发布《淘宝网须提供官方授权的虚拟类商品目录》规则调整的公示通知,新规则将于 2022 年 5 月 5 日正式生效。
淘宝表示,为促进虚拟类商品市场的持续健康发展,调整后的目录新增青桔虚拟类商品、迅游虚拟类商品、PP视频虚拟类商品、夸克虚拟类商品、iButterCam/黄油相机虚拟类商品、CamScanner虚拟类商品、千客猫虚拟类商品、得到虚拟类商品 8 个商品品类,并明确相应的违规处罚。
若发现商家发布以上商品,未提供官方授权,将按照《淘宝网市场管理与违规处理规范》未经准入情节严重处理,删除扣B12 分,延长交易账期。
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如今很多网友反馈,日常会收到假快递”的骗局,里边多数是一些诈骗人员的联系方式等,后续通过种种方式诈骗。淘宝官方公众号公布消息称,淘宝小编竟然收到了来自淘宝网”的诈骗包裹。所以再次提示警醒我们,不管你近期有没有网购行为,如果收到了内含打着淘宝网”名义的硬卡纸邀请函”,并附带一包三无湿纸巾的包裹,那一定是诈骗!
微信官方近日更新了《视频号金融科普类直播准入标准》,该标准于2023年12月18日生效。根据新规定,主播在进行金融科普类直播时,必须由真人出镜。请主播定期查看本文档,从而方便获得最新信息。
新生代父母登场,对辅食的需求更加精准化、多样化,对于质量也提出了更高的要求。目前婴幼儿辅助食品的标准主要有《婴幼儿谷物辅助食品GB 10769-2010》,《婴幼儿罐装辅助食品GB 10770-2010》,《辅食营养补充品GB 22570-2014》等,这些婴标都是针对婴幼儿配方零食和辅食,没有专对于婴幼儿零食的国标。但随市场的推动,一些企业主动采用更加严格的婴幼儿辅助食品标准
作为鸿蒙生态游戏先锋合作伙伴之一,游卡网络宣布已完成《三国杀》系列游戏鸿蒙原生应用开发,成为鸿蒙生态首款TOP级桌游卡牌类标杆游戏。作为一个国民级IP,游卡《三国杀》系列游戏与华为游戏中心的深度合作已逾10年,在今年HDC上更荣获了“鸿蒙生态先锋游戏”等重要奖项。慢慢的变多开发者和伙伴都在积极拥抱和布局鸿蒙生态,伴随更多游戏完成鸿蒙原生应用开发,“鸿蒙千帆起”的繁荣景象已然形成。
根据GFK中怡康数据,从2012年到2022年,中国清洁电器的销售额复合增长率达到28%,市场规模也从29亿元上升到348亿元,可以说中国清洁电器市场在十年间实现了跨越增长。虽然清洁电器增速极快,但目前我国的清洁家电渗透率依旧较低,但这也是一个巨大机会点。追觅将通过高研发投入创造更具技术力的产品,实现全价位段的产品布局,以提升清洁家电的渗透率,引领行业迈入下一个快速地增长期。
在消费高涨、需求旺盛的经济高速增长期,只要产品过关、供应链、渠道销售流程完善,大多数都会有不错的效益,也就是过去我们常说的“站在风口上猪都能飞”。任凭品牌再努力挣扎,最后的效果可能也会大打折扣。我们也期望与更多品牌合作,借助悠易科技十余年来在营销科技领域的深耕与积累,助力更多零售消费品牌实现逆市增长。
亚马逊希望用户能更好地评估人工智能模型,并鼓励更多人参与这一过程。在AWSre:Invent大会上,AWS数据库、分析和机器学习副总裁SwamiSivasubramanian宣布推出宣布Bedrock上的模型评估,现已提供预览,用于评估其存储库AmazonBedrock中的模型。Philomin表示,Bedrock上的基准测试的目标不是广泛评估模型是为企业来提供一种衡量模型对其项目影响的方式。
在特斯拉最新版的App当中,官方剧透了有关于Cybertruck的相关信息。在App当中,特斯拉更新了Cybertruck的3D模型,具体的展示了车辆的各种细节。有意思的是,据特斯拉产品设计总监哈维尔维杜拉透露:本次交付仅只有10辆新车,车主还都是特斯拉的内部员工。
根据来自博林格林州立大学的研究,生成式人工智能在确定图像来源方面存在模糊边界,但研究之后发现人们在潜意识中更偏好真正的人类艺术。博林格林州立大学的工业和组织心理学博士候选人安德鲁·萨莫与杰出研究教授斯科特·海豪斯共同发表了一项关于AI与人类艺术对比的研究,该研究之后发现人们通常无法区分AI和人类艺术,但他们更偏好后者,即使无法解释原因。研究人员在论文中讨论的一种解释是大脑可能会察觉到由AI创造的艺术中微小的差异。
泛目录排名代做是一种利用多个网站或域名来提升关键词排名的方法,它能够在一定程度上帮助客户快速获取大量的流量和转化,提高网站的竞争力和收益。本文将分别介绍泛目录排名代做的基本概念、意义、流程、技术问题和实践经验,以及未来发展的新趋势和应用前景。3.提高竞争力和收益,因为客户能通过泛目录排名代做在短时间内占领市场份额,打败竞争对手,提高自己的品牌知名度和影响力,从增加自己的利润和回报。
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Gaussian SLAM能够从RGBD数据流重建可渲染的3D场景。它是第一个能够以照片级真实感重建现实世界场景的神经RGBD SLAM方法。通过利用3D高斯作为场景表示的主要单元,我们克服了以往方法的局限性。我们观察到传统的3D高斯在单目设置下很难使用:它们无法编码准确的几何信息,并且很难通过单视图顺序监督进行优化。通过扩展传统的3D高斯来编码几何信息,并设计一种新颖的场景表示以及增长和优化它的方法,我们提出了一种能够重建和渲染现实世界数据集的SLAM系统,而且不会牺牲速度和效率。高斯SLAM能够重建和以照片级真实感渲染现实世界场景。我们在常见的合成和真实世界数据集上对我们的方法进行了评估,并将其与其他最先进的SLAM方法进行了比较。最后,我们证明了我们得到的最终3D场景表示能够最终靠高效的高斯飞溅渲染实时渲染。
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