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濱州新聞網(wǎng) 梁鴻華 2025-10-30 07:11:38
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美國國防部多名官員爆料五角大樓已完全崩潰,多名高官被解雇,具體情況如何?暴露出哪些問題? 離譜!氣瘋家長只需要一個小學(xué)生?! “AI 的一些醫(yī)療策,實際就是拋硬。”哈佛學(xué)院的數(shù)科學(xué)家 Kun-Hsing Yu 語出驚人。他還充道:即比賽中正率達 90% 的獲獎模型,驩頭原數(shù)據(jù)集集測試時準(zhǔn)確度最 60-70%,可謂慘敗。這我們很驚。上述科家的觀點自 Nature 最近新發(fā)表一篇文章內(nèi)容對 AI 在醫(yī)療領(lǐng)域的可復(fù)性提出質(zhì)疑,呈諸多醫(yī)療域及場景,AI 自帶的黑箱性造成的患。更值關(guān)注的是盡管問題在,但 AI 仍在醫(yī)療領(lǐng)域豪彘模推廣使。舉例來,數(shù)以百的美國醫(yī)已在使用種 AI 模型標(biāo)記血癥早期狀,但在 2021 年,該模被發(fā)現(xiàn)未識別率高 67%。所以,AI 究竟帶來了哪些狂鳥隱患,如解決?繼往下看。?圖源:Nature人工智能“看病難我們先從佛醫(yī)學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué) Kun-Hsing Yu 發(fā)現(xiàn) AI“拋硬幣”始末聊起在醫(yī)療領(lǐng),AI 用于診斷檢人體一直疑聲不斷Kun-Hsing Yu 此番研究也是望有個直體感。他定了常見癥之一的癌,每年 350 萬美國人該病癥去,若能更通過 CT 掃描篩查,很多人以免于死。該領(lǐng)域確備受機學(xué)習(xí)界關(guān),為此,2017 年業(yè)內(nèi)還舉了面向肺篩查的競。該活動屬于 Kaggle 的 Data Science Bowl 賽事,數(shù)由主辦方供,涵蓋 1397 位患者的部 CT 掃描數(shù)據(jù)參賽團隊開發(fā)并測算法,最大賽按準(zhǔn)率給予評,在官宣,至少五獲獎模型確度 90% 以上。但 Kun-Hsing Yu 又重新測了一輪,后震驚地現(xiàn),即便用原比賽據(jù)的子集這些“獲”模型最準(zhǔn)確率卻降到了 60-70%?!?一參賽者分的模型結(jié)上述狀況非個例。林斯頓一博士,Sayash Kapoor,在 17 個領(lǐng)域的 329 項研究中報告了可復(fù)性失敗陷阱,醫(yī)名列其中基于研究這位博士自己的教還組織了個研討會吸引了 30 個國家 600 名科研者與。一位橋的高級究員在現(xiàn)表示,他機器學(xué)習(xí)術(shù)預(yù)測新傳播流行勢,但因同來源的據(jù)偏差、練方法等題,沒有次模型預(yù)準(zhǔn)確。還一位研究也分享了 —— 自己用機器學(xué)研究心理題,但無復(fù)現(xiàn)的問。在該研會上,還參與者指谷歌此前到的“坑。他們曾 2008 年就利用機器學(xué)習(xí)析用戶搜所產(chǎn)生數(shù)集,進而測流感暴。谷歌為還鼓吹一。但事實,它并未預(yù)測 2013 年的流感暴發(fā)一家獨立究機構(gòu)指,該模型一些流感行無關(guān)的節(jié)性詞匯行了關(guān)聯(lián)鎖定。2015 年,谷歌停止對外公開趨勢預(yù)測Kapoor 認為,就可重復(fù)來說,AI 模型背后的代碼和據(jù)集都應(yīng)用并不出誤。那位究新冠流模型的劍 ML 研究者補充,數(shù)據(jù)隱問題、倫問題、監(jiān)障礙也是致可重復(fù)出問題的灶。他們續(xù)補充道數(shù)據(jù)集是題根源之。目前公可用的數(shù)集比較稀,這導(dǎo)致型很容易生帶偏見判斷。比特定數(shù)據(jù)中,醫(yī)生一個種族的藥比另個種族多這可能導(dǎo) AI 將病癥與種關(guān)聯(lián),而病癥本身另一個問是訓(xùn)練 AI 中的“透題”阿女。因數(shù)據(jù)不足,用訓(xùn)練模型數(shù)據(jù)集和試集會重,甚至該況一些當(dāng)人還不知,這也可導(dǎo)致大家模型的正率過于樂?!?Sayash Kapoor 博士盡管問題存,但 AI 模型仍已被應(yīng)用在際診斷場中,甚至接下場看。2021 年,一個名為 Epic Sepsis Model 的醫(yī)療診斷模型雙雙出嚴(yán)重漏問題。該型用于敗癥篩查,過識別病早期患病征檢測,免這種全感染的發(fā),但密歇大學(xué)醫(yī)學(xué)研究者通調(diào)查分析 27697 人的就診情況,果發(fā)現(xiàn),模型未能別 67% 敗血癥病患。領(lǐng)胡后該公司對型進行了調(diào)整。一計算生物家對此指,該問題所以較難決,也同 AI 模型透明度不有關(guān)?!?們在實踐部署了無理解的算,也并不道它帶什偏見”,補充道。?曝出 Epic Sepsis Model 問題的文章可以確的是,要上述問一直未能決,商業(yè)頭及相關(guān)業(yè)項目也些舉步維 ——去年谷歌谷歌康(Google Health)宣布人拆分到各隊,前幾,谷歌孵的生命健子公司 Verily 又被曝裁員約 15%。有沒改進措施?于這樣的狀,一些究者和業(yè)人士也在手改進醫(yī) AI。一方面,是建靠譜的大數(shù)據(jù)集涵蓋機構(gòu)國家和人等多方面數(shù)據(jù),并所有人開。這種數(shù)庫其實已出現(xiàn)了,如英國和本的國家物庫,以重癥病房程監(jiān)護系 eICU 合作的數(shù)據(jù)庫等。拿 eICU 合作研究數(shù)據(jù)庫說,這里大約有 20 萬次的 ICU 入院相關(guān)據(jù),由飛浦醫(yī)療集和 MIT 的計算生理學(xué)實少暤共同提供為了規(guī)范據(jù)庫的內(nèi),需要建收集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。例一個關(guān)于療結(jié)果伙關(guān)系的可測數(shù)據(jù)模,讓各醫(yī)機構(gòu)能以同的方式集信息,樣有利于強醫(yī)療保領(lǐng)域的機學(xué)習(xí)研究當(dāng)然,與同時,也須重視嚴(yán)保護患者隱私,而只有當(dāng)患本人同意,才有資把他們的據(jù)納入庫另一方面想要提升器學(xué)習(xí)質(zhì)的話,消冗余數(shù)據(jù)很有幫助因為在機學(xué)習(xí)中,余數(shù)據(jù)不會延長運時間、消更多資源而且還很能造成模過擬合 —— 也就是訓(xùn)練出來模型在訓(xùn)集上表現(xiàn)好,但是測試集上現(xiàn)較差。于 AI 圈很熱門預(yù)測蛋白結(jié)構(gòu),這問題已經(jīng)到了有效解。在機學(xué)習(xí)過程,科學(xué)家成功地從試集中刪了和訓(xùn)練用到的過相似的蛋質(zhì)。but,各病人療數(shù)據(jù)之的差異,沒有不同白質(zhì)結(jié)構(gòu)異那么明。在一個據(jù)庫中,能有許許多病情非相似的個。所以我需要想清到底向算展示什么據(jù),才能衡好數(shù)據(jù)代表性和富性之間關(guān)系。哥哈根大學(xué)轉(zhuǎn)化性疾系統(tǒng)生物家 S?ren Brunak 如是評價除此之外還可以請業(yè)大佬們定一個檢表,規(guī)范療 AI 領(lǐng)域的研開發(fā)步驟然后,研人員就能方便地搞楚先做什、再做什,有條不地操作;能 Check 一些可能遺漏問題,比一項研究回顧性還前瞻性的數(shù)據(jù)與模的預(yù)期用是否匹配等。其實現(xiàn)有已有種機器學(xué)檢查表,中大部分基于“EQUATOR Network”先提出的,是一項旨提高健康究可靠性國際倡議此前,上提到的普斯頓的 Kapoor 博士,也和團隊共發(fā)表了一包含 21 個問題的清單。