文章目录中科院ChatGPT学术优化--超详细部署下载项目git命令下载github下载downloadzip安装项目环境创建环境进入环境安装依赖打开解压的项目配置API_KEY配置代理网络的地址运行项目中科院ChatGPT学术优化–超详细部署项目地址:https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic下载项目git命令下载gitclonehttps://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.gitgithub下载downloadzipChatGPT学术优化项目地址:https://github.com/
汽车改装除了在外观方面越来越受到消费者的青睐，在性能和实用性提升上面的需求也是日趋增多，能快速有效地对客户指定汽车零部件进行一个改装，是每一个汽车改装企业和工程师的追求，也是未来消费者个性化差异化的要求。下面CASAIM中科广电为您讲解新能源汽车3d扫描抄数的流程和注意细节。抄数，与正向设计流程不同，其过程是依靠已经存在的零件或是产品原型表面所得到的数据来建立三维CAD模型。随着3d扫描技术在汽车制造领域的广泛应用，特别是数字化测量的迅猛发展，通过CASAIM三维扫描技术获取物体表面的空间数据进行产品造型设计，成为逆向设计重要的应用方向，改变传统产品设计开发模式，大大缩短了产品开发的时间周期。
随着ChatGPT、GPT-4、LLaMa等模型的问世，人们越来越关注生成式模型的发展。相比于日渐成熟的文本生成和图像生成，视频、语音等模态的AI生成还面临着较大的挑战。现有可控视频生成工作主要存在两个问题：首先，大多数现有工作基于文本、图像或轨迹来控制视频的生成，无法实现视频的细粒度控制；其次，轨迹控制研究仍处于早期阶段，大多数实验都是在Human3.6M等简单数据集上进行的，这种约束限制了模型有效处理开放域图像和复杂弯曲轨迹的能力。基于此，来自中国科学技术大学、微软亚研和北京大学的研究者提出了一种基于开放域扩散的新型视频生成模型——DragNUWA。DragNUWA从语义、空间和时间三个角
本来已经快被各权威机构下场锤得奄奄一息的LK-99，最近获得了一位支持者。北科大团队的一篇文论8月11日在arXiv上线，作者陈宁教授等人认为，不同的铜氧体系高温超导体具有不同的Cu-O耦合强度，它与超导温度存在线性关系。根据这个规律，LK-99的电子结构特点支持室温下的存在超导性的可能。论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.06349而且陈教授认为，即使最后LK-99被证实不具有室温超导的可能性，但是对它的研究或许可以开启对超导现象本质的研究的新大陆，值得科学界进一步的持续探索。不过，就在今天，LK-99的室温超导性，再次被中科院物理所否认。此前，中科院北京凝聚态物
7月30日，非凸科技受邀参加由中国科学技术大学管理学院学生会、超级量化共同组织的“打开量化私募的黑箱”线上活动，分享量化前沿以及求职经验，助力同学们拿到心仪的offer。活动上，非凸科技量化策略负责人陆一洲从多个角度分享了如何用量化的方法拿更好的offer。陆一洲表示，“量化交易与找工作有着很高的相似度，想要打开量化交易的黑箱，需要先从量化地找工作开始。对量化的传统解释是，使用过去所积累的信息去预测未来，要在市场中持续做期望更优的决策。然而针对期望，我们需要做大量的积累，从数据到因子，再到模型，最后到策略。”首先，陆一洲对offer的期望做出了假设，即“offer期望收益=offer本身价值*
1下载ubuntu系统镜像的国内源地址一个不行换一个下载ubuntu系统镜像的国内源地址，超快国内镜像源（阿里、网易、清华、中科大）ubuntu20.04下载地址：清华源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 中科大源http://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ 阿里云开源镜像站http://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/20.04/ 兰州大学开源镜像站http://mirror.lzu.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ 北京理工大学开源h
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论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10089190 代码地址：https://github.com/ChangdeDu/BraVL数据地址：https://figshare.com/articles/dataset/BraVL/17024591太长不看版这项研究首次将大脑、视觉和语言知识相结合，通过多模态学习的方式，实现了从人类脑活动记录中零样本地解码视觉新类别。本文还贡献了三个「脑-图-文」三模态匹配数据集。实验结果表明了一些有趣的结论和认知洞见：1）从人类脑活动中解码新的视觉类别是可以实现的，并且精度较高；2）使用视觉和语言特征的组合的解码
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/10089190 代码地址：https://github.com/ChangdeDu/BraVL数据地址：https://figshare.com/articles/dataset/BraVL/17024591太长不看版这项研究首次将大脑、视觉和语言知识相结合，通过多模态学习的方式，实现了从人类脑活动记录中零样本地解码视觉新类别。本文还贡献了三个「脑-图-文」三模态匹配数据集。实验结果表明了一些有趣的结论和认知洞见：1）从人类脑活动中解码新的视觉类别是可以实现的，并且精度较高；2）使用视觉和语言特征的组合的解码
有很多公司和学校都借助GPT进行了二次开发，得到了许多有趣的玩意儿。国外也有不少分析病理报告的接口工具。我最近发现一个很火的工具，是中科院借助GPT开发的学术优化工具，在经过一晚上的反复折腾，终于能够成功使用了。中科院的这个项目也是参考自一些其他方法，提供了一个比较好的二次开发解决方案，目前已经八千多的星标。但是由于目前只能借助GPT3.5-turbo，所以功能上还有待提高。本文介绍如何搭建开发环境来使用这个学术优化工具。主要难点就是OpenAI不支持国内使用，因此需要修改一些配置。在这里我将比较完整的配置过程介绍一下：首先，需要注册一个ChatGPT（OpenAI）的账号。注册需要梯子尽量为
