DDREASE は、ハード ドライブ、SSD、RAM ディスク、CD、DVD、USB ストレージ デバイスなどのファイル デバイスまたはブロック デバイスからデータを回復(fù)するためのツールです。あるブロック デバイスから別のブロック デバイスにデータをコピーし、破損したデータ ブロックを殘して正常なデータ ブロックのみを移動(dòng)します。 ddreasue は、回復(fù)操作中に干渉を必要としないため、完全に自動(dòng)化された強(qiáng)力な回復(fù)ツールです。さらに、ddasue マップ ファイルのおかげでいつでも停止および再開できます。 DDREASE のその他の主要な機(jī)能は次のとおりです。 リカバリされたデータは上書きされませんが、反復(fù)リカバリの場合にギャップが埋められます。ただし、ツールに明示的に指示されている場合は切り詰めることができます。複數(shù)のファイルまたはブロックから単一のファイルにデータを復(fù)元します

0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従來の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復(fù)などの下流タスクでも最先端の機(jī)能を?qū)g証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ內(nèi)で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう? 1. 論文情報(bào)タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr

Google が推進(jìn)する JAX のパフォーマンスは、最近のベンチマーク テストで Pytorch や TensorFlow のパフォーマンスを上回り、7 つの指標(biāo)で 1 位にランクされました。また、テストは最高の JAX パフォーマンスを備えた TPU では行われませんでした。ただし、開発者の間では、依然として Tensorflow よりも Pytorch の方が人気があります。しかし、將來的には、おそらくより大規(guī)模なモデルが JAX プラットフォームに基づいてトレーニングされ、実行されるようになるでしょう。モデル 最近、Keras チームは、ネイティブ PyTorch 実裝を使用して 3 つのバックエンド (TensorFlow、JAX、PyTorch) をベンチマークし、TensorFlow を使用して Keras2 をベンチマークしました。まず、主流のセットを選択します

iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、攜帯電話の攜帯インターネットの強(qiáng)度は、地域、攜帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を?qū)g現(xiàn)するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強(qiáng)制的に再起動(dòng)する 場合によっては、デバイスを強(qiáng)制的に再起動(dòng)すると、攜帯電話接続を含む多くの機(jī)能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側(cè)のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動(dòng)が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認(rèn)します。もう一度確認(rèn)してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優(yōu)れたネットワーク速度を提供しますが、信號(hào)が弱い場合はより適切に機(jī)能します

テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場內(nèi)で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー（テスラの4680バッテリー）を次のように分類します：公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング：今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの內(nèi)容は、オプティマスが工場內(nèi)でこの作業(yè)を完全に自律的に行??い、プロセス全體を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観點(diǎn)から見ると、自動(dòng)エラー修正に重點(diǎn)を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科學(xué)者ジム ファン氏が高く評(píng)価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は觸覚だけではありません

PHP で書かれた txt ファイルの中國語文字化けを解決するヒント. インターネットの急速な発展に伴い、PHP は広く使用されているプログラミング言語として、ますます多くの開発者に使用されています。 PHP 開発では、中國語のコンテンツを記述する txt ファイルなどのテキスト ファイルの読み取りと書き込みが必要になることがよくあります。ただし、エンコード形式の問題により、書かれた中國語が文字化けして表示されることがあります。この記事では、PHPでtxtファイルに書き込まれた中國語の文字化けを解決するテクニックと、具體的なコード例を紹介します。 PHP、テキストの問題分析

最近、軍事界は、米軍戦闘機(jī)が AI を使用して完全自動(dòng)空戦を完了できるようになったというニュースに圧倒されました。そう、つい最近、米軍のAI戦闘機(jī)が初めて公開され、その謎が明らかになりました。この戦闘機(jī)の正式名稱は可変安定性飛行シミュレーター試験機(jī)（VISTA）で、アメリカ空軍長官が自ら飛行させ、一対一の空戦をシミュレートした。 5 月 2 日、フランク ケンダル米國空軍長官は X-62AVISTA でエドワーズ空軍基地を離陸しました。1 時(shí)間の飛行中、すべての飛行動(dòng)作が AI によって自律的に完了されたことに注目してください。ケンダル氏は「過去數(shù)十年にわたり、私たちは自律型空対空戦闘の無限の可能性について考えてきたが、それは常に手の屆かないものだと思われてきた」と語った。しかし今では、

世界は狂ったように大きなモデルを構(gòu)築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を與えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった當(dāng)時(shí)、中國人民大學(xué)學(xué)部のスタートアップチームは、獨(dú)自の新しいモデルを使用して、中國で初めて「モデル生成データフィード自體」を?qū)g現(xiàn)しました。さらに、これは理解側(cè)と生成側(cè)の 2 つの側(cè)面からのアプローチであり、両方の側(cè)で高品質(zhì)のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自體にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大學(xué)ヒルハウス人工知能大學(xué)院の博士課程學(xué)生、ガオ?イージャオ氏によって設(shè)立されました。