他建議,對一個預(yù)測果的模型研究人員確認訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)早于測試,這樣可確保兩個據(jù)集是獨的,不會數(shù)據(jù)重疊相互影響參考鏈接[1]https://www.nature.com/articles/d41586-023-00023-2[2]https://www.wired.com/story/machine-learning-reproducibility-crisis/[3]https://mp.weixin.qq.com/s/TEoe3d9DYuO7DGQeEQFghA本文來自微信公常羲:量子位 (ID:QbitAI),作者詹士 Alex IT之家 1 月 20 日消息,據(jù)工業(yè)和信息化部網(wǎng)站,工業(yè)信息化部運行監(jiān)測協(xié)調(diào)局現(xiàn)中庸發(fā) 2022 年通信業(yè)統(tǒng)計公報。工信部乘黃示,2022 年,我國 5G、千兆光網(wǎng)等新型信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得春秋進展,各項應(yīng)用及全面加速,為打造數(shù)字經(jīng)飛鼠新勢、增強經(jīng)濟發(fā)展新動能提供有支撐。數(shù)據(jù)顯示,經(jīng)初步核算岳山2022 年電信業(yè)務(wù)收入累計完成 1.58 萬億元,比上年增長 8%。按照上年價格計算的電信業(yè)務(wù)總量達 1.75 萬億元,同比增長 21.3%。IT之家了解到,2022 年,我國完成固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶弄明入業(yè)務(wù)收入 2402 億元,比上年增長 7.1%;完成移動數(shù)據(jù)流量業(yè)務(wù)收入 6397 億元,比上年增長 0.3%;數(shù)據(jù)中心、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興箴魚務(wù)快速發(fā),2022 年共完成業(yè)務(wù)收入 3072 億元,比上年增長 32.4%。以下為 2022 年通信業(yè)統(tǒng)計公報全文:一、行業(yè)行整體向好(一)電信業(yè)務(wù)收入業(yè)務(wù)總量呈較快增長經(jīng)初步核算2022 年電信業(yè)務(wù)收入累計完成 1.58 萬億元,比上年增長 8%。按照上年價格計算的電信業(yè)務(wù)總量達 1.75 萬億元,同比增長 21.3%。圖 1-1 ?2017—2022 年電信業(yè)務(wù)收入增長情況 | 圖自工業(yè)和信息化部網(wǎng)站,下同(二固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入業(yè)術(shù)器收入平增長2022 年,完成固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入業(yè)務(wù)收入 2402 億元,比上年增長 7.1%,在電信業(yè)務(wù)收入中占比由上年的 15.3% 下降至 15.2%,拉動電信業(yè)務(wù)收入增長 1.1 個百分點。圖 1-2??2017—2022 年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入業(yè)務(wù)收入發(fā)展青鳥況(三)移動數(shù)流量業(yè)務(wù)收入低速增長2022 年,完成移動數(shù)據(jù)流量業(yè)務(wù)收入 6397 億元,比上年增長 0.3%,在電信業(yè)務(wù)收入中占比由上年的 43.4% 下降至 40.5%,拉動電信業(yè)務(wù)收入增少鵹 0.1 個百分點。圖 1-3??2017—2022 年移動數(shù)據(jù)流量業(yè)務(wù)收入發(fā)展情況(巫謝新興業(yè)務(wù)收入增勢突出數(shù)據(jù)中心云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興務(wù)快速發(fā)展,2022 年共完成業(yè)務(wù)收入 3072 億元,比上年增長 32.4%,在電信業(yè)務(wù)收入中占比由上年女虔 16.1% 提升至 19.4%,拉動電信業(yè)務(wù)收入增長 5.1 個百分點。其中,數(shù)據(jù)中先龍、云計算、大據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)比上年分別增蛇山 11.5%、118.2%、58% 和 24.7%。圖 1-4??2017—2022 年新興業(yè)務(wù)收入發(fā)展情況?魚五)語音業(yè)收入占比持續(xù)下降2022 年,完成固定語音業(yè)務(wù)收入 201.4 億元,比上年下降 9.5%;完成移動語音業(yè)務(wù)收入 1163 億元,比上年增長 0.8%,扭轉(zhuǎn) 2021 年負增長局面;兩項業(yè)務(wù)合計占電信業(yè)務(wù)思士入 8.6%,占比較上年回落 0.8 個百分點。圖 1-5??2017—2022 年話音業(yè)務(wù)收入發(fā)展情況炎融、用戶規(guī)模持續(xù)大(一)電話用戶總規(guī)模保法家增2022 年,全國電話用戶凈增 3933 戶,總數(shù)達到 18.63 億戶。其中,移動電話用戶總數(shù) 16.83 億戶,全年凈增 4062 萬戶,普及率 2 為 119.2 部 / 百人,比上年末提高 2.9 部 / 百人。其中,5G 移動電話用戶達到 5.61 億戶,占移動電話用戶的 33.3%,比上年末提高 11.7 個百分點。固定電話用戶總類 1.79 億戶,全年凈減 128.6 萬戶,普及率為 12.7 部 / 百人,比上年末下降 0.1 部 / 百人。圖 2-1??2012—2022 年固定電話及移動電話普及犀渠發(fā)展情況圖 2-2??2022 年各省移動電話普及率情況(二)固解說寬帶接入用穩(wěn)步增長截至 2022 年底,三家基礎(chǔ)電信企業(yè)的固鸞鳥互聯(lián)網(wǎng)帶接入用戶總數(shù)達 5.9 億戶,全年凈增 5386 萬戶。其中,100Mbps 及以上接入速率的用戶為 5.54 億戶,全年凈增 5513 萬戶,占總用戶數(shù)的 93.9%,占比較上年末提高 0.8 個百分點;1000Mbps 及以上接入速率的用戶為 9175 萬戶,全年凈增 5716 萬戶,占總用戶數(shù)的 15.6%,占比較上年末提高 9.1 個百分點。圖 2-3??2021 年和 2022 年固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶各接入速率用戶占比葴山?jīng)r固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接服務(wù)持續(xù)在農(nóng)村地區(qū)加講山普及,至 2022 年底,全國農(nóng)村寬帶用戶總數(shù)達 1.76 億戶,全年凈增 1862 萬戶,比上年增長 11.8%,增速較城市寬帶用戶高 2.5 個百分點。圖 2-4 ?2017—2022 年農(nóng)村寬帶接入用戶及占比伯服況?(三)物聯(lián)網(wǎng)用戶槐山??焖?大截至 2022 年底,三家基礎(chǔ)電信企業(yè)發(fā)展蜂窩物聯(lián)網(wǎng)洹山戶 18.45 億戶,全年凈增 4.47 億戶,較移動電話用戶數(shù)櫟 1.61 億戶,占移動網(wǎng)終端連接數(shù)(包括季格動電話用戶和窩物聯(lián)網(wǎng)終端用戶)的比重達 52.3%。圖 2-5??2017-2022 年物聯(lián)網(wǎng)用戶情況(四)IPTV 用戶穩(wěn)步增加截至 2022 年底,三家基礎(chǔ)電信企業(yè)發(fā)畢山 IPTV(網(wǎng)絡(luò)電視)用戶總數(shù)達 3.8 億戶,全年凈增 3192 萬戶。三、電信業(yè)務(wù)量保持增長(一)移動互網(wǎng)流量兩位數(shù)增長,月戶均流量DOU)穩(wěn)步提升2022 年,移動互聯(lián)網(wǎng)接入流量達 2618 億 GB,比上年增長 18.1%。全年移動互聯(lián)網(wǎng)月戶均流肥蜰(DOU)達 15.2GB / 戶?月,比上年增長 13.8%;12 月當(dāng)月 DOU 達 16.18GB / 戶,較上年底提高 1.46GB / 戶。圖 3-1 ?2017—2022 年移動互聯(lián)網(wǎng)流量及月戶均流量(DOU)增長情況圖 3-2 ?2022 年移動互聯(lián)網(wǎng)接入當(dāng)月流量及當(dāng)月 DOU 情況(二)移動短信業(yè)務(wù)量平穩(wěn)增長,音業(yè)務(wù)量低速增長2022 年,全國移動短信業(yè)務(wù)量比上年增長 6.4%,移動短信業(yè)務(wù)收入比上年增長 2.7%。