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据华尔街日报报道，三星Note7爆燃事故原因将在本月23日正式公布，不过消息的人偷偷表示称，三星将此次重大事故归咎于制造失误和大小不一的电池...
去年8月Note7爆燃问题出现后，三星开始了第一波召回，为了按时换用户手中的问题设备，三星又使用了中国制造商ATL的电池，而在这一过程中，三星又遇到了未知的“制造失误”...
一个月后的10月11日，许多更换新机的用户反映Note7依然存在爆燃问题，三星只得宣布永久停产停售Note7...
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据外媒报道称，三星已经明确说将逐渐放弃生产锂离子电池，因为其名为旗下子部门正在开发固态电池，目标是在几年后全面应用这种新技术。三星制造的首批固态电池预计将首先应用于电动汽车，随后将应用于智能手机和平板电脑他们也是希望能够通过这样的举措，拒绝之前Note7的杯具重演。该公司将通过采用基于硫化物的技术来实现这一目标，这种技术能在单位体积内提供最快的锂离子流。
博主i冰宇宙介绍，用户手头如果有原装GalaxyNote7，现在仍旧能退给三星，获全额退款。该机发布于2016年8月份，它配备了5.7英寸2KSuperAMOLED屏幕，搭载高通骁龙820处理器，首发起售价是5988元。2016年10月，三星发布召回公告，GalaxyNote7用户都能够将手机退给三星，包装盒、说明书、零配件无需退还。
一直以来，三星7天机以“新机一样的品质，不一样的价格”，为广大三星用户持续带来新机品质、价格实惠的三星手机。由于7天机为三星官方认证的非全新机，为保障用户权益，每一台三星7天机在经过严格检测后，会在机身底部镭射官方认证的“7D”标志，与全新机进行区别。在产品推出的过程中，三星也同样聆听到许多用户给出的意见和建议。站在“实现用户需求”的立
三星7天机以“新机一样的品质，不一样的价格”，为广大三星用户持续带来新机品质、价格实惠的三星手机。随着手机行业的发展与进步，消费者不仅持续关注于手机产品本身，同时对服务愈加重视。全系支持7天无忧试用，价格服务更胜于新机，快来体验吧！
三星7天机作为智能手机市场中的独特存在，不仅以新机般的品质受到用户的广泛认可，更是以实惠的价格，让更多使用者真实的体验到优质的三星旗舰产品。图腾助力三星7天机，带来全新的两年保修服务升级，为用户所带来加倍安心的服务体验。对于追求高品质的产品和服务的你，三星7天机是靠谱的优选。
又到了消费者数码产品大量换新的时刻。在如今的众多数码产品中，手机绝对是现代人不可或缺的科学技术产品。作为2023年末最后的重头戏，三星商城的“12.12年终好价提前享”活动绝对是诚意十足，为用户更好的提供最优质的价格，选购最心仪的旗舰产品，如果你也打算在双12期间选购一款全新的三星Galaxy旗舰手机，那就快快前往三星商城进行选购吧！
众所周知，折叠屏早已在3C领域风靡多时。以手机为例，自2019年到今天，全球主流手机品牌如三星、华为、小米、vivo、荣耀等都陆续推出了折叠屏手机，但这其中迟迟不见苹果的身影。业内人士指出，苹果目前没有推出折叠屏产品，原因是消费者的接受度不高，苹果手机价格本来就已经比较高了，再有折叠屏加持，其售价更将被推上新高度。
三星S24系列有望成为明年备受期待的智能手机之一，预计将于明年初发布。两款机型S24和S24Ultra在Geekbench上现身，显示搭载了骁龙8Gen3移动平台，并运行Android14系统。
新年的钟声即将敲响，2024正跨着大步向我们走来。在一元复始的岁末更替之际，想必有很多朋友都将健康与平安作为自己的新年愿望。快戴着三星GalaxyWatch6系列，开启崭新灿烂的健康生活吧！
现在提及多终端互联，早已不是什么新鲜事，它不仅让人们的生活更精彩便捷，工作也更高效。尤其是在工作中，手机与平板的互联就能更加进一步激发生产力。快趁着双12到来之际，将三星GalaxyTabS9系列打包带回家！
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Feedspace是一款连接企业与用户的反馈AI工具，提供视频、文本、音频和社交媒体反馈收集功能。通过Feedspace，用户能够迅速获取关于项目完成情况、银行服务、公司评价、快递状态等方面的反馈。该产品适用于各种团队和领域，包括产品团队、经营销售团队、产品设计师、人力资源部门、初创企业、教育学习管理机关、电子商务、影响者、非营利组织等。Feedspace还提供丰富的资源和工具，包括博客、快速演示、模板反馈、普遍的问题解答、系统状态、教程等。用户还能够最终靠Feedspace成为合作伙伴，获取高达50%的佣金。产品定价灵活，适用于各种规模的企业。
GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优点是其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在所有的领域的适应性。其应用场景范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。
Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型
Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。
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Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，还可以自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。
Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。
Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型
该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。
