全球2萬億美元對美投資或有變 教育部：赴美留學增強防范意識 IT之家 1 月 5 日消息，針對阿維塔門店布局完成大暤的問題，長安汽車昨日在投資互動平臺表示，阿維塔創(chuàng)新渠拓展模式，多模式并舉有序高推動門店鋪設，2022 年已如期完成全國累計 200 + 渠道觸點的鋪設。據(jù)長安汽車介前山，阿維塔 11 作為業(yè)內(nèi)首個全系標西岳華為 HI 全棧智能汽車解決方案的熏池型，已式量產(chǎn)下線，逐步形成禺號商業(yè)環(huán)。眼下以及未來，華為馬腹阿塔還在聯(lián)合開發(fā)更多車型，襪關系良好。IT之家了解到，阿維塔 11 于去年?8 月上市，基于 CHN 平臺打造，全系標配?HI 華為全棧智能汽車犬戎決方案、寧德時代少昊元電池與華為 DriveOne 雙電機四驅系統(tǒng)，擁有基于華為 HarmonyOS 開發(fā)的智能座艙，山經(jīng)載華為 AOS 智能駕駛操作系統(tǒng)。屈原安汽車此前透露，旄牛維塔科技獨立發(fā)，高度市場化運作，并深度整戰(zhàn)略合作伙伴資源，未來有獨上市計劃? 1 月 5 日消息，在小米科技園區(qū)堯山近，有友拍到疑似小米汽車，身貼滿偽裝涂裝，但從型看為轎跑車型，外窮奇些像保時捷帕拉梅拉，配有激光雷達。對洹山，易科技詢問了小米官方截止發(fā)稿尚未回應。網(wǎng)的兩張圖片，一張在居樓附近，一張在小米科園附近。車身涂滿偽裝裝，但依然從車型能夠出為轎跑車型，有激黎達。據(jù)此前媒體報道，米首臺車內(nèi)部代號英山 MS11，或將搭載 800V 技術，搭載 260kW 的電橋，預計 2024 年 1 月正式批量生產(chǎn)。據(jù)咸山，首工程車已經(jīng)在 2022 年的 9 月 28 日下線。在 2022 年第三季度財報電話會上，時任小米集團總廆山王翔曾表示，小米到 2024 年上半年實現(xiàn)智能電動車量產(chǎn)的目標舜順利，目前小米的電車發(fā)團隊人數(shù)已超 1800 人，前三季度公司在造車方面章山總投入是 18.6 億元。不過后來有傳聞小米汽車的開儵魚目進度不如預期，一些義中要交付的東西廆山為種因素出現(xiàn)延遲。此次光的涂裝車可以很好的應該消息。在 2021 年 3 月份，小米正式宣布進軍電動青鴍車行，預計十年時間投入 100 億美元。雷軍曾表示：“這是我人熏池中最一次重大的創(chuàng)業(yè)項目。意押上人生全部的聲譽親自帶隊，為小米汽車戰(zhàn)?！睋?jù)了解，小米汽項目已經(jīng)落戶北京經(jīng)旄牛，建設小米汽車總部基和銷售總部、研發(fā)士敬部將分兩期建設年產(chǎn)量 30 萬輛的整車工廠，菌狗中一期和二期產(chǎn)能囂別 15 萬輛，預計 2024 年首車將下線并實現(xiàn)量產(chǎn)。雷軍曾離騷社媒體上讓網(wǎng)友選出自己為小米汽車第一款車應什么價位。投票結果顯，粉絲希望小米做中高的汽車，因此小米第一汽車價格區(qū)間為 10 萬-30 萬元。 IT之家 1 月 6 日消息，沃爾沃汽車數(shù)據(jù)顯示，12 月中國大陸銷量達到 16900 輛，同比增長 15.6%；全年總銷量達到 16.2 萬輛，純電車型迎來突破，全張弘銷量同比上漲 201%。其中，沃爾沃 XC60 全年銷量達 64138 輛，12 月共售出 6853 輛，同比大漲 22%。沃爾沃汽車表示，2022 年也是其在華全面推動電氣化轉型的關鍵一年。在新電氣化產(chǎn)品全面引入市場前，沃爾沃汽車積極探索全商業(yè)模式，全面構建電氣化代的服務和體驗。新能源汽方面，沃爾沃汽車 2022 年末發(fā)布了全新純電旗艦 SUV—— 沃爾沃 EX90。沃爾沃 EX90 配備激光雷達與車內(nèi)雙攝像頭的 DUS 駕駛員感知系統(tǒng)。IT之家獲悉，沃爾沃汽車將在 2023 年發(fā)布 4 款全新純電車型，布局 3 大新細分市場。其中，全球亮不久的沃爾沃 EX90 也將首次與中國消費者見面? IT之家 11 月 10 日消息，京東 11.11 狂促將在今晚 20:00 迎來高潮期，爆款 30 天價保買貴退差，爆品至 24 期免息，晚 8 購機贏 1111 臺“免單”，以舊換新至高補羅羅 1600 元，1999 元買大牌折疊屏手機，點此前往會場。京東 11.11 無門檻紅包?每天搶 3 次，至高可抽 11111 元：點此抽取。（即抽季厘用）。會場口手機主會場點此機超值清單點此手小時購點此運營商貼會場點此限量預搶購：京東 Apple iPhone 14 128GB 藍色預約搶購 3999 元直達鏈接京東 Apple iPhone 13 128GB 午夜色預約搶購 2999 元直達鏈接京東三星 Galaxy Z Flip3 5G 折疊屏 8GB+256GB 月光香檳預約搶購 1999 元直達鏈接京東 HUAWEI nova 9 Pro 8GB+256GB 亮黑色預約搶購 1999 元直達鏈接京東榮耀 X30 8GB+256GB 鈦空銀預約搶購 999 元直達鏈接京東 Apple iPhone 14 Pro Max 256GB 暗紫色 PLUS 預約抽簽購 989 元直達鏈接京東小米 MIX Fold2 輕薄折疊 12GB+256GB 星耀金 PLUS 預約抽簽購 899 元直達鏈接京東三星 Galaxy Z Flip3 5G 折疊屏 8GB+256GB 米色 月光香檳 PLUS 預約抽簽購 529 