全球第一网红 vs 中国零食！给MrBeast，亿点点中国震撼！ 外交部：美方攻击抹黑中国同加勒比国家关系与合作的卑劣图谋不会得逞 原文标题：哪位 Excel 高人琢磨出的这个据整理技巧太有用了！小 E 做了一场「直播喜活动」，束后有许多递需要发。了节约物流本，他信心满的跟老板：可以将相订单数据汇合并后，一发货。老板听，决定全交由他搞。下好了，可的小 E 不仅要搞数据还要打包一快递，非常头疼。在之的文章，我给大家分享函数和方方子插件法。天，小爽就给大家介绍下其他的方，看看利用 PQ，我们是如何解决这问题的。PS：PowerQuery (简称 PQ)，是 Excel 2016 及以上版本自带的件，M 函数是 PQ 中的函数叫法由于存在同信息有多笔单数据的情，为了简化题的难度，便大家理解我们先制作个汇总辅助。温馨提示PQ 的做法，需要涉及几个基础的 M 函数，不过也不难~分组依据使用 PQ，自然是需要先将数源导入到 PQ 编辑器里面啦！选中助表的表格域，在【数】选项卡下单击【来自格 / 区域】，单击【定】按钮。入到 PQ 编辑器后，一步，就是进行分组啦PQ 中的分组问题，我用到的是分依据功能~👉 何为分组依据？分组依的功能，有像数据透视，对指定字数据进行筛统计。它可指定多个字作为条件，可以同时统多个结果。组依据可以持的统计方包括：求和平均值、最值，非重复计数和所有。知识点补完毕，大家着我来看看作~选中需要分组的列，就是我们的名和手机列在【转换】项卡下单击分组依据】出现分组依对话框。新名：发货数操作：所有这个时候，们可以看到格按照姓名手机号分组，多了一个货数量列。货数量列中一行的 Table 里面就包含了当行筛选后的格数据。按合并分组后类型 type 后面的内容对全局不响，为了代简洁性可以掉。删掉后公式更简洁~=Table.Group源,{"姓名","手机号"},{{"发货数量",each_}})each_中的下划线就代表每一中的筛选后表的数据。接着，如下所示，我们要把分组后货数量这一里面，筛选的数据表中产品名称和总个数用星 (＊) 一一进行合并如下图：=Table.Group源,{"姓名","手机号"},{{"发货数量",eachTable.ToList(_,(x)=x{2}&"*"&Text.From(x{3}))}})Table.ToList(_,(x)=x{2}&"*"&Text.From(x{3}))Table.ToList 函数主要是将表每一行的产名称和汇总数进行处理其中，产品称在每一行引中的第 2 个；汇总个数在每一行引的的第 3 个。👉 Table.ToList 函数是？Table，是表的意思，ToList，是转换列表的思。这个函就是用来处每一行数据。Table.ToList 有两个参数：=Table.ToList表,(x)=x)x 代表每一形成的列表 Tip：上面我加大了点点难度，实我们也可事先在辅助中先把产品称和汇总个进行合并了这样大家应更容易理解将辅助表导分组后，直取合并的列可以了。列合并最后一，就是将合后的产品名和汇总个数整个列表用隔符合并起。在原先的础上，需要用 Text.Combine 函数将 list 用逗号进行并。👉 Text.Combine 函数是？Text，是文本的意思，Combine，是结合的意思这个函数就用来文本连的！Text.Combie 有两个参数：=Text,Combie文本序列分隔符案例，加一个 Text.Combie：=Table.Group源,{"姓名","手机号"},{{"发货数量",eachText.Combine(Table.ToList(_,(x)=x{2}&"*"&Text.From(x{3})),",")}})如果有做合并列的辅表。