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新闻
抖音 VS 美团：生活服务之战“醉翁之意不在酒”
概要: 在本地生活这一赛道，头号玩家美团正在接受来自抖音的猛攻。抖音致力于跑通外卖业务，美团正在试水外卖直播。未来本地生活赛道会发生怎样的变化呢？本文作者对此进行了分析，希望对你有帮助。生活服务赛道的双雄对决……
公共品牌建设：如何打造企业品牌，如何做好To G营销？
概要: 在品牌洪流中，如何打造企业品牌？如何做好TO G营销？本文从产品品牌和企业品牌、传播节奏规划和传播内容设计三个方面详细说明了这个问题。让我们一起来看看吧！要谈企业品牌建设，首先要梳理二者的关联与区别……
干货分享：酒店行业中的AI应用
概要: 我们在住酒店的时候，经常会看见一个机器人在各个房间来回奔波，完成顾客的需求。这是AI在酒店行业的应用，但真正的智能化远不止于此。本文作者对此发表了自己的看法，与你分享。随着ChatGPT热潮的兴起，人……
“夏日”消费火热 电商直播好逛好玩
概要: ● 本报记者 杨洁……
2023年可能成为有记录以来最热一年
概要: 近日，我国北方多地气温突破40℃，让许多人“热到怀疑人生”……
价格战后， 手机“卷”屏
概要: 来源：北京商报……
《匹诺曹的谎言》×《卧龙：苍天陨落》联动宣布
概要: 《匹诺曹的谎言》宣布未来将与《卧龙：苍天陨落》展开联动，更多细节将在之后公布。《匹诺曹的谎言》将于9月19日发售，登陆PS5、PS4、Xbox Series X|S、Xbox One和PC……
36氪首发｜新茶饮之风刮到美国，「Ume Tea优米茶铺」完成数百万美元种子轮融资
概要: 36氪首发｜新茶饮之风刮到美国，「Ume Tea优米茶铺」完成数百万美元种子轮融资-36氪
唐七公布维权案进展 造谣《华胥引》抄袭网友道歉
概要: 新浪娱乐讯 6月19日，作家唐七发文公开名誉权维权案进展，被告为抄袭言论道歉并赔偿4万元。唐七也表示：“希望本次诉讼的结果，能在涉及这本书的以讹传讹的不实抄袭言论上，起到溯本清源、明正视听的作用。”……
36氪独家 | AI+云工业软件「三维家」获得D轮数亿元融资，出海计划全面启动
概要: 36氪独家 | AI+云工业软件「三维家」获得D轮数亿元融资，出海计划全面启动-36氪
消费行业正在挤泡沫
概要: 本文来自微信公众号：中国企业家杂志 （ID：iceo-com-cn），作者：张文静，编辑：米娜，原文标题：《天图投资潘攀：消费行业正在挤泡沫｜未来之星系列》，头图来自：视觉中国近日，新茶饮品牌“茶……
士气集团-TICK-IP设计
概要: 3个多月的课程结束了，从安装C4D都费劲到出一套作品，受益匪浅。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，以及士气的助教和同学们。希望以后自己都能保持创作的热情，持……
组图：破次元壁！李现和戳爷活动晚宴同框 两人合照画面好养眼
概要: 组图：破次元壁！李现和戳爷活动晚宴同框 两人合照画面好养眼
2024年，“打飞的”将成为现实
概要: 本文来自微信公众号：腾讯科技（ID：qqtech），编译：金鹿，原文标题：《明年，“打飞的”将成为现实：飞10分钟700元，比汽车快6倍》，题图来自：《回到未来》划重点：① 世界各地的许多公司都在开发……
华为申请注册鸿蒙座舱商标
概要: 【#华为申请注册鸿蒙座舱商标#】……
腾讯入股合见工软集团
概要: 【#腾讯入股合见工软集团# #腾讯投资工业软件公司#】……
阿里旗下南京瓴羊智能增资
概要: 【#阿里旗下南京瓴羊智能增资# 增幅400%】……
《小猫咪大城市》试玩版上线Steam 6月26日结束
概要: 《小猫咪大城市》（Little Kitty, Big City）在Steam上发布试玩Demo，试玩时间为6月19日至6月26日，玩家可以体验开场部分的游戏内容。《小猫咪大城市》是一款猫咪模拟游戏，玩……
CD企划《華Doll*》动画化决定！
概要: CD企划《華Doll》宣布将会制作动画，标题为《華Doll-Reinterpretation of Flowering-》，内容改编自广播剧CD第一季《Flowering》。
《浪客剑心》公布新PV及视觉图
概要: 根据和月伸宏原作改编的TV动画《浪客剑心-明治剑客浪漫谭-》公布了第5弹PV，新视觉图也一并解禁。此外，剑心的宿敌斋藤一将由日野聪负责配音。
Meta发布生成式AI语音模型Voicebox，精通六种语言，支持多种语音功能 | 最前线
概要: Meta发布生成式AI语音模型Voicebox，精通六种语言，支持多种语音功能 | 最前线-36氪
《JOJO》外传《恶灵的失恋》发售漫画最终卷及小说版
概要: 上远野浩平、乌丸匡创作的《JOJO的奇妙冒险 疯狂D的恶灵的失恋》漫画最终卷第3卷已经于今日（6月19日）发售，同作的小说版也一并发售。
今年618，我为什么不买了？
概要: 本文来自微信公众号：深燃（ID：shenrancaijing），作者：李秋涵、王敏、王璐、邹帅，编辑：邹帅，题图来自：视觉中国618又来了。近几年，每到“双11”“双12”“618”这样的大促节点，都……
开迈斯西安体验官沙龙圆满举行
概要: 2023年6月16-6月18日,由开迈斯新能源科技有限公司、大众汽车集团(中国)主办的为期三天的开迈斯充电体验官沙龙(西安站)暨大众汽车集团(中国)“众充•随行”充电体验空间巡展在西安西咸吾悦广场圆满……
用AI修图、修视频，美图发布AI视觉大模型 | 最前线
概要: 用AI修图、修视频，美图发布AI视觉大模型 | 最前线-36氪
《学园构想家》宣布7月27日发售 试玩存档可继承
概要: 由帕斯亚开发的校园建造模拟游戏《学园构想家》宣布将于2023年7月27日正式发售，登陆Steam平台，现在全新的试玩Demo已在Steam上提供，这个版本的Demo延长了可玩时间，改善了游戏系统，新增……
淄博烧烤，贵州村超，中国经济的希望正冉冉升起
概要: 当淄博烧烤，贵州村超涌现出来的时候，我们才发现中央表现出的定力，那就是：管住政府的有形之手，静候市场和社会在希望的田野上开出新的花朵。
贾静雯方回应曾追求黄子佼：我们不是当事人
