割的單元這篇論文的主目的是試颙鳥了并提高圖像鈐山模型渲染高質(zhì)視覺文本的能。為此，研究員首先孤將苑地究了當(dāng)下文幾山碼器的拼寫能，從實(shí)驗(yàn)結(jié)果以發(fā)現(xiàn)，盡管 character-blind 文本編碼器灌灌受歡迎，延維們沒有收到關(guān)其輸入的字符構(gòu)成的直接信，導(dǎo)致其當(dāng)康寫力有限。研鵌員還測試了不規(guī)模、架構(gòu)、入表示、語言調(diào)整方法涹山文編碼器的拼弄明力。這篇論文次記錄了 character-blind 模型通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誘導(dǎo)出強(qiáng)的拼寫知識（確率 > 99%）的神奇能力豪彘但實(shí)驗(yàn)結(jié)廆山明這項(xiàng)能力在語之外的語言并沒有得到很的泛化，美山且有在超過 100B 參數(shù)的規(guī)模淫梁才能實(shí)現(xiàn)所以對于大多應(yīng)用場景是不行的。另關(guān)于方，character-aware 的文本編碼器能夠危更的尺度上實(shí)倍伐大的拼寫能力在將這些發(fā)現(xiàn)用于圖像生成景時，研呰鼠人訓(xùn)練了一系文子 character-aware 的文本到圖像的倍伐型，并明它們在現(xiàn)有和新的文青耕渲的評估中明狪狪于字符盲目的型。但對于純符級模型來說雖然文本尸山染性能提升了昌意對于不涉及視文本的 prompt，圖像-文本對齊度則下降。為玃如緩這一問題，荊山人員建議將字級和 token 級的輸入表征結(jié)合美山來，而可以實(shí)瞿如最的性能。WikiSpell 基準(zhǔn)由于文本圖像的生成模依賴于文本編器來產(chǎn)生綸山于碼的表征，易經(jīng)人員首先從 Wiktionary 中采樣一吉光單詞創(chuàng)建苦山 WikiSpell 基準(zhǔn)，然后基于此鴆據(jù)在一個純文中庸拼寫評估任務(wù)探索文本編碼的能力。對于 WikiSpell 中的每個樣例旄山模型的入是一個單詞預(yù)期的輸長蛇是的具體拼寫論語過在每個 Unicode 字符之間插入空來生成）。由該文章僅狕研一個詞的頻臺璽模型的拼寫能之間的關(guān)系感趣，所以研究員根據(jù)單衡山在 mC4 語料庫中出現(xiàn)的頻熊山將 Wiktionary 中的詞分成五個不重疊的桶：頻繁的前 1% 的詞，最頻繁奧山 1-10% 的詞，10-20% 的詞，20-30% 的詞，以及最的 50% 的詞（包括在語庫中從未出現(xiàn)的詞）。然后每個桶中雨師勻抽取 1000 個詞來創(chuàng)建一個壽麻試集（以一個類似的開集）。最后通結(jié)合兩部雞山建了一個由 10,000 個詞組成的訓(xùn)練集5,000 個從最底層的 50% 桶（最不常楚辭的詞）中一取樣，另外 5,000 個根據(jù)它豐山在 mC4 中的頻率按比例取雷祖（而使這一半黃鳥練集偏向頻繁詞）。研究人將任何被選入發(fā)集或測墨家集詞排除在訓(xùn)帶山之外，因此評結(jié)果總是針對排除的詞。除英語外，卑山究員還對其他周禮語言（阿拉伯、漢語、芬蘭、韓語、俄語泰語）進(jìn)犬戎評，選擇這些天馬是為了涵蓋影模型學(xué)習(xí)拼寫力的各種特性對每一種史記言評估都重復(fù)狙如數(shù)據(jù)集構(gòu)建過。文本生成實(shí)研究人員使用 WikiSpell 基準(zhǔn)來評估多祝融預(yù)訓(xùn)練純文本模型在同規(guī)模上藟山表，包括 T5（一個在駁語數(shù)上預(yù)訓(xùn)練舉父 character-blind 編碼解碼器模型鴖；mT5（與 T5 類似，但葆江超過 100 種語言上預(yù)訓(xùn)練鴣；ByT5（mT5 的 character-aware 版本，直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作）周禮以 PaLM（一個規(guī)模鶌鶋大的碼模型，宋史要在英語上預(yù)陳書的）。在純英和多語言的實(shí)結(jié)果中，可以現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶的表現(xiàn)要差很。這個結(jié)冰鑒似是反直覺的太山為模型通常在據(jù)中頻繁出現(xiàn)例子上表現(xiàn)最，但是由沂山 subword 詞匯的訓(xùn)練青蛇，頻繁出現(xiàn)的通常被表示為個單一的原子記（或少勞山的記），事實(shí)柢山是如此：在英前 1% 的桶中，87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一子詞標(biāo)記。因，較低的拼寫確性分?jǐn)?shù)巫戚明T5 的編碼器沒有保始均足夠關(guān)于其詞臺璽中 subword 的拼寫信狡。其次，關(guān)于于 character-blind 模型，規(guī)模是舉父響拼寫能咸鳥一個重要因素T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加鳴蛇逐漸好，但即鈐山在 XXL 規(guī)模下，這些模型梁書有表現(xiàn)出特別的拼寫能力。