点击右上角微信好友

朋友圈

请使用浏览器分享功能进行分享

正在阅读:乐发lv赔率-乐发lv客户端下载
首页>文化频道>要闻>正文

乐发lv赔率-乐发lv客户端下载

来源:乐发lv漏洞2023-12-03 17:48

  

年轻人为何“恋”上八段锦 传统健身功法悄然走红******

  年轻人为何“恋”上八段锦【传统健身功法悄然走红 95后女孩建群打卡养生】

  “健身气功八段锦,预备式,左脚开步……”清晨,在公园的一处角落里,伴随着耳机里响起的八段锦配乐,吉岛深吸一口气,缓缓抬起左脚,跟随口令开始了八段锦的“双手托天理三焦”——这是完成每天八段锦打卡任务的第一步。

  日前,国家中医药管理局中医疫病防治专家委员会发布的《新冠病毒感染者居家中医药干预指引》将八段锦等功法锻炼列入新冠病毒居家中医药预防方案中。

  于是,这套中国传统健身功法如今在年轻人群体中悄然流行。

  95后女孩

  建群打卡八段锦

  “滴,记录八段锦打卡第31天。”早上8点多钟,吉岛在她的八段锦打卡群发送了一行文字,这是她八段锦打卡满月的日子。

  吉岛今年23岁,目前是研究生二年级在读。夏天时,她每天都会去健身房,进行无氧和有氧运动,平时也爱好户外慢跑和爬山。冬天,她感觉无论是进行户外运动还是去健身房,都很不方便。于是,她想寻找一些较为舒缓、出汗量又少的运动,在网上偶然看到了八段锦后,就决定尝试一下这个传统的健身法。

  2022年11月的一个清晨,吉岛起了个大早,来到公园找了一张长椅,把自己的保温杯放好,手机靠在椅背上,播放起八段锦视频,开始一招一式地学习起来。虽然刚开始感觉有点费力,但她依然坚持了12分钟。

  打完以后,她感觉浑身发热,有了些精气神儿,于是决定坚持下去。“打卡记录一下好了。”这个念头闪过,她拿出手机,在网上发布了一个帖子:“八段锦打卡DAY1,感觉这个运动节奏缓慢,很适合自己,有没有姐妹一起打卡呀?”

  吉岛没想到的是,她当天下午再打开帖子时,竟然有几十条未读留言。她点开发现有很多人对八段锦感兴趣,不少人还私信她,问能不能建一个微信群一同打卡。吃惊之余,她更多的是开心,于是便建了名为“八段锦打卡everyday”的微信群,把想进群的人都拉了进来。

  “此群用来给热爱八段锦强身健体养生的姐妹们打卡,还可以讨论健康养生话题,分享生活乐事,说一点烦恼都可以喔,不过记得打卡!”吉岛成为群主后,担忧有类似广告、不良链接等内容出现,也担心会有诸如太极拳、金刚经等其他养生体操的打卡,于是她在群公告中刻意强调此群是八段锦打卡,以维持群里的秩序。

  之后,不断有人私信吉岛,表示想要加入打卡群,吉岛乐此不疲,积极回复。刚进群的新“锦友”热情打招呼,老“锦友”们热烈欢迎,也有群友拉自己身边的人进群,就这样,这个小群很快聚集了四十几位志同道合的年轻人。

  “锦友”结缘

  平均年龄二十四五岁

  打卡群里基本都是95后的女生,还有几位00后,平均年龄在二十四五岁。除了每天固定的八段锦打卡,这群女孩还会在群里交流自己开始练习八段锦的原因,基本情况和吉岛相似,身体畏寒,有胃病或睡眠不好、免疫力差等问题。她们都是年纪轻轻就开始被一些小毛病缠身,便想通过不同的途径增强自身免疫力。

  她们因为八段锦结缘,“锦友们会讲述自己的故事,这种相互讲述和倾诉的氛围,很像一个大家庭。”

  在群里交流的过程中,几位“锦友”的故事也给吉岛留下了深刻的印象。一位宝妈查出了癌症,担忧的情绪让她难以入眠,为了改善睡眠和强身健体,她开始练习八段锦。群里的“元老”晴子,会热心地回答关于干眼症、咽炎、鼻炎、偏头痛以及焦虑症等很多疾病的问题。还有阿图,她是一位护士,每天在工作之余,还是值班室的八段锦达人。

