无扶手或8个位置PU扶手。 材料 外壳底座滑动件 改性尼龙PA6/PA66涂层的铸铝。 外壳厚度：10毫米。...这里我添加了一些额外的说明，要求它抽取信息并组织成表格，并指定表格的列、表名和格式，还要求它将所有内容格式化为可以在网页使用的 HTML。...在描述之后，包括一个表格，提供产品的尺寸。表格应该有两列。第一列包括尺寸的名称。第二列只包括英寸的测量值。 给表格命名为“产品尺寸”。 将所有内容格式化为可用于网站的HTML格式。...座椅采用HD36泡沫，底座是五个轮子的塑料涂层铝底座，可以进行气动椅子调节，方便升降。此外，椅子符合合同使用资格，是您理想的选择。...对于一些更复杂的应用程序，可以对多个样本进行迭代开发提示并进行评估。最后，可以在更成熟的应用程序中测试多个Prompt在多个样本上的平均或最差性能。
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度， 给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字， 所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。...返回达标数组的数量。 1 <= n <= 500， 1 <= m <= 10， 500 * 10 * 10 * 10， 结果对998244353取模， 实现的时候没有取模的逻辑，因为非重点。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！ // m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字 // 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！ fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
草稿功能允许用户暂存未完成的数智人播报视频，以便后续继续编辑。播报视频新增支持输出带通道的mov格式：用户可以通过数智人平台或播报aPaaS指定输出格式，满足不同的视频制作需求。...优化了数智人平台上对形象位置、大小缩放的限制规则：更好地适配视频制作需求，使用户能够更灵活地调整数智人的位置和大小。...新增音色筛选及搜索功能：用户可以快速查找所需的音色，同时优化了无性别音色的展示规则，提高了音色的选择效率。...2D小样本通用口型定制体验升级：新增支持每微信用户免费体验1次定制，以及定制形象对话和播报效果。新增支持照片数智人风格化：包含插画、国风、3D插画等多种风格生成，丰富了数智人的外观选择。...技术底座强大：腾讯云数智人基于腾讯先进的形象驱动引擎、自然语言理解引擎以及识别引擎等技术底座，提供apaas接口以及SDK的接入方式，实现交互数智人对话和播报视频生成数智人能力。
相较于以往的轻量化动作捕捉，这项来自字节跳动智能创作团队的全身驱动技术具有高真实性，可以体现空间的距离感和地面感。 并且具有更高的鲁棒性，能够在复杂的环境、穿戴等场景下实现良好的结果。...尽管在多数情况下，自动化的重建算法能够给出精度满足要求的重建结果，但对于一些遮挡严重，运动过快导致模糊的样本，仍需要通过人工筛选修正的方式进行数据清洗。...在此基础上，团队训练了一个基础特征表示底座进行3D-Aware的共享特征抽取，基于共享特征构建了姿态估计分支、相机估计分支、Root点估计分支。...在时序完整性模块中，引入关节点在时序上的关联关系以及同时刻关节点的空间关联关系，同时引入了关节点位置感知模块，使得具体关节点位置可以被显式编码为高维向量加入训练。...，需要通过IK算法获取特定虚拟角色的旋转角以对其完成驱动。
除此之外，百度智能云在“安全可控“上也提供了众多周边企业级管控服务，比如模型风险管理，可以记录从模型立项、模型研发、数据收集，模型训练到模型上线和下线全流程的所有数据及评估过程，问题出现后可以迅速定位到责任人...具体到单点功能上，其提供的自动标注能力相比于人工标注，成本平均降低 70%。特定场景下，数值远超于此。在资源利用率层面，模型训练本身是非常耗费 GPU 资源的，这在大模型时代尤为明显。...图注：百度“AI 大底座”产品架构 以传统能源行业的智能化升级为例，电力企业最担心的两大问题：一是如何实现不同区域的电力资源按需调度，最终实现各区域的供需匹配，这个过程就要求员工 7x24 小时监控所有节点发回的电力信息...这对 AI 技术的应用也带来了实际挑战：一是电网企业硬件设备众多，数据、接口复杂，难以形成统一的感知和管理平台；二是模型开发难度高，电力设备分布在各种自然环境中，天气温度、地理位置等都会影响模型的最终效果...“AI 普惠在百度智能云有两层含义，第一层含义是让企业以更低的门槛获得 AI 能力；第二个含义是以更高性价比的方式获得 AI 能力，百度在做很多通用的 AI 平台型产品和针对特定场景的解决方案，以期通过最具性价比的方式解决企业问题
