健康资讯 白酒消耗第一大省山东省—聊城市一个白酒品牌，改写了“全世界十大高度酒排名”
从古到今，中国人都喜欢喝酒，红事喝酒，白事也喝酒，没事喝个闲酒，忙了喝个赏酒，累了喝个解乏酒，胆小了喝个酒壮胆，成功了喝庆功酒，冷了喝个酒暖和暖和，总之，怎么也得喝点，白酒成了人们日常生活中离不开的东西了，放眼全国，白酒消耗量排名中，山东省一直位居前几名，山东大汉喝酒的名号也越来越响，山东省只是喝酒有名，但山东生产的酒中却一直没有能排的上名，叫的上号的，直到聊城市一个白洒品牌出了一款巴铁原浆，酒精度为75%VOL的白酒，却超过“全世界十大高度酒排名”排名第十的衡水老白干（酒精度：67%VOL），一子改写了“全世界十大高度酒排名”。 巴铁原浆—75度，敢试试吗！有图为证！
原全世界十大高度酒排名
第一名：
Spirytus（酒精度：96%VOL）波兰精馏伏特加，经过了70回以上的蒸馏，达到了96%的酒精度数。
第二名：
Everclear & Golden Grain（酒精度：95%VOL）Everclear是美国首类可以瓶装出售的95%的烈性酒。
第三名：
River Antoine Royale Grenadian Rum（酒精度：95%VOL）格林纳达朗姆酒。
第四名
Bruichladdich X4 Quadrupled Whiskey（酒精度：92%VOL）苏格兰四次蒸馏威士忌。
第五名：
Hapsburg Gold Label Premium Reserve Absinthe（酒精度：89.8%VOL）苦艾酒。
第六名：
Pincer Shanghai Strength（酒精度：88.8%VOL）苏格兰伏特加。
第七名：
Balkan Vodka（酒精度：86%VOL）保加利亚巴尔干伏特加。
第八名：
John Crow Batty Rum（酒精度：80%VOL）牙买加朗姆酒，以诗人John Crow Batty的名字命名。
第九名：
Bacardi 151（酒精度：75.5%VOL）波多黎各Bacardi 151。
第十名
衡水老白干（酒精度：67%VOL）衡水老白干是河北名酒之一，历史悠久。
野外的视听同步化
在本文中，我们考虑了适用于 "野生 "视频（即语音以外的一般类别）的视听同步问题。作为一项新任务，我们确定并策划了一个具有高度视听相关性的测试集，即VGG-Sound Sync。我们比较了一些基于变压器的架构变体，这些变体是专门为任意长度的音频和视觉信号建模而设计的，同时大大降低了训练期间的内存需求。我们进一步对策划的数据集进行了深入分析，并为开放领域的视听同步定义了一个评价指标。我们将我们的方法应用于标准的唇读语音基准，LRS2和LRS3，并在各方面进行了消减。最后，我们在新的VGG-SoundSync视频数据集中设置了第一个通用视听同步的基准，有160多个不同的类别。在所有情况下，我们提出的模型都比以前的最先进的模型要好得多。
《Audio-Visual Synchronisation in the wild》
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集美殿堂 SNK 正版授权 拳皇 XIV不知火舞 1/1限量雕像
作 品：《拳皇XIV》不知火舞
产品净重：约100kg
产品毛重约：137kg
制作材料：进口树脂，进口透明树脂，PU，ABS
产品尺寸约： 宽110cm*深100cm*高210cm
外箱尺寸约：100*96*72.5cm(底座) 114*104*83.5cm(云朵) 141*106*52.5cm(身体)
预定时间：2021年6月13日
概念设计：集美殿堂团队
预计出货：2021年第四季度
Jimei Palace Limited Editon SNK Licensed 1:1 MAISHIRANUI (The King of Fighters XIV )
Item: 1:1 MAISHIRANUI (The King of Fighters XIV)
N.W: 100kg
G.W: 137kg
Material: High quality resin, high quality clear resin , PU , ABS
Size : H 210 x W 110 x D 100 CM
Packing Dimension: 100x96x72.5cm for Base, 114x104x83.5cm for cloud, 141x106x52.5cm for statue
Pre-order: 13th June 2021
Concept Design: Jimei Palace
Delivery : 4th quarter of 2021
低维数据下的变异自动编码器：景观和隐性偏见
变异自动编码器（VAEs）是最常用的生成模型之一，特别是对于图像数据。训练VAE的一个突出困难是数据被支持在一个较低维度的流形上。Dai和Wipf（2019）最近的工作表明，在低维数据上，生成器将收敛到一个方差为0的解决方案，该解决方案正确地支持地面真值。 在本文中，通过理论和经验结果的结合，我们展示了这个故事更加微妙。确切地说，我们表明，对于线性编码器/解码器，这个故事大部分是真实的，VAE训练确实恢复了一个支持度等于地面真相流形的生成器，但这是由于梯度下降的隐性偏见，而不仅仅是VAE损失本身。 在非线性情况下，我们表明VAE训练经常会学习到更高维的流形，这是地面真实流形的一个超集。