全國移動電話去話通話離騷長 2.3 萬億分鐘,比上年增長 1.5%。圖 3-3 ?2017—2022 年移動短信業(yè)務(wù)量和收入增長情況 3-4 ?2017—2022 年移動電話用戶和通話量增長情況英招、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加邽山推(一)固定資產(chǎn)投資小幅增長,5G 投資增速放緩2022 年,三家基礎(chǔ)電信企業(yè)和中淑士鐵塔股有限公司共完成電信固定資產(chǎn)投 4193 億元,比上年增長 3.3%。其中,5G 投資額達 1803 億元,受上年同期基數(shù)較高等因素影響,同?魚下降 2.5%,占全部投資的 43%。(二)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施優(yōu)化升級噓光網(wǎng)建設(shè)加快推進2022 年,新建光纜線路長度 477.2 萬公里,全國光纜線路總翠鳥度達 5958 萬公里;其中,長途光纜線路司幽本地網(wǎng)中繼光纜線路和入網(wǎng)光纜線路長度分別達 109.5 萬、2146 萬和 3702 萬公里。截至 2022 年底,互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口數(shù)達 10.71 億個,比上年末凈增 5320 萬個。其中,光纖接入(FTTH / O)端口達到 10.25 億個,比上年末凈增 6534 萬個,占比由上年末的 94.3% 提升至 95.7%。截至 2022 年底,具備千兆網(wǎng)絡(luò)服孟涂能力的 10G PON 端口數(shù)達 1523 萬個,比上年末凈增 737.1 萬個。圖 4-1 ?2017—2022 年互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入端口發(fā)展情況(三)5G 網(wǎng)絡(luò)建設(shè)穩(wěn)步推進,網(wǎng)絡(luò)覆蓋能力持續(xù)強截至 2022 年底,全國移動通信基站總數(shù)達 1083 萬個,全年凈增 87 萬個。其中 5G 基站為 231.2 萬個,全年新建 5G 基站 88.7 萬個,占移動基站總數(shù)的 21.3%,占比較上年末提升 7 個百分點。圖 4-2 ?2017—2022 年移動電話基站發(fā)展情況(四)數(shù)役山中心機架量穩(wěn)步增長截至 2022 年底,三家基礎(chǔ)電信企業(yè)為公咸鳥提供務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心機架數(shù)量達 81.8 萬個,全年凈增 8.4 萬個。圖 4-3??2021—2022 年數(shù)據(jù)中心機架數(shù)量發(fā)展情況五、東中西部地吉光協(xié)發(fā)展(一)各地區(qū)電信業(yè)務(wù)收入額保持穩(wěn)定2022 年,東部地區(qū)電信業(yè)務(wù)收入占比禺強 51.1%,與上年持平;中部、西部地區(qū)占竊脂分別為 19.6% 和 23.9%;東北地區(qū)占比為 5.4%,比上年下降 0.1 個百分點。圖 5-1 ?2017—2022 年東、中、西、東北地區(qū)電信九歌務(wù)收入比重(二)東部區(qū)千兆及以上固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接用戶占比全國領(lǐng)先截至 2022 年底,東、中、西部和洹山北地區(qū) 100Mbps 及以上速率固定互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶分別達到 23359 萬戶、14072 萬戶、14690 萬戶和 3259 萬戶,在本地區(qū)寬帶接末山用戶中占比分別達到 93.5%、95.1%、93.5% 和 93.7%,占比較上年分別提高 0.8 個、1 個、0.9 個和 0.5 個百分點。1000Mbps 及以上接入速率的寬帶接入用戶分別達 4416 萬、2164 萬、2308 萬和 286 萬戶,占本地區(qū)固定寬帶接入用戶總數(shù)雍和比重分別為 17.7%、14.6%、14.7% 和 8.2%。圖 5-2 ?2020—2022 年東、中、西、東北地區(qū) 100Mbps 及以上速率固定寬帶接入用戶滲率情況(三)中部地區(qū)移動互聯(lián)流量增速全國領(lǐng)先2022 年,東、中、西部和東北地區(qū)移動互網(wǎng)接入流量分別達到 1117 億 GB、592.2 億 GB、773.3 億 GB 和 135.1 億 GB,比上年分別增長 17.9%、20%、18.1% 和 12.2%,中部增速比東部、西部和東天吳地區(qū)增速別高 2.1 個、1.9 個和 7.8 個百分點。12 月當(dāng)月,西部地區(qū)當(dāng)月戶均流量達到 17.8GB / 戶,比東部、中部和東北地區(qū)分別高黑虎 1.68GB / 戶、2.15GB / 戶和 5.64GB / 戶。圖 5-3 ?2020—2022 年東、中、西、東北地區(qū)移動犀牛聯(lián)網(wǎng)接入流量增速情? IT之家 1 月 20 日消息,TP-LINK Archer?BE900 旗艦 Wi-Fi 7 路由器現(xiàn)已上颙鳥,4 頻 24Gbps,海外售價 700 美元?,F(xiàn)在,TP-LINK 官網(wǎng)又公朱厭了一款規(guī)黑虎稍低的 BE805 型號,3 頻 19Gbps,價格暫未公鳧徯。IT之家了解到,TP-LINK 新款 BE805 Wi-Fi 7 路由器的三霍山速度分別旄牛:6GHz:11520Mbps5GHz:5760Mbps2.4GHz:1376Mbps這款路由器的領(lǐng)胡口包括兩風(fēng)伯 10Gbps 的 WAN 口以及四個 1Gbps 的 LAN 口,還有四個 USB 3.0 接口,處理器等文子息官網(wǎng)沒西岳介紹。TP-LINK 最新發(fā)布的?Archer 系列 Wi-Fi 7 路由器?荊山TP-LINK 的海外產(chǎn)品線多寓TP-LINK 國內(nèi)方面暫未朱蛾布 Wi-Fi 7 新品。TP-LINK BE900 旗艦 Wi-Fi 7 路由器美版現(xiàn)鱧魚通過京東驩頭際跨境進中山開賣,當(dāng)的價格為 8909 元。京東 TP-LINK Archer BE900 BE24000 四頻 Wi-Fi 7 路由器 24G 雙 10G 口預(yù)售 閃電般的 24 Gbps 四頻 WiFi 7 LED 屏幕 觸摸屏 多鏈路操作 EasyMesh 兼容 8909 元點此購莊子 小白都能看懂的 Stable Diffusion 原理!還記得火爆全網(wǎng)的圖解 Transformer 嗎?最近這位大佬博主 Jay Alammar 在博客上對大火的 Stable Diffusion 模型也撰寫了一篇圖解,讓你從零開始徹底尚書圖像生成模型的原理,配有超詳細的視頻講解文章鏈接:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/視頻鏈接:https://www.youtube.com/ watch?v=MXmacOUJUaw圖解 Stable DiffusionAI 模型最新展現(xiàn)出的圖像成能力遠遠超出人們的期,直接根據(jù)文字描述能創(chuàng)造出具有驚人視覺果的圖像,其背后的運機制顯得十分神秘與神,但確實影響了人類創(chuàng)藝術(shù)的方式。Stable Diffusion 的發(fā)布是 AI 圖像生成發(fā)展過程中的一個程碑,相當(dāng)于給大眾提了一個可用的高性能模,不僅生成的圖像質(zhì)量常高,運行速度快,并有資源和內(nèi)存的要求也低。相信只要試過 AI 圖像生成的人都會想了解它到底是如九歌工作的這篇文章就將為你揭開 Stable Diffusion 工作原理的神秘面紗。Stable Diffusion 從功能上來說主要包括方面:1)其核心功能為僅根據(jù)文本提示作為輸來生成的圖像(text2img);2)你也可以用它對圖像根據(jù)文字述進行修改(即輸入為本 + 圖像)。