资源优化：在物流和供应链管理中，聚类算法可以帮助优化资源的分配，例如确定最佳的仓库位置或货物配送路线。 聚类算法因其能够在无监督的环境中发现数据的内在结构和模式，而在各个领域都有广泛的应用。...选择合适的聚类算法和参数对于解决特定问题至关重要。这类方法通常需要预先指定簇的数量，并通过迭代优化来找到最佳的数据划分。典型的划分方法包括K-means算法、K-medoids算法等。...其中，( C_{i} ) 是第 ( i ) 个簇，( p ) 是 ( C_{i} ) 中的样本点，( m_{i} ) 是 ( C_{i} ) 的质心（即 ( C_{i} ) 中所有样本的均值）。...SSE 计算的是所有样本点到其所属簇的质心的距离平方和，这个指标反映了簇内样本点的紧密程度。在聚类分析中，SSE 的值越小，表示簇内样本点越紧密，聚类效果通常被认为越好。...低方差过滤法通常与其他特征选择方法结合使用，如相关系数法、主成分分析（PCA）等，以达到更好的降维效果。 相关系数法 通过计算特征的相关系数，发现具有相关性的特征，根据其相关性的强弱，可以选择特征。
一个关键步骤是从环境中收集样本。样本收集涉及一系列决策，这些决策对如何分析和解释数据具有重要意义。有效的推论严重依赖于有效的采样技术。此外，在特定地点和特定时间采集样本只能进行一次。...第四，许多eDNA取样工作集中于物种丰富的群落，具有高度的时空异质性。 第五， eDNA取样常常被低估。 最后，样本之间和外来来源的样本污染，在eDNA采样中可能比在基于可见生物的采样中更成问题。...3 |结果和讨论 01 |Sampling universe 所有采样都发生在“采样领域”中。定义采样范围需要指定采样要代表的区域以及从潜在采样中排除该区域部分的标准(包括安全性和实用性约束)。...相比之下，主观抽样设计只是粗略地指定了样地的位置，确切的位置由研究者选择，通常是为了既能代表一个地点，又能避免不正常或受干扰的地点。这种方法受主观影响较大，每个人对代表性的理解可能不同。...此外，文献中未能描述样本的位置使得重复变得不可能，因为没有未来的研究者能够确定他们在选择样本位置时使用了相同的标准。
方法简介 Consensus Clustering是从一组样本（items）数据(如微阵列)中进行子抽样，并确定指定簇数(k)的簇。...对于每个k，计算配对的一致性值consensus values，即两个样本在同一子样本中出现的次数占同一聚类的比例，并存储在一个对称的共识矩阵（consensus matrix）中。...此帮助用户确定共识的相对增加，以及没有明显增加的k值。 ⑤Tracking Plot 此图显示了按颜色对每个k(行)样本(列)的各类分配。经常更改集类(在列中更改颜色)的说明成员关系不稳定。...（2）一致性图示 ①聚类一致性图示 这是各类成员之间所有配对一致值的平均值分布。...高值表示该类具有高稳定性，低值表示类具有低稳定性。 ②样本一致性图示 是一个样本与特定类中的所有样本一致性的平均值。
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 的时候没有取模的逻辑，因为非重点。来自微众银行。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！// m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字// 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
他们进一步分析了在特定困难环境中微调该通用智能体能带来哪些好处，结果发现与白板智能体相比，这样做能够大大减少学习特定任务所需的样本数量。...奖励 为了实现通用智能体的目标，该研究选择了一个简单但具有高度表达力的奖励函数，该函数在所有环境中保持固定。...由于所有关卡都遵循相同的底层结构并完全可观察，因此理论上可以学习一种在分布内所有关卡上表现最佳的策略。...为了选择要训练的关卡，研究者使用了 SOTA UED 算法 SFL，它定期在随机生成的关卡上执行大量 rollout，然后选择具有高学习能力的子集，并在固定时间内对它进行训练，最后再次选择新的关卡。...具体来讲，他们创建的关卡在其中心具有单一形态（一组与电机连接并包含绿色形状的形状），目标（蓝色形状）固定在关卡顶部，并且位置 x 是随机的。