《Variational autoencoders in the presence of low-dimensional data: landscape and implicit bias》
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StyleGAN的结构、方法和应用的最新进展
生成对抗网络（GANs）已经成为一种普遍的图像合成方法。其中，StyleGAN提供了一个迷人的案例研究，因为它具有显著的视觉质量和支持大量下游任务的能力。这份最先进的报告涵盖了StyleGAN架构，以及自其诞生以来被采用的方式，同时也分析了其严重的局限性。它的目的是对那些希望掌握该领域的新人和那些希望看到当前研究趋势和现有工具的更有经验的读者都有帮助。StyleGAN最有趣的方面是它的学习潜质空间。尽管它是在没有监督的情况下学习的，但它的表现却出奇的好，而且明显的不纠结。结合StyleGAN的视觉质量，这些特性产生了无与伦比的编辑能力。然而，StyleGAN提供的控制本质上仅限于生成器的学习分布，而且只能应用于StyleGAN本身生成的图像。为了将StyleGAN的潜伏控制带到现实世界的场景中，对GAN反转和潜伏空间嵌入的研究已经迅速得到了普及。同时，这项研究也帮助揭示了StyleGAN的内部运作和局限性。我们通过这些调查描绘了StyleGAN令人印象深刻的历史，并讨论了使StyleGAN成为首选生成器的细节。我们进一步阐述了StyleGAN构建的视觉先验，并讨论了它们在下游判别任务中的应用。展望未来，我们指出了StyleGAN的局限性，并推测了当前的趋势和未来研究的有希望的方向，比如特定任务和目标的微调。
《State-of-the-Art in the Architecture, Methods and Applications of StyleGAN》
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每一个开源项目背后都有一篇论文支撑，好比一个体系化的思想系统运行在一个基本原理之上。
对于 Kafka 来说，它的灵魂是这篇博文：The Log: What every software engineer should know about real-time data’s unifying abstraction（网页链接），对应的中文译稿在这里：《日志：每个软件工程师都应该知道的有关实时数据的统一抽象》（网页链接）。
这篇博文被评为程序员史诗般的必读文章，无论你是不是想了解 Kafka 的实现原理，都强烈推荐好好读一下上面这篇博文。
我们在谈论谁？ 在语音翻译中处理人名
最近的工作表明，语音翻译（ST）系统——类似于自动语音识别（ASR）——处理人名的能力很差。这一缺点不仅会导致严重扭曲输入含义的错误，而且还会阻碍此类系统在应用场景（如计算机辅助口译）中的采用，其中命名实体（如人名）的翻译至关重要。在本文中，我们首先分析 ASR/ST 系统的输出，以确定人名转录/翻译失败的原因。除了训练数据中的频率，我们将被推荐人的国籍作为一个关键因素。然后我们通过创建多语言模型来缓解这个问题，并通过强制它们共同生成转录和翻译来进一步改进我们的 ST 系统，将前者优先于后者。总体而言，我们的解决方案使三个语言对（en->es、fr、it）的令牌级人名准确率平均提高了 47.8%。
《Who Are We Talking About? Handling Person Names in Speech Translation》
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迈向轻量级神经动画：基于专家的混合动画模型中的神经网络修剪探索
在过去的几年里，神经角色动画已经出现，并为虚拟角色的动画化提供了一种自动的方法。他们的运动是由一个神经网络合成的。用用户定义的控制信号实时控制这种运动也是视频游戏中的一项重要任务。基于全连接层（MLPs）和混合专家（MoE）的解决方案在生成和控制环境与虚拟人物之间近距离互动的各种运动方面取得了令人印象深刻的结果。然而，全连接层的一个主要缺点是其计算和内存成本，这可能导致次优化的解决方案。在这项工作中，我们采用了修剪算法来压缩交互式角色动画背景下的MLP-MoE神经网络，从而减少其参数数量并加速其计算时间，在这种加速和合成的运动质量之间进行权衡。这项工作表明，在专家和参数数量相同的情况下，修剪后的模型比密集模型产生的运动伪影更少，而且两者学到的高级运动特征是相似的。
《Towards Lightweight Neural Animation : Exploration of Neural Network Pruning in Mixture of Experts-based Animation Models》
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西安车友群的人来说句公道话，昨天早上楼主发了视频在群里，我给大家还原一下，短距离内20码的速度，地面环境是环氧地坪并且有水，从OBD检测数据来看，踩了60%多的电门后，发现自己离墙很近，才踩的刹车，并且是急刹，车辆急刹都触发ABS了，还说打方向车轮打死，我们群里都在说这是自己操作失误的问题，所有人都在说这个，楼主根本不认，非说是车的问题，并且我们也给他找了很多环氧地坪地面湿滑车辆失控打滑的视频，死活不信，大家公正客观了解下具体的情况就行了，不要被这个标题带节奏
Heine程华为问界M5刹车失灵，导致事故
