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工业和信息化部等十一部门联合宣布启动“信号升格”专项行动,旨在显著增强移动网络的信号覆盖和质量。这一行动计划将大幅改善移动用户的业务感知,提升网络的整体性能。通过加强重点场所的移动网络深度覆盖,提升网络性能指标,有助于满足用户对于高速、稳定、可靠的网络连接需求。

近日,工信部等十一部门联合印发了《关于开展信号升格”专项行动的通知》。《通知》提到,该行动的主要目标是实现移动网络信号显著增强,移动用户端到端业务感知明显提升。通过完善城乡移动网络覆盖,提升政务中心、交通枢纽、城市地铁、公路铁路水路、乡镇农村等移动网络质量,提高行政管理和公共服务效率,促进社会治理从经验驱动转为数据驱动,支撑社会治理过程和手段的数字化、智能化。

工业和信息化部教育与考试中心经过层层审核,风变科技凭借8年多时间在成人在线教育的培训经验,以及数字人才培养领域的突出能力,继年后再次获得了“工业和信息化人才培养工程培训基地”授牌,并授权开展AI、RPA及Python相关专业技能培训业务。风变科技将在工业和信息化部教育与考试中心的指导下,组织开展AI、RPA及Python人才培训和考试,通过考核的学员将获得工业和信息化部教育与考试中心盖章的职业技术证书,这一证书不仅是对学员专业技能的认可,更是他们具备相应技术能力的证明。在科技的驱动下,教育的未来将更加美好,风变科技期待每一个通过风变培养方案成长起来的数字化人才,能在推动社会进步的道路上发挥更大的作用。

快科技12月21日消息,据国内媒体报道称,随着6G提上日程、5G走深向实,2G、3G的退网已经越来越近了。有人表示,希望继续运行2G、3G信号,否则很多老人机都没法正常使用了”。对此,工业和信息化部近日在回复网友关于国家基础通信技术建议”时指出,2G/3G退网是移动通信网更新换代的必然选择,也是当前国际上的主要做法。但是,移动通信退网不是简单地说退就退”,需要完善用户保障措施,在充分保障用户权益前提下,才能实施退网。目前,三大运营商均已公告2G退网计划。国内部分城市已完全关闭2G网络,但在多数地区,2G、3G手机仍能正常使?

昨日,全国工业和信息化工作会议在京召开,会议总结年工作,部署年任务。年要围绕高质量发展,突出重点、把握关键,抓好十二个方面重点任务,提振新能源汽车、电子产品等大宗消费。蔚来还和长安、吉利达成了合作协议,未来将继续发力换电设施,这样的规模一旦形成,那么就有机会成长为媲美加油的全新补能方式,进一步促进电动车的发展。

在今天上午的新闻发布会上,工信部表示,年我国汽车出口首次跃居全球第
一。年全年,我国汽车产销双双突破万辆,产销分别同比增长11.6%和12%,创历史新高,连续15年保持全球第
一。同时在新能源汽车市场方面,我国已连续9年位居全球第

一,年我国新能源汽车产销分别完成958.7万辆和949.5万辆,同比分别增长35.8%和37.9%,市场占有率达31.6%。

工业和信息化部发布《关于公布年团体标准应用示范项目的通告》,公布了年团体标准应用示范项目名单。由数据智能上市企业每日互动参与起草的《软件开发包个人信息处理规范》获得此殊荣。每日互动会进一步发挥自身优势,协助相关部门开展产业政策、技术标准、发展规划等方面的探索与实践,推动相关标准的建立,从持续引领行业健康、有序发展,为行业高质量发展做出更新、更大的贡献。

工业和信息化部公布了年工业和信息化领域数据安全典型案例名单,信安世纪凭借卓越的技术实力和创新的解决方案,成为仅有一家多方案入选的安全企业。此次遴选工作,工业和信息化部按照技术先进、特点突出的原则,从工业领域、电信和互联网领域中挖掘行业认可、企业应用效果良好的案例,旨在树立行业标杆,扩大产业影响,促进数据安全产品、应用和服务的示范推广,全面推动数据安全能力建设和创新发展。信安世纪将继续发挥自身技术优势和创新能力,不断推出更加先进、实用的数据安全解决方案,为工业和信息化领域的数据安全保驾护航。

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image-matting是一个基于深度学习的在线图像抠图工具,能够实现人像及通用场景下的图像抠图,可提取图像中的主体物体并输出对应的背景图、前景图及遮罩。该工具使用了模型堂的cv__image-matting和cv__universal-matting模型,实现了高质量的图像抠图效果。该工具提供了简单便捷的在线抠图体验,支持图片上传抠图及URL抠图两种方式,可广泛应用于图像编辑、电商平台中的人像处理等场景中。

GeminiChatUp是一个基于GoogleGeminiAPI开发的多功能聊天工具。它拥有流畅的界面和强大的自定义功能。用户可以与GeminiAI进行自然语言交流,获得智能回复。同时支持图片识别,实现更高质量的对话。用户可以保留多组对话记录,并分别设置各组的基础聊天参数。GeminiChatUp还支持响应式布局,在移动端也能流畅使用。

ALMA-R模型,通过ContrastivePreferenceOptimization(CPO)进行了进一步的LoRA微调,超越了GPT-4和WMT获奖者。用户可以在GitHub仓库中下载ALMA(-R)模型和数据集。ALMA-R建立在ALMA模型的基础上,采用了我们提出的ContrastivePreferenceOptimization(CPO)进行微调,而不是ALMA中使用的SupervisedFine-tuning。CPO微调需要我们的三元组偏好数据进行偏好学习。ALMA-R现在可以匹配甚至超越GPT-4或WMT获奖者!

