杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这一次，OPPO又带着自己的芯片来了！ 号称是“有史以来最冒险的影像投入”。 具体性能如何，终于要见真章。 最新发布会上，OPPO官宣自己耗时三年大作——影像芯片马里亚纳X，量产并将搭载到最新旗舰Find X5系列上。 除此之外，还带来了两个惊喜首发—— OPPO平板和OPPO智能眼镜。 不少网友表示， OPPO居然出Pad了，book思议~ 以及去年12月刚亮相的炫酷眼镜，竟然这么快也开始了售卖。 这场发布会究竟还有哪些看点？现在就来带你一文打尽
这一成果意味着人们在生命科学、未来医疗和人工智能领域的一个升华。 5月29日晚间，自然杂志子刊Nature Methods发布了一篇名为《超高时空分辨微型化双光子在体显微成像系统》的论文，其中展示了我
当《难忘今宵》的音乐响起，随着主持人的一声“明年再见”，2018年真正的告别，新的一年到来了。这场长达四个半小时春晚直播宣告结束，在央视网现场全程监测直播的"腾讯云春晚护航团队"成员们终于松了一口气。
1月3日晚间，在CES活动上，NVIDIA发布了多款重磅产品，除了桌面版的RTX 4070 Ti显卡之外，新一代RTX 40移动版GPU也发布来了，首次将RTX 4090级别的显卡带入到移动平台，号称笔记本性能及能效史上最大一次飞跃。
2021年9月，国家各项“双减”细则也正式开始实施，而双减政策一系列的举措都指向了同一个目标：充分发挥学校教书育人的主体功能，将义务教育重新拉回到一个应有的平衡局面。对于学校面临的作业“减量不减质”的困局，腾讯作业君精准教学方案，通过分析学生“学情”，智能助力老师规划学生合理学习路径，让学生从无效的“题海”作业中解放出来；腾讯英语君口语考试方案，打通GBC三端，通过定制不同教学频段的练习资源，智能化支持教学、评测和训练，有效支持学生提高听说能力。 腾讯智能题库作为作业君和英语君最重要的中台，为了应对其多场景、多终端的业务特性，主动进行了底层的抽象，设计出一套高兼容性的“万能模板”，支持业务实现差异化的场景和交互，并且降低了题的生产成本。随着作业君软硬一体方案的持续交付落地，区域的无纸化作业占比提升，也实现了“碳中和”这样的社会价值。
今天的采访对象是云架构平台部-编码内核组的负责人张贤国，拥有十分华丽的履历。不过更吸引我的是他在北大的十年遇到的两次坎儿，坎儿有多痛，过了坎儿就有多爽。张贤国还在追求极致的路上。 文 / 张贤国 策划采访 / LiveVideoStack LiveVideoStack：张贤国你好，很荣幸代表LiveVideoStack对你进行采访，能否向LiveVideoStack的读者介绍下自己，以及目前专注的领域。 张贤国：很荣幸能成为LVS讲师中的一员。本人2003-2013年就学于北京大学，博士毕业后在Media
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度精英科研人才计划将延续人工智能领域顶尖科研人才培养，发布包含机器人、AI医疗、量子计算、智慧城市等12个前沿热议方向，71项研究课题。入选学生将由校企导师联合制定专属培养计划，并获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。 本期小编整理了该计
LiveVideoStack：张贤国你好，很荣幸代表LiveVideoStack对你进行采访，能否向LiveVideoStack的读者介绍下自己，以及目前专注的领域。
张贤国：很荣幸能成为LVS讲师中的一员。本人2003-2013年就学于北京大学，博士毕业后在MediaTek从事了两年HEVC相关标准的提案工作，并一作采纳8项提案。2015年加入仟壹后被并购至金山云，专门从事自己富有兴趣的领域——高性能高速视频编码器的研发工作。2017年来到腾讯，作为专家工程师和技术负责人之一，与同事们合力自研了腾讯服务端编码器V265。目前作为云架构平台部-编码内核组的负责人，仍专注于商用视频编解码器的研发工作。