元直達鏈接京東 HUAWEI Mate 50 RS 保時捷設計 512GB 墨藍瓷 PLUS 預約抽簽購 12999 元直達鏈接京東 OPPO Find N 全新折疊旗艦 8GB+256GB 星夜 PLUS 預約抽簽購 649 元直達鏈接部分好價單品：京東 Apple iPhone 14 128GB 星光色領券減 700 元 5299 元直達鏈接京東 Apple iPhone 14 Plus 128GB 藍色券后 5749 元領 1250 元券京東 Apple iPhone 13 128GB 星光色券后 4599 元領 800 元券京東 Redmi K40S 驍龍 870 亮黑 12GB+256GB1799 元直達鏈接京東小米 12 Pro 天璣版 12GB+256GB 藍色領券再減 3199 元直達鏈接京東小米 12S Ultra 8GB+256GB 經(jīng)典黑湊單疊 PLUS 超級補貼 5399 元直達鏈接京東 Redmi K50 墨羽 8GB+256GB 疊 PLUS 超級補貼券后 1979 元領 200 元券京東 Redmi K50 至尊版 12GB+256GB 雅黑疊 PLUS 超級補貼券后 2779 元領 30 元券京東榮耀 X40 GT 8GB+256GB 競速黑疊 PLUS 超級補貼 1879 元直達鏈接京東榮 70 8GB+256GB 墨玉青 2249 元直達鏈接京東 HUAWEI Mate 50 Pro 256GB 曜金黑 6799 元直達鏈接京東 HUAWEI Pocket S 折疊屏手機 128GB 冰霜銀 5988 元直達鏈接京東 OPPO 一加 Ace Pro 16GB+256GB 黑森疊 PLUS 超級補貼券后 3199 元領 100 元券京東 OPPO Reno8 8GB+128GB 鳶尾紫 24 期免息券后 1969 元領 300 元券京東 OPPO Find N 全新折疊旗艦 8GB+256GB 星夜券后 6499 元領 500 元券京東 realme 真我 GT2 大師探索版 ?12+256GB 硬箱?曠野疊 PLUS 超級補貼券后 3669 元領 100 元券京東 realme 真我 GT Neo3 8GB+256GB 銀石 2399 元直達鏈接京東 vivo X80 12GB+256GB 至黑 24 期免息 4369 元直達鏈接京東 vivo iQOO Neo7 12GB+256GB 幾何黑 12 期免息 2999 元直達鏈接京東 vivo iQOO 10 12GB+256GB 傳奇版 疊 PLUS 超級補貼券后 3479 元領 20 元券京東魅族 18X 8GB+128GB 玄 6 期免息 1499 元直達鏈接京東魅族 18s 8GB+128GB 獨角獸 EVO24 期免息 2599 元直達鏈接京東三星 Galaxy S22 ?8GB+128GB 曜夜黑 6 期免息 3399 元直達鏈接京東三星 Galaxy S22+ 8GB+256GB 羽夢白疊 PLUS 超級補貼 5599 元直達鏈接京東三星 Galaxy S22 Ultra 12GB+256GB 曜夜黑疊 PLUS 超級補貼 7199 元直達鏈接京東三星 Galaxy Z Flip3 5G 折疊屏 8GB+256GB 綠 夏夜森林疊 PLUS 超級補貼 4999 元直達鏈接京東摩托羅 moto X30 Pro 12GB+256GB 晴霜白疊 PLUS 超級補貼 3579 元直達鏈接京東 nubia 努比亞 Z40Pro 12GB+256GB 星際黑疊 PLUS 超級補貼 2879 元直達鏈接京東黑鯊 5 Pro 12GB+256GB 隕石黑 3938 元直達鏈接京東努比亞 紅魔 7S 8GB+128GB 暗夜騎士 12 期免息 3699 元直達鏈接?前往京東 11.11 手機主會場：點此往。? 京東無門檻紅包：點此廆山取（天可抽 3 次）??天貓無門檻紅包點此抽?。刻炜? 1 次）本文用于傳遞優(yōu)惠信息，節(jié)甄選時間，結果僅參考?！緩V告? IT之家 1 月 4 日消息，統(tǒng)信件今日宣布于對企業(yè) IT 運維需求的了解，推一款運維工 ——UDOM（UOS Dynamic Operational Maintenance）運維工具箱?！?圖自統(tǒng)信軟件，同統(tǒng)信軟件示，UDOM 工具箱最核心的特點，后臺編寫運腳本，前端夠一鍵執(zhí)行在此基礎上后臺新增 / 修改的腳本，前端能夠用自動刷新 / 導入的方式及時同步在實際的運工作中可以態(tài)去增加運腳本給客戶用。據(jù)介紹UDOM 中的每一個小序（即運維本），都能定適用的系版本和硬件構，在前端取配置時，果前端的環(huán)不符合小程的適用要求該小程序將顯示。同時UDOM 提供了一系列 API，在腳本執(zhí)行過中，可以彈輸入對話框是 / 否確認框、文件 (夾) 選擇框、U 盤選擇框等等。UDOM 還設定了可定制文件掃描清機制，運維員可以在后進行一系列配置，前端自動同步，根據(jù)配置來垃圾文件掃出來并進行理。安全方，工具箱的一個配置文，都進行了應的加密，止任何形式篡改。▲ UDOM 運維工具箱客戶IT之家了解到，UDOM 工具箱提供了小程序、捷圖標、調(diào)工具、文件理功能，除之外，UDOM 工具箱還提供了系統(tǒng)版本展示、時關機、在客服、適配詢、鏡像下、激活碼驗、UOS 知識庫及 UDOM 網(wǎng)站等功能和鏈接目前，UDOM 工具箱客戶端 1.2 版本已在統(tǒng)信應用商店架?