其中定制化是Bedrock比较重要的一个功能，它支持少样本定制和微调大模型，最少仅需20个示例即可。 而且亚马逊云科技强调，在训练底层模型的过程中不会使用任何用户数据。...那么亚马逊云科技的动作，则是给出了一种新范式，将多种大模型囊括在一起，放在一个大平台底座上，让用户的可选择性提升，同时发挥他们云厂商本身的优势，让用户的调用和定制化过程门槛更低、效率更高，并在安全性做出保障...亚马逊云科技的做法，正是给大家示范了一下，科技巨头在面对最新趋势时，如何结合自身优势找到合适身位。 而除了大模型底座，在近期或许还会衍生出一大批“新兴物种”。...这类玩家比较适合具有特定行业积累以及技术积累的企业快速进入。 最后，应用层。...重点是，从以上这些内容我们可以看到，整个AIGC市场的玩家方向确实多如牛毛，而由于行业整体还处于培育摸索期，不管哪个位置都还远谈不上饱和，可谓机会多多。 那么，如何找到合适的位置就成了关键。
在前面的例子中，在商店位置和月份上的聚集给出数据按月、按商店，而不是按天、按商品的视图。 最后，对象或属性群的行为通常比单个对象或属性的行为更加稳定。...反过来说，若样本近似地具有与原数据集相同的（感兴趣的）性质，则称样本是有代表性的。如果数据对象的均值（平均值）是感兴趣的性质，而样本具有近似于原数据集的均值，则样本就是有代表性的。...由于抽样是一个统计过程，特定样本的代表性是不一样的，因此最好能做的就是选择一个抽样方案，以确保以很高的概率得到有代表性的样本。如下所述，这涉及选择适当的样本容量以及抽样技术。 1....分层抽样（stratified sampling）就是这样的方法，它从预先指定的组开始抽样。在最简单的情况下，尽管每组的大小不同，但是从每组抽取的对象个数相同。...另一种变种是从每一组对象抽取的样本数量正比于该组的大小。 例2.8抽样与信息损失 一旦选定抽样技术，就需要选择样本容量。较大的样本容量增大了样本具有代表性的概率，但也抵消了抽样带来的许多好处。
在不同的任务阶段中，一个特定模态的数据可能对动作的预测具有重大贡献，也可能作为主要模态的补充，甚至可能几乎不提供任何有用的信息。...动态融合模块：该模块根据当前任务阶段的细粒度状态动态地选择关注的模态特征。...图 3 倾倒与带有键槽的桩插入任务设置 如表 1 所示，MS-Bot 在两个任务的所有设置上均优于所有基线方法。...在每个时间步，我们分别对每种模态的所有特征 token 的注意力分数进行平均，而阶段预测分数是 Softmax 归一化后的门控网络输出。...对于桩插入任务，我们将底座颜色从黑色更改为绿色（“Color”），并在底座周围放置杂物（“Mess”）。
这些标准通常包括比对的起始位置、方向和库ID等因素。如果两个或多个读取具有相同的起始位置和方向，并且来自同一个库，它们通常会被认为是重复的。...-m: 指定所有线程的总内存限制，默认为2GB。...也可以选择 BAM、JSON 或解压缩的 BAM（unpack） -h: #在reads之前打印头部信息（对于 BAM 输出总是这样做）。...所有输入文件必须具有相同的排序顺序（例如，都是按坐标或按read name 排序）。...这有助于提高覆盖深度计算的准确性 --combined: 输出所有样本的组合统计。
最后，将 myCobot 280 Pi 机械臂放在底座顶部，确保其与螺纹和乐高连接件对齐。您现在可以将机器人放在地板或桌子上，并用力拧紧吸盘，以确保机械臂的底座在操作过程中不会移动。...状态一组针对于 MyCobot 280 Pi机械臂的模块，主要用于打开或关闭机械臂电源、检查工作状态以及释放所有伺服系统。MDI运行和操作这些模块控制机械臂在每个轴上的运动程度。...点动控制控制机械臂在每个轴上的移动程度。运行状态和设置可以设置机械臂的速度，查询当前速度，以及特定关节的最小和最大角度。找到机械臂在每个轴上的角度我们可以通过从程序中读取值来找到每个轴的角度。...我在 VSCode 中编写了一个 Python 程序，可以检测具有 3 种不同颜色的对象。程序的下一步将首先尝试使用相机输入找到红色物体。...设置了四个位置：1、红框位置2、蓝框位置3、绿框位置4、在方便 myCobot 280 Pi 的位置检测彩色物体的初始位置。