第六届中国网络视听大会12月1日在成都谢幕。 中国网络视听大会素有“年度风向标”之誉，为了此次视频产业盛会，腾讯云特意准备重磅新品 ▽ 腾讯明眸-极速高清解决方案 视频智能分析解决方案 月光魔方-AI视频广告暨流量变现方案 腾讯云数字版权保护方案 UGSV短视频SDK及美颜动效 五大解决方案华丽亮相！ 腾讯云的五大解决方案一经展出便受到了行业各界和媒体客户的关注，纷纷前来咨询了解。 究竟这五大解决方案有什么样的魔力？如何能成为腾讯云参会的杀手锏呢，且让小编给您介绍： 腾讯明眸-极速高清解
中国网络视听大会素有“年度风向标”之誉，为了此次视频产业盛会，腾讯云特意准备重磅新品
当下社会越来越需要综合型创新人才，STEAM教育的出世，便大大加快了对此类人才的输出。从传统的灌输式教育再到融入STEAM理念的创新型教育，STEAM教育综合了各学科的特点，将知识的获取、方法与工具的利用以及创新生产的过程进行了有机的统一。
视频物联网智能编码技术 Topic 《视频物联网智能编码技术与应用》 程宝平 中国移动 首席专家 随着5G、全千兆和人工智能等技术快速发展，基础多媒体通信服务由数十亿人与人的连接，向千亿人与物、物与物的连接演进，中国移动紧跟时代发展，践行央企担当，不断满足人民美好数字家庭生活需要，自主研发超大规模视频物联网，基于智能物联网终端提供多媒体通信服务，支持电信级可靠性的超高清视频通信、视频监控、智能云广播、智能对讲等功能； 为解决物联网终端低功耗、低算力、低成本限制，支持物联网终端跨平台、跨网络和支持异构操作
Web 函数（Web Function）是云函数的一种函数类型，区别于事件函数（Event Function），Web 函数通过支持原生的 HTTP/WebSocket 协议，兼容任意一种原生 Web 框架编写的 Web 服务，无需改造即可将传统项目部署到函数，保证和本地开发服务体验一致。 自 21 年 6 月推出以来，广受欢迎，数万传统 Web 项目轻松迁移到函数上，让老代码也能在 Serverless 基础设施上继续发光。然而，随着 Web 函数在更多场景得到应用，一些问题也逐渐暴露出来。 01 We
同样是实现一个投票系统,一个是python程序员,基于django-framework,用了半小时就搭建了一个完整系统,另外一个是标准的SSM(Spring-SpringMVC-Mybatis)Java程序员,用了半天,才把环境刚刚搭好.
中兴视觉大数据报道：在2018年5月7日的时候，珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合，使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。旅客过检时，该系统将自动、快速、连续抓拍旅客脸部图像用于和旅客所出示的身份证相比对，并在1秒内显示与证件比对相似度参考值。在有效甄别旅客是否冒用证件等方面有很强的专业性和实用性，无论在判别速度还是准确度上，都能够为安检员提供极大的参考和帮助。
day02_js学习笔记_01_js的简介、js的基本语法 ======================================================================
中兴智能视觉大数据报道：说起人脸识别研判预警系统可能很多人会比较懵，“人脸识别智能防控系统”它能自动捕捉动态影像，在数据库内进行比对，达到一定的相似度，会立即通过电脑指挥系统进行报警。这个是什么东东啊？在中兴视觉大数据看来用例子进行说明，大家可能更清楚点，在近些年的时候，其实有很多地方已经开始使用动态人脸识别研判预警系统了。
