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新闻
被集市收割、被买家嫌弃，“摆摊后浪”有点惨
概要: 最近几个月里，年轻人摆摊似乎成为了一种潮流，许多年轻人也被“摆摊神话”所吸引，想下场尝试一番。那么，摆摊在现实中真的是一门好生意吗？这场带有网红氛围的热潮，又可以流行多久？本文便对摆摊潮流做了解读与分……
系统功能设计：网络加速器系统产品需求设计
概要: 网络加速器是一款上网加速软件，通过改良 HTTP 协议与文字、影像压缩技术，大幅改善网页浏览速度和访问速度。本文作者对网络加速器系统进行产品需求设计，与你分享。一、简介网络加速器是一款专门针对国外华人……
干货分享：WMS系统—PDA的应用
概要: 在现代的仓库环境中，个人数字助理（PDA）作为一种常见的移动设备，扮演着重要的角色。PDA结合WMS系统的应用，不仅提供了便携性和灵活性，还能大大改善仓库管理的效率和准确性。本文将探讨WMS系统与PD……
专家共话资本推动健康产业变革新趋势，技术含量依然是核心
概要: 专家共话资本推动健康产业变革新趋势，技术含量依然是核心-36氪
国家凉面地理
概要: 本文来自微信公众号：食味艺文志（ID：foodoor），作者：魏水华，原文标题：《国家凉面地理》，题图：Unsplash凉面，是最能跨越地理空间，打破文化界限的中国点心。不管是东北甜美适口的荞麦冷面、……
人工智能技术再探索，脑机接口有望掀起新热潮
概要: 人工智能技术再探索，脑机接口有望掀起新热潮-36氪
《恐怖的世界》正式版今秋推出 同步追加官方中文
概要: 洛夫克拉夫特式恐怖RPG《恐怖的世界》1.0正式版将在今年秋季推出，登陆Steam，PS4和Switch平台，同步追加简体中文和繁体中文支持。厂商新闻稿：游戏发行商PLAYISM宣布，由独立游戏开发者……
颜宁：汇聚湾区生物医药最强大脑，打造“科研无忧”机制
概要: 颜宁院士：汇聚湾区生物医药最强大脑，打造“科研无忧”机制 5月20日，由广东省科技厅、澳门大学、中科院深圳先进院、深圳清华大学研究院、招商局集团、南光集团支持…
《宝可梦：朱/紫》新太晶团体战出现严重BUG被叫停
概要: 《宝可梦：朱/紫》新太晶团体战开放还不到一天之内，Game Freak就发现了多处bug，只能紧急叫停。有玩家在参与《宝可梦：朱/紫》新太晶团体战之后遭遇到闪退崩溃问题。玩家反馈表示在击败5星级悖谬宝……
颜宁：认定这个人才，就给他充分的经费支撑，使他们自由探索
概要: ·“我一直强调，要用科研人员的内驱力去激励他们的科研。所以我们想打造优秀的环境，给科研人员提供真正能够调动他的内驱力、没有后顾之忧的支持，我们叫‘科研无忧’机制。
搜索热度提升4713%，咖啡的下半场是“新中式”？
概要: 搜索热度提升4713%，咖啡的下半场是“新中式”？-36氪
【重磅前瞻】5月LPR报价将公布，中美商务部长拟会面
概要: 【重磅前瞻】5月LPR报价将公布；中美商务部长拟会面 中新经纬 中新经纬5月21日电 （林琬斯）下周（5月22日-5月28日），中国人民银行将在香港招标发行人民币央票…
*ST庞大收监管函，实控人掏空上市公司戏法终遭揭穿
概要: 对于投资者投诉反映的系列问题，此前第一财经多篇追踪报道进行了揭示
人形机器人投资机会详解
概要: 人形机器人投资机会详解-36氪
SOMO云海织梦|那些藏在天空中的秘密
概要: 云海织梦的渲染图来啦，涂装样稿已经在进行中了，风车可以旋转，很丝滑！————————————————————————————————今天，小小油灯的光晕中，不再有因好奇而聚集的可爱小动物，只有深绿色的……
心疼年轻戏曲演员受穷 何赛飞怒批行业现状
概要: 新浪娱乐讯 21日，《戏聚高平·擂响中华——中国梆子大会》比赛现场，担任评委的越剧、影视名家何赛飞怒批行业现状，引发热议。 据悉，在第二小组比赛中，一位来自山西吕梁名叫张军波的晋剧演员表演了一出《清……
下周影响市场重要资讯前瞻
概要: 1年期和5年期以上LPR报价将公布；美联储将公布会议纪要；下周有7只新股发行。 【重磅新闻】 1年期和5年期以上LPR报价将公布 5月22日，1年期和5年期以上LPR报价将公布。
梦幻联动？Alin透露曾帮女儿追星马嘉祺
概要: 新浪娱乐讯 近日，Alin在采访中透露女儿是马嘉祺的粉丝，自己去录《乘风2023》的时候还帮女儿追星，去隔壁《声生不息》的棚里看马嘉祺，但很不巧的是马嘉祺没在，“他们同年龄的同学都听马嘉祺、邓紫棋等歌……
中国驻韩国大使馆转发外交部发言人就七国集团广岛峰会炒作涉华议题答记者问
概要: 来源：中国驻韩国大使馆 问：据报道，七国集团广岛峰会发表联合声明等文件，炒作涉华议题，妄谈台海局势，对东海、南海、涉港、涉疆、涉藏等问题和中国核力量说三道四…
久违发车：罗马仕 20000 毫安充电宝 69 元起限时购
概要: 天猫【ROMOSS 旗舰店】ROMOSS（罗马仕）20000 毫安大容量充电宝 日常售价 109 元起，今日可领 40 元大额券，实付 69 元起近期新低。10.5W 款券后 69 元，22.5W 快……
心疼！张真源录制综艺时受伤 崴脚走路视频曝光
概要: 新浪娱乐讯 21日，张真源崴脚走路视频曝光，让粉丝十分心疼。 此前有消息称，张真源在录制《全员加速中》游戏环节时脚部受伤，粉丝已联系到公司并得到回复，称当时已第一时间带其就医。(责编：珞小嬜)……
