男子带4个摄像头打麻将1年赢70万 用高科技远程遥控

Writer： admin Time：2024-01-04 Browse：181

　　近日，“男子带4个摄像头打麻将1年赢70万”的事件引发网友关注，一位名叫张某的男子在打麻将时遇到了一位牌技高超的牌友钱某。

　　起初，张某只是将打麻将作为娱乐活动，但随着赌注越来越大，他开始在麻将中沉迷并且输掉了数额巨大的钱财。在他试图找到赢回本钱的方法时，警方接到线索，发现了一个窝点内有一群年轻人涉嫌诈赌活动。这个窝点内的人们使用了高科技设备来实施远程遥控诈赌。

　　在现场，民警发现了精密的摄像头和作弊仪器，以及现场报牌的技术员。通过这些作弊软件，对于作弊的赌客而言，后台技术员可以看到牌桌上每一个玩家的牌以及他们的出牌情况，并通过一些数据软件来推算，保证赌客能够赢钱。

　　警方进一步调查后，抓获了诈赌团伙的操控人陈某，并顺藤摸瓜，抓获了几名涉嫌诈骗和赌博的赌客。最终，陈某和其他涉案人员被检察机关批准逮捕，而参与赌博的张某等人则被依法治安处罚。文章以警示大家在娱乐活动中不要被赌博所诱惑，以免涉嫌违法，落入骗局为结尾。

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　　近日有报道称，LG旗下的材料及零部件厂商LGInnotek正在研发一种全新的手机摄像头技术——屏下摄像头。这种技术可以将前置摄像头隐藏在屏幕下方，实现真正的全面屏设计。尽管新技术带来了许多优势，但也需要克服各种技术挑战才能真正实现。

　　OPPOFindX7Ultra后置4颗5000万像素摄像头，分别是主摄、超广角、3倍潜望长焦和6倍潜望长焦。其中主摄是索尼LYT900，这款传感器最大的升级就是工艺从IMX989的40nm升级到22nm，这会带来更好的能耗表现，可以有效降低传感器工作过程中的发热和耗电。核心配置上，OPPOFindX7Ultra采用2K曲面屏，搭载高通骁龙8Gen3移动平台，新品会在1月份正式发布，这将是OPPO最强悍的影像手机。

　　ROG海外官方放出了ROGPhone8的背部图片，设计十分独特。ROGPhone8采用了全新五边形摄像头，取消了ROGPhone7的横排三摄设计，内部拥有三枚摄像头，旁边还拥有ROG”字样。ROG官方并没有透露有关ROGPhone8的一些信息，作为参考，ROG游戏手机7搭载骁龙8Gen2处理器，采用6.78英寸AMOLED显示屏，支持165Hz刷新率。

　　近日有报道称，苹果即将推出的iPhone16系列将采用与iPhone12类似的竖向对齐摄像头排列。苹果正在测试两种不同的摄像头凸起设计方案。无论是哪种设计最终被采用，都意味着我们可以期待未来苹果手机产品将会带来更多创新和惊喜。

　　传音在海外市场推出了Spark20Pro手机，该款手机搭载联发科HelioG99处理器和108MP主摄摄像头，售价约为716.09人民币。根据GSMArena数据库显示，这款手机的后置摄像头实际上只有“双摄”，其中一个仅起到装饰作用。系统预装了Android13操作系统。

　　MacRumors这家国外科技媒体在博客上透露了一些关于苹果iPhone16标准版的消息。苹果目前已经制作了几个iPhone16的原型机。ProjectBongo的意思是把音量键和电源键从机械键变成触觉键，用压力感应器来检测按压，用触觉引擎来产生振动，模仿真实的按键感觉。

　　中国移动、中国电信、中国联通三大运营商相继披露了2022年度的企业高管薪酬情况，相比2021年都有一定程度的上涨。中国移动年薪最高的是董事长、党组书记杨杰，时任总经理、董事、党组副书记董昕，均为94.76万元。中国联通营业收入3549亿元，同比增长8.3％；净利润167亿元，同比增长16.5％。

　　根据最新的从供应链中泄漏的信息，iPhone16正在测试两种不同的后置摄像头设计。其中一种与当前iPhone15类似，但将三个摄像头镜头垂直排列不是对角排列。随着苹果眼镜的推出，这种与环境集成的视频能力可能会发挥重要作用。

　　被认为是常青行业，即使是在2008年，全球游戏销售额也获得了双位数的增长。进入移动互联网时代，手游代替PC游戏成为顶梁柱，经过十来年的发展，手游的发展也不再像以前一样顺风顺水。小程序游戏的红利期究竟还有多长，取决于多方面的因素，既取决于自身游戏的生命周期，也取决于能否进一步扩容取决于成本会不会抬高。

　　这篇论文系统评估了大型语言模型（LLMs）生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力，并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息，但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像，但在图像生成和纠正方面的结果表明，准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外，利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验，突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。

　　ControlNet-HandRefiner-pruned模型是对HandRefiner模型进行剪枝压缩处理后的fp16版本,可以更快速地进行手部图像修复。该模型采用弥散模型进行条件性图像补全,可以精确修复手部图像中的缺失或畸形部分。该模型压缩率高,inference速度快,非常适合在资源受限的环境下,仍然进行高质量手部图像修复。

　　aMUSEd是一个开源平台，提供各种自然语言处理（NLP）模型、数据集和工具。其中包括aMUSEd，一个基于MUSE的轻量级遮蔽图像模型（MIM），用于文本到图像的生成。相比于潜在扩散（latent diffusion），MIM需要更少的推理步骤并且更易解释。此外，MIM可以通过仅有一张图片进行微调以学习额外的风格。aMUSEd还提供了两个模型的检查点，可以直接生成256x256和512x512分辨率的图像。

　　HawkEye是Meta内部用于监控、可观测性和机器学习工作流调试的强大工具包。它支持为许多Meta产品提供推荐和排名模型。在过去的两年中,它实现了调试生产问题时间量级的改进。HawkEye包括用于持续收集服务和训练模型、数据生成相关数据的基础设施,以及用于挖掘根本原因的数据生成和分析组件。它支持UX工作流进行引导式的探索、调查和启动缓解措施。HawkEye通过提供基于必要组件的引导式探索界面,允许用户有效地调查并解决问题。

　　VCoder是一个适配器,可通过辅助感知模式作为控制输入来提高多模态大型语言模型在对象级视觉任务上的性能。VCoder LLaVA是基于LLaVA-1.5构建的。VCoder不微调LLaVA-1.5的参数,因此在通用的问答基准测试中的性能与LLaVA-1.5相同。VCoder在COST数据集上进行了基准测试,在语义、实例和全景分割任务上都取得了不错的性能。作者还发布了模型的检测结果和预训练模型。

　　Pose Anything是一种基于图形的通用姿势估计方法，旨在使关键点定位适用于任意物体类别，使用单个模型，需要最少带有注释关键点的支持图像。该方法通过全新设计的图形转换解码器利用关键点之间的几何关系，提高了关键点定位的准确性。Pose Anything在MP-100基准测试中表现优异，超过了先前的最先进技术，并在1-shot和5-shot设置下取得显著改进。与以往的CAPE方法相比，该方法的端到端训练显示出可扩展性和效率。

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