1. 每队由11名球员组成,用脚踢球。 2. 球队通过将球踢入对方球门来得分。 3. 比赛通常持续 90 分钟,半场 45 分钟,中场休息 15 分钟。 4. 如果比赛结束时比分打平,则为平局。 5. 如果比赛结束时比分打平,在某些联赛或锦标赛中可能会进行加时赛。 6. 如果加时赛中仍无进球,则进行点球大战。
第 3 章 服务规范 (第 9 条 至 第 15 条) 第 4 章 监督检查和法律责任 (第 16 条 至 第 21 条) 第 5 章 附 则 (第 22 条 至 第 24 条)
<摘要> 在本演讲中,我们报告了使用生成式 AI 的课程设计及其在一年级教育中实施的结果,旨在帮助学生获得大学学习的技能。具体而言,关于创意生成方法(曼陀罗艺术、KJ 方法)和批判性阅读,学生在课堂和作业中同时使用人类和生成性人工智能,比较两者之间的差异,并回答有关在作业中同时使用人类和生成性人工智能的印象以及对实现教育目标的影响的问题。 他们还思考并回答了生成式人工智能的使用将如何影响大学学习的意义。在大学一年级教育中使用生成式人工智能可以为学生在大学学习的早期阶段提供思考学习意义的机会,但也有人提出,平衡效率和创造力将是一个挑战。
预计这也将对 IP(财产)运营产生重大影响。那么,2025年日本企业的知识基础将会是什么样的呢?
然而,从最近的研发趋势来看,大多数挑战有可能在 2025 年左右得到克服。正在积极探索的方向是,基于大规模语言模型,集成负责语音识别、图像识别、视频分析的多个模块,并在单个AI系统内无缝处理。这样,AI 就可以通过发出指令来自动创建角色设计和动画,例如“制作一条狗追球的短视频”或“生成主角说这些台词的动画”。服务有可能甚至可以处理语音音调和视频编辑将成为现实。使用人工智能自由生成视频和音频的能力可能会彻底改变从电影制作和游戏开发到商业演示、在线教育和个人创意活动等广泛的领域。
3.实施期限:合同签订之日起至2025年3月31日星期一4.关于生成式人工智能服务的功能:(1)它是一种交互式的生成式人工智能服务。 (2)它是一种LGWAN-ASP服务。 (3)有可能使用GPT4或更高版本等大规模语言模型。 (4)使用的字符数为GPT4以上,且每月100万字符以上。 (5)使用引入的服务的输入/输出信息和市注册的特有数据是A
9瓷砖用于图像编辑和处理(线条艺术,面部变化等):背景替换10参考图像编辑和处理(线条艺术,面部,面部变化等):面部替换a 11 stable视频扩散txt2img txt2img图像从文本a 12 txt2Video生成text2vide x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Imbory ot gpu becarty x a text x a overative有。 Python版本A 14 TXT2IMG(Jupyter)从文本生成图像。 Jupyter notebook version A 15 Img2img(jupyter) Image generation from images A 16 mask (jupyter) Image replacement with partial mask × error 17 clip guidance (jupyter) Background replacement A 18 Multiprompting (jupyter) Background replacement, multi A 19 variants (jupyter) Background changes in several patterns A 20 Animation animation generation B credit is required 21 rest api: Account rest method检查帐户状态,例如使用https 22 REST API提出请求的信用次数:TXT2IMG REST方法从文本A 23 REST API生成图像:IMG2IMG REST方法生成图像B信用brect of Sirmine brect