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新闻
如何用AI重塑你的工作流（一）
概要: 本篇文章作者将分享一些信息收集的网站，能帮助大家在日常工作生活中，更方便的了解信息、总结要点及学习掌握复杂的内容，希望本篇文章能对你有所帮助。今年最火的话题无疑就是ChatGPT了。打开手机，朋友圈、……
从用户行为到数据：数据采集全景解析
概要: 本文为读者系统讲解了数据采集的核心原理、埋点技术、工具、组织建设等方面知识。文章探究了采集的整个过程，包括后端交互采集方式、用户行为采集方式（即埋点技术），以及数据采集中的工具、团队组织建设等多方面内……
呼叫中心工具条设计指南
概要: 本篇文章介绍了呼叫中心工具条的定义、核心功能和在呼叫中心产品中的地位等，了解工具条的相关原理，对产品工作会有很大帮助。接下来让我们看看作者的整理分享吧，希望本篇文章能让你有所收获。今天给大家分享超级干……
通威的阳谋
概要: 作者｜Eastland头图｜视觉中国，通威集团董事局主席刘汉元接受媒体采访随着产能释放，硅料价格快速下跌。6月初（2023年），单晶致密料价格跌至100元/公斤整数关口。硅料价格下跌利好光伏产业大多数……
组图：刘亦菲晒旧照漫步威尼斯 穿黑靴百褶连衣裙惬意优雅
概要: 组图：刘亦菲晒旧照漫步威尼斯 穿黑靴百褶连衣裙惬意优雅
士气集团-B&GYOUR BOY & MY GIRL
概要: 很开心，通过朋友的介绍，认识了【士气】，加入了【士气】。3个多月的学习，收获满满，也做出了让自己满意的作品。感谢四位老师的倾囊相授@小田仙人@非常严肃的Joker@拾伍小弟@林超黑Tt，以及士气所有助……
消息称微软和动视暴雪考虑“立即”完成收购交易 美FTC出手阻止
概要: 消息称微软和动视暴雪考虑“立即”完成收购交易 美FTC出手阻止
“第二个董洁”出现了？ 小红书还需更多“有故事的女同学”
概要: 文 | 新浪科技 徐苑蕾……
韩孝周被追缴数千万税款 公司称处理差异没有违法
概要: 新浪娱乐讯 6月13日，据媒体称，前国税厅宣传大使韩孝周，在税务调查中被追缴数千万税款，经纪公司表示是费用处理的差异，没有违法。据悉，之前经纪公司代表李秉宪也被税务调查……
《星球大战：法外狂徒》有声誉系统和太空战斗
概要: 今日(6月13日)育碧前瞻会上，《星球大战：法外狂徒》实机演示公布，游戏将于2024年发售。现在有媒体透露称本作有声誉系统和太空战斗。《星球大战：法外狂徒》故事发生在《帝国反击战》和《绝地归来》之间，……
36氪首发｜推出SCA、SAST软件供应链安全产品线，「安势信息」完成Pre-A+轮融资
概要: 36氪首发｜推出SCA、SAST软件供应链安全产品线，「安势信息」完成Pre-A+轮融资-36氪
画中游 系列
概要: 画中游系列借用中国传统水墨画里拨开山雾又见山的意境，每座山的景色都不一样，角度不同事物也会不同。画中游的创作也可以说还没有全部结束，以后有时间有灵感了会再续上……
【局部7.0】——局部唱片店
概要: 【局部7.0——局部唱片店】-发起/策划：Wulaoda文案：Yish排版&视觉动效：Wulaoda、小白-合作艺术家：1、邬老大55 链接：https://www.zcool.com.cn/u/15……
组图：肖顺尧被拍到与好友聚餐醉酒 抱着导演亲亲抱抱后离开
概要: 组图：肖顺尧被拍到与好友聚餐醉酒 抱着导演亲亲抱抱后离开
中产阶级消亡史
概要: 本文来自微信公众号：南添的求真之路（ID：nantiandelmdd），作者：望岳投资何佳，原文标题：《中产阶级消亡史的警醒》，头图来自：视觉中国最近两年，身边有很多人在谈论“消费降级”，一个明显的特……
日本男子受雇网络打工招募 盗窃大量宝可梦卡被捕
概要: 如今再日本正在悄悄流行着“地下打工”，即网上发布着各种违反公序良俗的打工邀约，虽然多数是违法行为，不过由于报酬丰厚仍然吸引着大量人士铤而走险。·日前据日媒报道，一名冲绳在住35岁无业男子因为盗窃约15……
两大科技强企深化战略合作 助力陕西加快科技成果产业化“四链融合
概要: 6月12日，陕西汽车集团股份有限公司（以下简称“陕汽集团”）与西安中科光机投资控股有限公司（以下简称“西科控股”）签署“战略合作协议”，双方将通过 “科技+产业+金融”的战略合作，推动解决科技创新与产……
中年医药代表再就业：降薪40%，卖盒饭，做手办
概要: 中年医药代表再就业：降薪40%，卖盒饭，做手办-36氪
独家丨高通对华为恢复5G芯片供应？余承东：假消息
概要: 余承东对第一财经独家表示，高通恢复为华为提供5G芯片供应，华为下半年将发布有5G服务的mate6为假消息。
掌阅科技申请阅爱聊商标# #掌阅科技申请AI相关商标
概要: 【#掌阅科技申请阅爱聊商标# #掌阅科技申请AI相关商标#】#掌阅科技内测对话式AI应用#……
父亲节送礼指南来了，京东618以旧换新买家电家居产品至高补贴20%