概要: 新浪娱乐讯 据媒体19日报道，黄子佼爆料视频中提及一位姓贾的女生曾追求自己，后来又不理人，网友纷纷猜测贾性女生是贾静雯或贾永婕。 贾静雯透过经纪人回应：“我们不是当事人，希望受到创伤的人都能得到更多……
2023国际智造节暨硬科技峰会在京举行，科技驱动，智造未来
概要: 6月16日，由数央网、数央公益联合国内众多财经及科技媒体共同举办的2023国际智造节暨2023国际硬科技峰会在北京举行，活动主题为：科技驱动 智造未来……
编造、传播与期货交易有关虚假信息，上海点钢电子商务被证监会罚款30万元
概要: 对张晔给予警告，并处以5万元罚款；对俞君给予警告，并处以3万元罚款。
《虽然等级只有1级但固有技能是最强的》新PV公开
概要: TV动画《虽然等级只有1级但固有技能是最强的》的第2弹PV解禁。另外，追加声优和OP的信息也公开了。
国办印发《关于进一步构建高质量充电基础设施体系的指导意见》
概要: 到2030年，基本建成覆盖广泛、规模适度、结构合理、功能完善的高质量充电基础设施体系，有力支撑新能源汽车产业发展，有效满足人民群众出行充电需求。
专家说月入3000元就算中等收入人群，究竟应该怎么分？
概要: 红星资本局原创 记者|谢雨桐 红星资本局6月19日消息，近日，有消息称，据专家最新测算，每个月3000元左右的收入，基本上就可以达到中等收入群体的标准。
视频李强会见德国总统
概要: 央视网消息（新闻联播）：当地时间19日上午，国务院总理李强在柏林总统府会见德国总统施泰因迈尔。 李强向施泰因迈尔转达习近平主席的亲切问候。
中美同意积极探讨增加中美航班，直飞票价何时降
概要: 在疫情前，中美之间每周的直飞航班量超过300班，目前的航班量还不到疫情前的十分之一，大量旅客往返中美还需要通过中转。
打破绿色贸易壁垒，“政企学”共推企业低碳转型
概要: 来源：21大消费 方向不明、路径不清、执行不力、回报不定，企业减碳仍面临重重挑战。 21世纪经济报道记者叶碧华、实习生杨璇 广州报道 “世界刚刚经历了最热的6月初…
官方确认PS5《漫威蜘蛛侠2》没有试玩版
概要: 与最近几天依靠试玩版获得了不错人气的《最终幻想16》相比，索尼第一方独占大作《漫威蜘蛛侠2》似乎走向了相反的道路。因为，该游戏的开发商Insomniac Games已经公开表示：“没有试玩版计划”。换……
员工违规炒股21年、交易逾9亿终亏本被罚，华安证券屡因内控问题吃罚单
概要: 一纸罚单揭开了一桩券商员工炒股往事。
《微软飞行模拟》更新5个美丽法国城市和经典机型
概要: 今天（6月19日），微软Xbox官方博客宣布，为旗下《微软飞行模拟》推出“城市更新II”，所有《微软飞行模拟》玩家都可以免费更新下载。根据Xbox官方博客介绍，这次的“城市更新II”带来了法国的5个城……
前5个月地方财政收入两位数增长，为何收支依然紧平衡？
概要: “当前财政形势稳中有忧，收入的大幅提升主要是基数效应导致，考虑到土地出让收入大幅下降和债务集中到期，地方财政紧张状态仍值得关注。”
车企卖衣服，不务正业？
概要: 出品 | 虎嗅汽车组作者 | 王笑渔编辑 | 周到头图 | 蔚来“二线豪华品牌如果能稍微认真学习一下BBA的基础能力，而不是天天搞什么生活方式，销量至少提升30%以上。”前两天，理想汽车创始人李想在一……
“双柜台模式”，首日成绩单来了
概要: 6月19日，“港币-人民币双柜台模式”正式落地。在港交所现场，记者看到，首批双柜台证券的公司代表、做市商、外资机构投资者等汇聚一堂。
小说
才不是魔女
作者：青空乐章
标签：原生幻想
简介：银发少女的温馨日常种田文，偶尔也热血史诗。——————她是生活在森林里的银发少女。她是传说中七位英雄的导师。她是代表星星和奇迹的大贤者。她是平息十次世界灾厄的指引者。她的名为洛兰希尔，才不是魔女。——————又名：《仍未知道那天所教的笨学生居然成为开国之主的故事》《洛兰希尔的炼金工坊》《苍红歌姬的盛世传说》《身披霞光的无名英雄》ps:主角女，不嫁人。（写作就像养女儿，舍不得嫁人的）书友群：535315849《才不是魔女》全订书友群：708292984（审核群00/~）
章节总数：共1315章
状态：完本
论文
DCSF: Deep Convolutional Set Functions for Classification of Asynchronous Time Series | Papers With Code
日期：24 Aug 2022
标签：None
描述：Asynchronous Time Series is a multivariate time series where all the channels are observed asynchronously-independently, making the time series extremely sparse when aligning them. We often observe this effect in applications with complex observation processes, such as health care, climate science, and astronomy, to name a few. Because of the asynchronous nature, they pose a significant challenge to deep learning architectures, which presume that the time series presented to them are regularly sampled, fully observed, and aligned with respect to time. This paper proposes a novel framework, that we call Deep Convolutional Set Functions (DCSF), which is highly scalable and memory efficient, for the asynchronous time series classification task. With the recent advancements in deep set