睡眠剥夺(SD)在现代社会非常普遍，被认为是几种临床疾病的潜在因果机制。先前的神经影像学研究已经利用磁共振成像(MRI)从静态(比较两个MRI会话[一个在SD后和一个在休息清醒后])和动态(在SD的一个晚上重复MRI)的角度探索了SD的神经机制。最近的研究主要集中在静息状态扫描时的动态脑功能组织。本研究采用一种已成功应用于许多临床疾病的新指标(时间变异性)来检测55名正常青年受试者SD后的动态功能连接。我们发现，睡眠不足的受试者在大范围的大脑区域表现出区域水平的时间变异性增加，而在几个丘脑亚区域表现出区域水平的时间变异性减少。SD后，参与者在默认模式网络(DMN)中表现出更强的网络内时间变异性，在许多子网对中表现出更强的网络间时间变异性。通过逐步回归分析发现，视觉网络和DMN之间的网络间时间变异性与精神运动者警觉测验最慢的10%反应速度呈负相关。综上所述，我们的研究结果表明，睡眠不足的受试者表现出异常的脑功能动态结构，这为研究睡眠不足的神经基础提供了新的见解，有助于我们理解临床障碍的病理生理机制。
01 Robi小型家居机器人 Robi是一款由日本机器人设计师高桥智隆设计的小型家居机器人。这款机器人外观小巧可爱，内置声控反应装置，可以根据指令做出一定的行为动作，目前约可理解200个左右的中文单字
作者：仁基，元涵，仁重 本文选自：《尽在双11：阿里巴巴技术演进与超越》 近十年，人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活，而在互联网领域，人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验，搜索智能化体系逐渐打造成型，已经成为平台稳定健康发展的核动力。 演进概述 阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系，分工协作，保证电商平台
NVIDIA 创始人兼 CEO 黄仁勋先生关于计算领域之未来的主题演讲。 演讲人：黄仁勋 NVIDIA 创始人兼 CEO 2018/11/21 周三 10：00 - 12：00 | 主会场 三层金鸡湖厅
原因：ng-zorro-antd表格组件使用nzLeft和nzRight指令固定的表格列，这两个指令的实现css3中的标签：
近期，由腾讯云联合韩国CUDO通信研究所及intel推出的tile方式的viewport流服务编码，已正式通过测试。届时韩国最新5G网络将基于腾讯明眸-极速高清2.0和腾讯云直播产品能力，在韩国国内率先开启韩国棒球联赛（Korean Baseball Organization,简称KBO）5G超高清（8K/16K）现场直播。 1 腾讯云技术优化，助力韩国赛事超高清5G直播 一般而言，棒球等体育类赛事场景对直播具有两大要求。一是要求直播需要拥有超大视野，以便向用户呈现整个赛场场景，因此超高清画面画质源件
目前的移动开发者面临的最大痛点就是面对极其复杂的环境，对此，庄卓然给出一个公式，移动开发的复杂度=应用数量×平台数量×要适配的各种各样的机型。
8月2日，腾讯云在2019年China Joy上发布“腾讯云·云游戏解决方案”。 云 游 戏 又称流式游戏，是一种以云计算和串流技术为基础的在线游戏技术。云游戏的游戏逻辑和渲染运算都在云端完成，处理后的结果编码为音视频流，通过网络传输给终端。终端则将用户的操作信息传输给云端，进行实时交互。 在这种模式下，用户玩游戏无需考虑设备配置、存储空间等问题，在任何地方任何环境下都可以玩游戏。同时，游戏存档在云端自动同步，用户可以在Windows、iOS、Android等终端无缝切换。 简单来说，今后你打开几十G
这是一款互联网下载管理器，看着名字挺长的，但它还有一个简称，你一定知道：IDM，在很多论坛技术贴中被称为HTTP下载神器！这是Windows 平台上的一款下载软件，它支持不同类型的浏览器，几乎能下载网页中所有的数据，还不会弹出广告。Internet Download Manager，简称IDM，是国外的一款优秀下载工具，该软件同时是一款共享软件，凭借着下载计算的速度优势在外媒网站中均受好评。能提升你的下载速度最多达5倍，支持断点续传功能。