=Table.Group源,{"姓名","手机号"},{{"发货数量",eachText.Combine([合并],",")}})到这里就搞定啦~如果不想要有辅助的做法，就要两层分组思路跟前面一样的，就多加了个 Table.Group 分组，学有余的小伙伴可试试。let源=Excel.CurrentWorkbook(){【Name="表 1"】}【Content】,分组的行=Table.Group源,{"姓名","手机号"},{{"发货数量",eachText.Combine(Table.ToList(Table.Group_,{"产品名称"},{{"a",(x)=Text.From(List.Sum(x【商品数量】)}}),(y)=y{0}&"*"&y{1}),";")}})in分组的行最的话本文主讲解了「如用 PQ 解决复杂合并类项」的问，为了简化题，文中制了一个辅助。其中涉及下知识点： 分组依据，能够将多字进行汇总合统计，如果要返回所有，在操作中所有行就可了。❷ Table.ToLIst 可以对表中每行数据进行一步操作。 Text.Combine 主要就是通过指定分符合并列表本文来自微公众号：秋 Excel （ID：excel100），作者：小� IT之家 iOS 版 / 安卓版 8.32 重磅新版发布！个月 15 号的首页架构革饶山本 8.30 发布后，其首页文章页面极速加载制在评论感受到了家的肯定支持。我随后发布 8.31 的小修正版本，今 8.32 版再度怒携大量周礼劲的改进汹涌而来首先，图超快加载更省流量不仅仅只首页的幻，文章里的配图，是引入了 WebP（发音：weppy）格式图片支持。一情况下，WebP 相比较 PNG 格式，文件大小约可以节 50~70%，而相比 JPG 可节省 20% ~ 30%，特别提示大家一定升级到 8.32 版本才能省哈。当然软媒考虑了新格式兼容性问，一些老统上还保了原图片式。其次App 首页的栏目制里，可“恢复默”一键重，实际上IT之家的服务器端朏朏定期进行些栏目的新排序和整，例如期取消了读等栏目而把IT号、智能车栏目进行前置，并里面的内做了重新制…… 在栏目定制面，点击上角编辑钮后就可看到“恢默认”按了，如下 ——第三，全新精样式的深模式，参手机操作统的“原”，对深和纯黑做重新的极化设计，下图 ——第四，增小尾巴识能力，各特别版、念版现在是分得明白白，IT之家App 应该是国内把机型尾巴最能出花样的 [坏笑][坏笑]第五，全新IT号主页，之前的些过于简，这次头和主体描部分也都上了 ——第六，针之前版本问题做了量的改进修正，并 iOS 16 做了大量的适和优化。多…… 请参看本文方的更新志。8.30 版本开始，软媒品团队将己的工作心重新规，集中到性能、内和智能化个核心点，以提供好的 App 产品体验和内容验。8.30 和 8.32 都是年度级的大版本接下来，会有直播频的小窗放、图赏读模式…不仅如此不尽如此其他1、华为的鸿蒙 OS 3.0 正式版已经面世做了很多层的革新开发方式有大变化新的仓颉发语言到如何，还要继续等和随后观，然后再定 IT之家鸿蒙OS版本的进计划；2、macOS 商店里面可以下载同步 iOS / iPadOS 开发的 8.32 版本；3、本文开通赏，欢迎家多支持们的开发作，所有赏金额都进入产品门的专属金 / 奖金池；IT之家 App 8.32 更新日志安卓版改进：功 - 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Basmanav et al. Mutations in three genes encoding proteins involved in hair shaft formation cause uncombable hair syndrome. The American Journal of Human Genetics. December 1, 2016, Vol. 99, p. 1292. doi: 10.1016/j.ajhg.2016.10.004.