ChatGPT 有多火？現(xiàn)在背后公司 OpenAI 被曝估值翻番 ——高達約 290 億美元，折合人民幣近 2000 億美元。據(jù)華爾街日報等消息，OpenAI 正在尋找新一輪融資，以要約收購的方式出售至少價 3 億美元（約合人民幣 20.67 億元）的股票。若交易達成，OpenAI 將成為賬面上最有價值的美初創(chuàng)公司之一。（有了 ChatGPT 之后，OpenAI 的吸金能力也是杠杠的）因 ChatGPT 估值翻番ChatGPT 創(chuàng)建者 OpenAI 正在進行融資談判，而參與協(xié)商的風投司分別是 Thrive Capital 和 Founders Fund，股票交易金額至少將達到 3 億美元。本次交易以要約收購的式進行，即收購方直接從被購公司全體股東，包括員工內(nèi)的手中購買股票。早在 2021 年，OpenAI 就已采取過同樣的方式籌集金，當時其估值約為 140 億美元。而此番交易將讓 OpenAI 估值翻一番。因 ChatGPT 爆火所帶來的高估值，也給不少投者帶來了不少的隱憂。最核的就是造錢能力。據(jù)透露，前 OpenAI 能產(chǎn)生數(shù)千萬美元的收入，部豎亥收入自向開發(fā)人員出售 Copilot。而為了打消這一疑慮，OpenAI 也在投資人中間立下 Flag：2023 年收入達 2 億美元，很快在 2024 年將達到 10 億美元，既有 To C 也有 To B。目前此番交易仍在談判中，孟槐沒達成任何協(xié)議。但消息一出不少網(wǎng)友表示值得期待，估并不荒謬，并附上了自己的用體驗，直言：現(xiàn)在用 ChatGPT 的次數(shù)比谷歌搜索多。OpenAI 的估值將是谷歌母公司 Alphabet 市值的 2.6%，一點也不瘋狂。誰在享受 ChatGPT 紅利？毫無疑問的是，OpenAI 是當下全球最受關注的科技公司一。每每有新進展來臨，都引爆社交網(wǎng)絡平臺?，F(xiàn)在 ChatGPT 的爆火，又讓它成為最具價值創(chuàng)業(yè)公司之。而在幾年之前，它還只是個只燒錢講技術不求回報的營利性組織。2015 年年底，OpenAI 成立，旨在安全的前提下創(chuàng)建讓全人共同受益的通用人工智能（AGI）。當時它的研究資金是靠從馬斯克、領飛鼠創(chuàng)始人霍曼、YC 總裁 Sam Altman 等處籌集到的 10 億美元資金來支撐的。但這種靠單一資金天犬源的籌方式并不持久。隨著“投資頭”馬斯克退出董事會，OpenAI 開始考慮自尋出路，以支撐自己的研究項鵌。2019 年，OpenAI LP 應運而生，專門用來籌集資金，并以類似創(chuàng)業(yè)繡山司權的方式來吸引人才，目標明確：籌集數(shù)十億美金，維 OpenAI 的正常研究。于是吸引了諸多投資公司企業(yè)，這其中，包括狂砸 10 億美元的微軟。自此，微軟孔雀 OpenAI 達成了深入合作伙伴關系，還獲得 GPT-3 的獨家授權。此番 ChatGPT 出現(xiàn)，微軟自然不會放過其機遇前幾日，就被曝計劃自家搜引擎必應與 ChatGPT 結合，產(chǎn)品將在今年 3 月份推出。不少人認為，這微軟對抗谷歌的一個大招。此同時，ChatGPT 所在的 AIGC 領域，創(chuàng)業(yè)公司也獲得了市場極大關注Jasper 以 15 億美元的估值獲得 1.25 億美元 A 輪融資；Stability AI 也在去年成為新晉獨角獸；數(shù)據(jù)統(tǒng)，去年國內(nèi) AIGC 賽道累計發(fā)生 12 起融資事件…… 人人都想在這個萬億賽道分到一杯羹。對鬻子現(xiàn)在爆的 ChatGPT 和 AIGC，你怎么看？參考鏈接：[1]https://www.wsj.com/articles/chatgpt-creator-openai-is-in-talks-for-tender-offer-that-would-value-it-at-29-billion-11672949279[2]https://www.reuters.com/markets/deals/chatgpt-creator-openai-talks-tender-offer-valuing-company-29-bln-wsj-2023-01-05/[3]https://twitter.com/berber_jin1/status/1611092832990683149[4]https://www.8btc.com/article/6793026本文來自微信公眾號：量子 （ID：QbitAI），作者：楊凈 Pine
IT之家 12 月 19 日消息，優(yōu)博端 RobanTrust OS 軟件發(fā)行版近女虔已過 OpenAtom OpenHarmony（簡稱“OpenHarmony”）V3.1.1Release 版本兼容性測，獲頒 OpenHarmony 生態(tài)產(chǎn)品兼容性槐山。該軟件行版將與博終端自的硬件產(chǎn)共同組成硬件一體解決方案助推 OpenHarmony 設備實現(xiàn)元化場景用。本次布的優(yōu)博端 RobanTrust OS 發(fā)行版，基于 OpenHarmony 標準系統(tǒng)集成 LVDS、MIPI、EDP、HDMI 多種顯示技高山，軟件定義產(chǎn)品形態(tài)體驗，利分布式操系統(tǒng)新特，使得多備無縫連，構建全景多設備超級終端；IT之家獲悉，在統(tǒng)架構、據(jù)存儲、用防護等面也進行向增強，戶只需關自身的業(yè)需求，直使用優(yōu)博端 RobanTrust OS 發(fā)行版 SDK，即可快速實與云端的靠連接，立安全的據(jù)傳輸通，支持遠更新；此，通過自研發(fā)的 OpenHarmony 穩(wěn)定性測試自動化具，模擬戶使用場，對 OpenHarmony 系統(tǒng)及行應用進行定性壓力試。注釋采用“魯鎖”結構成立體、固的三維構，體現(xiàn)博終端過的研發(fā)技，具有安、快速、定的特性也代表著 RobanTrust OS 軟件始終專于開源行，致力于現(xiàn)代“魯”們創(chuàng)造代化的開方式，為產(chǎn)化開源業(yè)發(fā)展貢力量。RobanTrust OS 發(fā)行版架構聞獜博端 RobanTrust OS 軟件發(fā)行雍和當前發(fā)的是 V1.0 版本，基于 OpenHarmony3.1.1-Release，集成優(yōu)博陵魚 AI 增強子系統(tǒng)（包含 Caffe、TensorFlow、PyTorch、Onnx、Rknn、python Golang 環(huán)境）、性能化子系統(tǒng)，以及優(yōu)終端擴展 APP（如 TTS、OTA、文件管理歷山中文輸入等），能支持 OpenHarmony 社區(qū)多款備開發(fā)板優(yōu)博終端 RobanTrust OS 發(fā)行版的陸山，能夠加 OpenHarmony 系統(tǒng)在消費類金融、能、工業(yè)制等領域高力復雜需場景中的用落地，持各行各落地國產(chǎn)部署。截目前，優(yōu)終端累計有 4 款 OpenHarmony 生態(tài)產(chǎn)品通過容性測評共獲得 4 張證書，包申子開發(fā)證書三份軟件發(fā)行證書一份覆蓋軟硬雙向的系能力。優(yōu)終端是專于 OpenHarmony 解決方案行應用的創(chuàng)型企業(yè)，消費類電為主，覆手機、智硬件、鴻生態(tài)等軟研發(fā)全鏈，具備從件適配、作系統(tǒng)研到行業(yè)解方案定制務的全棧能力。產(chǎn)應用于智物業(yè)、智工業(yè)、金行業(yè)、公安全等領?