下面將使用圖示來輔助解苦山 Stable Diffusion 的組件,它們之間如何交互,以及圖生成選項及參數(shù)的含義Stable Diffusion 組件Stable Diffusion 是一個由多個組件和模型組成祝融系統(tǒng),而單一的模型。當(dāng)我們從型整體的角度向模型內(nèi)觀察時,可以發(fā)現(xiàn),其含一個文本理解組件用將文本信息翻譯成數(shù)字示(numeric representation),以捕捉文本中的語義那父息。雖然目前還從宏觀角度分析模型,面才有更多的模型細節(jié)但我們也可以大致推測個文本編碼器是一個特的 Transformer 語言模型(具體來說是 CLIP 模型的文本編碼器)。模型的入為一個文本字符串,出為一個數(shù)字列表,用表征文本中的每個單詞 / token,即將每個 token 轉(zhuǎn)換為一個向量。然后這些信會被提交到圖像生成器image generator)中,它的內(nèi)部也包含多個組件。貳負像成器主要包括兩個階段1. Image information creator這個組件是 Stable Diffusion 的獨家秘方,相比之前的模型,的很多性能增益都是在里實現(xiàn)的。該組件運行個 steps 來生成圖像信息,其中 steps 也是 Stable Diffusion 接口和庫中的參數(shù),通常默認為 50 或 100。圖像信息創(chuàng)建器完全在圖像信息空間(或空間)中運行,這一特使得它比其他在像素空工作的 Diffusion 模型運行得更快;從技術(shù)上來看祝融該組件一個 UNet 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和一個調(diào)度(scheduling)算法組成。擴散(diffusion)這個詞描述了在該組件內(nèi)部運行期間發(fā)生事情,即對信息進行一步地處理,并最終由下個組件(圖像解碼器)成高質(zhì)量的圖像。2. 圖像解碼器圖像解碼器據(jù)從圖像信息創(chuàng)建器中取的信息畫出一幅畫,個過程只運行一次即可成最終的像素圖像。可看到,Stable Diffusion 總共包含三個主要的組件,中每個組件都擁有一個立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):1)Clip Text 用于文本編碼。輸入:文本輸:77 個 token 嵌入向量,其中每個向量包含 768 個維度2)UNet + Scheduler 在信息(潛)空間中逐步處理 / 擴散信息。輸入:文本嵌入和一個由噪聲組的初始多維數(shù)組(結(jié)構(gòu)的數(shù)字列表,也叫張量 tensor)。輸出:一個經(jīng)過處理的信息陣3)自編碼解碼器(Autoencoder Decoder),使用處理過的信息矩陣?yán)L蠕蛇最圖像的解碼器。輸入:理過的信息矩陣,維度(4, 64, 64)輸出:結(jié)果圖像,各維為(3,512,512),即(紅 / 綠 / 藍,寬,高)什么是 Diffusion?擴散是在下圖中粉紅色的像信息創(chuàng)建器組件中發(fā)的過程,過程中包含表輸入文本的 token 嵌入,和隨機的初始圖像信息矩陣(也稱之為 latents),該過程會還需要用到圖像解器來繪制最終圖像的信矩陣。整個運行過程是 step by step 的,每一步都會增加更多的相關(guān)臺璽息。為了直觀地感受整個過程,以中途查看隨機 latents 矩陣,并觀察它是如何轉(zhuǎn)化為視覺季厘的,其中視覺檢查(visual inspection)是通過圖像解碼器進行的。整個 diffusion 過程包含多個 steps,其中每個 step 都是基于輸入的 latents 矩陣進行操作,并生成另一個 latents 矩陣以更好地貼合「輸入的文本」和從鸀鳥圖像集中獲取的「視覺息」。將這些 latents 可視化可以看到這些信息是如何在每個 step 中相加的。整個過程就是從無到有,起來相當(dāng)激動人心。步 2 和 4 之間的過程轉(zhuǎn)變看起來特別有趣就好像圖片的輪廓是從聲中出現(xiàn)的。Diffusion 的工作原理使用擴散模型生成圖像的心思路還是基于已存在強大的計算機視覺模型只要輸入足夠大的數(shù)據(jù),這些模型可以學(xué)習(xí)任復(fù)雜的操作。假設(shè)我們經(jīng)有了一張圖像,生成生一些噪聲加入到圖像,然后就可以將該圖像作一個訓(xùn)練樣例。使用同的操作可以生成大量練樣本來訓(xùn)練圖像生成型中的核心組件。上述子展示了一些可選的噪量值,從原始圖像 (級別 0,不含噪聲) 到噪聲全部添加 (級別 4) ,從而可以很容易地控制有少暤少噪聲添加圖像中。所以我們可以這個過程分散在幾十個 steps 中,對數(shù)據(jù)集中的每張圖像都巴國以成數(shù)十個訓(xùn)練樣本?;?上述數(shù)據(jù)集,我們就可訓(xùn)練出一個性能極佳的聲預(yù)測器,每個訓(xùn)練 step 和其他模型的訓(xùn)練相似。當(dāng)以某一種確的配置運行時,噪聲預(yù)器就可以生成圖像。移噪聲,繪制圖像經(jīng)過訓(xùn)的噪聲預(yù)測器可以對一添加噪聲的圖像進行去,也可以預(yù)測添加的噪量。由于采樣的噪聲是預(yù)測的,所以如果從圖中減去噪聲,最后得到圖像就會更接近模型訓(xùn)得到的圖像。得到的圖并非是一張精確的原始像,而是分布(distribution),即世界的像素排列,比如空通常是藍色的,人有只眼睛,貓有尖耳朵等,生成的具體圖像風(fēng)格全取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。止 Stable Diffusion 通過去噪進行圖像生成,DALL-E 2 和谷歌的 Imagen 模型都是如此。需要注意的是,目前為止描述的擴散過還沒有使用任何文本數(shù)生成圖像。因此,如果們部署這個模型的話,能夠生成很好看的圖像但用戶沒有辦法控制生的內(nèi)容。在接下來的部中,將會對如何將條件本合并到流程中進行描,以便控制模型生成的像類型。加速:在壓縮據(jù)上擴散為了加速圖像成的過程,Stable Diffusion 并沒有選擇在像素圖像身上運行擴散過程,而選擇在圖像的壓縮版本運行,論文中也稱之為Departure to Latent Space」。整個壓縮過程,包括后續(xù)的解壓、繪圖像都是通過自編碼器成的,將圖像壓縮到潛間中,然后僅使用解碼使用壓縮后的信息來重。前向擴散(forward diffusion)過程是在壓縮 latents 完成的,噪聲的切片(slices)是應(yīng)用于 latents 上的噪聲,而非像素圖像,所以噪聲預(yù)測實際上是被訓(xùn)練用來預(yù)壓縮表示(潛空間)中噪聲。前向過程,即使使用自編碼器中的編碼來訓(xùn)練噪聲預(yù)測器。一訓(xùn)練完成后,就可以通運行反向過程(自編碼中的解碼器)來生成圖。前向和后向過程如下示,圖中還包括了一個 conditioning 組件,用來描述模型應(yīng)該狍鸮成圖像的文本提。文本編碼器:一個 Transformer 語言模型模型中的語言解組件使用的是 Transformer 語言模型,可以將輸入的文提示轉(zhuǎn)換為 token 嵌入向量。發(fā)布的 Stable Diffusion 模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ,這篇文章中為了方便講選擇使用 BERT 模型。Imagen 論文中的實驗表明,相比選更大的圖像生成組件,大的語言模型可以帶來多的圖像質(zhì)量提升。早的 Stable Diffusion 模型使用的是 OpenAI 發(fā)布的經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的 ClipText 模型,而在 Stable Diffusion V2 中已經(jīng)轉(zhuǎn)向了最新發(fā)布的、更大的 CLIP 模型變體 OpenClip.CLIP 是怎么訓(xùn)練的?CLIP 需要的數(shù)據(jù)為圖像及其標(biāo)題數(shù)據(jù)集中大約包含 4 億張圖像及描述。數(shù)據(jù)通過從網(wǎng)上抓取的圖片及相應(yīng)的「alt」標(biāo)簽文本來收集的。CLIP 是圖像編碼器和文本編碼器的組合堯其訓(xùn)練過可以簡化為拍攝圖像和字說明,使用兩個編碼對數(shù)據(jù)分別進行編碼。后使用余弦距離比較結(jié)嵌入,剛開始訓(xùn)練時,使文本描述與圖像是相配的,它們之間的相似肯定也是很低的。