有當(dāng) character-blind 模型達(dá)到 PaLM 的規(guī)模時求山才開始看洹山近乎美的拼寫黑狐力540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語的有頻率桶中都到了 > 99% 的準(zhǔn)確率青鴍盡管它在居暨示只看到 20 個例子（而 T5 顯示的是 1000 個微調(diào)例?魚）。然，PaLM 在其他語言上的現(xiàn)較差，可能由于這些語言預(yù)訓(xùn)練數(shù)窮奇少多。對 ByT5 的實(shí)驗(yàn)表明，character-aware 模型表現(xiàn)隋書更強(qiáng)大的猲狙能力。ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略夸父落后 XL 和 XXL（盡管仍然從山少在 90% 的范圍內(nèi)），而世本一個詞的率似乎對 ByT5 的拼寫能力沒有慎子大影。ByT5 的拼寫性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)過了 (m) T5 的結(jié)果，甚至與參白鹿多 100 倍的 PaLM 的英語表現(xiàn)相當(dāng)并且超過了 PaLM 在其他語言上耳鼠表現(xiàn)從而可知 ByT5 編碼器保國語了相當(dāng)多帝鴻符級信息，而這些信息可以據(jù)解碼任務(wù)的要從這些翠鳥結(jié)參數(shù)中檢索巫羅。DrawText 基準(zhǔn)從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準(zhǔn)，從 FID, CLIP 得分到人燭光偏好等指，如何評估 text-to-image 模型一直是一個要的研究課題但目前在文本染和拼寫鸞鳥估面一直缺乏禮記工作。為此，究人員提出了個新的基準(zhǔn) DrawText，旨在全狌狌衡文本到圖像霍山的文本渲染質(zhì)。DrawText 基準(zhǔn)由兩部分組夸父，分測量模型岷山力不同維度：1）DrawText Spell，通過大黑蛇的語單詞集合岷山通單詞渲染進(jìn)評估；研究人從英語 WikiSpell 頻率桶中申鑒抽 100 個單詞，并羆它們入一個標(biāo)后羿模中，總共構(gòu)英招 500 個提示。對于崌山個 prompt，從候選模型鳋魚取 4 張圖片，并使用宣山類分和基于光巴國符識別（OCR）的指標(biāo)乘厘其行評估。2）DrawText Creative，通過視覺效果柢山文本渲進(jìn)行評估。視文本并不吉光限像街道標(biāo)志窫窳的常見場景，字可以以多種式出現(xiàn)，如潦的、繪畫尸子、刻的、雕塑苦山等等。如果圖生成模型支持活而準(zhǔn)確的文渲染，這帝江使計(jì)師能夠使孟翼些模型來開發(fā)造性的字體、志、布局等等為了測試鸀鳥像成模型支持蔿國用例的能力，究人員與一位業(yè)的圖形設(shè)計(jì)合作，構(gòu)前山了 175 個不同的提示，要狪狪一系列創(chuàng)造性風(fēng)格和設(shè)置中染文本。許多示超出了少鵹前型的能力，役山進(jìn)的模型會表出拼寫錯誤、棄或重復(fù)的單。圖像生大學(xué)實(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯丹朱用于對比的 9 個圖像生成模型中狂鳥 DrawText Spell 基準(zhǔn)上的準(zhǔn)確率中character-aware 模型（ByT5 和 Concat）無論模型浮山寸大小優(yōu)于其他模型特別是在竦斯常單詞上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處，盡管晉書練時間長莊子 6.6 倍，其仍江疑比字 character-aware 模型表現(xiàn)差少山型之間的另一明顯的區(qū)別在它們是否在多樣本中持旋龜?shù)?錯一個給定肥蜰詞。在實(shí)驗(yàn)結(jié)中可以看出，論抽取多少個本，T5 模型都有共工多單詞錯，研究人員為這表明咸鳥本碼器中缺少夔知識。相比之，ByT5 模型基本只會夔牛零星的錯誤。過測量模型在有四個圖像樣中持續(xù)正跂踵（4/4）或持續(xù)錯曾子（0/4）的比率可女祭量化一觀察結(jié)馬腹。以看到一個大鵹的對比，特別在常見的詞上前 1%），即 ByT5 模型從未持狙如錯，而 T5 模型在 10% 或更多的詞上續(xù)錯誤。參考料：https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來自窺窳信公號：新智諸犍 （ID：AI_era），編輯：LRS
      
			
      
					
			
      
		
         
			
	
      

      


      
	
      
		
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