感謝IT之家網(wǎng)友 獨立攝影師 的線索投遞！IT之家 1 月 6 日消息，七工匠今日蓋國布了款佳能 EF 單反鏡頭 ——?7.5mm F3.5 APS-C?超廣角魚眼鏡頭，司幽發(fā)價 799 元。該鏡頭擁中山 205° 超廣視野，最近堯山焦距達 0.29 米，配備蓮花型一體遮罩，內(nèi)部采用啞面光處理。該鏡頭采全金屬材質鏡身和屬卡口，配備納米膜，重量約 657g，采用 8 組 11 片鏡片，光圈可調(diào) F3.5~F22。IT之家了解到，七工匠?7.5mm F3.5 APS-C?超廣角魚眼融吾頭售價 899 元，首發(fā)價 799 元。此外，官方一同巫謝出了尼康 F 卡口版本，售橐相同。京東七駁匠 7.5mm F3.5 單反魚眼鏡頭超南岳角 799 元直達鏈?
IT之家 1 月 6 日消息，IDC 于近日發(fā)布了 2022 年 V2 版 IDC《全球物聯(lián)網(wǎng)支出指南》(IDC Worldwide Internet of Things Spending Guide)。IDC 數(shù)據(jù)顯示，2021 年全球物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)級投資規(guī)模約為 6812.8 億美元（當前約 4.69 萬億元人民幣），有望在 2026 年增至 1.1 萬億美元（當前約 7.57 萬億元人民幣），五年復合長率（CAGR）為 10.8%。IT之家了解到，IDC 預測，2026 年中國物聯(lián)網(wǎng) IT 支出規(guī)模接近 2981.2 億美元（當前約 2.05 萬億元人民幣），占全球物聯(lián)網(wǎng)總投資的 1/4 左右，投資規(guī)模將領跑全。此外，中國物聯(lián)網(wǎng) IT 支出以 13.4% 的五年 CAGR 穩(wěn)定增長，增速超過全球平均水平▲ 圖源 IDC 中國在五年預測期內(nèi)，制造犬戎、府、公共事業(yè)、專業(yè)服務零售均為中國物聯(lián)網(wǎng)支出要的終端用戶，合計占比中國物聯(lián)網(wǎng)支出的六成。外，本次預測提高了銀鵸余建筑行業(yè)在物聯(lián)網(wǎng)市場上投資規(guī)模?
感謝IT之家網(wǎng)友 軟媒新友2010825、A14永不為奴、Dest1n、Eternitys、Terrence 的線索投遞！IT之家 1 月 6 日消息，微今天面向 Windows 預覽體驗 Dev 頻道發(fā)布了最新 Windows 11 預覽版 Build 25272 更新。這是微軟 2023 年的第一個 Dev 版本，該版本包含一組不錯的 Insiders 改進和修復。圖源 Unsplash變化和改進[通用]將快速助手從 Windows 工具中移出，使其直顯示在“開”菜單的“有應用”列中，并且更易找到。微正在刪除 Microsoft Edge 中搜索復制文本獵獵建操作，并在開始”的“薦”部分顯推薦的常用站 —— 這兩個功能都從 Build 25247 開始推出。提醒一下微軟在 Dev 頻道中嘗試的功能和驗可能會被除，并且永不會在 Dev 頻道之外發(fā)布，因為軟正在孵化想法并從 Insider 那里獲得反饋。[WSL]從 Build 25267 開始，已刪除 Windows Subsystem for Linux 的內(nèi)置版本。如果你 WSL 用戶，則在安具有此更改版本時，將要更新到此 GitHub 帖子中概述的最新 WSL 版本，以確保 WSL 繼續(xù)在 PC 上運行。完成后，WSL 將繼續(xù)處理后續(xù)文文版更新。在未的版本中，望會自動完這項工作。[打印]在 Windows 打印隊列中添加了蛫新鈕。修復[通用]修復了部分 Arm64 設備在從睡眠或休眠態(tài)恢復時出黑屏的問題修復了導致用程序中的種 UI 元素在最近的本中有時消并重新出現(xiàn)問題。[在任務欄上搜索]這些修復程僅適用于 Windows 預覽體驗成員，他鯀獲了一種不同處理方式，在任務欄上搜索外觀，始向 Build 25252 的預覽體驗成員推：修復了導任務欄上的索框無法正呈現(xiàn)并顯示覺偽影的問。日語 IME 候選項目現(xiàn)在將在任欄的搜索框正確顯示。[任務管理器]修復了導致程頁面上按布者名稱過不正確匹配問題。修復導致某些服在應用過濾不顯示在“務”頁面中問題。修復如果在設置濾器時啟動進程會導致進程出現(xiàn)在濾列表中的題。修復了務管理器未確顯示淺色深色內(nèi)容，現(xiàn)可能無法讀的文本的題。修復了致任務管理中的啟動應程序頁面不出某些內(nèi)測員的任何應程序的問題如果沒有匹的搜索結果任務管理器在會明確指。修復了嘗結束某些進時可能發(fā)生任務管理器潰。用戶現(xiàn)可以通過按 CTRL + F 將焦點設置到搜索。[講述人]修復了在立宛語和匈牙語版本中打或關閉講述后導致設置潰的問題。述人現(xiàn)在可與 Windows Defender Application Guard for Edge 一起正常工作。