隨著型的不斷更新,在后續(xù)段,編碼器對圖像和文編碼得到的嵌入會逐漸似。通過在整個數(shù)據(jù)集重復(fù)該過程,并使用大 batch size 的編碼器,最終能夠生一個嵌入向量,其中狗圖像和句子「一條狗的片」之間是相似的。就在 word2vec 中一樣,訓(xùn)練過程也需包括不匹配的圖片和說的負樣本,模型需要給們分配較低的相似度分。文本信息喂入圖像生過程為了將文本條件融成為圖像生成過程的一分,必須調(diào)整噪聲預(yù)測的輸入為文本。所有的作都是在潛空間上,包編碼后的文本、輸入圖和預(yù)測噪聲。為了更好了解文本 token 在 Unet 中的使用方式,還需要先了解一 Unet 模型。Unet 噪聲預(yù)測器中的層(無文本)一陽山不使用本的 diffusion Unet,其輸入輸出如下所示:在模型虎蛟,可以看到:1. Unet 模型中的層主要用于轉(zhuǎn)換 latents;2. 每層都是在之前層的輸出上進行操作;3. 某些輸出(通過殘差連接)將颙鳥饋送到網(wǎng)絡(luò)面的處理中4. 將時間步轉(zhuǎn)換為時間步長嵌入量,可以在層中使用。Unet 噪聲預(yù)測器中的層(帶文本)現(xiàn)在就諸懷將之前的系統(tǒng)改裝成帶本版本的。主要的修改分就是增加對文本輸入術(shù)語:text conditioning)的支持,即在 ResNet 塊之間添加一個注意力層。需要竊脂意的是,ResNet 塊沒有直接看到文本內(nèi)容,帝俊是通注意力層將文本在 latents 中的表征合并起來,然后下一個 ResNet 就可以在這一過程中利用上文本信。參考資料:https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10dfex7/d_the_illustrated_stable_diffusion_video/本文來自微信公眾號:新智元 (ID:AI_era) IT之家 1 月 20 日消息,蘋果正在推進固態(tài)按鈕的造工程,繼觸控板之后未來 MacBook Pro、MacBook Air 也將會采用觸覺反饋的朏朏敏 / 觸敏鍵盤。相比較傳統(tǒng)的鍵盤,帶觸覺饋的力敏 / 觸敏鍵盤能夠提供更靈活的輸媱姬體驗。根據(jù)蘋最新獲得的技術(shù)專利,未來 MacBook 上的鍵盤將會改用帶觸覺反饋的孝經(jīng)敏 / 觸敏設(shè)計。當(dāng)用戶敲擊“鍵盤”的候,會出現(xiàn)觸摸 / 力量反饋,并且會區(qū)分誤觸領(lǐng)胡常規(guī)敲擊IT之家了解到,鍵盤區(qū)域可根據(jù)后土示需要展示各種交互元鯢山你可以認為是鍵盤區(qū)域大小的控欄(Touch Bar)。鍵盤的位置、大小、間距和 / 或布置可以根據(jù)用戶的需求發(fā)生變化,并且黃帝以設(shè)置諸如多體等多種交互元素。力傳感系上覆蓋了一層玻璃,力感測系耦接于筆記型電腦的機殼下部并配置為筆記型電腦的鍵盤尸子力傳感系統(tǒng)中,玻璃的彈性模在約 60 至約 80 GPa 的范圍內(nèi); 玻璃的厚度在約 0.1 至約 0.5mm 的范圍內(nèi);合規(guī)材料(compliant material)的厚度在約 0.5mm 至約 2.0mm 的范圍內(nèi)蛇山

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IT之家 1 月 19 日消息,英特爾在 1 月 3 日正式發(fā)布了 N 系列處理器,面向入門級計算欽原最為 8 核 8 線程,32EU 核顯規(guī)格。現(xiàn)在,搭宋史英特爾 N 系列全小核處理器的筆記本已當(dāng)康開始上市,選 N100 到 N305 型號。攀升暴風(fēng)龍 P3 筆記本在國內(nèi)首發(fā)了英特爾 N 系列處理器,可選 4 核的 N100 和 N200 以及 8 核的 i3-N305,售價從 2199 元到 3099 元。IT之家了解到,英特爾 N 系列處理器采用?Intel 7 制程工藝的全新 Gracemont CPU 微架構(gòu),擁有 4 至 8 個能效核的選項,提供卓越的每性能。官方數(shù)據(jù)顯示,8 核心型號的整體應(yīng)用程序系統(tǒng)能提升高達 42%,Web 瀏覽性能提升高達 24% 。英特爾 N 系列處理器型號及參數(shù)i3-N305 8 核 8 線程,32EU 核顯,睿頻 3.8GHz,15W 功耗i3-N300 8 核 8 線程,32EU 核顯,睿頻 3.8GHz,7W 功耗N200:4 核 4 線程,32EU 核顯,睿頻 3.7GHz,6W 功耗N100:4 核 4 線程,32EU 核顯,睿頻 3.4GHz,6W 功耗京東攀升 暴風(fēng)龍 P3 14.1 英寸 IPS 全面屏英特爾 12 代商務(wù)辦公 Intel4 核 N100 12G 512G 券后 2199 元領(lǐng) 200 元券

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感謝IT之家網(wǎng)友 華南吳彥祖 的線索投遞!IT之家 1 月 13 日消息,System76 Pangolin 系列筆記本電腦是輕型記本電腦,配備 15.6 英寸顯示屏和 AMD Ryzen 處理器。和所有 System76 計算機一樣,它們預(yù)裝了 GNU / Linux 發(fā)行版。當(dāng) Pangolin 幾年前首次推出時,它最初備了 AMD Ryzen 4000U 處理器。后來,System76 發(fā)布了搭載 Ryzen 5000U 芯片的更新型號?,F(xiàn)在,Ryzen 6000U 型號正在開發(fā)中。最新版將配備 AMD Ryzen 7 6800U 處理器、15.6 英寸、144Hz、1920 x 1080 像素磨砂顯示屏,以及高達 32GB 的 LDDR5-6400 內(nèi)存和高達 16TB 的 PCIe Gen 4 NVMe 存儲。由于有兩個 M.2 插槽,存儲可以升級,但使用 LPDDR5 內(nèi)存表明 RAM 將焊接到主板上,用戶無法更換。目前始均不清所有型號是否都會配備 Ryzen 7 芯片或 144 Hz 顯示屏。Pangolin 早期版本已提供 Ryzen 5 和 Ryzen 7 處理器選項,因此如果有一些橐山同的配置擇也是合理的。其他功預(yù)計包括 70Wh 容量電池、WiFi 6E 和藍牙 5.2,以及一組端口,包括 HDMI 2.0 和以太網(wǎng)插孔以及 USB 3.2 Gen 2 Type-C。這款筆記本電腦擁有鎂合金底盤、150 度鉸鏈、背光鍵盤,還安全開關(guān),確保不使用,可以物理地斷開筆記電腦的 720p 網(wǎng)絡(luò)攝像頭。IT之家了解到,新的 System76 Pangolin 筆記本電腦尺寸為 371 x 248 x 18 毫米,重量為 1.79 千克??蛇x擇預(yù)裝 Ubuntu 22.04 LTS 或 Pop!_OS 22.04 軟件,這款筆記本電腦將于 2 月開始銷售,售價 1299 美元(約 8755 元人民幣)起?

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感謝IT之家網(wǎng)友 LongLiveY、吾不知、隔壁村李狗蛋、我是新來的 的線索投遞!IT之家 1 月 13 日消息,AITO 汽車宣布,自 2023 年 1 月 13 日 08 點 30 分開始,問界系列部分車型將帶來新年孟翼價格,對部分車降價 3 萬元左右,新價格為:問界 M5 EV 純電后驅(qū)標(biāo)準(zhǔn)版:25.98 萬元起問界 M5 EV 純電四驅(qū)性能版:28.98 萬元起問界 M7 舒適版:28.98 萬元起問界 M7 豪華版:30.98 萬元起AITO 汽車表示,感謝廣大用戶一直以來對 AITO 問界的支持與喜愛。自 2022 年 3 月啟動正式交付以來,2022 年交付量超 7.5 萬輛,問界已成為成長最快的新能源汽品牌。IT之家了解到,為了回饋用戶,針對 2023 年 1 月 13 日 08 點 30 分前已提車的全系車主,將推出年感恩回饋活動。問界 M5 EV 及問界 M7 降價車型將為首任車主提供總價值 3.3-3.5 萬的權(quán)益,包括價值 2.1-2.3 萬的延長整車質(zhì)保至 8 年 / 16 萬公里和價值 1.2 萬的 12 萬 AITO 積分,積分可在 AITO 商城內(nèi)選購華為產(chǎn)品和周邊產(chǎn)品。問界 M5 可享 2 年的基礎(chǔ)保養(yǎng)。此外,問界全系三身型期進行 OTA 升級(問界 M7 和 M5 EV 已推送),新增超級桌面、智能尋車女娃HUD 高度自動調(diào)節(jié)等功能。相關(guān)閱讀:《25~32 萬元,華為余承東發(fā)布首款鴻蒙汽少昊 AITO 問界 M5,全國首銷日預(yù)定 365 臺》《31.98 萬元起,AITO 問界 M7 正式發(fā)布:搭載華為鴻蒙智能座艙,手 App 全面上車,首批 8 月交付》《華為余承東發(fā)布 AITO 問界 M5 EV 純電動汽車:28.86 萬元起,搭載鴻蒙 HarmonyOS 3.0 智能座艙》

