AG8九游会在5. 20 这样充满爱意的日子里，京东3C数码与草莓音乐节携手来到深圳大梅沙海滨公园， 24 组备受年轻人喜爱的海内外知名音乐人和乐队陆续登台献唱。同时，此次音乐节京东与电小二、小米、BOSE、OPPO等数码大 牌合作，将音乐节、硬核科技产品与露营元素相结合，为草莓星人打造了一次不一young的夏日露营音乐趴。
阔别 5 年，此次草莓音乐节再次回归深圳，在艺人阵容上可谓是诚意满满。音乐节现场，不仅有窦靖童、杨乃文、重塑雕像的权利、陈粒、马頔、尧十三等知名音乐人和乐队，还有惊喜献唱最 新专辑《Acoustic Versions》的the fin.和首 次加盟草莓的日本摇滚乐队she her her hers，共 24 组大咖轮番登台为莅临现场的乐迷们献上精彩表演。摇滚、民谣等多种曲风的歌曲，让现场的乐迷们或安静聆听，或在激烈的鼓点中蹦跳嗨唱，将气氛一次次推向高潮，散场后很多乐迷直呼实在是来得太值了。
除音乐现场带来的视听盛宴外，京东3C数码在现场打造的潮流数码展区，也吸引了众多乐迷的驻足参观，成为热门打卡地。京东3C数码此次贴合了当前年轻人的热门休闲选择——露营，贴心带来了任天堂 Nintendo Switch、JBL PULSE5 音乐脉动五代便携式蓝牙音箱、MORRORART 悬浮歌词字幕音响家庭音响、大疆 DJI Mini 3 Pro 御Mini Pro 级迷你航拍机等多款露营装备，帮助大家沉浸式体验露营文化，找到别样的“野趣”。多样的产品为用户解决了电量不足等露营难点，获得众多人的青睐，也引得现场用户不禁感叹道露营竟然还能这样有趣。
在年轻消费力量强势崛起的当下，以音乐节为代表的户外线下演出活动受到了越来越多年轻人的追捧，其中草莓音乐节的受众也是极为广泛。草莓音乐节通过音乐的热浪，为草莓星人打造强烈的现场体验感和视觉冲击力，同样地，潮流数码产品也凭借着优越的性能持续为用户带来品质体验。
值得一提的是，现在来京东APP搜索“草莓音乐节”即可直达“潮流数码 无乐不Live”活动专区，不仅有华为FreeBuds 4E、漫步者真无线耳机、华为平板等大 牌好物，认证学生福利还有机会享超 级福利，而且只要在 5 月 23 日 12 点前创建满 5 人的团队，将有机会赢取长沙等地的草莓音乐节门票。各位草莓星人，赶紧来京东一键get草莓音乐节同款趋势爆品，抢现场门票，下一站我们长沙见！
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9月16日-17日，令无数乐迷翘首以盼的草莓音乐节第三次来到珠海，带来了连续两天的精彩浪漫的视听盛宴，让各路乐迷过足瘾。草莓音乐节再次与京东3C数码携手，将Bose、漫步者、B&O、XGENIE、JBL、韶音、cleer、墨觉、塞那、索尼等众多大牌的音频新品带到现场展区与“草莓音乐节上新季”线上活动专区，供乐迷体验入手潮玩装备，为乐迷的音乐狂欢增添更多魅力与活力。京东3C数码在泉州等你来！
从繁忙的学习或工作中脱离，在露天的场地里听喜爱的乐队唱起自己喜爱的歌，跟着节奏肆意蹦跳，即使大雨或酷热的太阳也无法阻挡，种种乐趣推动着各大音乐节开票即售罄，成为备受当代年轻人pick的户外娱乐之一。5月13日-5月14日，京东3C数码与三亚草莓音乐节联手，让大家在感受火爆音乐浪潮的同时，体验到时尚新潮的数码产品，奉献一场属于三亚夏天的别样时尚大party。京东3C数码将携手更多品牌不断迭代技术和服务，在差异化、品质化、个性化的路径上做出更多突破和尝试AG8九游会，和更多热爱音乐的新血力量持续发力，为用户带来更好的产品体验和服务，更好地感受到潮电产品的无穷魅力。
草莓音乐节遇上潮酷的数码产品会是什么样子？5月13-14日，京东3C数码联合2023三亚草莓音乐节为大家做了个示范。京东3C数码也将进一步突破限制，将更多潮流大牌新品带给用户，让更多的产品可以走近消费者，让用户感受到数码产品带来的无限魅力，不仅仅是草莓星人。
奔赴各地参与音乐节已成为年轻人的一种娱乐休闲方式，用来给自己“充电”，享受嗨到不停的震撼现场。草莓音乐节为众多乐迷带来了一次又一次尽情的现场音乐盛宴。2023沈阳草莓音乐节倒计时已不足一周，一起来沈阳燥起来吧！
当音乐打开通往无尽想象的大门，我们好像只需要凭借本能跟上这些直击心灵的旋律，就能唤醒情绪的共鸣，找到人生这迷宫的出口，感受瞬间的热泪盈眶。想要沉浸式感受音乐的怀抱，就不得不提到草莓音乐节这个超燃的音乐现场，在这里人们既可以在温柔的曲调中感受到治愈，也能在节拍中享受到一刻的自由自在。9日晚8点将公布门票抽取结果，等你来参与！
12月27日，京东集团宣布，2024年1月1日起京东采销等一线业务人员的年固定薪酬大幅上涨近100%，2024年初京东零售全员将平均加薪不低于20%。为庆祝加薪，12月28日下午，京东3C数码采销直播间打出了“工资涨上来价格打下去”的标语，为消费者带来更多惊喜、福利价共同庆祝，并以价格直降、5折开抢等福利回馈广大消费者。新年即将到来，想入手新年礼品或者新年换新机的消费者有福了，想要入手超值3C数码产品，可以时常来京东3C数码直播价看看，以更加惊喜的价格入手心仪产品。