概要: 周末就是父亲节了，各位想好给爸爸们送点什么礼物了吗？父亲的爱是含蓄不善于表达的，但作为子女的我们，对父亲的爱则可以不含蓄。“今年618，够省才京东”，送给老爸的好礼，既要实用，也要注重性价比。今年京东……
引入“GIPR/GLP-1R”双靶点创新药，中国生物制药布局千亿减重市场
概要: 引入“GIPR/GLP-1R”双靶点创新药，中国生物制药布局千亿减重市场-36氪
Steam最新一周销量榜 《星空》上榜《街霸6》二连冠
概要: Steam最新一周销量榜出炉（2023年6月6日-2023年6月13日），《街头霸王6》二连冠，刚刚开启预购的《星空》也登上了榜单，位于第6，《赛博朋克2077》受到DLC预购的推动，也占据了榜单第1……
奥康国际回复年报问询函：推进全渠道一体化管理，迎合市场积极转型
概要: 6月10日，浙江奥康鞋业股份有限公司（奥康国际 603001.SH）披露了关于对上海证券交易所年报问询函回复的公告。对2022年股东资金占用、审计非标、销售费用、存货、在建工程等问题进行了详细说明……
MAKUKU麦酷酷入选“EqualOcean 2023全球化新锐Top 50”
概要: 2023年 6 月 1 -2 日，由出海全球化方向顶级智库 EqualOcean 主办的 2023 EqualOcean 全球化峰会 (ESG2023) 在深圳成功举办。此次峰会以“中国溢出、本地融入……
反馈真不错：哈尔斯 Tritan 材质水杯 14.9 元再发车（650ml）
概要: 哈尔斯 Tritan 材质一键开盖水杯 650ml 日常售价为 29.9 元，下单领取 15 元优惠券，到手价为 14.9 元：天猫哈尔斯 Tritan 材质一键开盖水杯650ml券后 14.9 元领……
库克带张一鸣飞？
概要: 本文来自微信公众号：字母榜（ID：wujicaijing），作者：彦飞，题图来自：视觉中国随着Vision Pro的“千呼万唤始出来”，苹果与字节跳动不约而同踏入了同一条河流——头戴式显示设备。这一交……
宝可梦社宣布应对黄牛新对策 新卡牌组采用预购制
概要: 为了应对越来越严重的宝可梦卡牌倒卖问题，6月13日今天宝可梦社宣布应对黄牛新对策，即将推出的新卡组《宝可梦卡牌151》 将采用预购制，预定6月15日起开启预购，每个用户预购数量有限。·新卡组《宝可梦卡……
机械革命晒新款无界 14 Pro 轻薄本外观：全新模具，做工升级
概要: IT之家6 月 13 日消息，机械革命现已官宣新款无界 14 Pro 轻薄本，搭载 i7-12650H 标压处理器，采用全新模具，近期上市。官方表示，无界 14 Pro 轻薄本采用了一款全新的模具，不……
《尼瓦利斯》将于2024年发售 欢迎入住云端之城
概要: 全球游戏发行商505 Games与开发商 ION LANDS共同邀请您参观赛博之城《尼瓦利斯》（Nivalis）。它梦幻瑰丽，闪烁着霓虹灯的塔楼直入云霄，空中满是悬浮汽车的高速路，而你将落户于深空的某……
探访夜经济：解锁8小时外生活 点亮创业梦
概要: 商务部城市居民消费习惯调查报告显示，60%的居民消费发生在夜间，发展夜经济不仅促进消费、拉动经济，还是带动就业的重要一环。
腾势 N7 车型盲订订单突破 2 万台，增换购用户 55% 来自 BBA 等豪华品牌
概要: 感谢IT之家网友软媒新友1957189的线索投递！IT之家6 月 13 日消息，腾势汽车在会上宣布，腾势 N7 盲订订单突破 20000 台，68% 为增换购，含 30% D9 用户复购。增换购用户中……
央行降息10基点，房贷利率有望下调
概要: 来源：财经五月花 市场预计本月MLF利率和LPR大概率均下调10BP，五年期以上LPR是国内房贷利率的定价锚，其下调意味着存量和新发放房贷利率均将下行 时隔10个月…
中办、国办印发《关于构建优质均衡的基本公共教育服务体系的意见》
概要: 到2027年，优质均衡的基本公共教育服务体系初步建立，供给总量进一步扩大，供给结构进一步优化，均等化水平明显提高。
明明：金融数据显示实体需求不足 降息后有望触底反弹
概要: 中信证券首席经济学家明明分析认为，5月金融数据低于市场预期，显示实体经济融资需求仍然不足。随着降息等货币政策操作落地实施，金融数据有望逐步触底反弹。
房贷利率要降了？央行年内首次“降息”
概要: 来源：每经头条 在市场强烈的降息预期中，人民银行公开市场逆回购操作中标利率迎来下调。 6月13日，人民银行公告称，为维护银行体系流动性合理充裕…
没能留住ARM 英国欲借AI热潮一雪前耻
概要: 软银旗下芯片设计公司ARM预计将于今年晚些时候在纳斯达克上市，这让伦敦的“投资之都”形象尽失。但面对科技行业的新一波热潮，英国希望通过制定自己的融资和监管规则，来抓住生成式AI的巨大商机，成为“科技超……
央行下调常备借贷便利利率10个基点
概要: 常备借贷便利利率表（2023年6月13日） 常备借贷便利利率表 （自2023年6月13日起执行）期限利率隔夜2.75%7天2.90%1个月3.25%
【视频】Win掌机的最优解？ROG掌机上手体验