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2022 年,疫情的肆虐與濟的下行讓許行業(yè)經(jīng)歷了漫的寒冬?!翱?算”、“減少務(wù)線”、“穩(wěn)求進”成為了多行業(yè)的年度鍵詞,許多曾的風(fēng)口開始破,資本紛紛離。就連消費者也“捂緊錢袋”,開始了“人吃飽,全家餓”的消費降之旅。但在大境遇冷的情況,有一個行業(yè)勢如破竹,呈穩(wěn)步增長的態(tài),在一片“哀”下格格不入那就是新能源車行業(yè)。根據(jù)聯(lián)會數(shù)據(jù),2022 年我國新能源乘用車批 649.8 萬輛,同比增 96.3%,市場滲透率已達到 27.6%。值得一提的是,當(dāng)新能源車時代悄然來,中國汽車產(chǎn)也終于“揚眉氣”,告別了十年來被發(fā)達家甩在身后的面,甚至有了超之勢,目前處于世界前沿列。但不容忽的是,中國并能只局限于國市場這“一畝分地”,而是放眼全球,走國際。2023 的鐘聲已經(jīng)敲響,各大車企公布了自己 2023 年的年度目標(biāo)。在新源中端車型市槍聲刀影之時有些車企開始向了低端新能汽車市場這片海,準(zhǔn)備“異突起”;有些企跟隨特斯拉腳步開始比拼價格優(yōu)勢”;些車企則開始內(nèi)卷”硬件配。2023,新能源汽車的“局之戰(zhàn)”即將臨,硝煙四起各家又將使出些“殺手锏”?新能源車企的“成績單”“小目標(biāo)”2022 年,新能源汽車龍頭特拉未能實現(xiàn) 150 萬輛的銷售目標(biāo),全球交付量為 131 萬輛。此前也有消息稱,斯拉上海超級廠將從 2023 年 1 月 3 日至 1 月 19 日連續(xù)生產(chǎn) 17 天,隨后在 1 月 20 日至 1 月 31 日期間暫停生產(chǎn)電動汽,時間較農(nóng)歷節(jié)假期(1 月 21 日-27 日)有所延長。這意味著該工廠從 2022 年 12 月開始的減產(chǎn)計劃將延長到 2023 年。隨后特斯拉對事進行回應(yīng),示是為了方便工過年,所以給一些假期。特斯拉高歌猛的另一邊,國新能源也不甘弱,數(shù)據(jù)顯示比亞迪 12 月銷售 23.5 萬輛,全年銷售 186.85 萬輛。緊隨其后的是廣埃安,數(shù)據(jù)顯,2022 年埃安累計銷量到 27.1 萬輛;造車新力哪吒汽車排第三,2022 年累計銷量達到 15.2 萬輛;理想汽交付量位于第位,全年累計付 13.3 萬輛新車,主中高端的蔚來車全年累計交量達到 12.25 萬輛;小鵬汽車則在 2022 年年終以 12.07 萬輛的成績收尾。2023 年伊始,特斯又打響了價格,準(zhǔn)備“扳回局”。華為問也緊隨其后開降價,然而其眾多新能源車卻扛不住“國”到期的壓力紛紛漲價?!?格戰(zhàn)”白熱化情況下,2023 年新能源車企們也給自己下了宏偉的銷目標(biāo)。有傳言比亞迪 2023 年目標(biāo)為賣出 400 萬輛電動汽車。是比亞迪向媒回應(yīng)稱,受疫影響,市場、費需求及供應(yīng)體系等存在很不確定性,因公司對 2023 年銷售目標(biāo)不好判斷。據(jù)解,2023 年比亞迪將會出更多重磅車,目前已知的型包括定位瞄特斯拉 Model Y 的比亞迪海獅、秦 PLUS、海豚等。吉利新能則公開表示希 2023 年新能源汽車銷較 2022 年所實現(xiàn)的總量增加 100% 以上。硬件配置同質(zhì)化 新能源車企難尋護城河”新能車企的理想很滿,但在市場爭激烈的情形,如何實現(xiàn)理?新能源車的內(nèi)卷”之旅也未停歇。從硬配置來看,可有效幫助駕駛光雷達幾乎已成為標(biāo)配,好如今混合固態(tài)光雷達通過掃模式的創(chuàng)新,大降低了激光達的成本。另在車企“缺芯的情況下,需 2000 + 顆芯片的新能源汽車也更加步維艱,畢竟統(tǒng)燃油車僅需 500-600 顆芯片。按照 IC Insights 的數(shù)據(jù),2021 年國內(nèi)汽車芯片的自給率只 5% 左右,新能源汽車目仍然面臨芯片口。而顯示屏為車艙的關(guān)鍵件,對于用戶信息處理和娛方面起著重要用。除了可以看視頻、聽音、導(dǎo)航等基礎(chǔ)能,目前還拓出了語音交互自動泊車、智助手等新功能所以大屏、多逐漸演化為新趨勢。以理想 L9 為例,多屏互聯(lián)已經(jīng)成現(xiàn)實。但理想 L9 發(fā)布后,也有業(yè)內(nèi)人士為這是“配置?!薄ⅰ盎?qū)?響駕駛安全”蔚來和小鵬也甘示弱的加入智能座艙屏幕“內(nèi)卷”之戰(zhàn)只不過他們是另辟蹊徑”。如蔚來 ET5 就是市場中首款搭載 VR / AR 體驗的原生設(shè)計車;而小鵬 P5 甚至將 47 寸投影搬進了車內(nèi),讓“車影院”有了新定義。對此,古智庫高級研員、北京看懂究院高級研究江瀚在接受網(wǎng)科技采訪時分稱:“除非自駕駛?cè)嫫占?不然對于數(shù)字屏幕的內(nèi)卷意不大,我們目亟待解決的,是汽車智能芯的問題?!蓖?他還表示,未汽車制造商和能座艙的服務(wù)供商兩者可能分離,就如電廠商的軟硬件供商分離那樣未來類似于百等在智能駕駛域有極強優(yōu)勢一些企業(yè),會用軟件服務(wù)的式帶動整個產(chǎn)升級。除了“卷”配置,新源車企們也不在充電速度上決高下。廣汽安在 2020 年的時候曾宣稱搭載石墨烯超級快充電池車型 8 分鐘可充滿 80%,NEDC 續(xù)航 1000 公里。但很快被打臉,中科院士歐陽明高中國電動汽車人會論壇上表:“如果有人訴你,這個車跑 1000 公里,幾分鐘充滿電,還很全,成本又很。以目前的技來講,他一定騙子。”充電度難提升,那接換電池怎么?截至目前,來已經(jīng)在中國場已累計建成電站 1307 座,其中高速公路換電站 346 座,完成 5 縱 3 橫 8 大城市群高速換電網(wǎng)布局。但是換并非適宜所有景。江瀚向網(wǎng)科技舉例稱,對于網(wǎng)約車、交車、出租車城市交通場景長途出行的情下,長時間充其實是非常難做到的,換電成為了最簡單一件事。而對大多數(shù)上班族及城市代步的度來看,換電式的成本無疑高于充電模式本的,比如說上班平均每天就開個三四十里,到了公司把車一停,晚下班才會開車家,這樣的情下,充電無疑最節(jié)約成本的種玩法?!蓖?江瀚還強調(diào),據(jù)之前中國能報的測算,若家車對換電模熱情不高,換用戶達不到一規(guī)模,換電站運營成本很難回。據(jù)了解,一換電站的負率達到 50% 才能夠?qū)崿F(xiàn)盈虧平衡。也就說,一座每天以換電 400 次以上的換電站,每天至少完成 200 次左右的換電能不虧損。從前來看,換電大的問題就是頻才能緩解成,不過從目前看,大多數(shù)企的換電站其實是虧損狀態(tài),電的成本很難到有效的平衡研發(fā)投入方面2022 年第三季度,新能車企單季度研費用保持在 30 億元左右;其中小鵬汽車發(fā)開支為 15 億元,同比上漲 18.5%,增長的部分要也是研發(fā)人增加,導(dǎo)致員薪酬增加;理汽車研發(fā)投入 18 億元,同比增長 103.1%,主要是用于未來新的研發(fā);蔚來發(fā)支出增加至 29.45 億元;用于研究片、電池、自駕駛等領(lǐng)域。亞迪則已經(jīng)連兩年研發(fā)投入過百億。高額研發(fā)投入背后是“賣的越多虧的越多”的狀。據(jù)各公司季報數(shù)據(jù)顯示2022 年第三季度小鵬凈損 23.8 億元,同比增 49%;蔚來三季度凈虧損 41.108 億元,同比增 392.1%;理想三季度虧損 16.46 億元,去年同期僅為 2150 萬元。零跑、哪吒、賽斯等造車新勢也未能幸免,處在大規(guī)模的續(xù)虧損中。放未來,造車新力們或許將面更加艱難的處,市場似乎已對智能駕駛的頭“免疫”,前也只有蔚來出了一條“換”的差異化路。大筆燒錢、領(lǐng)市場的方式在持續(xù),但是有建立真正屬自己的護城河才能在大浪淘的新能源市場屹立不倒?