AlphaCodium是一种基于测试的、多阶段、面向代码的迭代流方法,旨在提高LLMs在代码问题上的性能。它通过优化模型在代码生成任务上的表现,特别适用于竞赛性编程问题。用户可以根据配置选择相应的模型(如“gpt-4”、“gpt-3.5-turbo-16k”等),并使用AlphaCodium解决特定问题或整个数据集。该工具还提供了一系列最佳实践,如YAML结构化输出、语义推理、模块化代码生成等,可广泛适用于其他代码生成任务。

Snapclear是一款桌面应用,利用AI技术实现离线高清图像放大和去除背景。其AI算法能够准确识别人物、动物、图形等各种对象,并在不联网的情况下实现背景去除。用户可根据需求选择免费版、年费版或终身版。

JuicyAI是一个人工智能角色扮演平台,用户可以和各种虚拟角色进行互动对话。每个角色都有独特的个性和故事情节,用户可以选择不同的角色进行互动体验。

OpenRouter是一个开源的路由器,可以将请求路由到不同的AI模型,实现一个统一的界面访问各种AI服务。它支持连接多种知名AI模型,用户可以比较不同模型的价格和质量,选择最适合自己需求的模型,实现高效的人机交互。

Honeybee是一个适用于多模态语言模型的局部性增强预测器。它能够提高多模态语言模型在不同下游任务上的性能,如自然语言推理、视觉问答等。Honeybee的优势在于引入了局部性感知机制,可以更好地建模输入样本之间的依赖关系,从而增强多模态语言模型的推理和问答能力。

SPARC是一种用于图文对预训练的简单方法,旨在从图像-文本对中预训练更细粒度的多模态表示。它利用稀疏相似度度量和对图像块和语言标记进行分组,通过对比细粒度的序列损失和全局图像与文本嵌入之间的对比损失,学习同时编码全局和局部信息的表示。SPARC在粗粒度信息的图像级任务和细粒度信息的区域级任务上均表现出改进,包括分类、检索、目标检测和分割。此外,SPARC提高了模型的可信度和图像描述能力。

DiffusionGPT是一种基于大型语言模型(LLM)的文本到图像生成系统。它利用扩散模型构建了针对各种生成模型的领域特定树,从而能够无缝地适应各种类型的提示并集成领域专家模型。此外,DiffusionGPT引入了优势数据库,其中的思维树得到了人类反馈的丰富,使模型选择过程与人类偏好保持一致。通过广泛的实验和比较,我们展示了DiffusionGPT的有效性,展示了它在不同领域推动图像合成边界的潜力。

FreGrad是一款轻量快速的频率感知扩散声码器,旨在生成逼真的音频。其框架包括离散小波变换、频率感知扩张卷积和一系列增强模型生成质量的技巧。在实验中,FreGrad相比基准模型,训练速度提升3.7倍,推理速度提升2.2倍,同时模型大小减少0.6倍(仅178万参数),而不牺牲输出质量。

万能影室是一个高效的视频创作应用程序。利用AI语音、图片、视频技术,它帮助创作者自动完成语音编辑、智能制图、视频翻译等工作,大大提升创作效率。主要功能包括:语音转文字自动编辑图片转视频制作动画智能画图设计封面AI模型提供人声、识图等服务定位于个人、企业创作者,定价合理,使用简单高效。

VMamba是一种视觉状态空间模型,结合了卷积神经网络(CNNs)和视觉Transformer(ViTs)的优势,实现了线性复杂度而不牺牲全局感知。引入了Cross-Scan模块(CSM)来解决方向敏感问题,能够在各种视觉感知任务中展现出优异的性能,并且随着图像分辨率的增加,相对已有基准模型表现出更为显著的优势。

AnimatableDreamer是一个从单眼视频中生成和重建可动画非刚体3D模型的框架。它能够生成不同类别的非刚体对象,同时遵循从视频中提取的对象运动。关键技术是提出的典范分数蒸馏方法,将生成维度从4D简化到3D,在视频中的不同帧进行降噪,同时在唯一的典范空间内进行蒸馏过程。这样可以保证时间一致的生成和不同姿态下的形态逼真性。借助可微分变形,AnimatableDreamer将3D生成器提升到4D,为非刚体3D模型的生成和重建提供了新视角。此外,与一致性扩散模型的归纳知识相结合,典范分数蒸馏可以从新视角对重建进行正则化,从而闭环增强生成过程。大量实验表明,该方法能够从单眼视频生成高灵活性的文本指导3D模型,同时重建性能优于典型的非刚体重建方法。

VisionMamba是一个高效的视觉表示学习框架,使用双向Mamba模块构建,可以克服计算和内存限制,进行高分辨率图像的Transformer风格理解。它不依赖自注意力机制,通过位置嵌入和双向状态空间模型压缩视觉表示,实现更高性能,计算和内存效率也更好。该框架在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割任务上,性能优于经典的视觉Transformers,如DeiT,但计算和内存效率提高2.8倍和86.8%。