一、配置解法飞码LowCode前端技术（一）中飞码提出了至少需要满足2个大能力点以及对应16个细化点。在业务复杂的场景下数据具有流转性质，事件的触发会改变数据、同时也会触发其他事件等情况。飞码使用数据驱动+事件驱动的模式解决数据流转性与事件不确定性问题。数据驱动+事件驱动的模式决定了需要飞码的编辑态具备数据可配性、事件可配性。为LowCode或NoCode解营销域下的场景奠定夯实基础。整体设计详见图1图1在飞码LowCode前端技术（一）中细说了飞码DSL设计以及每个独立单元数据结构的设计。以下会对如何便捷配置出页面（编辑态）中的前3个（数据源、组件、模板）进行说明。二、数据源（接口）设计We
导语：远程参加会议、团队协同作业、项目负责人进行任务分配、团队成员多人协同编辑文件及同时推进项目、人力部门在线进行审批报销……，随着“云办公”的加速普及，人们只需一台电脑、一部手机、一根网线，就能随时进入办公状态，工作时间和场所更加弹性灵活。尤其这几年期间，远程交流、线上会议等已成为“刚需”，改变着许多“上班族”的工作模式。随着互联网进一步深入各行业领域，云办公越来越普及，也越来越被认可。在员工看来，居家办公会因为节省通勤时间，效率产出会更高。而项目管理者却认为，居家办公沟通的成本变高了，处理事情的进度变慢了。那么，如何在远程办公的情况下顺畅推进项目管理，提高团队成员的工作效率呢？一起来分析一
组建合适的团队是有效的数字化转型战略最重要的组成部分。组建这支团队说起来容易做起来难。数字领导者必须考虑每个加入团队的人的几个因素，包括经验、教育、技能、影响程度和与他人合作的能力。快速入门数字团队从优秀的领导者开始，通常是拥有预算、影响力和尊重的C级高管。在一些数据驱动型公司，他们有首席数字官或首席战略官等头衔，他们唯一的作用是对公司进行数字化改造。在其他公司，他们有CIO、CTO或COO等头衔，除了领导数字化转型外，他们还有其他职责。CEO通常会任命负责所有数字化转型计划的人。这一选择将取决于这位CEO如何看待数字化转型以及它需要什么。例如，CEO可能将技术视为所有转型项目中最关键的元素，
整理丨诺亚语雀是蚂蚁集团旗下的在线文档编辑与协同工具。这个不算太出名的大厂产品最近因突发事故而来到了聚光灯下。10月23日，有网友发现，语雀突然崩了，一时之间，在线文档、客户端和官网均无法打开。更令人诧异的是，这一故障持续了7个多小时，直到23日晚上10点多才恢复正常。图片作为大厂旗下的产品，语雀的故障修复耗时如此之久，不免让人好奇其原因及后续补救方案。昨天晚上9点多，语雀团队发文对此次事件进行了总体复盘。图片一、故障根由：新的运维升级工具BUG根据官方解释，此次故障的起因是事件当天下午“服务语雀的数据存储运维团队在进行升级操作时，由于新的运维升级工具bug，导致华东地区生产环境存储服务器被误
金融领域为自然语言处理（NLP）模型带来了独特的挑战和机遇。当前，金融文本和数据的信息量和复杂性呈现爆炸式增长，一个强大、可靠的智慧金融系统可以满足多种不同用户群体的金融需要，例如辅助金融从业者完成行业分析、时事解读、金融计算、统计分析工作，为金融科技开发者完成情感分析、信息抽取任务，帮助学生解答金融问题等，从而有效地提高金融领域工作和学习的效率。金融领域本身具有高度的专业性，语言模型一方面要处理复杂的金融语言，另一方面要保证知识储备的实时性和对金融文本内数据计算的准确性，故而过往的模型通常无法在该领域提供令人满意的服务。金融领域迫切需要准确、高效的人工智能解决方案来有效处理金融行业的各种任务
1. 业务介绍汽车之家二手车依托平安集团资源，联合天天拍车，通过数据和科技赋能行业，实现C2B2C全链条的打通，并打造车况和车价的标准，进一步巩固中国最大线上二手车交易服务平台的领导地位。在C端，通过提供线上+线下卖车服务闭环，以及以真实车源+车史档案+车况保障为基的诚信车服务，并配套责任险/车险/分期贷等金融产品，为卖车、买车用户创造透明、可信任的二手车消费环境；在B端，通过打造数字化、智能化、生态化的二手车云平台，赋能车商客户进、销、存全场景，提升车辆周转效率，真正为中国二手车市场带来全新的活力，创造独一无二的价值。2.现实背景2022年伴随着一站式卖车业务的推进，业务已经从相对简单的用户
你是否好奇当一个黑盒深度神经网络(DNN)预测下图的时候，图中哪个部分对于输出预测为「击球手」的帮助最大？香港科技大学团队最新的NeurIPS2023研究成果给出了他们的答案。论文：https://arxiv.org/abs/2305.10289项目代码：https://github.com/Jerry00917/samshap继 Meta的分割一切(SAM) 后，港科大团队首次借助SAM实现了人类可解读的任意DNN模型图像概念解释器：ExplainAnyConcept(EAC)。你往往会看到传统的DNN图像概念解释器会给出这样的解释(SuperPixel-Based)：但这类输出通常不能完整
清华大学朱文武教授团队自2020年发布智图库（AutoGL）以来，在图自动机器学习的可解释性和可泛化能力等方面取得新进展，特别关注于图Transformer、图分布外泛化（OOD）、图自监督学习等方面，发表图神经架构搜索评测基准，并在中国新一代开源创新服务平台GitLink上发布首个轻量智图库（AutoGL-light）。智图库回顾图（graph）是描述数据间关系的一般抽象，广泛存在于不同的研究领域中并有许多重要应用，例如社交网络分析、推荐系统、交通预测等互联网应用，新药物发现、新材料制备等科学应用（AIforScience），覆盖诸多不同领域。图机器学习在近年来取得了广泛关注。由于不同图数据
AI生成内容已经成为当前人工智能领域的最热门话题之一，也代表着该领域的前沿技术。近年来，随着StableDiffusion、DALL-E3、ControlNet等新技术的发布，AI图像生成和编辑领域实现了令人惊艳的视觉效果，并且在学术界和工业界都受到了广泛关注和探讨。这些方法大多基于扩散模型，而这正是它们能够实现强大可控生成、照片级生成以及多样性的关键所在。然而，与简单的静态图像相比，视频具有更为丰富的语义信息和动态变化。视频能够展示实物的动态演变过程，因此在视频生成和编辑领域的需求和挑战更为复杂。尽管在这个领域，受限于标注数据和计算资源的限制，视频生成的研究一直面临困难，但是一些代表性的研究
GPT-4V来做目标检测？网友实测：还没有准备好。虽然检测到的类别没问题，但大多数边界框都错放了。没关系，有人会出手！那个抢跑GPT-4看图能力几个月的迷你GPT-4升级啦——MiniGPT-v2。△（左边为GPT-4V生成，右边为MiniGPT-v2生成）而且只是一句简单指令：[grounding]describethisimageindetail就实现的结果。不仅如此，还轻松处理各类视觉任务。圈出一个物体，提示词前面加个[identify]可让模型直接识别出来物体的名字。当然也可以什么都不加，直接问~MiniGPT-v2由来自MiniGPT-4的原班人马（KAUST沙特阿卜杜拉国王科技大学
