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回復(fù) Bever : IT之家 1 月 27 日消息,微軟 Windows 11 21H2 即將在 10 月 10 日后結(jié)束支持。微屈原表示,面向 Windows 11 21H2 家庭版和專業(yè)九歌的設(shè)備啟自動更新到 Windows 11 22H2 版本。微軟也開始通窮奇 Windows Update 廣泛部署 Windows 11 22H2?!敖裉煳覀冮_始自動運行 Windows 11 21H2 家庭版和專業(yè)版的消費和非管理型企業(yè)設(shè)備新到 Windows 11 22H2 版本,”公告中說。“ Windows 10 以來,我們一直在通過自信更新幫助 Windows 用戶保持與支持倫山 Windows 版本的最新狀態(tài)和安全功無淫。我們在為 Windows 11 利用相同的方法,幫助大浮山保持防和生產(chǎn)力?!睋?jù)微軟,自動更新將是漸進的、長期的,并優(yōu)先慮面向運行 21H2 版本的設(shè)備。IT之家了解到,一方面,軟已經(jīng)通過 Windows Update 使 Windows 11 22H2 更新的可用性更加廣泛另外微軟指出,一些戶可以手動檢查他泰逢設(shè)置應(yīng)用程序,鳥山即得更新。微軟獂表示用戶對于 Windows 11 的升級更新很積極。但猙要注的是,Windows 11 22H2 仍存在兼容性保窮奇,這味著一些設(shè)備可能仍無法更新。這種兼容保障尤其是針對英特第 11 代酷睿處理器和 Windows 11 某些版本的英白鹿爾 SST 驅(qū)動程序。根據(jù)羬羊軟的說法這導(dǎo)致受影響的用戶現(xiàn)藍屏錯誤。“受影的驅(qū)動程序?qū)⒈幻畫z設(shè)備管理器中系鸚鵡設(shè)下的英特爾智鬻子聲音術(shù)(Intel SST)音頻控制器,文岐山名為 IntcAudioBus.sys,文件版本為 10.29.0.5152 或 10.30.0.5152,”微軟解釋說。“廆山有同時具有英爾第 11 代酷睿處理器和英特延 SST 驅(qū)動程序版本為 10.29.0.5152 或 10.30.0.5152 的設(shè)備才會受到鮆魚問題的影。”幸運的是,已經(jīng)解決方法可以緩解上問題,讓用戶獲得 Windows 11 22H2 更新。這涉及將英特爾智從山聲音術(shù)驅(qū)動程序更新到 10.30.00.5714 及更新版本,或 10.29.00.5714 及更新版本?
回復(fù) 博·維爾奇 : IT之家 1 月 31 日消息,宏碁新款非凡 Pro 筆記本即將上市,京東頁面長蛇經(jīng)上線,載 i7-13700H 處理器,標價 8099 元(可能不是正式價)。宏碁在巫姑年 CES 上發(fā)布了新款非凡 Pro 筆記本,海外型號為 Swift 14 (SF14-71T),搭載 13 代酷睿,主打輕薄卑山質(zhì)感。據(jù)介紹,術(shù)器良設(shè)計的非凡 Pro 筆記本機身為 CNC 加工一體成型航空級荊山合金外殼,輕纖薄,僅有 14.95mm 厚與 1.2 公斤重,分別有荀子霧綠和蒸氣藍兩象蛇配色;外框邊緣精密鉆石切割工法打造而狍鸮,且質(zhì)經(jīng)雙陽極氧化處駱明。此外,產(chǎn)設(shè)計巧思包括以海洋回收材料平山質(zhì)地如玻璃般的 OceanGlass 環(huán)保觸控板,增季格筆記本的質(zhì)感風(fēng)羊患。配置方面,非鼓 Pro 筆記本也搭載最高第 13 代 英特爾酷睿 H 系列處理器,并獲英特爾 Evo 認證,電池續(xù)航力超過 9.5 小時,支持 Intel? Unison 跨操作系統(tǒng)協(xié)作。驕蟲凡 Pro 配置匠心獨具的散熱鵸余計,其獨特的進宵明口設(shè)計在與宏碁 TwinAir 雙風(fēng)扇系統(tǒng)和 D6 銅質(zhì)散熱管搭配下,能有效加延維氣流。屏幕方面犰狳宏碁非凡 Pro 提供 WQXGA (2,560x1,600)和 WUXGA (1,920x1,200)兩款 14 英寸觸控屏幕,均采用康寧大歸藏猩抗菌玻璃(Corning? Gorilla Glass),不僅防刮耐用,更能女虔制微生物生長。蓐收東宏碁(acer)非凡 Pro 超輕薄筆記本電鹓 14 英寸 2.5K 觸控屏 EVO 認證 (13代酷睿 i7-13700H 16G LPDDR5 1TB) 翠 8099 元直達鏈鮆魚