当前各式数码产品已经成为生活中的必需品，作为娱乐、学习和创造的工具，提供了十足便利，也在音乐节现场为现场效果增色，将热烈氛围传递给更多人。正值8月26-27日沈阳将举行草莓音乐节，京东金榜特此推出音乐节出行潮流配件榜，无论是到手价139元、用户好评很高的罗马仕充电宝是防误触的亿色电容笔，亦或是高效率神器罗技MX机械键盘，件件都是实力选手，新手下单也不踩坑。提前做好准备，让你在草莓音乐节上尽情享受音乐的魅力，享受音乐！
因为辅导方式不正确，许多新手爸妈在育娃过程中总会遇到各种各样的问题，最终耗费了精力、心力乃至时间，但育娃的效果却不尽如人意。为了帮助家长解决育儿难题，京东3C数码直播间邀请董璇、晨妈、闫鹏三位嘉宾现场讲解科学育儿方式，让更多家长能够提升家庭教育效率，顺利实现高质量带娃。元旦即将到来，孩子也马上迎来期末考试，在新年送孩子一台新品学习机，有价值更有成效。
免疫细胞储存及免疫细胞临床应用的热度逐年攀升。随着我国批准了4款CAR-T免疫细胞疗法上市，免疫细胞相关话题更是受到关注。在不断探索和研究的同时，希望未来的免疫细胞治疗技术以及免疫细胞储存技术AG8九游会，能够更安全、更有效地帮助患者恢复健康。
小米Civi3迪士尼草莓熊限定版将于12月22日正式发布，目前该机外观以及定制配件已经揭晓。小米Civi3迪士尼草莓熊限定版拥有多款定制手机配件，包括手机壳、磁吸支架、手机挂链、透明手机保护壳、卡针、纪念卡片等。小米Civi3迪士尼草莓熊限定版的配置预计和标准版一样，搭载天玑8200Ultra处理器，内置LPDDR5X运存和UFS3.1闪存，配备6.55英寸曲面OLED屏，支持120Hz刷新率，后置5000万像素双摄，前置为3200万像素镜头。
DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,特别适用于野外场景。
Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户可以基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。
Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能可以创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更多的约会回应。用户可以使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。
Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户可以使用直观的在线平台免费增强求职申请。
该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。
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vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户可以基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。
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AnyChat是一款AI助手应用，通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务，如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat，用户可以优化工作流程，提高工作效率。
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FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。
Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。
ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，可以使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。
LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强AG8九游会，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。
这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户可以与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。
3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。
LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。通过使用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。
QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。
