随着数字设备的快速普及,如何将图像和视频完美适配各种屏幕尺寸,成为了一个亟待解决的问题。阿联酋沙迦大学的科研团队最近发表了一项研究,利用深度学习模型开发出一种全新的技术,能够自动预测图像的最佳尺寸,从而实现不同设备间的无缝显示。这项研究的核心是采用了转移学习技术,使用了 Resnet18、DenseNet121和 InceptionV3等深度学习模型。研究人员表示,现有的图像重定向技术虽然已经有很多,但往往无法自动调整图像尺寸,仍需人工干预。这导致在不同屏幕上,图像可能出
近日,专注于 AI 代码编译器研发的 Anysphere 公司宣布成功完成1.05亿美元的 B 轮融资。此次融资由多家顶级投资机构参与,包括 Thrive Capital、Andreessen Horowitz(a16z)和 Benchmark 等,标志着 Cursor 编译器在技术创新与市场扩展方面取得了重要进展。Cursor 编译器自推出以来,凭借其独特的 AI 驱动特性,受到业界的广泛关注。与传统编译器不同,Cursor 不仅能够高效地进行代码转换,还运用了深度学习算法,能够理解并优化代码的逻辑结构。这一创新显著提升了编程效率与代码质量,解决了软件开发
近日,研究者们推出了一项名为 “TryOffAnyone” 的创新技术,旨在从穿着衣物的模特中生成各种服装的图像。简单的说,这与AI试衣的产品相反,该技术可以从人物身上提取出他穿的衣服。该项目的核心功能是利用深度学习算法,通过分析用户上传的图片,生成与原图中穿着者相符的多样化服装图案。使用这一模型的过程相当简单,用户只需提供一张图片的 URL,程序便能自动处理并生成相应的服装图像。生成的结果会保存在项目的指定数据目录中,方便用户进行查看和下载。此外,研究团
在近期的一次内部战略会议上,谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊(Sundar Pichai)对公司未来的发展方向做出了明确的阐述。他指出,2025年将是谷歌在人工智能领域的一个关键年份,强调公司必须更加专注于利用 AI 技术解决用户的实际问题。皮查伊表示:“我们需要深刻认识到这个时刻的紧迫性,并加快公司内部的步伐。现在的竞争压力非常大。” 他进一步指出,尽管在历史上不一定需要成为首个推出产品的公司,但谷歌必须在产品的执行上做到最好。他认为,这正是2025年的核心所在。在会