  “练八段锦有什么讲究吗?上午练好还是下午练更好?”在群里,时不时冒出一些问题。“上午练更好,练的时间太晚会影响睡眠质量。”群里的“锦友”们热心给出自己的经验和回答,还会将自己跟练的视频发到群里供大家借鉴,讨论各招式和呼吸的注意事项等。

  但是,吉岛很快有了自己的一些担忧,“我自己也不是专家,还属于八段锦小白,缺乏经验。”随着进群的“锦友”越来越多,当这个群主让她感觉有点压力。

  时间久了,群成员之间也出现了一些意见分歧,她作为群主要负责协调矛盾。比如有焦虑症的小佳经常在群里抱怨和担忧自己的身体状况。对此,阿晴在群里表示了不满,并私聊吉岛,说自己无法忍受,想要退群。吉岛只能在两方中间进行劝导,群里才慢慢又恢复了“和平”。

  吉岛发现,群里的“锦友”们除了每天打卡和讨论八段锦,还会讨论很多健康和养生的知识。有的女孩在群里发问:“生理期推迟怎么办?”就会得到热心的回答:“建议熬当归鸡蛋红糖水,暖一下身子可能有用,我妈的老法子了”、“每晚用热水泡脚,坚持八段锦有用”。除此之外,诸如养胃食谱、按摩的穴位等养生妙招时不时也会出现在群里。

  另外,这个群的主题不仅仅是养生,分享生活、帮助“锦友”疏导情绪和互相鼓励也是群里的日常。一些女孩儿会在群里晒美食或者日常短视频。当群友出现生活上的烦恼,“锦友”们也会纷纷上线,热心安慰,顺带推荐拍打一些身体部位排出身体里闷气的小妙招,气氛十分融洽。

  年轻人学养生

  “慢”生活愈发流行

  八段锦此类健身养生功法能在这些年轻人中悄然走红,究其原因,与网络传播关系很大。“锦友”小荷说,自己就是通过喜欢的博主推荐开始跟练的。而经常浏览养生、健身类信息的吉岛,则是受大数据影响,经常看平台推送的八段锦、五禽戏、金刚经等传统健身功法。

  “之前还打过太极拳,其实还想试试五禽戏,不过感觉(那些)比八段锦难一些。”吉岛虽是在机缘巧合之下开始练习八段锦的,但吉岛会将八段锦推荐给身边的人,几个朋友在她的强烈推荐下也开始每天打卡。八段锦还意外变成了家庭日常交流的话题之一。

  事实上,除了八段锦,太极拳、五禽戏、金刚经等传统的养生健身功法也在很多年轻人群体中逐渐流行起来。

  浏览各大社交平台,不难发现,一些年轻人不再只是痴迷于西方体育锻炼方式的“快”,而是逐渐接受了中国传统体育锻炼方式的“慢”。

  加班、写论文等工作和学习压力,给身体带来很大负担,颈椎病、胃病、头痛等疾病也纷至沓来,而喝酒、熬夜等不太健康的行为更使得“难熬”的身体雪上加霜。一些年轻人和吉岛以前的生活方式相似,没接触“慢运动”之前,他们会选择去酒吧玩个通宵来当做放松的方式,但却发现,玩一次反而要缓好几天,身体才能恢复正常状态。

  如今越来越多的年轻人加入养生群,捧起了保温杯,开整养生活儿。“我早就用起了保温杯,不会喝比自己体温低的水。”吉岛的胃病已经有几年,在看了几次医生后,她不再饮酒,保温杯不离手,自己煮养生茶,还会每晚泡脚,也秉持着早睡早起的理念,在早上五六点钟去爬山,每日打卡八段锦,俨然成为半个业余胃病“专家”。

  慢,开始成为当下部分年轻人对生活方式的一种选择。他们开始研究做饭、种菜以及棋牌等回归现实的生活和娱乐方式,生活节奏也逐渐趋缓。所以,八段锦、太极拳、五禽戏这样的“慢”节奏锻炼也正符合这部分年轻人向往的生活节奏。

