专家pnip打开了如何正确地计划床，附近要种植什么以及 - 除了如何习惯幼苗到街上，为什么经验丰富的夏季居民选择裁剪货物，涵盖材料可以选择，还有更多
Visatronic: A Multimodal Decoder-Only Model for Speech Synthesis
在本文中，我们提出了一项新任务 - 从人及其成绩单（VTT）视频中产生语音 - 以激发多模式语音生成的新技术。这项任务概括了从裁剪唇部视频中生成语音的任务，并且比从视频和文字中生成通用音频剪辑（例如，狗吠叫）的任务还要复杂。任务的多语言版本可能会导致跨语性配音的新技术。我们还为此任务提供了一个仅解码器的多模式模型，我们称之为Visatronic。该模型直接嵌入视觉，文字和语音……
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
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
How to Use AI in Google Slides
如果您还没有听说过，AI 是今年教育和技术领域的流行词。如果您还没有尝试过任何 AI 工具，Google Slides 有一个易于使用的工具，您可能真的想经常使用它。Google Slides 中的“插入图片”菜单现在有一个名为“帮助我可视化”的选项。当您选择该选项时，您可以输入要添加到幻灯片中的图片类型的描述。完成后，给 Google 二十秒钟，它将生成一个小的图片库供您选择。选择一个添加到幻灯片中，然后您可以根据需要裁剪、调整大小和重新定位。观看下面嵌入的我的短视频，了解 Google Slides 中“帮助我可视化”功能的工作原理。视频 - 如何在 Google Slides 中使用 A
Using Coins and Notes to make different amounts.
今天我们和二年级的学生继续学习数学中的金钱问题。与计划中建议的课程不同，该计划要求花费大量时间进行打印、裁剪和复印。我决定做些不同的事情：在 Instagram 上查看这篇帖子 今天我在学校度过了美好的一天，和二年级的学生一起学习数学中的金钱问题。利用技术，我能够在很短的时间内创建一节课，而且效果非常好，无需打印、裁剪或复印。我并不是建议老师一直这样做，但对我来说，关键在于保持平衡，当技术可以帮助我们#worksmarternotharder 时，我们需要接受它。我已经为我的页面的支持者发布了课程的分步教程。在此注册 - facebook.com/becomesupporter/ictwith
