j9直营网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j9直营网，还是防误触的亿色电容笔，亦或是有效率神器罗技MX机械键盘，件件都是实力选手，新手下单也不踩坑。实用选购功课已经整理好，一起来看看吧！

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　　音乐节将从下午开始，一直嗨到晚上。因此，除墨镜、雨衣、充气沙发等装备外，为防止手机等设备电量告急而无法亲手拍下每一个心水舞台，充电宝是现场首要的必备好物。倍思双线移动电源和罗马仕PFC20，都具备20000mAh大容量，京东下单预估价分别为为 159 元和 139 元，具有较高的性价比。京东活动价 149 元的Anker苹果Magsafe磁吸无线充电宝，则更加轻便，一贴即充。

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　　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，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。

　　童年仅有一次，无法重来，但童心可以常在。小朋友在翘首期待放假的快乐，成年人在6月1日这一天也可以放肆做一把童心未泯的大朋友。5月31日晚8点，京东618全面开启没给孩子准备好节日礼物的家长们，赶紧来跟着数码超值清单把好物一举收入囊中吧！

　　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！

　　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。

　　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。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。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！

　　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！

　　继2023高考分数线公布后，从各地各大学寄出的录取通知书也在陆续飞往千家万户，送到各位学子手中。期盼已久的大学生活即将开启，没有称手的装备怎么行？还没有买齐开学装备的朋友，现在就到京东逛起来吧！

　　枕头是人们日常生活中的一种普通的寝具，具有悠久的发展历史。枕头的起源大约可以追溯到旧石器时代中期，但那时的古人类只是无意识地使用。拥有一个好的睡眠才能有精力去跟生活斡旋。

　　独特的民俗风韵和大自然的神奇造化，造就了大美山西的物产丰饶：小巷深处飘香的清冽汾酒、肉质鲜嫩的平遥宝聚源牛肉、粒粒金黄的沁州黄小米、色香味俱佳的山西宁化府陈醋......在海尔感恩月期间，我们跟随海尔专卖店的脚步，来到了“三晋之地”山西。 12 月 9 日，在当地政府以及山西省零售商行业协会的助力下，“海尔专卖店美好生活焕新季 大型科技助农直播中国行

　　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。

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　　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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　　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，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。

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　　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。