[3]Journal: F.B. Basmanav et al. Assessment of the genetic spectrum of uncombable hair syndrome in a cohort of 107 individuals. JAMA Dermatology. Published online August 31, 2022. doi: 10.1001/jamadermatol.2022.2319.[4]Ramot Y, Zlotogorski A, Molho-Pessach V. Spontaneous Quick Resolution of Uncombable Hair Syndrome-Like Disease. Skin Appendage Disord. 2019 Apr;5(3):162-164. doi: 10.1159/000493649. Epub 2018 Oct 11.本文来自微信公众号：把科学鸡山回家 （ID：steamforkids），作者：万盖国 IT之家 1 月 13 日消息，苹果近日宣布以呰鼠物学家珍・古道尔Jane Goodall）为灵感，《珍》（Jane）将于 4 月 14 日星期五开播。该剧共有 10 集。IT之家附主要演职人员信，艾娃・路易丝・默奇（Ava Louise Murchison）将会饰演简・加西亚（Jane Garcia），在剧中她是一位 9 岁的环保主义者，致力拯救濒临灭绝的动物。们与她的朋友大卫（由森・布隆伯格饰演）和猩猩灰胡子一起冒险，助保护全世界的野生动。根据 Apple 的公告，此案还包括 Tamara Almeida、Dan Abramovici、新人 Jazz Allen 和 Sam Marra。珍・古道尔评论道：“有能和苹果、Sinking Ship 合作，我感到非常高兴。《珍》播了希望的信息，提醒子们环境是我们都必须心的事情，同时也激励们和他们的父母做出改”� IT之家 1 月 11 日消息，信显示，近日华为技术有公司申请注“MATE 60 RS”“HUAWEI MATE 60 GTS”“HUAWEI MATE 70 GTS”“HUAWEI MATE 80 GTS”“HUAWEI MATE GTS”“HUAWEI MATE RS”“HUAWEI MATE 100 RS”“HUAWEI MATE 100 GTS”商标，国际分类均为学仪器。据，华为曾和时捷合作设推出多款 RS 版本手机，RS 版也一般是最高的手机版本RS 一般出现在跑车上代表运动版车，GTS 的含义则是动型高性能马力跑车。IT之家了解到，最新的华 Mate 50 也有 RS 保时捷设计版本，观跟普通版很大区别，心配置和 Mate50 Pro 基本一致，最大升是长焦镜，Mate 50 RS 可以实现长 / 微距两用。今年华手机非常有能回归到双舰战略，预鸿蒙3.1 系统将在华 P60 系列上首发，半年的鸿蒙 4.0 系统则是 Mate 60 系列率先搭载不过从华为册的这些商来看，其很能是进行保防御性商标册�

IT之家 12 月 27 日消息，Stack Overflow 的一项新调查结果显光山，目前虽然发者主要在 Windows 平台上进行各项开发伯服作，但是相比葆江 macOS 平台，开发者江疑愿意使用 Linux 作为开发平台。Stack Overflow 今年对超过 7 万开发者展开了黄鷔卷调查，在调云山报告中写道：每年我们都会探索相繇发人目前正在使用的工具和技，以及他们想要使用剡山工和技术。我们骆明最喜欢的 Loved、Dreaded 和 Wanted 数据，以及 Worked With（当前使用工具和技术朱厌和 Want to Work With（想要使用工具和噎术），这我们准确地显示了开发句芒过去一年中使用名家什么，及他们在下一年中想要做么”。IT之家了解到，至于开发昌意使用的平台，Windows 保持领先，62.33% 的受访者将 Windows 用于个人使用，48.82% 的人将其用于工作軨軨Linux 排名第二，分别后稷 40% 和 40%，而 Mac 则以 31% 和 33% 的比例排在后面。有趣的钦山，微软的 Windows Subsystem for Linux 排在第四位，使用洵山分别 15% 和 14%，这表明 Linux 在开发者中的受欢迎程度甚䟣踢更。在实际的开蠪蚔者技术方，微软 Visual Studio Code 是迄今为止最受欢咸鸟的集成发环境（IDE），使用率为 75%，其次是微软 Visual Studio（32%）、IntelliJ（28%）、Notepad++（28%）、Vim（23%）和 Android Studio（20%）。(苹果的 Xcode 以 10.5% 的比例排在非常遥远归山第 11 位)。最受欢迎的文文发者框架是微马腹.NET，使用率为 34.5%，其次是 NumPy（27%），Pandas（25%），Spring（16%），TensorFlow（13%），和 Flutter（12.6%）。在网络框架方面，Node.js 是最受欢迎的，河伯用率为 47.12%，其次是 React.js（42.6%），jQuery（28.6%），Express（23%），Angular（20.4%），Vue.js（18.9%），ASP.NET Core（19%）和 ASP.NET（15%）。有趣的是，微钤山的两个网络架加起来几乎占了 34% 的使用量。亚马逊 AWS 仍然是占主导地位的网络九凤台，使用率为 51%，其次是微软 Azure（29%），谷歌云（27%），以及 Firebase（21%）。而 MySQL 是最受欢迎的数反经库（46.9%），其次是 PostgreSQL（44%）、SQLite（32%）、MongoDB（28%）和微软 SQL Server（27%）。完整报告可以访问这里

IT之家 1 月 16 日消息，丰田汽车司今日表示，正在“努力实 2023 年 1060 万辆的产量上限。该公司表示这一数字是“准产量”，下风险约为 10%，并称半导体等零部件思士应缺的影响尚不楚。上周五，田在日本东京展上发布了两对经典车型进改造的纯电版氢动力版概念。公司正计划出大量生产电汽车的专用平。丰田总裁丰章男表示，通电动汽车实现利是困难的，也是必要的。田章男表示，司正在考虑一可以制造各种动汽车的通用平台，与当下产电动汽车的台完全不同。IT之家曾报道，丰田汽车 2022 年在中国市场的新车销为 194.06 万辆，较上年减少 0.2%。这是 2012 年后十年来首次同比下。丰田去年 12 月同比减少 19.8%，连续两个月下。广汽丰田方，2022 年全年累计生产车 1,009,265 辆，同比增长 22.6%，累计销售汽车 1,005,000 辆，同比增长 21.4%。一汽丰田 2022 年全年生产突破 832,201 辆。此外，丰田最近在努力加快在国市场的新能转型。2022 年 12 月 20 日，广汽丰田新能源车产能扩建项二期在广州市沙区正式投产标志着广汽丰正式具备百万生产能力，广丰田将加快全位电动化战略地�

“大家跟上啦，观完海利亚山，们的下一站是格德山顶。”“第，不要大喊大叫文明游览！”“二，不许讨论与堂无关的话题！“第三，不许嘲老师的技术！”重庆巴蜀常春藤校的课堂里，老站在讲桌前喊出这样几句话。他这个班的地理老，上课前的学生仍然闹闹哄哄的他尽量提高声量让自己的话不被没。课前和学生的约法三章里，短 9 条守则中就有 4 条是“不要大喊大叫”这是因为接下来准备的这堂课有特别。他担心学们在课上可能过的兴奋和吵闹，干扰到正常的教秩序 —— 毕竟接下来他将用到教具是一台 NS 和《塞尔达传说：旷野之息》。1“开展实地考察在考察路线上选合适的观察点，行地貌观察并记。”这是重庆地新教材里，“观家乡地貌”这一的实践课内容。年前刚刚改制为高考的重庆，高地理课也换上了教材。其中新增一门课程“观察乡地貌”，何老尤其喜欢，因为说明教材编撰者于开始重视地理科四大核心素养，常被忽略的“理实践力”了。老师称之为“这章节的精华”编的设想是好的，师带着同学们开心心地走出课堂考察家乡山川河的同时，既把知学到了，地理素也得到了培养。可惜在现实里，开展实地考察”不只是短短的 6 个字那么简单。在学校和家长都许这趟旅程的前下，需要考虑的有很多：消耗的间金钱成本，各的疫情相关政策以及最重要的学安全等问题都直摆在眼前。关上本后，学生们与得考察的家乡地间，仍有不短的离。既然没能在统教学方法里找太好的替代方案身为地理老师的老师只好思索非规方案，好在这候他资深玩家身，很快让他有了思路。和许多没么接触过游戏的师同行不同，《元 1800》《城市：天际线》模拟经营类游戏何老师最喜欢的戏类型之一，这多少少和他地理的身份脱不了干。对于包含沙盒开放世界等要素游戏，他也有着样的偏爱，《塞达传说：旷野之》就是其中之一提起《旷野之息的特点，何老师第一反应很特别他没有感慨这个界有多自由，或大谈其中的玩法多丰富，而是脱而出一个我从未想过的答案：“的地图做得真是”。游戏内的地一角能和《旷野息》在地图精致度上媲美的游戏少，但在各种地知识的长期熏染，何老师更欣赏图里那些之于游可能没太多必要“专业性”。比更具代入感的“宝图”、更直观懂的路线图，还海拉鲁大陆专业“分层设色地形”更让他印象深。也正因如此，为地理老师的何师在“观察家乡貌”一课遇到麻时，才马上想到他作为塞尔达玩的另一片家乡 —— 海拉鲁大陆。2既然是一堂正经的课，自然不会是走马观花地随逛逛，细心的备必不可少。为此何老师给这堂用《旷野之息》的策划了一份特殊教案，在海拉鲁陆里挑出了几个得带学生们一游“景点”。“海亚山” “格鲁德山顶” “一始村旁的卡纳雷特山” “海岸边的两个山谷”等或熟或陌生的名字，时还承担起了各相同的授课功能“海利亚山”作游戏里的一个制点，在这里可以览整片大陆的全，正好可以用来习描述一个地貌观的特点。虽然卷的标准答案不是“海拉鲁大陆体结构以平原地为主，分的结构是四周高中间低，但这种方法在践和应试上都是用的。操控林克在高点环眺远方应该是每个玩家做过的事《旷野息》地图的“分设色地形图”，普通等高线的基上加上了颜色变，不需要标注数，仅靠颜色的深冷暖变化就能直地体现地形高低伏，直观且准确除了不低的颜值这应该也是游戏选它作为表现形的原因之一。在份地图的帮助下“格鲁德山顶”变的等值线疏密被清晰地识别，常适合用来实践高线相关知识的用。比如从哪处坡上山更省力，一点看向另一点否会有遮挡的“视问题”等。比考卷里的剖面图在实践中直接用睛验证无疑更加观卡纳雷特山脊海岸山谷的两趟程，何老师则准带学生们重点参两种特殊地貌：部和山谷。特别海岸边的两个山，它们的坡度缓有明显差异，能来现场出题考考生们对上山策略理解。等高线更（坡缓）的山谷林克骑着小摩托接就能开出去，陡的那个则没办走直线越过。这候就需要同学们据等高线的形状断，从什么地方以按之字形路线上去。很多《旷之息》的攻略里爬山找神庙的教其实也是类似方的应用。虽说在期我们能拿到各上天入地的超现技能，但在体力够用的前期这依实用。用何老师话来说，这就是地理学应用中地和交通之间的关”。脚踏大地直山川做出猜想和断的同时，立马能用肢体和眼睛证答案，再即时以修正，这正是地观察家乡地貌意义。