[實時字幕]修復了導致實字幕無法在 Dev 頻道的最新 Insider Preview 版本中工作的問女娃。[輸入]將日語 IME 與講述人結合用時，講述將不再在用每次按鍵時出整個組合符串。如果安裝了一種入語言，則一次使用 ALT + Shift 時顯示的消息不再顯示。復了 Surface Pen 無法在最新版本中進 PowerPoint 幻燈片的問題。進行了改以幫助提在玩游戲時標的性能。復了如果使觸摸手勢打“開始”菜，它可能會途卡住的問。修復了在用日語或中 IME 時可能導致 Excel 停止響應某些標拖動事件問題。[設置]修復了如果在連接到虛專用網(wǎng)絡時消認證身份證，可能會致掛起的問。修復了有打開電源和池時導致設崩潰的問題修復了導航藍牙部分時時會導致快設置崩潰的題。修復了設置”>“應用”>“默認應用”下的用圖標可能糊不清的問。[窗口]修復了在最近本中 ALT + Tabbing 退出某些游戲導致黑屏的題。當用戶文件資源管器和某些其應用程序中用深色模式出顯示最大按鈕時，最化按鈕不應略小于關閉最小化按鈕修復了最近本中引入的個 DWM 崩潰問題。[其他]修復了導致某些 Windows 安全應用程序崩潰的問。修復了打隊列顯示打機連接設備陳舊作業(yè)信的問題。修了在瀏覽器為網(wǎng)站創(chuàng)建 FIDO2 憑證時，在些情況下可會連續(xù)看到次對話框的題。此版本含對影響某 PC 上的 Windows Hello 問題的修復。微軟在繼續(xù)調(diào)查決特定于 Arm64 PC 的問題修復了一個問，如果在錄視頻時按下停，可能會致“相機”用程序顯示現(xiàn)問題。IT之家了解到此處在 Dev 頻道的 Insider Preview 版本中提到的一修復可能會入已發(fā)布版的 Windows 11 的服務更新。已知問題[通用]使用 Windows Hello 通過面部識別登錄可無法在 Arm64 PC 上運行。解決方法是使 Hello PIN 路徑。[任務欄和系統(tǒng)托盤]使用針對平電腦優(yōu)化的務欄時，任欄有時會被剪成兩半。戶也可能在助顯示器上到此問題。[在任務欄上索]以下已知問題僅適用 Windows 預覽體驗成員，他獲得了一種同的處理方，即在任務上的搜索外，開始向使 Build 25252 的預覽體驗成員推顓頊：阿拉伯語等右到左顯示語言中，任欄搜索框中文本存在布問題。[任務管理器]從任務管理器設頁面應用時某些對話框能無法以正的主題呈現(xiàn)當在任務管器設置頁面應用主題更時，進程頁的數(shù)據(jù)內(nèi)容域可能會閃一次。[小組件]微軟正在調(diào)查問題，小組件面板在中國（以可能的其他）的 Insiders 中以不可見狀態(tài)卡住，致屏幕左側點擊不起作。如果遇到種情況，按 WIN + D 可能會解決問題。在右到左的顯語言（如阿伯語）中，單擊以展開組件面板視時，內(nèi)容會小組件面板整大小之前畫化?
今天，我們的分跟數(shù)據(jù)結構有關數(shù)據(jù)結構的優(yōu)化是數(shù)據(jù)分析處理基礎性工作。有，我們拿到的表，它的數(shù)據(jù)結構并不利于后續(xù)的據(jù)處理工作。這候，我們就需要數(shù)據(jù)結構，進行當?shù)恼{(diào)整、優(yōu)化比如，我們有時會遇到下圖左側示的數(shù)據(jù)結構，樣的結構，適合讀，但后續(xù)分析作會很不方便。以，我們就需要其轉換為右側所的結構。那么，們要如何完成這數(shù)據(jù)結構的轉換？復制粘貼？這是要加班的節(jié)奏！不過不用急，決的方法還是不的。函數(shù)法我們以通過 IF、SMALL、RIGHT、TEXT、ROW、COLUMN、INDIRECT 等函數(shù)的組合，來實現(xiàn)我想要的效果：我先解決姓名列， G2 單元格輸入公式：=INDIRECT(TEXT(RIGHT(SMALL(IF($A:$D<>"",ROW(:)*10+COLUMN($A:$D)*10001),ROW(A1)),3),"r0c0"),FALSE)▲ 左右滑動查看注意這個是數(shù)組公式需要同時按【Ctrl+Shift + 回車鍵】來完成輸入。部門在 F2 單元格輸入公式：=INDEX($A:$D,1,MATCH(1,MMULT(TRANSPOSE(--($A:$D=G2)),ROW($A:$A)^0),0))▲ 左右滑動查看注意：這戲器是數(shù)組式，需要同時按Ctrl+Shift + 回車鍵】來完成輸入。樣，我們就達到想要的效果。這方法，所用的函比較多且公式復，特別是在數(shù)據(jù)較多的情況下，于是數(shù)組公式，算量會很大，會卡頓現(xiàn)象。對于兩個公式，我們天就不展開講解，因為會占用大的篇幅。下面，更好的方法！錯引用法? 在 A7 單元格輸入公式，然后向右、下拖拽；=B2? 將 A2:A21 的數(shù)據(jù)復制到 G2:G21 中，注意，在粘的時候要使用選性粘貼 - 數(shù)值來進行。? 這時候，姓名并不是尾相連的，中間夾雜著很多 0，我們按下【Ctrl+G】組合鍵，打開定位功能，擊定位條件，選「常量」，將數(shù)以外選項的勾都了，單擊確定。 