概要: 万万没想到，4月1号愚人节发布预热视频的ROG掌机居然真的来了。搭载全新Zen4架构RDNA3核显的Z1 Extreme芯片，性能到底有多能打？1080P/120Hz的高刷屏是鸡肋还是绝配？除了性能，……
榨干电池，等于榨干自己
概要: 《暗信号·发现智能汽车的100个创新》专题由虎嗅汽车出品。聚焦于智能汽车正在发生的关键创新点，结合产业、商业以及用户视角，为读者解码智能汽车产业正在发生的关键创新，并分析其背后的技术原理，以及将带来的……
光伏高管海外被查背后：德国进口需求旺盛，中企竞争优势突出
概要: 知情人士说涉及的是江苏格林保尔新能源有限公司的一位高管，在配合德国警方调查后，这位高管已经获释，正在与律师商讨下一步的解决方案。
证监会酝酿出台一揽子政策措施，易会满再强调高质量发展北交所
概要: 将围绕重点领域研究制定一揽子政策措施 继陆家嘴论坛重磅发声之后，证监会主席易会满6月13日又透露更多政策信号。 在“学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育专…
降息来了！房贷利率有望下调！
概要: 来源：21金融圈 降息链：7天逆回购/MLF利率—LPR—贷款利率。 央行6月13日公告称，为维护银行体系流动性合理充裕，6月13日以利率招标方式开展20亿7天期逆回购操作…
傅盛：大模型时代，创业者的机会在哪里？|Waves新浪潮大会
概要: 傅盛：大模型时代，创业者的机会在哪里？|Waves新浪潮大会-36氪
小说
网游之我是超级大反派
作者：两只小猪
标签：科幻游戏
简介：【叮～由于未知原因，您已强制传送至死灵界】【叮～由于未知原因，您已强制绑定种族死灵族】【叮～经检测死灵界只有您一名玩家】……现象级虚拟现实网游七界横空出世，当叶南进入游戏准备大杀四方的时候，却发现整个死灵界只有他一名玩家，而他不会知道，他已经站在了整个游戏的对立面，原来他才是最后的终极大反派……
章节末：第四百零八章 于辉煌时落幕（全书完）
状态：完本
论文
Class-Incremental Learning with Cross-Space Clustering and Controlled Transfer | Papers With Code
日期：7 Aug 2022
标签：None
描述：In class-incremental learning, the model is expected to learn new classes continually while maintaining knowledge on previous classes. The challenge here lies in preserving the model’s ability to effectively represent prior classes in the feature space, while adapting it to represent incoming new classes. We propose two distillation-based objectives for class incremental learning that leverage the structure of the feature space to maintain accuracy on previous classes, as well as enable learning the new classes. In our first objective, termed cross-space clustering (CSC), we propose to use the feature space structure of the previous model to characterize directions of optimization that maximally preserve the class - directions that all instances of a specific class should collectively optimize towards, and those that they should collectively optimize away from. Apart from minimizing forgetting, this indirectly encourages the model to cluster all instances of a class in the current feature space, and gives rise to a sense of herd-immunity, allowing all samples of a class to jointly combat the model from forgetting the class. Our second objective termed