image.png 中国信息通信研究院与腾讯研究院AI联合课题组编译 蔡雄山 腾讯研究院法律研究中心副主任、首席研究员 曹建峰 腾讯研究院研究员 李金磊 腾讯研究院助理研究员 日前，国际互联网协会（ISOC）发布《人工智能与机器学习：政策文件》，分析当前的有限人工智能（narrow AI）发展和应用中面临的问题和挑战，并提出指导原则和建议。 引言 近年来，人工智能（artificial intelligence，缩写为AI）受到越来越多的关注。互联网使创新成为可能，也
亚马逊2012年7.75亿美金收购的Kiva Systems，大大提升了亚马逊的物流系统。据悉时至2015年亚马逊已经将机器人数量增至10000台，用于北美的各大运转中心。
召开远程视频会议，可大大提高工作效率，节省与会人员的工作时间和会议费用。视频会议通话系统应用在政府、军队、教育、金融、交通、能源、医疗等行业及跨国、跨地区的企业中逐步普及。
主要对视频进行结构化分析，对视频中出现的人像，图像，物体，声音，文字，动作等进行识别，并对客户提供符合客户场景需求的结果输出。其中支持主流指定人物识别（如政要，明星，指定人物识别等），并提供基础人像，物体识别库供用户选择。
2023 年 3 月，GitHub 推出了升级产品 Copilot X，这是 Copilot 代码补全工具的新版本，并宣布正式接入 GPT-4。同时，他们还推出了一系列诸如聊天、文档检索、代码合并等王炸特性。其中，以代码为中心的聊天式开发模式可以实现对选中的代码片段进行解释、单元测试和 Bug 修复等新颖功能。这种颠覆式的智能化开发体验确实让我们研发开发者工具同行们感到深深的困扰。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 最近，OpenAI 发布的ChatGPT 受到广泛关注，它不仅会聊天、编故事、写论文，还能从事写代码、改程序Bug、构建虚拟机等更复杂的工作。 未来的科技趋势发展到底会朝着什么方向？开发工作会被取代吗？我们要朝着什么方向努力？ 展望未来，才能更好地立足当下！ 所以，博文菌今天就来和大家分享一下阿里巴巴达摩院1月11日发布的《2023十大科技趋势》，希望可以对我们今年努力的方向带来指导和参考。 ▼以下内容摘自达摩院《2023十大科技趋势》▼ 趋势 01
to B与to C市场大相径庭，从发掘客户痛点到产品策划、研发，从树立标杆客户到市场发声，从定价、伙伴分成到开发者生态，事无巨细……to B市场更像是一个生态系统。用腾讯云视频业务的产品总监自己的话说，to B产品更加“润物细无声。”在Techo开发者大会前夕，LiveVideoStack专访了黄斌，畅谈了to B市场、视频云的出海的机会和挑战、开发者生态、多媒体应用的行业机会等。在12月13-14日的LiveVideoStackCon2019深圳大会期间，黄斌还会分享“视频云的未来”，探讨视频云的未来机会
LiveVideoStack：黄斌你好，很荣幸代表LiveVideoStack采访你。能不能向LiveVideoStack读者介绍下自己？
1、2019 年，于冰在一次演讲中提出了这样一个观点——5G 很可能不是革命，反而更像是一种催化剂，在 5G 的加持下，视频会像空气和水一样无处不在。这句话得从两个角度理解。 2、从用户需求来看，图文到视频的升级是必然趋势。作为一种多媒体的载体，视频内容的信息量、丰富程度、可观看性和可消费性都是非常大的，给用户带来了全方位的沉浸感体验。再加上推荐算法的赋能，视频显然是一种体验更好的内容消费形式，如今的短视频大潮也印证了这一点。 3、从基础设施的进步来看，整个网络基础设施和移动端体验都在持续提升。包括千兆固网
less是写css时可以采用的另一种写法，用less的格式写出来的东西，可以通过编译器编译成css。也就是可以使用某种方法，把less文件变成css文件。编译成的css文件和平时自己写的css没什么区别，浏览器自动可读