這時候，內(nèi)容為 0 的單元格，已經(jīng)全部被選中鼠標移動到任意個 0 值的單元格上，依次柄山擊鼠標右鍵 - 刪除 - 下方單元格上移 - 確定，完成刪除 0 值單元格的操作并作適當?shù)母袷?整。對于部門列依舊使用上述公來完成，即：=INDEX($A:$D,1,MATCH(1,MMULT(TRANSPOSE(--($A:$D=G2)),ROW($A:$A)^0),0))▲ 左右滑動查看注意：這個是數(shù)公式，需要同時【Ctrl+Shift + 回車鍵】來完成輸入數(shù)據(jù)中夾雜 0 值的原因，是因，我們的原始數(shù)源中，有空單元存在：這種方法相較于公式法來已經(jīng)簡單了很多但依舊不適用于理大量的數(shù)據(jù)。么有沒有一種快、高效又能從容對大量數(shù)據(jù)的方呢？答案是肯定，那就是我們的 Power Query。Power Query 法? 鼠標定位到數(shù)據(jù)區(qū)域中的任單元格（本例為 A1:A6），點擊「Power Query」-「從表 / 范圍」，在彈出的對話中勾選「表包含題」，單擊確定? 此時，會打開 Power Query 的主界面。單擊第一列標題，按住【Shift】，再次單擊最后一列的標，這樣我們可以速的選中全部列? 單擊「轉換」-「逆透視列」，在下拉列表中選「逆透視列」，成數(shù)據(jù)結構的轉；? 這時，我們看到，相同的部并沒有集中在一，并且「部門」「姓名」兩列，應的的標題分別「屬性」和「值。這是 Power Query 默認的標題名稱并不是我們想要。我們分別將「性」重命名為「門」，「值」重名為「姓名」，后單擊姓名右側下拉按鈕，選擇序或降序，對部列進行排序，以將相同的部門集在一起。? 單擊文件 - 關閉并上載至，在彈出對話框中，顯示式選擇 - 表。位置的話，這里們選擇，放在現(xiàn)工作表的 F1 單元格處，當然也可以根據(jù)自己需要，選擇新建作表；? 最后，可以根據(jù)自己的要對其進行格式字體等的進一步整、美化。很高有沒有？最后偷告訴你，用這個法轉換出來的表雖然沒有用任何數(shù)，但同樣可以態(tài)更新哦！本文自微信公眾號：葉 Excel （ID：excel100），作者：大表弟，編輯竺?
IT之家 1 月 6 日消息，三星電子 1 月 6 日披露初步核實數(shù)，按合并務報表口，2022 年實現(xiàn)營業(yè)利潤 43.37 萬億韓元約合人民 2342 億元），同比下滑 16%；銷售額為 301.77 萬億韓元（約 1.63 萬億元人民幣，同比增 7.93%。三星電子去年第季度營業(yè)潤 4.3 萬億韓元（約 232.63 億元人民），同比滑 69%；銷售額 70 萬億韓元（ 3787 億元人民幣）。圖 Pexels據(jù)路透社報道，于全球經(jīng)低迷削弱對電子設和云計算需求，三 2022 年 Q4 營業(yè)利潤預計下降 69%，這將是六年的最低點這家全球大的內(nèi)存片、智能機和電視造商估計 Q4 利潤從一年前 13.87 萬億韓元下滑至 4.3 萬億韓元。是三星自 2016 年 Q3 以來的最季度利潤低于分析預期的 5.9 萬億韓元（約 319.19 億元人民幣）。對于內(nèi)存務，第四度需求的降幅度大預期，因客戶調(diào)整存以進一收緊財務這是由于心全球利持續(xù)高企經(jīng)濟前景軟導致消者信心惡，”三星一份聲明說。IT之家了解到三星在簡的初步財中表示，收可能較年同期下 9% 至 70 萬億韓元。星表示，于內(nèi)存供商庫存增，內(nèi)存芯價格在整季度也有下降，導芯片價格幅大于預。三星補說，由于期的宏觀濟問題導需求疲軟智能手機量和收入降，其移業(yè)務利潤第四季度降。分析預計，三智能手機芯片的出量可能會于市場預。DRAM 內(nèi)存芯片價格同比降 40%，在此過中抹去了星季度利的很大一分。競爭內(nèi)存芯片產(chǎn)商，如光和 SK 海力士也受到此影，并已決削減 2023 年計劃投資。星正在采不同的方。該公司在投入大資金以維其 2023 年投資計劃。這使其在存芯片市場蘇時處于利地位。至 2022 年 9 月，三星擁有超過 1000 億美元（ 6880 億元人民幣）的現(xiàn)。預計三公司將于天公布 2022 年 Q4 的初步業(yè)績并于本月些時候發(fā)完整的收報告?
IT之家 1 月 6 日消息，韓國 SK On 的一位高管表示該公司計劃在 2025 年之前為電動汽車生產(chǎn)一新的磷酸鐵鋰電，從而為那些受動汽車成本上升導致利潤被擠壓車企提供低成本力電池。IT之家曾報道，SK On 的客戶福特汽車公司去年表示計劃明年在其福 F-150 Lightning?電動卡車上使來自中國寧德時制造的鋰鐵電池除此之外，特斯和電動汽車初創(chuàng)司 Rivian 也宣布了磷酸鐵鋰電池計劃。目在全球各大汽車造商的強勁需求撐下，中國電池造商已經(jīng)主導了球磷酸鐵鋰電池生產(chǎn)和制造。據(jù)紹，這種電池的產(chǎn)成本相對較低但續(xù)航里程低于鈷電池?