controlled transfer (CT) tackles incremental learning from an understudied perspective of inter-class transfer. CT explicitly approximates and conditions the current model on the semantic similarities between incrementally arriving classes and prior classes. This allows the model to learn classes in such a way that it maximizes positive forward transfer from similar prior classes, thus increasing plasticity, and minimizes negative backward transfer on dissimilar prior classes, whereby strengthening stability. We perform extensive experiments on two benchmark datasets, adding our method (CSCCT) on top of three prominent class-incremental learning methods. We observe consistent performance improvement on a variety of experimental settings.
Provably Bounding Neural Network Preimages | Papers With Code
日期：2 Feb 2023
标签：None
描述：Most work on the formal verification of neural networks has focused on bounding forward images of neural networks, i.e., the set of outputs of a neural network that correspond to a given set of inputs (for example, bounded perturbations of a nominal input). However, many use cases of neural network verification require solving the inverse problem, i.e, over-approximating the set of inputs that lead to certain outputs. In this work, we present the first efficient bound propagation algorithm, INVPROP, for verifying properties over the preimage of a linearly constrained output set of a neural network, which can be combined with branch-and-bound to achieve completeness. Our efficient algorithm allows multiple passes of intermediate bound refinements, which are crucial for tight inverse verification because the bounds of an intermediate layer depend on relaxations both before and after this layer. We demonstrate our algorithm on applications related to quantifying safe control regions for a dynamical system and detecting out-of-distribution inputs to a neural network. Our results show that in certain settings, we can find over-approximations that are over 2500 times tighter than prior work while being 2.5 times faster on the same hardware.
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