尺度增强模块（SEM）：SEM 在不同层突出特定尺度的特征，使检测器专注于特定尺度的物体。...为了指出在SSPNet的每一层中哪些尺度对象可以被指定为正样本，作者采用了supervised attention heatmap来突出SSPNet每一层中特定尺度的目标，避免被背景淹没。...基于这些考虑，作者提出了小波神经网络，通过更多地观察代表性样本来增强检测器的泛化能力。 首先，hard negative样本通常被检测器视为具有较高置信度的positive样本。...然后，可以根据 调整每个样本的选择概率。...此外，采用OHEM来保证检测器主要聚焦于容易被视为前景的非物体区域，并且将正负极的比例设置为1:3，而不是考虑所有的负样本。
换句话说，原则上可以在几分钟内创建和部署生成模型，这些模型具有在特定环境下解决特定问题的机构必备条件，而不是在大量数据上训练过度表达的神经网络 原则上，这种简化模型应能更好地概括新的试验数据[71]。...注意，路径是随机变量，在某种意义上，粒子可以具有位置(即状态)和动量(即路径)。路径可能取决于也可能不取决于行动。得到的POMDP由一组张量指定。...一旦学习了必要的似然映射，就可以给出状态空间遍历的不同方式；例如具有特定语法的一系列先前见过的单词。或者呈现之前在以特有方式移动的不同位置看到的物体。...实际上，这些可以被认为是“位置细胞”的响应，它们共同指定由第三个因素指定的对象的位置。在本例中，由于圆形边界条件，这些“位置场”实际上分别是垂直和水平位置的周期函数。...训练序列包括所有允许的安排，然后是所有允许的转换或球的重新安排。通过选择三个球中的一个并将其放置在三个塔中的一个上，选择下一个球并将其放置在每个塔上，以此类推，直到所有的球都用完。
选择特定的列 3.读取DataFrame的一部分行 read_csv函数允许按行读取DataFrame的一部分。有两种选择。第一个是读取前n行。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...如果要将新列放在特定位置，则可以使用插入函数。 df_new.insert(0, 'Group', group) df_new ?...第一个参数是位置的索引，第二个参数是列的名称，第三个参数是值。 19.where函数 它用于根据条件替换行或列中的值。默认替换值是NaN，但我们也可以指定要替换的值。...method参数指定如何处理具有相同值的行。first表示根据它们在数组（即列）中的顺序对其进行排名。 21.列中唯一值的数量 使用分类变量时，它很方便。我们可能需要检查唯一类别的数量。
第二种选择是从手动标注的训练数据中自动学习通用对象模型，也称为监督学习。特定对象模型的一个优点是先验知识被显式建模，不需要带注释的训练样本。...他们的想法是定位图像中物体的小部分，并投票决定整个物体的一致中心位置。这个投票空间中的最大值定义了对象的位置。该技术对于相对较大的对象提供了具有竞争力的通用对象检测结果。...与Dalal和Triggs的建议不同，SVM分类器是在迭代过程中训练的。在第一次迭代中，对所有正图像进行处理，随机选取一组背景区域作为负样本。...通用HOG检测器仅检测特定类别的交通标志，而特定算法旨在检测单个算法通道中多个交通标志的所有变化。...请注意，在特定算法的单次通过中，同时检测所有交通标志类别，而通用检测器仅定位单一类别的标志。 我们将特定算法和HOG检测器同时应用于数据集(参见图1)，结果如图4所示。AUC分数总结于表1。
肖仰华 以下为肖仰华演讲内容，CSDN在不改变原意的基础上进行编辑： 语言模型成为人工智能发展新底座，预训练的语言模型极大推动了自然语言处理（NLP）技术发展，成为语言智能的新范式、认知智能新底座。...基础理论层 从上图中观察到，我们需重点建立大模型的知识质量评估体系，突破人在环中的大模型训练优化方法，探索序列、日志、图等复杂数据的预训练机制，提升大模型在特定领域与任务中的质量与性能。...因此在大模型质量评估上，不能仅仅停留语言处理层面进行评测，更多地，更为迫切是需要从人类认知的角度借鉴思路建立大模型的完整的评测体系，比如从认知发育理论借鉴理论指引，大模型是否具有可逆思维、创造思维、抽象思维...大模型的样本优化 大模型训练的数据良莠不齐，需要进行精心的样本选择、样本转换、样本清洗、提示注入，才能训练得到高质量大模型。...信念认知增强 在研究的过程中，可能会发现这样一个问题：模型的信念容易受输入影响，对同一问题的回答摇摆不定。如何让模型拥有稳定的，正确的信念，以及更新特定信念？
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