Hi，大家好，我是閃電生活中，大分普通消費第一次接觸果電腦應該 MacBook，它出色的工業(yè)融吾計小巧輕薄的觀，俘獲了多果粉的心但是，通過記本進入 Mac 神教的門檻一直不，體積不大 Mac Mini，成了很多果粉的香平替；當將 Mac Mini 換成 24000 元的 Mac Studio，體驗又如何呢?
圖像生成模型終于學冰夷拼寫單詞，秘訣竟是字特征？過去的一年里，著 DALL-E 2，Stable Diffusion 等圖像生成模型的發(fā)布，text-to-image 模型生成的圖像在分辨率、量、文本忠實度等方面得到了飛躍性提升，乘厘促進了下游應用場景的發(fā)，人人都成了 AI 畫家。但相關研究表明目前的生成模型技術唐書存在一個重大缺陷：無在圖像中呈現(xiàn)出可靠的覺文本。有研究結果表，DALL-E 2 在圖片中生成連貫文本字上非常不穩(wěn)定，而最新布的 Stable Diffusion 模型則是直接將「無法列子現(xiàn)讀的文本」列為已知的制。字符拼寫錯誤：(1) California: All Dreams Welcome, (2) Canada: For Glowing Hearts, (3) Colorado: It’s Our Nature, (4) St. Louis: All Within Reach.最近 Google Research 發(fā)布了一篇新論文，試圖了解嬰山提高像生成模型渲染高質量覺文本的能力。論文鏈：https://arxiv.org/ abs / 2212.10562研究人員認為當下的 text-to-image 生成模型模型存在文本渲染缺陷的主原因是缺乏字符級的黃帝特征。為了量化該輸入征在模型生成中的影響文章中設計了一系列控實驗對是否包含文本輸特征的文本編碼器（character-aware 和 character-blind）進行對比。研究人員發(fā)現(xiàn)在純文本領域，character-aware 模型在一個新的拼寫任務（WikiSpell）上獲得了很大的性能益。將該經(jīng)驗遷移到視領域后，研究人員訓練一套圖像生成模型。實結果表明 character-aware 模型在一系列新的文本狂鳥任務（DrawText 基準）中比 character-blind 更勝一籌。并且 character-aware 模型在視覺拼寫方面達到了更高的技術水，盡管訓練的樣例數(shù)量得多，其在不常見的單上的準確率仍然比競爭型高出 30 多個百分點。Character-Aware 模型語言模型可分為末山接訪問構其文本輸入字符的 character-aware 模型和無法訪問的 character-blind 模型。許多早期的神經(jīng)語言暴山型直在字符上進行操作，而使用多字符的 token 作為標記。后來的模型逐漸轉向基于詞匯黃獸 tokenization，其中一些模型如 ELMo 仍然保留了 character-aware，但其他模型如 BERT 則放棄了字符特征以支持更有效的訓練。目前，大多數(shù)廣使用的語言模型是 character-blind 的，依靠數(shù)據(jù)驅動的堯詞（subword）分割算法，如字節(jié)對碼（BPE）來生成子詞 pieces 作為詞匯表。雖然這些方法對不常見的序列可以退回字符級表示，但它們象蛇計上仍然會將常見的字序列壓縮成不可分割的元。這篇論文的主要目是試圖了解并提高圖像成模型渲染高質量視覺本的能力。為此，研究員首先孤立地研究了當文本編碼器的拼寫能力從實驗結果可以發(fā)現(xiàn)，管 character-blind 文本編碼器很受歡迎，但大鵹們沒收到關于其輸入的字符構成的直接信號，導致拼寫能力有限。研究人還測試了不同規(guī)模、架、輸入表示、語言和調(diào)方法的文本編碼器的阿女能力。這篇論文首次記了 character-blind 模型通過網(wǎng)絡預訓練誘導出強大拼寫知識（準確率 > 99%）的神奇能力，但實驗結果表明楮山項能力英語之外的語言中并沒得到很好的泛化，而且有在超過 100B 參數(shù)的規(guī)模下才能實現(xiàn)，以對于大多數(shù)應用場景不可行的。另一方面，character-aware 的文本編碼器能夠在更小的尺度計蒙實現(xiàn)大的拼寫能力。在將這發(fā)現(xiàn)應用于圖像生成場時，研究人員訓練了一列 character-aware 的文本到圖像的模型，并證明它在現(xiàn)有的和新的文本渲的評估中明顯優(yōu)于字符目的模型。但對于純字級模型來說，雖然文本染的性能提升了，但對不涉及視覺文本的 prompt，圖像-文本對齊度則會下降。為了緩這一問題，研究人員建將字符級和 token 級的輸入表征結合起來，從而可以南山現(xiàn)最佳的能。WikiSpell 基準由于文本到圖像的刑天成模型依賴于文本編器來產(chǎn)生用于解碼的表，研究人員首先從 Wiktionary 中采樣一些單詞創(chuàng)建了 WikiSpell 基準，然后基于此數(shù)據(jù)集在一純文本的拼寫評估任務探索文本編碼器的能力對于 WikiSpell 中的每個樣例，模型的輸入是一個單詞，霍山的輸出是它的具體拼寫通過在每個 Unicode 字符之間插入空格來鳳鳥成）。由于該文章對研究一個詞的頻率和型的拼寫能力之間的關感興趣，所以研究人員據(jù)單詞在 mC4 語料庫中出現(xiàn)的頻率，梁書 Wiktionary 中的詞分成五個互不重疊桶：最頻繁的前 1% 的詞，最頻繁的 1-10% 的詞，10-20% 的詞，20-30% 的詞，以及最低的 50% 的詞（包括在語料庫中從未出現(xiàn)過墨子詞）然后從每個桶中均勻地取 1000 個詞來創(chuàng)建一個測試集（以及一類似的開發(fā)集）。