据外媒报道,美国工程师、条形码共同发明人、前 IBM 员工乔治·劳雷尔 (George J. Laurer) 已于上周去世,享年 94 岁。
条形码或称条码是将宽度不等的多个黑条和空白,按照一定的编码规则排列,用以表达一组信息的图形标识符。常见的条形码是由反射率相差很大的黑条和白条排成的平行线图案。
条形码可以标出物品的生产国、制造厂家、商品名称、生产日期、图书分类号、邮件起止地点、类别、日期等信息,因而在商品流通、图书管理、邮政管理、银行系统等许多领域都得到了广泛的应用。
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英国最高法院最近裁定,人工智能程序不能被认定为专利的发明人,拒绝将机器与人类地位近乎平等化。这一裁决是由ImaginationEngines公司创始人StephenThaler提出的请求遭到拒绝的结果,他试图以他的AI机器DABUS为发明人申请专利。“政府将仍然重视这一法律领域,以确保英国的专利制度支持AI创新和在英国使用人工智能。
苹果公司负责触摸屏技术、健康传感器、FaceID交互的副总裁史蒂夫霍特林宣布辞职退休。在苹果公司,霍特林发明了iPhone的屏幕以及大家熟知的TouchID。在iOS15.4更新中,苹果加入了支持佩戴口罩解锁FaceID的功能,设置完成后就能戴着口罩解锁iPhone。
站长之家12月21日消息:英国最高法院于周三裁定,人工智能不能被列为专利申请的发明者,这一决定随着AI工具的广泛使用可能会产生重大影响。这起案件起源于StephenThaler在2018年提交的两项专利申请,一项涉及食品包装形状,另一项涉及一种闪光灯类型。它也没有被要求确定更广泛的问题,如由AI自主执行的技术进步是否应该可申请专利。
苹果公司的重要高管史蒂夫·霍特林即将退休,他曾负责开发许多关键技术,这中间还包括iPhone的多点触控屏幕、TouchID和FaceID。霍特林在苹果公司担任副总裁,向硬件技术高级副总裁约翰尼·斯鲁吉汇报工作。他的退休将给苹果公司带来一定的技术人才流失,但对于整个科技界来说,他的贡献将永远被铭记。
年仅5岁的毅玲去世,这位可爱的小天使以其独特的才艺和乐观的精神,赢得了众多网友的喜爱。得知这一条消息后,网友们都表示哀悼:愿小毅玲在天堂重拾笑颜,不再受病痛折磨。噬血细胞综合征的临床表现呈多样性,如肝脾肿大、发烧、全血细胞减少等,并没有特异性的症状。
一女子晒出一段视频,自己的妈妈去世3年,留下来的手机收到了小侄子稚嫩的童声留言:大姑,我得奖状了”。这一段视频让众多网友泪目,有网友说,即使亲人离我们去,他们在这漫漫岁月里带过给我们的力量,都是真切存在的。珍惜身边的家人,他们的关爱是这样一个世界上最闪耀的珍宝,他们的关心也是最真诚的声音。
12月23日14点30分左右,在日本本州新潟县汤泽町的神乐滑雪场,一名中国女子滑雪时意外被积雪掩埋不幸遇难。当事女子年仅27岁,姓符,滑雪时摔倒被积雪掩埋。7、注意保护措施 滑雪前做好身体检查,购买必要的保险,滑雪中佩戴头盔、护目镜等装备。
墨西哥资深女演员安娜·奥菲丽亚·莫吉亚于2023年12月31日离世,享年90岁。她曾为皮克斯电影《寻梦环游记》的太奶奶Coco配音。她留下的艺术遗产将永远留在观众心中。
34岁抗癌网红李小妞去世。李小妞患的是肺癌,在确诊时夫妻俩很难接受这个现实,在我们这个年纪根本就没想过癌症会跟我们有啥关系,更不可能想到癌症就切切实实发生在我们自己的身上”。假如慢慢的出现明显的胸部不适,请及时到正规医院做系统性检查。
英国最高法院在一项重要裁决中表示,人工智能程序不能被命名为专利的发明人,该裁决拒绝将机器与人类置于近乎平等的地位。美国科学家StephenThaler为其AI系统发明申请专利的诉求,但英国最高法院驳回了他的上诉,因为根据英国专利法,发明人必须是自然人”。韩国和日本虽然排名第三和第四,但是与排名第一的中国专利申请量差距较大。
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GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构,擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练,GPT理解上下文、句法和语义,使其能够生成相关的回应。GPT的优点是其能够从多样的语言数据中推断出模式,从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同,GPT动态生成回应,展现了在所有的领域的适应性。其应用场景范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术,GPT捕捉复杂的语言结构,使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解,使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。
Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型
Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。
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Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。
Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型
该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型,通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成,该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入,因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成,这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。
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