Galaxies are much much bigger than we thought
气体层环绕每个星系，延伸至一百万光年，这是星系与更广阔的宇宙的首次互动。科学家首次拍摄了这团物质光环并逐个像素地对其进行了检查。
Steve Statler, Chief Marketing Officer at Wiliot – Interview Series
Steve Statler 是 Wiliot 的首席营销官、Beacon Technologies 的作者以及 Mister Beacon Ambient IoT 播客的主持人。Wiliot 系统的核心是 IoT 像素，它们是大约邮票大小的低成本标签，旨在轻松集成到各种产品中。这些 […]The post Steve Statler, Chief Marketing Officer at Wiliot – Interview Series 首次出现在 Unite.AI 上。
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
人工智能 (AI) 为许多领域带来了深刻的变化，其影响最为明显的一个领域就是图像生成。这项技术已经从生成简单的像素化图像发展到创建高度详细和逼真的视觉效果。对抗性扩散蒸馏 (ADD) 是最新和最令人兴奋的进步之一，它是一种将速度与质量相结合的技术 […] 速度与质量的结合：对抗性扩散蒸馏 (ADD) 如何彻底改变图像生成，这篇文章首先出现在 Unite.AI 上。
如何清理巴西任何 Shapefile 的 MapBiomas LULC 栅格图 1：AC 波尔图阿克里的土地利用和土地覆盖（1985-2022 年）。自制，使用 MapBiomas LULC Collection 8。如果您曾经处理过巴西的土地使用数据，那么您肯定遇到过 MapBiomas²。他们的遥感团队开发了一种算法，用于对巴西（现在包括南美洲和印度尼西亚大部分地区）每块 30m x 30m 领土的土地使用进行分类。九年后，他们提供了各种产品，包括 MapBiomas LCLU（我们将在这里探索）、MapBiomas Fire、MapBiomas Water、MapBiomas Irrig
Choosing the Right Projector Resolution for Your Needs
投影仪分辨率是选择适合您需求的设备时的一个关键功能。它根据显示的像素数确定投影图像的清晰度。常见的投影仪分辨率范围从 SVGA（800 x 600 像素）到 4K UHD（3840 x 2160 像素）。最适合您的投影仪分辨率是多少？[…] 文章《选择适合您需求的投影仪分辨率》最先出现在 ViewSonic 库中。
多模态大型语言模型 (MLLM) 在视觉任务中有各种应用。MLLM 依靠从图像中提取的视觉特征来理解其内容。当提供包含较少像素的低分辨率图像作为输入时，它会将较少的信息转换为这些模型以供使用。由于这种限制，这些模型通常需要 MG-LLaVA：一种先进的多模态模型，擅长处理多种粒度的视觉输入，包括对象级特征、原始分辨率图像和高分辨率数据，该帖子首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
Modeling Extremely Large Images with xT
作为计算机视觉研究人员，我们相信每个像素都可以讲述一个故事。然而，在处理大图像时，似乎出现了写作障碍。大图像已不再罕见——我们口袋里携带的相机和绕地球旋转的相机拍摄的照片非常大且细节丰富，以至于在处理这些照片时，它们会将我们目前最好的模型和硬件推到极限。通常，随着图像大小的增加，内存使用量会呈二次方增长。今天，我们在处理大图像时会做出两个次优选择之一：下采样或裁剪。这两种方法会导致图像中存在的信息量和上下文的严重损失。我们重新审视这些方法，并引入了 $x$T，这是一个新的框架，用于在当代 GPU 上端到端地对大图像进行建模，同时有效地将全局上下文与局部细节聚合在一起。$x$T 框架的架构。为什
Fort Bliss Soldier competes for 'Best Battle Royale Gamer' crown
得克萨斯州布利斯堡 – 在像素满足精度的领域，军事纪律、奉献精神和数字能力以独特的方式融合在一起。
File 006: NSA’s Web of Shadows
在数字时代的阴影下，字节和像素占据主导地位，情报机构对数据产生了无尽的渴求。不仅仅是任何数据，而是普通美国人生活的个人、私密细节。这项行动的名字？PRISM。它的监督者？国家安全局 (NSA)。在 9 月 11 日的悲惨事件之后，[…]文件 006：NSA 的暗影之网首先出现在 Heroes Media Group 上。
NIST Team Develops Highest-Resolution Single-Photon Superconducting Camera
NIST 的研究人员及其同事制造了一款包含 400,000 像素的超导相机，是任何其他同类设备的 400 倍。
Air Force recruiting breaks Guinness World Records title with virtual pastime during pandemic
去年，当世界关闭，人们在 COVID-19 大流行期间把自己关在家里时，肩负着激励和吸引下一代人重任的空军人员发现了展示美国空中力量和主宰像素空间的新方法。令他们惊讶的是，他们的招募工作为空军赢得了最大的在线拼图吉尼斯世界纪录称号。