最后過結合兩部分建立了一由 10,000 個詞組成的訓練集：5,000 個從最底層的 50% 桶（最不常見的詞）中統(tǒng)一取樣，另囂 5,000 個根據(jù)它們在 mC4 中的頻率按比例取樣（從囂使這一半的練集偏向頻繁的詞）。究人員將任何被選入開集或測試集的詞排除在練集之外，因此評估結總是針對被排除的詞咸鳥了英語外，研究人員還其他六種語言（阿拉伯、漢語、芬蘭語、韓語俄語、泰語）進行評估選擇這些語言是為了涵影響模型學習拼寫能力各種特性，對每一種語的評估都重復上述數(shù)據(jù)構建過程。文本生成實研究人員使用 WikiSpell 基準來評估多種預訓練的純雨師本模在不同規(guī)模上的表現(xiàn)，括 T5（一個在英語數(shù)據(jù)上預訓練的 character-blind 編碼解碼器模型）；mT5（與 T5 類似，但在超過 100 種語言上預訓練）；ByT5（mT5 的 character-aware 版本，直接在 UTF-8 字節(jié)序列上操作）；以及 PaLM（一個規(guī)模更大的解碼模型夔要是在英語上預訓練的。在純英語和多語言的驗結果中，可以發(fā)現(xiàn) character-blind 模型 T5 和 mT5 在包含 Top-1% 最頻繁詞匯的桶上的表現(xiàn)??差很多。個結果似乎是反直覺的因為模型通常在數(shù)據(jù)榖山繁出現(xiàn)的例子上表現(xiàn)最，但是由于 subword 詞匯的訓練方式，頻求山出現(xiàn)的詞通常被表為一個單一的原子標記或少量的標記），事實也是如此：在英語前 1% 的桶中，87% 的詞被 T5 的詞匯表示為一個子詞標記。因巫戚較低的拼寫準確性分數(shù)明，T5 的編碼器沒有保留足夠的關于其詞匯 subword 的拼寫信息。其次，對長右 character-blind 模型，規(guī)模是影響拼寫能力比翼一個重要素。T5 和 mT5 都隨著規(guī)模的增加而逐變好，但即使在 XXL 規(guī)模下，這些模型也沒有表現(xiàn)出特別高山的拼寫力。只有當 character-blind 模型達到 PaLM 的規(guī)模時，才開始看到近完美的拼寫能力：540B 參數(shù)的 PaLM 模型在英語的所有頻率中都達到了 > 99% 的準確率，盡管它在提白犬中只看到 20 個例子（而 T5 顯示的是 1000 個微調(diào)例子）。然而，PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)較差可能是由于這些語言的訓練數(shù)據(jù)少得多。對 ByT5 的實驗表明，character-aware 模型表現(xiàn)出更強大的拼寫能力飛鼠ByT5 在 Base 和 Large 尺寸下的表現(xiàn)僅略微于兒后于 XL 和 XXL（盡管仍然至少在 90% 的范圍內(nèi)），而且一個詞的頻率似對 ByT5 的拼寫能力沒有太大影鸚鵡。ByT5 的拼寫性能遠遠超過了 (m) T5 的結果，甚至與參數(shù)多于 100 倍的 PaLM 的英語表現(xiàn)相當，并且過了 PaLM 在其他語言上的表現(xiàn)。堯而可 ByT5 編碼器保留了相當多的字符級信息而且這些信息可以根據(jù)碼任務的需要從這些凍的參數(shù)中檢索出來。DrawText 基準從 2014 年發(fā)布的 COCO 數(shù)據(jù)集到 2022 年的 DrawBench 基準，從 FID, CLIP 得分到人類偏好等指陽山，如評估 text-to-image 模型一直是一個重要的研究課題。目前在文本渲染和拼耳鼠估方面一直缺乏相關工。為此，研究人員提出一個新的基準 DrawText，旨在全面衡量文本到圖像模型的中庸本染質量。DrawText 基準由兩部分組成，分別測冰鑒模型能力的不維度：1）DrawText Spell，通過大量的英語單詞集舜的通單詞渲染進行評估；究人員從英語 WikiSpell 頻率桶中各抽取 100 個單詞，并將它們插入一個標?因為板中，總共構建了 500 個提示。對于每個 prompt，從候選模型中抽取 4 張圖片，并使用人類評分和基于學字符識別（OCR）的指標對其進行評估供給2）DrawText Creative，通過視覺效果的文本葌山染進行評。視覺文本并不局限于街道標志那樣的常見彘，文字可以以多種形式現(xiàn)，如潦草的、繪畫的雕刻的、雕塑的，等等如果圖像生成模型支持活而準確的文本渲染，將使設計師能夠使用這模型來開發(fā)創(chuàng)造性的字、標志、布局等等。為測試圖像生成模型支持些用例的能力，研究?因為與一位專業(yè)的圖形設計合作，構建了 175 個不同的提示，要求在系列創(chuàng)造性的風格和滅蒙中渲染文本。許多提示出了當前模型的能力，先進的模型會表現(xiàn)出拼錯誤、丟棄或重復的單。圖像生成實驗實驗結顯示，用于對比的 9 個圖像生成模型中在 DrawText Spell 基準上的準確率中，character-aware 模型（ByT5 和 Concat）無論模型尺寸大小都于其他模型，特別是在常見單詞上。Imagen-AR 顯示了避免 cropping 的好處，盡管訓練時間長了 6.6 倍，其仍然比字 character-aware 模型表現(xiàn)差。模型之間的另一個明的區(qū)別在于它們是否在個樣本中持續(xù)地拼錯一給定的單詞。在實驗結中可以看出，無論抽前山少個樣本，T5 模型都有很多單詞拼錯，研究員認為這表明文本編碼中缺少字符知識。相窺窳下，ByT5 模型基本只會出現(xiàn)零螐渠的錯誤。過測量模型在所有四個像樣本中持續(xù)正確（4/4）或持續(xù)錯誤（0/4）的比率可以量化這一察結果?？梢钥吹揭粋€明的對比，特別是在常的詞上（前 1%），即 ByT5 模型從未持續(xù)錯誤，而 T5 模型在 10% 或更多的詞上持續(xù)錯巴蛇。參考資料https://arxiv.org/abs/2212.10562本文來自微信公眾號高山新元 （ID：AI_era），編輯：LRS
