電能是日常生活必不可少的能源,如今伴隨著科技的日益進步,電子產(chǎn)品越來越多地出現(xiàn)在我們的日常生活中。這一方面有利于促進人們生活水平的提高,然而另一方面也帶來了電能消耗。尤其對于企業(yè)而言,減少不必要的電能開支已成為了一個值得注意的問題。
以辦公室的飲水機而言,待機耗電通常為20w/時,月?lián)p耗電量在14.4度,一年就將近損耗電量172.8度...即便是某些電器關(guān)閉了,但并沒有徹底拔掉插頭,實際上仍處于待機模式,長久下來電能在不知不覺中消耗。
這一切都要求我們重新審視企業(yè)用電,并且找到企業(yè)節(jié)約用電的合理措施。比如,智能插座可通過Wi-Fi連接路由器模式,或者手機直連模式,簡捷的操作步驟解決不必要電能資源浪費問題。
小K智能插座的基礎(chǔ)功能包括“萬能轉(zhuǎn)換、手機遠程、專業(yè)定時、充電保護、Wi-Fi增強”。在公司W(wǎng)i-Fi環(huán)境下,你可以通過手機裝載的APP來控制接在小K上的電器,包括定時開關(guān)功能。即便是不在公司,也可以通過手機遠程操控,隨時開啟關(guān)閉,達到省電效果。
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騰訊ARC實驗室推出AudioStory系統(tǒng),首次實現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯式推理生成、解耦橋接機制和漸進式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時學(xué)習(xí)外觀和運動信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個線性層就能大幅提升運動質(zhì)量,在多項測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實驗室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評測基準,通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時顯著提升人性化交互水平,為AI價值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團隊開發(fā)的GraphCast是一個革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報,準確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。