随着科技的飞速发展，虚拟现实(VR)技术为我们的生活和工作带来了前所未有的便利。近年来，VR技术在刑事案件公安取证培训中的应用逐渐显现出其独特优势。通过模拟真实的犯罪现场，VR技术为学员提供了沉浸式的体验，使他们在安全的环境中掌握实用的调查技巧，提升侦查取证能力。 一、身临其境，模拟真实犯罪现场 利用VR技术，我们可以创建出高度仿真的犯罪现场，模拟各类刑事案件的场景。学员们可以亲自进入这些虚拟环境中，感受真实犯罪现场的气氛，学习如何在现实世界中应对各种复杂情况。这种身临其境的体验有助于增强学员的心理素质，提高他们的实战反应能力。 二、实践操作，提升侦查取证技能 在VR环境中，学员可
我正在使用ViewAnimator(ViewFlipper的父类)制作某种交互式书籍。层次结构大致是这样的:...所以书的页面在ViewAnimator中。每个页面都有一个包含多层动画ImageView、TextView、Buttons的FrameLayout...结果证明太多了。通过viewAnimator.showNext()显示书的新页面可能需要几秒钟。所有这些时间都花在了ImageView.onDraw()-Traceview上。-任何布局替代ViewAnimator(ViewPager、ViewGroup的其他实现...)是否会有所改善？-有没有办法预加载ViewViewFl
「龙蜥社区“走进系列”MeetUp」是由龙蜥社区与生态合作伙伴联合主办的系列月度活动，每期走进一家企业，聚焦龙蜥社区和合作伙伴的技术、产品和创新动态，展示硬核技术，共建繁荣生态。本次龙蜥社区走进ArmMeetUp将于10月20日上海举办，活动围绕《聚焦Arm性能提升，助力龙蜥生态落地应用》展开，邀请了开放原子开源基金会、Arm、码题诗、鸿钧微及龙蜥社区ArmSIG核心成员等开源领域大咖，带大家充分了解相关Arm服务器落地应用、主要自研工具的使用以及后续发展方向，以及如何助力Arm服务器产品在龙蜥生态中的深度使用？时间：2023年10月20日13：30-18：00地点：上海锦江汤臣洲际大酒店（上
本文分享自华为云社区《华为云基于AI实现架构坏味道重构取得业界突破，相应文章已被软工顶会FSE2023收录》，作者：华为云软件分析Lab。基于AI技术实现架构坏味道检测与重构建议是当前业界比较流行的做法，但此做法往往存在一个通病，即训练数据集的质量问题，如何构建大规模、高质量的训练数据成为制约算法有效性的关键挑战。针对这项挑战，我们以Featureenvy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Featureenvy架构坏味道的检测与重构准确率提升到业界SOTA水平。此工作来自华为云技术创新Lab
GPT-4和LLaMA这样的大型语言模型（LLMs）已在各个层次上成为了集成AI的主流服务应用。从常规聊天模型到文档摘要，从自动驾驶到各个软件中的Copilot功能，这些模型的部署和服务需求正在迅速增加。像DeepSpeed、PyTorch和其他几个框架可以在LLM训练期间实现良好的硬件利用率，但它们在与用户互动及处理开放式文本生成等任务时，受限于这些操作的计算密集度相对较低，现有系统往往在推理吞吐量上遇到瓶颈。为了解决这一问题，使用类似vLLM这样由PagedAttention驱动的框架或是Orca系统可以显著提高LLM推理的性能。然而，这些系统在面对长提示的工作负载时，依旧难以提供良好的服
在现代化的数字界面中，组件是不可或缺的一部分。无论是在问卷调查、投票，还是在购物车等场景中，单选和多选组件都扮演着重要角色。它们让用户能够在一系列选项中做出决定，从而提高交互的效率和用户体验。JVS低代码表单组件中提供了单选与多选的组件，接下来我们结合场景详细介绍单选与多选组件配置说明。单选与多选组件配置通常在用户界面中如问卷调查或投票中可能需要从多个选项中选择一个，这个时候我们就可以使用单选组件配置，有按钮式、圆形组合等不同样式可以应用于不同的场景。例如用户在购物车场景下则可以用多选组件配置。单选的基础设置说明如下：①：组件绑定模型的字段，点击字段名称后，系统会把本表单对应的模型字段展示出来
一、背景得物大模型训练与推理平台上线几个月后，我们与公司内部超过10个业务领域展开了全面的合作。在一些关键业务指标方面，取得了显著的成效，例如：效率相关部门的合作，多维度打标总正确率取得2倍以上提升。利用大模型开辟了新的业务，提升了效率部门的人力产出。某业务订单NPS的识别准确率由70%(PROMPT方式)提升到85%(平台训练大模型)。本文基于我们与业务合作的经验，将分享如何在大模型平台上实现业务效果指标提升。我们将以大模型平台上从训练到推理部署的全链路流程为基础，提供优化思路，最终达成业务效果指标的提升。这些流程包括大模型选择、数据准备、大模型训练、效果评估和推理部署。图片我们期望更多的业
OpenAI在九月份为ChatGPT添加了图像输入功能，允许用户使用上传一张或多张图像配合进行对话，这一新兴功能的背后是一个被OpenAI称为GPT4-Vision的多模态（vision-language）大模型。鉴于OpenAI对「闭源」的坚持，多模态开源社区如雨后春笋般涌出了众多优秀的多模态大模型研究成果，例如两大代表作MiniGPT4和LLaVA已经向用户们展示了多模态对话和推理的无限可能性。在多模态大模型（LargeMulti-modalModels）领域，高效的模态对齐（modalityalignment）是至关重要的，但现有工作中模态对齐的效果却往往受制于缺少大规模的高质量的「图像
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。个人理解&&写在前面自动驾驶感知系统中，3D检测和跟踪是两项基本任务。v3版本在Sparse4D的基础上对该领域进行了更深入的研究。主要引入了两个辅助训练任务（时态实例去噪和质量估计），并提出了解耦注意力来进行结构改进，从而显著提高检测性能。此外，还使用一种简单的方法将检测器扩展到跟踪器中，该方法在推理过程中分配实例ID，进一步突出了基于Query算法的优势。 这一段话中间开始可以改成该方法在推理过程中通过直接分配实例id的方式实现跟踪。和现有的端到端跟踪方法（如motr系列）相比，sparse4dv3中无需加入任何针对跟踪的训练策略，进一步突
摘要：某医用电子跨国集团中国分支机构在由AD向AzureADGlobal迁移时，创新使用宁盾网络准入，串联起上海、北京、无锡等国内多个职场与海外总部,实现平滑、稳定、全程无感知的无密码认证入网体验，并通过合规基线检查，确保企业内网安全。某医用电子跨国集团始建于20世纪60年代，主要致力于体外诊断领域，是全球知名的临床检验综合方案提供商。其总部位于日本神户，在中国、欧洲、美洲、亚太地区等国家设有数十个分支机构，产品远销全球一百多个国家和地区。2000年，该集团在上海成立医疗电子公司，随后陆续设立了北京、无锡、济南等多个分公司，遍布全国的销售和服务网点，标志着该跨国集团中国市场营销服务体系的建立和
