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
GoogleCloud的CISOPhilVenables强调的事项包括，与安全领导人定期会谈，帮助董事会成员了解他们的IT现代化之旅的状况以及影响企业的各种威胁。一些人认为，董事会将网络安全作为一个独立的问题过于关注。为什么你认为董事会必须将网络安全放在技术现代化的更广泛背景下来看待?传统上，我们看到了一种日益增长的趋势，即投资于网络安全，而不是对其背后的基础技术进行现代化改造。董事会应优先讨论企业如何实现其技术基础设施的现代化，利用内置(而不是固定)安全性的架构来提高安全性、敏捷性和效率。传统系统的构建或设计可能不如更现代的技术基础设施(通常为云或类似云的内部部署)那样安全。在过去十年中，企
话不多说，案情👇1.经警方调查发现，河源与一名黑客之间有微信联系，通过bitcoin买卖数据，通过调查追踪抓捕黑客。2.随后警方在黑客住址获取并镜像了Windows主机两台，Linux主机一台，MacBookAir一台，四个RAID硬盘，2部安卓手机，以及一部路由器的日志。另外，警方还抓取了黑客住所一段时间内的网络流量包。你的团队负责对相关的电子设备进行电子数据分析，找出黑客的可疑行为。路由器1在黑客路由器里，有一台设备的MAC地址为00:11:6B:47:4D:55，请问它的IP地址是什么？A.192.168.0.100B.192.168.0.101 C.192.168.0.102 D.19
9月19日，JimFan转发了一篇来自复旦NLP团队对基于LLM的Agent的综述。Agent是能够感知自身所处环境、自我决策并采取行动的人工智能实体。该论文介绍了基于LLMAgent的一般概念框架，包括大脑、感知和行动；以及LLMAgent的应用场景、由LLMAgent组成的社会等。还讨论了LLMAgent领域中的一系列关键议题和开放性问题。有趣的是，在arXiv上提交的前两版论文中，注明了与米哈游合著，论文中则以原神中的海灯节为例，介绍了一个理想中的由AIAgent组成的社会。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.07864这篇论文从9月15号发布到GitHub上
我在下面这个SQL问题上得到了帮助，总结了每个团队的前5名长度。现在对我来说，问题似乎是SQL随机选择数据库中的5行，例如7行，用于25队，而不是前5行。有人对我有什么想法吗？将不胜感激!selectteam,sum(length)astotalScorefrom(SELECTt.*,@num_in_group:=casewhen@team!=teamthen@num_in_group:=0else@num_in_group:=@num_in_group+1endasnum_in_group,@team:=teamastFROMreg_catchest,(select@team:=-1
GPT-4近日开放了视觉模态（GPT-4V）。以GPT-4V、谷歌Bard为代表的多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModels,MLLMs)将文本和视觉等模态相结合，在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而，视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题，而引入视觉模态的MLLMs在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源MLLMs的研究已经证明了该漏洞的存在，但更具挑战性的非开源商用MLLMs的对抗鲁棒性还少有人探索。为了更好地理解商用MLLMs的漏洞，清华朱军教授领衔的人工智能基础理论创新团队围绕商用MLLM的对抗鲁棒性展开了研究。尽管