  提醒

  八段锦训练要量力而行

  盲目跟风不可取

  2022年12月10日,国家中医药管理局中医疫病防治专家委员会将八段锦列为新冠病毒居家中医药预防方案之一。

  上海中医药大学副教授刘晓丹在《新型冠状病毒肺炎患者康复训练指导》中的研究证实,八段锦可以增强免疫力,调节情志,降低新冠病毒的感染率。八段锦作为一种调心、调息、调形相结合的整体性运动,进行练习也有助于新冠康复。

  早在2008年,刘洪福等学者的研究就已经证实,八段锦锻炼可以使积极的情绪得以加强,缓解抑郁情绪。“感觉身体热乎乎的,免疫力有提高。”有很多网友反映,坚持练习八段锦一段时间以后,感觉身体轻快,有了力气,取得了不错的效果。

  不过一些专家也表示,八段锦并不适宜所有人群练习,盲目跟风并不可取,尤其是在刚刚转阴后,身体仍处于非常虚弱的状态,运动需要适量适度,在身体条件允许的状态下锻炼。

  “练错倒不如不练。”无论是群友还是网友,在讨论是否应该练八段锦时也存在争议。一些人认为,八段锦练错,不仅没有功效,反而会加剧身体的不适症状。而盲目练习也不可取,比如一些脊柱损伤者、过于体虚者,并不适合类似八段锦的运动。

  刘晓丹等专家还特别提醒,练习八段锦应遵循安全第一的原则,存在跌倒风险的患者不宜训练。初次训练要有医护人员监督,关注患者训练时和训练后的主观感受以及心率、血压和血氧饱和度等指标。训练时,要求自然呼吸,不勉强,不用力呼吸,禁止憋气。循序渐进,呼吸和肢体活动的幅度、次数、时间等根据需要可逐步增加,不追求一步到位。训练时有任何不适,如诱发咳嗽、胸闷、头痛、头晕、关节疼痛等情况,应及时终止所训练动作。

  本版文/本报记者 张子渊 实习生 田璐瑶

  统筹/林艳 张彬

乐发lv赔率

2022年,人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上,用户输入文字,AI就能根据语意进行绘画创作。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区,一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中。新华社记者彭子洋摄

  即将过去的2022年,对于人工智能来说是值得铭记的一年。大批人工智能相关应用走出实验室,向着大范围落地实践不断迈进。AI“黑科技”加持下的北京冬奥会异彩纷呈;无人驾驶开启多城试点,未来交通更进一步;AI绘画以假乱真令人着迷,艺术创作或许不再是人类专属……

  无论是底层技术不断突破,还是各类应用百花齐放,在过去的一年,人工智能向我们展示了它的无限可能。我们相信这只是人工智能的冰山一角,未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。

  随着技术的不断成熟,落地应用不断创新,人工智能或将真正改变你我的生活。

  AI“黑科技”照亮北京冬奥会

  助力天气预报、比赛转播和手语播报等

  2月4日,全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

  在此次冬奥会上,由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制的人工智能MOML算法赋能天气预报模型,使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合、处理信息中的先天优势,使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合、分析,通过数据挖掘与学习,将预报员的经验内化在算法中,在提高天气预报效率的同时,也进一步提高了预报的准确率。

  在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中,中国选手谷爱凌以“逆天”的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中,百度智能云通过“3D+AI”技术打造出的“同场竞技”系统,将单人比赛项目变成“多人比赛”,实现冠、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加,方便观众看到不同选手的实时动作;同时,通过技术手段对运动员动作进行量化分析,将滑行速度、腾空高度、落地远度、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来,使观众可以更直观地从流畅性、完成度、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异。

  在北京冬奥会开幕的同一天,央视新闻AI手语主播也正式上岗,她在冬奥会新闻播报、赛事直播和现场采访中,为听障人士送上了实时手语翻译服务。凭借精确的手语翻译引擎,该AI手语主播可懂度达85%以上,可将冰雪赛事的文字及音视频内容,快速精准地转化为手语。

  腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

  展现了其在多模态理解领域的强大实力

  5月31日,腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR(Visual Commonsense Reasoning,视觉常识推理)中登顶,两个单项成绩和总成绩均位列第一。这是继在跨模态检索领域大满贯、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后,“混元”AI大模型的又一重大突破,展现了其在多模态理解领域的强大实力。

  与跨模态理解任务不同的是,多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知(如分类检测等),还需要达到认知层次的感知(如判断意图、逻辑推理等)。

  此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发,同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架,在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计,有效提升了模型性能。

  截至目前,“混元”AI大模型在MSR-VTT、MSVD、CLUE、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名的成绩,并刷新多项行业历史纪录。这意味着,“混元”在自然语言理解、多模态理解、跨模态理解等领域的技术实力已得到验证。

  谷歌工程师闹乌龙,称AI存在意识

  人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了

  谷歌AI工程师闹乌龙,称LaMDA语言模型有意识,引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。

  今年6月,谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”,并对此出具了长达21页的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三:一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言;二是它以与人类相似的方式分享感觉;三是它会表达内省和想象——既会担忧未来,也会追忆过去。

  LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型,它可以模拟任何带有知识属性的实体,通过“拟人”的方式,在与人类亲切自然的对话中为用户答疑解惑,传递更多知识。

  莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后,谷歌发表声明称,莱莫因违反了“就业和数据安全政策”,将其解雇。谷歌表示,经过广泛地审查,他们发现莱莫因关于LaMDA是有生命的说法是完全没有根据的。

  专家普遍认为,当下人工智能具有的所谓“人格”,更多只是模仿人类的语言风格,有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性,并具有独特的视角看待人和事,但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统,作为工具来做一些特定之事。

  全球首个图、文、音三模态大模型诞生

  “紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

  9月1日,在上海举办的2022世界人工智能大会上,由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型,开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”,实现了“以图生音”和“以音生图”,理解和生成能力更接近人类,为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础,向通用人工智能迈出了重要一步。

  “紫东太初”三模态间的相互转换和生成,其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间,然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐,形成多模态统一知识表示;之后,再利用编码后的多模态特征,通过解码器分别生成文本、图像和语音。

  “紫东太初”凭借四大突破,有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架,支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式;二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示,减少数据收集与清洗代价;三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模,支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务;四是首次实现无监督超越有监督方法,基于5%—10%的数据标注,实现100%的有监督学习效果。

  AI打破矩阵乘法计算速度纪录

  解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

  10月,英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题,发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现:AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法,从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。

  数学在计算机编程中经常出现,通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如,它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下,使用数学的主要方式之一,就是对矩阵进行计算。矩阵越大,工作量也越大,计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。

  在此次最新成果中,“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法,从而使计算步骤比现有算法更少。

  为了找到答案,他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后,研究团队将重点转向了树搜索,这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

  接下来,研究人员将允许系统创建自己的算法,进一步提高效率。他们发现,在许多情况下,系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望,未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。

  2022中国人工智能创新发展指数公布

  全面反映我国人工智能发展态势

  11月18日,第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上,中国电子信息产业发展研究院(又称赛迪研究院)发布了2022中国人工智能创新发展指数(合肥指数)。

  这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果,旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度,构建了中国人工智能创新发展指数,也就是“合肥指数”的评价体系。

  近年来,我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段,智能化转型全面推进,人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年,我国人工智能的研发强度为19.4%,从业人数增加到31万人,占全球比重的5.3%。2017年至2021年,我国人工智能产业规模增长了2.6倍,占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大,从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上,我国人工智能研发投入力度不断加大,从业人数不断增加。

  从总体指数来看,北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位,安徽则紧随其后,排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

  ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

  预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

  英国“深度思维”公司8月曾宣布,其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构,几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月,元宇宙平台公司(Meta)研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

  在此次最新研究中,研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉,语言模型通常需要大量文本进行训练,为将这一模型应用于蛋白质结构预测,研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它,这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达,每个氨基酸由一个字母表示。然后,ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

  该团队负责人亚历山大·里维斯表示,这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且,与“阿尔法折叠”一样,这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合,生成预测结构。

  团队指出,ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确,但在预测速度上要快60倍,这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

