В Госдуме раскрыли детали по индексации соцпенсий с 1 апреля
从今年的4月1日起，社会养老金的指数将14.75％的索引影响，将影响大爱国战争的退伍军人，封锁列宁格勒和围困城市的居民，以及俄罗斯人的辐射和技术灾难受伤。这是3月3日由州杜马预算委员会和税收尼基塔·卓别林（Nikita Chaplin）宣布的。
将AI现实与炒作小说分开并不总是那么容易。这就是为什么我们创建了AI Hype索引的原因，这是您需要了解的有关行业状况的简单，善意的摘要。在过去的几个月中，AI如何使我们团结在一起。 Meta发布了一个模型，该模型可以翻译出更多的语音……
Multimodal Search Engine Agents Powered by BLIP-2 and Gemini
这篇文章与Rafael Guedes合着。简介传统模型只能处理单一类型的数据，例如文本，图像或表格数据。多模式是AI研究社区中的一个趋势概念，它指的是模型同时从多种类型的数据中学习的能力。这项新技术（并不是真正的新技术，但是[…]由Blip-2和Gemini提供动力的多模式搜索引擎代理首先出现在数据科学上。
АвтоВАЗ проиндексирует цены на Lada с 14 января
AvtoVAZ 计划于 2025 年 1 月 14 日对拉达汽车的多种车型和改装车型的价格进行索引。 《消息报》在 12 月 29 日收到该公司新闻服务的消息中指出了这一点。“正如之前所述，预计价格调整的平均百分比将低于累计通胀值。”该公司表示。
营销环境竞争非常激烈，每个人都想脱颖而出并赢得受众。 SEM 是一种强大的工具，如果使用得当，可以帮助您提高品牌知名度并增加收入。 请继续关注我们，我们将揭开 SEM 营销的复杂面纱。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
Benefits Of Search Engine Optimization For Businesses
搜索引擎优化对企业的好处——信息图 探索搜索引擎优化对企业的变革性好处。SEO 可帮助您的企业增加自然流量，并获得在搜索引擎上获得更高排名的机会。此外，SEO 可提高知名度并为网站带来更多访问者。它还通过快速且适合移动设备的方式增强了用户体验 […] 文章《搜索引擎优化对企业的好处》首先出现在电子学习信息图上。
在本文中，您将学习如何使用 Amazon Rekognition 从图像查询中提取关键对象，并使用 Amazon Bedrock 的 Amazon Titan Multimodal Embeddings 结合 Amazon OpenSearch Serverless Service 构建反向图像搜索引擎。
Crooks bank on Microsoft’s search engine to phish customers
如果您最近通过 Bing 搜索了银行的登录页面，您可能访问过一个欺诈性网站，犯罪分子可以利用该网站获取您的凭据甚至双因素安全代码。
Платить нельзя индексировать: News Corp ставит запятую в споре с ИИ
这家媒体巨头对 Perplexity AI 的诉讼可能会为整个人工智能行业定义新的边界。
Google Is a Monopoly. Should You Use Another Search Engine?
Google 搜索的替代品包括 Bing、DuckDuckGo、Brave Search 和 Ecosia
摘要：自动对建成基础设施进行分类是全球规划的需要。然而，单个指标存在弱点，包括与裸地光谱混淆，并且深度学习的计算要求很高。我们提出了一种计算量轻量的方法来对建成基础设施进行分类。我们使用一组光谱指标和一个新颖的红波段纹理层，其全局阈值由 12 个不同站点（每个站点两个季节性变化的图像）确定。使用 Sentinel-2 影像评估了多个光谱指标。我们的纹理指标使用红波段将建成基础设施与光谱相似的裸地分开。我们的评估通过评估 24 张图像中一系列特定于站点的最佳指标阈值的地面真实点来产生全局阈值。这些用于对集合进行分类，然后使用光谱指标、纹理和分层随机抽样指导训练数据选择。训练数据适合随机森林分类器
Google faces another antitrust trial a month after its search engine was declared a monopoly
在法官宣布谷歌的搜索引擎非法垄断一个月后，这家科技巨头正在应对另一起威胁公司解散的反垄断诉讼。
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
Spatial Index: Space-Filling Curves | by Adesh Nalpet Adimurthy | Jun, 2024
多维数据的空间索引和空间填充曲线 12 分钟阅读 · 2024 年 6 月 11 日 由于 Web 服务跟踪用户在何时何地做事，空间数据迅速增长（/正在增长）。大多数应用程序都会添加位置标签，并且通常允许用户在特定地点和时间签到。这种激增很大程度上归功于智能手机，文章空间索引：空间填充曲线 | 作者：Adesh Nalpet Adimurthy | 2024 年 6 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