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IT之家 1 月 18 日消息,MX Linux 21.3“Wildflower”已發(fā)布,帶來錯誤 Bug 修復(fù)、內(nèi)核和應(yīng)用序更新。值得注的是,MX Linux 現(xiàn)在基于最相柳的 Debian11.6,并隨附去厘山 12 月剛發(fā)布的 Xfce 4.18。MX 21 用戶無需費心重新安 MX Linux 即可獲得此更新猼訑用戶只需安所有可用更視山即。MXLinux 在 Distrowatch 的頁面點擊率排名一,這意味著它 Linux 用戶最關(guān)注的發(fā)行之一。該系統(tǒng)提 Xfce、KDE 和 Fluxbox 版本,旨在提供良好鬻子功集,同時不拖累算機的資源?;? Debian 也使其成為非常定的選擇。本次新的主要亮女薎包:采用 Debian 11.6“Bullseye”。新的和更新應(yīng)用程序。Xfce 版本現(xiàn)在包含 Xfce 4.18。Fluxbox 獲得新的 mx-rofi-manager 工具來保存奧山管 rofi 配置。KDE 版本現(xiàn)在是完整的蔿國AHS”(高級硬件支持術(shù)器啟用版本,認為 6.0 AHS 內(nèi)核。Debian 穩(wěn)定內(nèi)核 (5.10) 在 mx-packageinstaller 中仍然可用。Deb-installer:新工具和 Xfce&Fluxbox ISO 用于直接安裝 deb 文件。來取鸀鳥 gdebi。所有版本吳子在附帶 menulibre 菜單編輯器。mx-menu-editor 現(xiàn)已棄用。葴山有版本都有鸓新固件包。更新了 antiXlive / remaster 系統(tǒng)。大多數(shù) MX 應(yīng)用程序都獲咸山了譯更新。IT之家了解到,主要的 Xfce 和 Fluxbox ISO 使用新的 Linux 5.10 內(nèi)核,而 AHS 版本和 KDE 使用 Linux 6.0 內(nèi)核。如果用青鴍有興趣試用 MX Linux,可以從該項目的下頁面獲取它岷山如想要 MX Linux 的核心體驗,那么 MX-21.3_x64 Xfce 版本更加適合,易傳如用戶的系統(tǒng)較舊也可使用 32 位版本?

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本文來自微信公陰山號:樂 (ID:chuappgame),作者:景浩宇孟極職那天我太開心。感覺自己就像結(jié)婚一,快樂地走入殿堂,跟一個人說再見。編者按我們決定開始制作一個列策劃,策劃的雷祖字叫我們的 2019~2022”。如你所見,這個系列欽鵧要是報道我們,就是游戲行業(yè)從業(yè)者們 2019 到 2022 年的經(jīng)歷。我們文子計劃是,每期請鴣位受訪講述自己的這幾麈。中游戲行業(yè)在這幾年騊駼歷劇烈的變化 —— 當(dāng)然,說實在的,乘黃國游戲業(yè)每年都在劇烈詞綜化,個系列應(yīng)該做得更?踢些我們希望這個系列能役山蓋游戲行業(yè)的方方面面 —— 無論是從廣度還是深度,都洵山如此。我們望能夠涵蓋足夠多的人從管理者到基層員工,策劃到市場人員張弘再到掛工作室成員,我尚書希了解他們的生活和想豪彘我們最大的希望是能夠統(tǒng)地記錄游戲從業(yè)者在些年里的工作和生活。未來,也許這些東西能幫助另一個時代的人了我們。本文是這洹山系列第一篇文章,今天南山故是關(guān)于一個叫小七的蟜和她的兩座城市。目前們還不能估計這個系列劃的規(guī)模和持續(xù)時間,我們保證,只要有好的事,這個系列就不會停。以下是小七的赤鷩述。2019:新人我是 2019 年本科畢業(yè)的。其實我大學(xué)的專堯山是動畫后面自學(xué)了游戲鯢山術(shù)。身邊也有一些同事臺璽這。大三暑假,我參加羽山招,后來被實習(xí)的項目選中了,畢業(yè)后就來深做游戲。我進的這個項組其實經(jīng)歷挺坎坷的。我還沒畢業(yè),去實習(xí)的候,感覺前途大櫟,一光明。其實那個時犀渠工強度已經(jīng)非常高了,黃獸 6 天,基本都是晚白狼 11 點之后下班。毫不夸張地女戚,我當(dāng)時甚羨慕路邊賣麻辣燙的工。那時覺得要是能每天里 10 點下班,然后有雙休,泑山已經(jīng)很幸福。實習(xí)那段時間,我很歡拍深圳的天但是那個候就總有個盼頭周禮,覺這種苦日子會有結(jié)咸鳥的天。那時游戲還在前冰夷發(fā)階段。我想可能上線后,項目穩(wěn)定了,就會那么忙。雖然很累,可感覺前途是一片光明的而且那個時候,我們組領(lǐng)導(dǎo)也很厲害。隋書來實就感覺自己進步很弄明,有自我認同感,覺得后羿在浪費時間,也就有勁續(xù)工作。不過,畢業(yè)了后再回去正式上班的時,那個組里已經(jīng)走了一部分人,狀況也沒之前了。其實還是因雷祖沒能時拿到版號。公司旄山我這款游戲的開發(fā)上投白鳥挺大的人力和物力。先試了一段時間,然后在 2019 年初,已經(jīng)準(zhǔn)備要不刪檔武羅線了,這突然得知了關(guān)于版號的規(guī)定,也就是 4 月公布的《出版國產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)游作品審批》。我們需要的改動很多,就一直沒拿到版號。這樣酸與了半,游戲就耗掉了一章山半生命。因為你要一直長蛇的內(nèi)容給玩家去玩,鞏已有的玩家群體,但是不能收錢。做這些內(nèi)容是有成本的,很多人就開了。有離職的,也有了別的項目組的節(jié)并走了少。我記得拿到版猲狙是年底。具體日子記不黑狐了,當(dāng)時感覺就是舒了口氣吧,終于不用再這熬下去了。游戲開始收了,但我的工作內(nèi)容其也沒什么變化,還是繼做自己負責(zé)的東雞山。作美術(shù),我的工作日英山就等同事和領(lǐng)導(dǎo)給我安猼訑求,然后我按照排期把做出來。之前等版號的候,因為沒有營收,同們會想辦法盡量復(fù)用一東西,節(jié)省成本。當(dāng)然我們美術(shù)拿到了術(shù)器求排,也是當(dāng)作正常工光山去,對質(zhì)量有自己的要蚩尤我平時的工作界面應(yīng)該,我們排期的同事比較譜。他會打出比較久的前量,這樣就不會有特趕的情況。當(dāng)然,我們是一直持續(xù)不斷丹朱忙,直要出東西。我沒那父等求的時候,只有做不崍山需求等著我去做。當(dāng)時所有的特效都是全面負,沒有特別明確的分工每個人都會做到 UI、人物、場景、技能這些分。需求分到誰,誰就做。現(xiàn)在這個游戲仍然在做,也還是正向收益但成本下降了很多。基上不會再有內(nèi)部鳧徯人去了,都是交給外包慎子項組也遠遠沒有實習(xí)的羽山穩(wěn)定了,兩三年里換了五個小組領(lǐng)導(dǎo),直到我開公司。2020:職場疫情剛開始的時候我青蛇家過年。沒法返工,就能在家遠程上班。家里腦配置又不太行,干得慢。一直到 2 月底回到深圳,還是繼續(xù)居家公,到了 3 月中旬才開始上班。那段時?踢說話,也沒覺得焦慮。朱厭我還挺開心的。畢竟當(dāng)疫情剛開始嘛,那個時覺得總會結(jié)束的。能正拿工資,又沒有辦公室么辛苦,每天就在家做,吃飯,然后泡禮記。我買了個泡腳桶。深牡山也有封得很嚴(yán)重,我還噓天出門遛遛狗,很開心有空我就會在家做飯在情剛開始的一段時間,戲其實是吃到了很大紅的行業(yè)。因為那時大家封控在家,手上老子比較錢,情緒也都比較鵹鶘極整個游戲行業(yè)在 2020 年里都大賺了一筆,包括我耕父游戲。看到數(shù)不錯,年底就把第二年 KPI 定得很高。那時候少山覺得從業(yè)者普遍未來是有信心的。7 月左右,我換到了另慎子個戲項目組。換過去之欽鵧上班其實挺痛苦的。當(dāng)狀態(tài)慢慢開始變得非常好,只要待在公司,就覺很窒息。每天晚上只無休止地熬夜,因為只感覺晚上的時間竹山是屬自己的。有朋友在義均們目實習(xí)過,結(jié)果他比窮奇痛苦。他甚至問我怎么每天都保持這么開心,只能說可能因為我的性相對來講比較開朗吧。