  首创蛋白质动态结构AI建模方法

  对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

  12月8日,西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型,可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子,从而加速临床前药物研发。

  此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构,对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构,尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型,在给定药物分子和靶点蛋白的情况下,可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合(柔性对接)后蛋白质结构的变化过程,推断药物与靶标蛋白结合的稳定性,预测药物功能,从而提升AI药物设计的精度和效率。

  李子青表示,预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中,通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测,评估药物—靶点结合亲和力和药物效果,是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

  多城市推动自动驾驶行业发展

  我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

  2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年,有关政策密集出台,相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前,全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照,允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。

  今年8月1日,《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行,该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用,探索开展商业化运营试点,标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。

  此后,重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策,并向百度发放全国首批无人化示范运营资格,允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

  此外,为推动智能网联汽车产业健康有序发展,工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知(征求意见稿)》,拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品,开展准入试点;对通过准入试点的智能网联汽车产品,在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

  AI绘画火了,AIGC元年开启

  未来预计能够产生万亿级经济价值

  今年8月,在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》,获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具,通过一个类似“文字游戏”的过程,输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后,得到了初始作品,并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。

  这一年,AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长,而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示,截至12月6日,已有超2428.4万人使用该特效,迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万,火爆程度可见一斑。

  AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。

  所谓AIGC(AI Generated Content),即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面:自然语言处理(NLP)和AIGC生成算法。其中,自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

  最初,AIGC可生成的内容形式以文字为主,经过2022年指数级的发展,目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式,2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作,未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。(科技日报实习记者 都芃)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
阅读剩余全文(

相关阅读

视觉焦点

  • 百度VS头条交战史:老将为王还是后来者居上?

  • 女主播直播暴雨 浑身湿透

独家策划

推荐阅读
乐发lv官网平台推进新型城镇化不断向纵深发展
2024-01-20
乐发lv软件《怪物猎人:世界》恐暴龙MOD
2024-09-08
乐发lv充值阿森纳多让人绝望?0-1落后,埃梅里委屈到要哭了
2024-09-01
乐发lv平台传苹果挖角英特尔5G工程师:负责芯片架构
2024-07-01
乐发lv登录《只狼:影逝二度》评测:宫崎美学,再登神坛
2024-10-20
乐发lv下载app Baby疑似开眼角?眼线笔也能放大双眼
2024-10-11
乐发lv开户香港掀起“冬奥风”:市民最“钟意”谷爱凌、冰墩墩
2024-05-20
乐发lv娱乐《X战警:黑凤凰》发角色海报 迎接落幕之战
2024-05-16
乐发lv邀请码3分钟速览4月上市新车——新能源篇
2024-07-29
乐发lv必赚方案甜蜜暖婚:总裁宠妻很狂野
2024-10-26
乐发lv技巧《纪元1800》评测:迎接工业时代的洗礼
2024-08-01
乐发lv论坛4S上调金融费用奔驰:管不了
2024-02-25
乐发lv官网网址[大开眼界] 这个“主刀医生”有点酷,一人完成一台手术
2024-07-20
乐发lv规则上市两年了,拉芳的业绩依然未见起色
2024-09-09
乐发lvapp下载 2600枚东风快递 不够中国一次用?美:80枚都不敢签收
2024-04-07
乐发lv下载18000次点火、110个焰火品种,世园会上空描绘出诗情画意
2023-12-12
乐发lv开奖结果 美欧战机希腊搞"团建" 意大利首次派F-35军演
2024-06-07
乐发lv走势图致敬!消防员救完人 汗水冒白烟
2024-07-11
乐发lv攻略熊黛林晒双胞胎女儿艺术照
2024-07-04
乐发lv投注 以色列高颜值高战斗力的女兵 都是怎样炼成的
2024-09-14
乐发lv返点 近300股跌停!沪指跌0.77%,创业板指暴跌2.55%
2024-02-22
乐发lv网投日媒:华为在手机芯片领域直追高通
2024-08-09
乐发lv玩法高清-保罗发飙哈登被垫脚G1戏太多
2024-04-08
乐发lv注册网 鲁政委等:如何理解央行的利率“舒适区”
2024-01-16
加载更多
乐发lv地图