jjzjj

ChatGPT-4 Vision 催生万亿产业

 (做了多年视觉分析,谨以忐忑的心情写下本文)2023年9月25日,微软发布ChatGPT-Vision的研究报告(文章末尾有下载地址),同日openai发布重要更新:听,说,看。2023年10月3日,openai发布Dall-E3.0。距离ChatGPT获得全部人类技能,还差触觉,嗅觉和味觉。听,说基于文本,Dall-E有Midjounery大家已经熟悉了。今天重点说下Vision,视觉。大家可能低估了这个更新带来的飓风。vision是识别图片,将图片化为数据(1和0)。基于大模型,可以理解图片中的内容,再结合ChatGPT自身的数据集(所有互联网上的人类知识)。能完成人类做得到和做不到的事

神州信息业绩持续稳定增长,信创机遇有望催生营收再上新台阶

近些年,信创产业实现了高速发展,据海比研究院统计,2022年信创核心市场规模为2392.8亿元,占比26.0%,到2025年信创市场规模预计突破2万亿,2021-2025年复合增长率为35.7%。从长期来看,未来五年或将是“大信创”发展的关键时期,发展空间广阔。而在信创的东风之下,不少企业也进入了发展的快车道,比如神州信息,其在2022年就收获了稳健增长的成绩单。根据神州信息2022年年报,报告期内,公司实现营收119.99亿元,同比增长5.67%,实现归母净利润2.07亿元,扣非归母净利润2.34亿元。财报发出后,华安证券、安信证券等均对神州信息维持“买入”评级,而随着信创产业的发展,神州信

5G与物联网:催生智能物联技术新发展

作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.基本概念术语说明2.1IoT基本概念和技术(1)IoT概念(2)IoT设备(3)IoT架构物联网云平台MQTT物联网设备入网方式2.25G与物联网技术发展(1)5G概述(2)5G与IoT技术发展2.2.1物联网云2.2.2边缘计算2.2.3物联网安全2.2.4数据驱动创新2.35G的关键技术(1)大规模低时延通信系统

超导热催生meme,换汤不换药的投机轮回

文/章鱼哥出品/陀螺财经币圈对炒作meme概念的热情从未消亡过。随着一种名为LK-99的物质被发现,围绕超导的兴奋不仅激发了科学界,加密货币相关概念也与之沸腾。不出所料,与此前围绕元宇宙、AI大肆炒作一样,许多meme代币已经出现,搭上超导狂热的顺风车。LK-99如若被重现对人类来说可能是一件大事,可能将彻底改变电池存储、核聚变发电、量子计算机等领域。然而,这些对于加密投机者来说可能并不那么重要,目前加密社区已经催生了几种在去中心化交易所进行交易的LK-99主题代币。“LK-99”、“Superconductivity”和“LK-99协议”便是其中的代表。超导概念引起大众热议以来,去中心化交易

知识经济已死!AI将催生“直觉经济”新时代!

不可否认的现实是,围绕AI的兴奋和恐惧之情并存。一方面,自微软支持的OpenAI于去年11月公开发布会话聊天机器人ChatGPT以来,各企业和投资者纷纷向这项技术投入数十亿美元,而且这种兴趣仍在不断飙升,许多人将其称为AI的转折点。普华永道最近的一份报告称:“AIGC将改变业务模式和工作方式,并在此过程中重塑整个行业。”另一方面,争议也在愈演愈烈。今年5月,AI先驱GeoffreyHinton警告称,AI可能构成比气候变化“更紧迫”的威胁。一个月前,亿万富翁ElonMusk和其他数百人发表了一封公开信,呼吁将先进的AI工作暂停六个月,理由是“对社会和人类构成严重风险”。5月16日,OpenAI

2023年 微信生态催生就业收入机会超5000万个

文章目录微信生态催生就业收入机会超5000万个原因相关情况总结结语微信生态催生就业收入机会超5000万个​近年来,随着移动互联网的普及和发展,微信作为国内最大的社交平台之一,已经成为人们日常生活中必不可少的工具。同时,微信生态也催生了大量的就业和创业机会,吸引了越来越多的人加入其中。据微信官方发布的数据,微信月活跃用户数已经超过12亿,这意味着微信生态中存在着庞大的就业和创业机会。本文将详细介绍微信生态催生就业收入机会超5000万个的原因和相关情况。原因首先,微信生态中的用户数量庞大。据统计,截至2021年6月,微信月活跃用户数已经超过12亿,其中包括大量的个人用户、小微企业和个体工商户。这些

ConvNeXt网络详解,最新ConvNeXt结合YOLO,催生YOLOv5目标检测巨变

目录引言一、ConvNeXt的介绍1、目标检测的重要性2、YOLOv5的介绍3、ConvNeXt原理和特点4、ConvNeXt结构二、相关研究综述1、目标检测的基础原理和流程2、YOLOv5的特点与局限性3、ConvNeXt技术在目标检测中的应用现状三、ConvNeXt在YOLOv5中的应用与改进1、安装PyTorch和torchvision库,并下载COCO数据集作为训练数据。2、定义ConvNeXt网络结构。这里使用PyTorch的nn.Module模块来创建网络。3、使用ConvNeXt替换YOLOv5的backbone网络。这里采用了更深的ConvNeXt-99结构,并在其后面添加了若