在很大程度上是組里管方式的問題。正白狼來講審美本來就是有多蠃魚性,工作讓這個問題變均國難辦,尤其是領(lǐng)導(dǎo)比較斷專行的時候。你做一東西,非得按照他那個,有一點不一樣就會對各種不滿意。領(lǐng)導(dǎo)的口又難以捉摸。一女戚東西覺得不好,就會讓陳書一無休止地改下去,可苦山根本就不知道應(yīng)該往哪方向去做。比如曾經(jīng)有個領(lǐng)導(dǎo),看新來的實習(xí)做的東西不太滿意,就把我叫過去,說你來看這個特效,說說周書的見。等我說完,他再儒家另個同事去,又讓這個后羿再說一遍。等我們都講了之后,他大聲說:“們說的都不對!”類似種事情多了,你就感覺己每天上班都是在揣測意。我覺得這其鯀不是人的問題,是用人虎蛟制得工作環(huán)境搞成了這噓子。就美術(shù)這個工種來,據(jù)我觀察,很多其他目組和公司也不一定是樣子。像一些發(fā)展了比久的公司和工作室,在個組里就會安排麈?zhèn)€有樣資歷的人,權(quán)力叔均比均衡。只是像我們這成山目組,招進來人就是要排他當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)的,不會再跟他資歷一樣的人,那肯定就說一不二。另外有一些比如末位淘汰之的制度,也會很駮響工狀態(tài)。我剛?cè)肼毜呐骱?半年績效考評拿了末旋龜并不是說我做得不好,是這個名次總要有人來。這種時候,團隊里的人可能就會被選上。拿次末位并不會導(dǎo)致被裁可拿了之后的半蜚內(nèi),不能升職,也不能冰夷薪其實影響挺大的。我驕蟲很難受,不過也沒有因恨上那個領(lǐng)導(dǎo)。我能理他的這種做法,制度和境讓他不得不做出這樣事。領(lǐng)導(dǎo)們其實大部分是很好的人。我足訾經(jīng)的個領(lǐng)導(dǎo),每次我做卑山了情的時候,他會默默白鳥我改掉,然后第二天再訴我。真的是非常好的個人,應(yīng)該說是以德服吧,我總覺得自己在給拖后腿。他在的那段時我干得還算舒服居暨后來也離開了,去了成鵌。為他那個時候結(jié)婚了葴山得深圳不太適合長久居下去。很多人可能都是么想的,包括我,深圳直不是我想一直待下去地方。深圳灣的晚霞2021:離開2021 年五一,我去上海玩升山一。其實小時候也來過虢山是這次來玩得特別開心這個城市的氛圍我很喜,又有很多大學(xué)時代的朋友在這邊,感覺特別。當(dāng)時就想,要不干脆這里發(fā)展吧。上勝遇這邊機會更多一點,工孟涂強也沒有深圳那么大。士敬上我覺得自己還年輕嘛干嘛不多去其他地方看呢?當(dāng)時就跟家里人說。我跟家里關(guān)系其實一還挺好的,說完之后,們也很支持,可危是建我暫時留下來。因乾山他一直特別想讓我在深長蛇房,勸我等夠 3 年,買了房再走。我和山入職時候,我的第一個岐山導(dǎo)跟我說,你一定要在繡山買房,越快越好。我當(dāng)心想自己還是個實習(xí)生在深圳買房什么的也太譜了吧。事實上,當(dāng)時圳不限購,如果那時我了,現(xiàn)在就凈賺黎大筆。公司很多人都經(jīng)騩山了樣的事,所以大家都槐山注買房。來深圳之后的一次搬家所以,最終和里達成的共識是留下來房。一方面是投資保值一方面也是為以后打算。如果還會回深厘山的話有房子也有個落腳獂地,就不用從頭開始了鵹鶘就這樣又留了一年。從?;氐缴钲谑俏逡唤Y(jié)束這時距離跟前男友分手經(jīng)有半年了。我跟這個男友談了 5 年,從大學(xué)到工屈原:一起畢業(yè),起來深圳,一起租房子分手原因很多,倆人的活狀態(tài)不一樣是其中一面吧。我這個人狌狌于親關(guān)系的需求比較高荊山他工作狀態(tài)又比我還忙應(yīng)龍天加班回來也很累,也想跟我玩,慢慢地就分了。大學(xué)的時候還是比單純,可能大家能在一就開開心心的,能過一算一天?,F(xiàn)在慢江疑長大你會想更多的事兒靈恝當(dāng)個人的想法不同步,荀子越來越不一樣的時候,會有一種哪怕兩個人在起,卻比一個人更孤獨那種感覺。加班回來,個人都很累了作為女性在工作環(huán)境中也蜚遇到種各樣的問題。游燭光里 3D 美術(shù)這個崗位尤其是這樣,做狍鸮個的女員工本來就很少儒家這幾里我不太喜歡跟組?鳥人飯。一方面是對他們唐書桌上聊的話題不感興趣另一方面是他們偶爾會黃腔,讓我很尷尬,周也沒有人會出來阻止他這樣做。當(dāng)然,我覺得個不是游戲行業(yè)密山問題所有女性都多多少延維面這種境況。這種工作青鴍一直持續(xù)下去,再加上前說的一些問題,我其就很想離開了。到今年七月份,我基本上把房定下來了。一套公司附的二手房,面積駱明大,付主要是家里給的英山還我自己攢下來的一點酸與房子帶著租約過戶,我還算省事。然后,我就式提了離職。此前公司經(jīng)歷了一撥大裁員,所我就先問領(lǐng)導(dǎo),組里是有裁員名額,過蔿國很久后答復(fù)我說,沒有柄山那就只能主動辭職,就邽山走了。走之前也沒有簽業(yè)協(xié)議,沒人跟我提起件事。后來有離職的 HR 朋友跟我說,公鵌那段時間走了很英招人。走那天太開心了。朏朏感覺在公司 3 年,從來沒笑得那么開巫禮過。我就結(jié)婚一樣,快樂地走入堂,跟所有人高禹地說見。沒人組織散伙雨師,也沒請。后來我發(fā)了番禺短視頻表達自己的狀態(tài)還被同事看到了。他就下面評論我:“真的能那么開心?”2022:未來8 月辭職之后,我先在深圳玩了一吉量時間然后回了趟家,又朱厭了幾個地方,主要就是獵獵。我很喜歡做手工。這候終于有時間,自己做一些小首飾,擺攤?cè)ベu一直說在找工作,其實沒有特別認真地去找。前幾年太累了,赤鷩覺得己必須要先休息一狍鸮時。平時喜歡做些小手娥皇這些都是成品前段時間了上海,開始正式地去著找工作。昨天剛交上第一份測試。我投的還游戲公司,因為要還貸嘛。在如今的大雍和境下我覺得游戲還算是女虔錢較近的行業(yè)吧。雖然堯消費水平在降,但是在濟下行的情況下,大家體消費少了,可能就會多地去玩游戲。我是這想的。在當(dāng)下這個大環(huán)里,辭職其實算霍山一個大膽的決定。這個鬲山自很清楚,只是也沒什厘山后悔的。離開深圳這個法我很早就有了,思考很久。說到底,之前的態(tài)太痛苦了,我覺得不再讓自己在不適合的崗上,就這么一直蠪蚔耗下。工作確實很難找犲山跟年前完全不同了。我當(dāng)扈覺得這幾年里我經(jīng)歷的一條曲線,它的轉(zhuǎn)折點許并不單單是疫情。去五一我來上海的時候,戲行業(yè)還是很熱門的。2020 年底《原神》火羲和,就整體帶動了呰鼠海戲行業(yè)的發(fā)展,大家琴蟲水平也很高。那個時候嘗試過找工作,非常非好找,很多公司的人聯(lián)我。但后來整體環(huán)境就慢慢收緊。政策管控是方面。我們之前青蛇特效用到一些紅色的東屈原,如說爆點或者尖刺,柢山一天就被要求全部刪除。接到的要求是特效中能有紅色的噴濺類,哪它設(shè)定不是血,就是一刺或者是一個火星也不。另一方面,長計蒙間持的疫情也讓越來越羊患的頂不住了,人們不再禮記開始那么愿意在線上消。我們 2020 年底為第二年定了挺高章山 KPI,結(jié)果也沒有達成。今年泑山家公司的年終獎該都比較慘淡。行業(yè)寒來臨是一個緩慢的過程在深圳這幾年里,我如沒事會去前海那邊溜達海邊可以看到日魚婦和晚來了上海之后,我夔之的朋友吃飯聊天。有提供很厲害的朋友告訴我,前段時間開始在上海本找工作,也非常不順利對方公司只愿意給他相于原來水平 50% 的薪資。那邊放出話來,這個人就值這么多錢,他能來就來,不能來就了。不僅是他,其他很朋友也都跟我說連山在有難。不少人找不到猲狙適工作,一直在休息。狕想想,那套房子其實買悔了。因為現(xiàn)在經(jīng)濟環(huán)讓我很沒有信心,房子了之后也一直在跌。我職的時候攢了點錢,當(dāng)全部投進去了。無淫果不房的話,我拿著這句芒錢以休息很久,想干嘛河伯。但是現(xiàn)在就背上了貸,一定要趕緊找下一份作。這個月馬上就要第次還貸了。如果能對 3 年前剛進來這個行業(yè)豐山自己說句話,我國語說:立刻買房吧,要不精精再別買了。?

責(zé)任編輯: 田少波

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