序列推荐（SR）在个性化推荐系统中发挥着重要作用，因为它从用户的实时增长行为中捕获动态和多样的偏好。与标准的自回归训练策略不同，未来数据（在训练期间也可用）已用于促进模型训练，因为它提供了关于用户当前兴趣的更丰富的信号，并可用于提高推荐质量。然而，这些方法存在严重的训练推理差距，即，在训练时，过去和未来的上下文都由同一编码器建模，而在推理过程中只有历史行为可用，这种差异可能导致性能下降。为了缓解训练推理的差距，本文提出了一种新的框架DualRec，该框架通过一个新的双网络实现了过去-未来的解耦和过去-未来相互增强。具体而言，利用双重网络结构分别对过去和未来的环境进行建模。双向知识迁移机制增强了双网络学习的知识。
“动态化”并不是最近几年才产生的名词，而是从从互联网诞生的初期，这个词就已经出现了。大家所认知的早期互联网，其实就是各种各类的“动态网站”，内容数据和页面外观都不是固定的，都是随着服务器端的更新而更新的，让用户可以很及时地看到最新的内容。因此，动态化可以说是互联网的标志，是互联网最核心的特性之一。
11月14日，工信部发布关于印发《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》的通知，启动了人工智能产业创新重点任务揭榜工作，以下称“人工智能揭榜工作”。
人际间神经同步性(INS)已在母子互动中得到证明，但关于父子互动的发现仍然缺乏。本研究考察了父亲及其5-6岁的孩子(N=66)在自然互动过程中他们的大脑活动是否同步，并探讨了与INS相关的父亲和儿童因素。与单独解决问题和静息相比，父亲-儿童亲子对在合作解决问题过程中表现出双侧背外侧前额叶皮层和左侧颞顶联合区的显著增加的INS。此外，父亲对其父亲角色的态度与合作条件下的INS呈显著正相关。这些结果首次强调了父亲的养育态度在人际间神经同步性进程中的影响。
我们在大学学了很多的语言，但是学到的只是基础，俗话说得好，师傅领进门，修行靠个人，大学老师只是我们的引路人，想学的多就要靠自己。
过去一周（5.13-5.17），国际顶级机器人学术会议 ICRA（IEEE International Conference on Robotics and Automation）在日本横滨举办吸引了全球机器人领域的研究者、企业及学生，共同探讨机器人领域最新的科学进展和产业成果。
国内外形势风云变幻，资本持续观望，新兴创业企业脚步趋缓，经济下行如寒霜在夜里蔓延，传导至整个产业链。
在移动开发领域，为了让APP保持最新的版本，同时让业务开发变得更加快捷，动态化技术极其重要。今天就来聊聊移动端动态和开发的由来和各流派的优缺点。
评估海马硬化（hippocampal sclerosis,HS）的严重程度是否跟大尺度水平的脑网络水平改变有关。本文发表由宾夕法尼亚大学Bassett等在Neurology杂志。
数字经济浪潮下，人工智能作为技术驱动力量高速运行，迎来了黄金时代，各路资本纷至沓来。华为、百度、腾讯、阿里等科技巨头投入重金拓展AI边界，人工智能企业的IPO步伐也在提速，其中科大讯飞、商汤、云从等企业已成功上市。对于计算机视觉、机器人、AI教育、芯片研究、自动驾驶等主流细分领域或应用场景，资本市场尤为青睐。
电商是典型的促销拉动式场景，也是价格战驱动的场景。618和双11都是典型的促销活动。其实都是在抢用户、扩市场占有率。在这样的场景之下，对秒杀、抢购是很热衷的玩法。
深度学习技术已经在计算机视觉以及自然语言理解等领域取得了巨大的成功，受其影响深度学习研究也开始在推荐系统领域得到关注。近些年来，已经见证了基于神经网络的推荐系统的巨大进步，其已经超越了传统推荐模型的性能。不同于之前文献[1][2]基于深度模型的结构进行综述（比如以MLP、CNN、RNN等进行分类），也不同于之前文献对于某一子领域进行综述[3][4]（比如跨域推荐、知识图谱推荐等），本文以推荐模型的准确性为目标，从推荐模型的角度对神经推荐模型进行了系统的综述，旨在总结该领域的研究成果，为研究推荐系统的研究者和实践者提供参考。具体来说，根据推荐模型建模所利用的数据进行分类，把当前的工作分为了基于协同过滤的方法和基于信息增强的方法。另外，把基于信息增强的方法又进一步分为了内容增强的方法和基于时序/序列的推荐方法，下文将对上述方法进行详细介绍。
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