现如今智能手机市场之间的竞争激烈，手机生产厂商为了获得更好的市场成绩，都在努力打造具有差异化优势的产品。外观设计、游戏表现、充电技术等等，都成为了手机生产厂商发力的重点！iQOO7 传奇版就是一款优秀的旗舰产品。它在上述这样一些方面都有所突破，上线以来得到了用户群体的广泛认可。近日
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据iQOO官网消息，iQOONeo9明天正式发售，起售价是2299元。这款新品搭载高通骁龙8Gen2处理器、LPDDR5X内存以及UFS4.0存储有自研电竞芯片Q1，补充帧率，降低时延，提升游戏体验，安兔兔跑分轻松突破170万分。红外遥控、立体双扬、Flicker传感器、线性马达也都具备，有玻璃和素皮两种材质可选，玻璃版196克，素皮版190克。
iQOONeo9于今日晚间正式对外发布。该机搭载了骁龙8Gen2移动平台，并配备了1.5K144Hz超感屏。电池容量为5160mAh，并支持120W有线闪充技术。
iQOO即将发布一款名为iQOONeo9的新机。博主@数码闲聊站今日披露了该机的主要参数。关于该系列新机的具体发布时间，我们将持续关注并带来跟进报道。
在今天下午的发布会上，一加中国区总裁李杰表示，一加12手机立项时的目标就是，产品力超越所有骁龙8Gen3的旗舰Pro版。目前大部分手机，都是先设计出一个配置比较高的Pro版本，然后再对某些功能配置进行取舍来做出数字标准版。一加12搭载5400mAh电池100W有线W无线快充，并且支持无线次充放电循环电池容量仍80%，续航能力超越所有Pro旗舰。
博主i冰宇宙在社交平台上曝光了OPPOFindX7Pro的影像细节。OPPOFindX7Pro延续了上一代的环形镜头方案塞进了两颗潜望长焦镜头，这是行业内第一款骁龙8Gen3双潜望手机。该机会在春节前发布。
荣耀已官宣，将于1月4日19:30召开新品发布会，为大家带来荣耀X50GT。荣耀GT系列新产品经理韦骁龙今日表示，这次荣耀X50GT榨干骁龙8芯片，实战场景游戏帧率优于友商8Gen2机型。新机还配备了5000mAh大容量电池，为长时间游戏或工作提供了充足的续航保障。
今天下午举办的小米汽车技术发布上，小米汽车芯片公布:骁龙8295。骁龙8295是目前最强的车机芯片，安兔兔跑分近百万分。智能驾驶层面，骁龙8295支持在屏幕上显示更清晰更直观，分辨率也更高的3D智驾地图。
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Feedspace是一款连接企业与用户的反馈AI工具，提供视频、文本、音频和社交媒体反馈收集功能。通过Feedspace，用户能够迅速获取关于项目完成情况、银行服务、公司评价、快递状态等方面的反馈。该产品适用于各种团队和领域，包括产品团队、经营销售团队、产品设计师、人力资源部门、初创企业、教育学习管理机关、电子商务、影响者、非营利组织等。Feedspace还提供丰富的资源和工具，包括博客、快速演示、模板反馈、普遍的问题解答、系统状态、教程等。用户还能够最终靠Feedspace成为合作伙伴，获取高达50%的佣金。产品定价灵活，适用于各种规模的企业。
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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Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，还可以自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。
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。