learning architectures, we introduce a model that is invariant to the order in which time series’ channels are presented to it. We explore convolutional neural networks, which are well researched for the closely related problem-classification of regularly sampled and fully observed time series, for encoding the set elements. We evaluate DCSF for AsTS classification, and online (per time point) AsTS classification. Our extensive experiments on multiple real-world and synthetic datasets verify that the suggested model performs substantially better than a range of state-of-the-art models in terms of accuracy and run time.
A Simple Approach to Improve Single-Model Deep Uncertainty via Distance-Awareness | Papers With Code
概要: Accurate uncertainty quantification is a major challenge in deep learning, as neural networks can make overconfident errors and assign high confidence predictions to out-of-distribution (OOD) inputs. The most popular approaches to estimate predictive uncertainty in deep learning are methods that combine predictions from multiple neural networks, such as Bayesian neural networks (BNNs) and deep ensembles. However their practicality in real-time, industrial-scale applications are limited due to the high memory and computational cost. Furthermore, ensembles and BNNs do not necessarily fix all the issues with the underlying member networks. In this work, we study principled approaches to improve uncertainty property of a single network, based on a single, deterministic representation. By formalizing the uncertainty quantification as a minimax learning problem, we first identify distance awareness, i.e., the model’s ability to quantify the distance of a testing example from the training data, as a necessary condition for a DNN to achieve high-quality (i.e., minimax optimal) uncertainty estimation. We then propose Spectral-normalized Neural Gaussian Process (SNGP), a simple method that improves the distance-awareness ability of modern DNNs with two simple changes: (1) applying spectral normalization to hidden weights to enforce bi-Lipschitz smoothness in representations and (2) replacing the last output layer with a Gaussian process layer. On a suite of vision and language understanding benchmarks, SNGP outperforms other single-model approaches in prediction, calibration and out-of-domain detection. Furthermore, SNGP provides complementary benefits to popular techniques such as deep ensembles and data augmentation, making it a simple and scalable building block for probabilistic deep learning. Code is open-sourced at https://github.com/google/uncertainty-baselines
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