GMK 极摩客预售 M2 迷你主机：i7-11390H + 16G + 512G，1699 元
概要: IT之家5 月 21 日消息，GMK 极摩客不久前发布的 M2 迷你主机正在预售，i7-11390H + 16G + 512G 到手价 1699 元，32G + 1T 到手价 2099 元，5 月 2……
萍乡内战！《英雄联盟》2023 MSI决赛首发名单出炉
概要: 《英雄联盟》2023 MSI季中冠军赛决赛将于今晚19:00正式打响，目前，JDG和BLG两支战队的首发名单已经出炉。JDG首发：369、Kanavi、knight、Ruler、MissingBLG首……
这波AI浪潮里被冷落的Meta，要自研芯片了
概要: 本文来自微信公众号：品玩 （ID：pinwancool），作者：Neil Shen，题图来自：视觉中国Meta 公布了自研芯片的进展。名为Meta Training and Inference Acc……
极狐全额补偿老车主，是诚意还是噱头？
概要: 开创了行业先河。
日本卡牌店举行活动 呼吁玩家务必沐浴清洁后参加
概要: 参观卡牌店的玩家们体味过重？之前有日本店家门口摆放清洁用品对应不干净气味的玩家顾客引发热议，没想到被其他店铺“学以致用”，日前另一家游戏卡牌店举行活动，呼吁天气突然变热，玩家请务必沐浴清洁后参加。·众……
宫禧酒新品上市199元，引爆大众酱酒市场
概要: 2023年，酱香酒大众消费市场进入了消费快速增长期，给了宫禧酒文化的发展机遇，贵州宫禧酒业有限公司2023年5月20日正式推出宫禧·喜事连连酒，在北京丝路华兴艺术中心举行了宫禧酒新品发布会 ，引爆大众……
英伟达 RTX 4060 Ti 8GB 显卡跑分曝光：比 RTX 3060 Ti 高 10%
概要: IT之家5 月 21 日消息，英伟达 RTX 4060 Ti 显卡将在 5 月 24 日上市，售价 3199 元起。现在，外媒 VideoCardz 已经获得了这款显卡的 3DMark 跑分信息。RT……
退出手机市场后，京瓷斥资 4000 亿日元押注半导体
概要: IT之家5 月 21 日消息，据《Nikkei Asia》报道，京瓷在本月早些时候声明正式退出面向消费者的手机业务后，现宣布投资 4000 亿日元（IT之家备注：当前约 203.2 亿元人民币）押注半……
中金在线“VIP圈子”案后续：福建天信因说谎被撤销资格
概要: 福建天信两次自曝“参与”，却被查实“清白”，到底是怎么回事？
学历贬值的年轻人，后悔考研了吗？
概要: 本文来自微信公众号：深燃（ID：shenrancaijing），作者：王璐、李秋涵、王敏、邹帅、唐亚华，编辑：唐亚华，题图来自：视觉中国“学历贬值”问题，正困扰着一大批研究生。近期频繁有人晒出自己大学……
11条指数将优化发布，包括中证油气资源、港股通互联网等指数
概要: 中证油气资源指数、沪深300金融指数和中证500金融指数将于6月12日发布。
和喜茶联名，FENDI算不算掉价
概要: 本文来自微信公众号：新周刊 （ID：new-weekly），作者：曹徙南，编辑：陆一鸣，题图：视觉中国最近的朋友圈，几乎都在被一款喜茶新品刷屏，不过，如果你抱着尝尝它有多好喝的念头去，可能要败兴而归了……
从历史新高暴跌超100美元！黄金还有机会吗
概要: 美元的走势将主导黄金走势，美元指数可能会在一段时间内维持强势。
《咒术回战》第二季正式预告 7月6日开播
概要: 《咒术回战》第二季「怀玉·玉折」正式预告公开，日本定档7月6日开播。预告片：卡司：五条悟：中村悠一夏油杰：樱井孝宏伏黑甚尔：子安武人家入硝子：远藤绫天内理子：永濑安娜视频画面：……
小说
都市隐龙
作者：徐光明
标签：都市娱乐
简介：在别人眼中，他是高高在上，不可一世的龙王，然而他自己知道自己是可悲的，龙王的位置虽然可以呼风唤雨，但是他变成孤家寡人。他失去了所有爱他的人，也包括他爱的人，如果能重来就好了！一道闪电从天而落，龙王消失了。……“我重生了！”他带着自己另一个世界的能力和记忆重生了。
章节末：第0639章 梦与现实，龙王归来
状态：完本
论文
Sharpness-Aware Gradient Matching for Domain Generalization | Papers With Code
日期：18 Mar 2023
标签：None
描述：The goal of domain generalization (DG) is to enhance the generalization capability of the model learned from a source domain to other unseen domains. The recently developed Sharpness-Aware Minimization (SAM) method aims to achieve this goal by minimizing the sharpness measure of the loss landscape. Though SAM and its variants have demonstrated