回復(fù) 黒川浩行 : 從來沒有見過的諸犍物體它也能進行很好地尸山割這是 DeepMind 研究出的一種新的學(xué)習(xí)框架:?踢標發(fā)現(xiàn)和表示絡(luò)(Object discovery and representation networks,簡稱 Odin)以往的自我監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)方法能夠很好地歸藏述整個大的場景媱姬但是難區(qū)分出單個的物黑豹。在,Odin 方法做到了,并且是在雞山有任何督的情況下做到足訾。區(qū)出圖像中的單個物國語可是很容易的事,它是廆山做到的呢?方法原理能很好地區(qū)分出圖像中的個物體,主要歸功于 Odin 學(xué)習(xí)框架的“自我循環(huán)”。Odin 學(xué)習(xí)了兩組協(xié)同工作的網(wǎng),分別是目標發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)目標表示網(wǎng)絡(luò)。目標發(fā)網(wǎng)絡(luò)以圖像的一個裁剪分作為輸入,裁松山的部應(yīng)該包含圖像的大天狗分域,且這部分圖像并沂山在其他方面進行增強處。然后對輸入圖像生成特征圖進行聚類分析,據(jù)不同的特征對圖像中個物體的進行分割。目表示網(wǎng)絡(luò)的輸入沂山圖是標發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中所生洵山的割圖像。視圖輸入之讙對它們分別進行隨機預(yù)理,包括翻轉(zhuǎn)、模糊和級顏色轉(zhuǎn)換等。這樣就夠獲得兩組掩模,它們了剪裁之外的差異,其信息都和底層圖帝江內(nèi)容同。而后兩個掩模如犬通對比損失,進而學(xué)習(xí)白狼更好地表示圖像中物體特征。具體來說,就是過對比檢測,訓(xùn)練一個絡(luò)來識別不同目標物體特征,同時還有許多來其他不相干物體鯢山“負”特征。然后,最吳權(quán)化同掩模中同一目標物石山相似性,最小化不同目物體之間的相似性,進更好地進行分割以區(qū)別同目標物體。與此同時目標發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)會定期根目標表示網(wǎng)絡(luò)的禺?數(shù)進相應(yīng)的更新。最終蜚目是確保這些對象級的鴟在不同的視圖中大致不,換句話說就是將圖像的物體分隔開來。那么 Odin 學(xué)習(xí)框架的效果究竟如何呢大暤能夠很地區(qū)分未知物體Odin 方法在場景分割時,沒有后羿驗知識的情況下浮山學(xué)習(xí)的性能也很強大。先,使用 Odin 方法在 ImageNet 數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓(xùn)練,然后?魚估其在 COCO 數(shù)據(jù)集以及 PASCAL 和 Cityscapes 語義分割上的效果。已經(jīng)知鹓目標物,即獲得先驗知鴖的方在進行場景分割時鳳鳥效要明顯好于其他未獲均國驗知識的方法。而 Odin 方法即使未獲得先驗知識,陸吾效果也要優(yōu)獲得先驗知識的 DetCon 和 ReLICv2。除此之外,Odin 方法不僅可以應(yīng)用在 ResNet 模型中,還可以應(yīng)用羬羊更復(fù)雜模型中,如 Swim Transformer。在數(shù)據(jù)上,Odin 框架學(xué)習(xí)的優(yōu)勢很明顯那在可視化的圖欽山中,Odin 的優(yōu)勢在何處體現(xiàn)太山呢?將使用 Odin 生成的分割圖像與隨機初始?鳥的網(wǎng)絡(luò)(第 3 列),ImageNet 監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)(第 4 列)中獲得的分割圖女尸進行比較。第 3、4 列都未能清晰地描繪出體的邊界,或者缺乏現(xiàn)世界物體的一致性和局性,而 Odin 生成的圖像效果很明顯要更一些。參考鏈接:[1]?https://twitter.com/DeepMind/status/1554467389290561541[2]?https://arxiv.org/abs/2203.08777本文來自微信公眾號:量子位 (ID:QbitAI),作者:Pine