impressive DG performance, they may not always converge to the desired flat region with a small loss value. In this paper, we present two conditions to ensure that the model could converge to a flat minimum with a small loss, and present an algorithm, named Sharpness-Aware Gradient Matching (SAGM), to meet the two conditions for improving model generalization capability. Specifically, the optimization objective of SAGM will simultaneously minimize the empirical risk, the perturbed loss (i.e., the maximum loss within a neighborhood in the parameter space), and the gap between them. By implicitly aligning the gradient directions between the empirical risk and the perturbed loss, SAGM improves the generalization capability over SAM and its variants without increasing the computational cost. Extensive experimental results show that our proposed SAGM method consistently outperforms the state-of-the-art methods on five DG benchmarks, including PACS, VLCS, OfficeHome, TerraIncognita, and DomainNet. Codes are available at https://github.com/Wang-pengfei/SAGM.
Robust Simulation-Based Inference in Cosmology with Bayesian Neural Networks | Papers With Code
日期：18 Jul 2022
标签：None
描述：Simulation-based inference (SBI) is rapidly establishing itself as a standard machine learning technique for analyzing data in cosmological surveys. Despite continual improvements to the quality of density estimation by learned models, applications of such techniques to real data are entirely reliant on the generalization power of neural networks far outside the training distribution, which is mostly unconstrained. Due to the imperfections in scientist-created simulations, and the large computational expense of generating all possible parameter combinations, SBI methods in cosmology are vulnerable to such generalization issues. Here, we discuss the effects of both issues, and show how using a Bayesian neural network framework for training SBI can mitigate biases, and result in more reliable inference outside the training set. We introduce cosmoSWAG, the first application of Stochastic Weight Averaging to cosmology, and apply it to SBI trained for inference on the cosmic microwave background.
每日夜间，随机给予一天的信息流，防止信息茧房（后续会接入更多信息源），感谢你的阅读！希望你能够从这边获取更多知识！