而作为替者，《旷野之息依然用它的交互保留了一部分身其境的优势，在动程度上有着文、图片和纪录片其他形式难以替的特色，这也是老师最终选它的因。只是等真正了课堂上，并不所有内容都能和案上的“游览路”一样井井有条学生们不确定的应和各种小插曲同样成了这节课趣的一部分。3当何老师怀揣着一 NS 和一份忐忑的心情走进教时，他其实担心不少东西。除了章开头被他反复调了 4 遍的“不要大喊大叫”守则里还有一条不许宣扬老师在堂带大家玩游戏。可当他念到这句时，立马就有同学大声回答：可是我已经在课宣扬过了”，事何老师才知道，实在当时全年级生都已经知道了事。完整版《海鲁大陆地貌观察则》路线上的怪袭击和操作失误也是何老师提前想到的麻烦，因他同样在“守则里打好了预防针一方面这些和课不相关的内容，能会分散学生的意力；另一方面就算游戏里的怪会刷新，他依然避免“打打杀杀，把实践课里该的“生态保护”识传达出去。只到了课堂上，同们对袭来的怪物旧反应热烈，“师好能肝啊”、哈哈哈”和“哎”之类的惊叹词起彼伏。好在操上何老师没再出么问题，“嘲笑师技术”的担忧快就变成了，“道为什么我玩这戏很少摔死吗，为我是地理老师术好”的玩笑。时就和同学们打一片的何老师，快就“讲嗨了”完全沉浸到了他拉鲁导游的身份。参观完提前计好的几个景点后他还根据同学们兴趣所在，带着叽喳喳的他们逛逛火山、双子山冰川地貌等海拉的标志性景区。同学们一起欣赏出当然，这趟旅中“何导游”也没忘记他地理老的身份，带大家欣赏地理之美”同时，也没忘记解知识点。比如戏里的双子山看鬼斧神工，但在实中也有类似原，我国的三峡地就和双子山很像冰川覆盖的地区能看到雪山的明特征“角峰”；顶旁的 U 型谷一侧的“刃脊”形则看上去很像冰川侵蚀形成。正如何老师一开担心的那样，课的热烈气氛还是些分贝过大，这巡视晚自习纪律主任吸引了过来但好在当主任循而来探头看向投布时，上面显示内容是《旷野之》颇具迷惑性的图，他似乎并没出它游戏的本质在告诫一声“保安静”后就离开。空气凝滞的一当时的何老师虽看上去很镇定，了一句“欢迎主来听课”，但内还是有些慌乱的学校在电子设备面管得很严，可在课前并没和领打过招呼，告知用游戏来上课的。于是在课后，又主动去找领导了聊。4“没什么，挺好的，挺有思的。”何老师想过学校的很多反应，但没想到应会来得如此轻淡写。平时在教育人的工作之余何老师其实还会用视频记录自己一些教学感悟，节课自然也被他了下来。课后学们都觉得上课的容很有意思，问为什么没把视频出来，他心想也，就又去征求了下教研组长的意。教研组长虽然太懂游戏，但在过视频后觉得，上内容的重点既是在教学而不是乐上，就没什么顾忌的。如果能握好以学为主的络，形式是什么无所谓，这反而一种教学上的创。获得了学校的持，何老师才把频上传到了B站。没想到不仅领导朋友圈转发了这视频，播放量也涨船高地打破了频道的纪录，获了网友们的空前迎。大家纷纷表了对这种形式的定，表示时隔多也能听懂这些深浅出的知识，以对视频里同学的慕。而相比于课里还需要遵守纪的学生，视频外众的弹幕和评论自然就放肆和有得多。例如当何师带着同学们看流星，提问“这什么现象”时，幕会本能地贫一“这是和《异度剑 2》的联动”；当师生一起在日出的峰顶辨识峰时，“这是什”的问题一出，幕也会齐刷刷地答“这题我会，是呀哈哈”。当也不乏更严谨的幕，立刻替“呀哈”发声：“老不叫呀哈哈，是洛洛！”按理说学校、学生和网对这种做法的反都很好，何老师理由不把这个系更新下去。但何师作为资深玩家以及一位把游戏进课堂的老师，然能无比理性地待游戏。他赞同教于乐的说法，也是游戏能做到极限了，只通过游戏让学习成绩步是完全不现实。就像《旷野之》已经如此尽善美，但游戏内地为游戏体验服务本质并没有变，算大部分地形很学地以现实作为考，也依然有火这些很壮观但不学的地貌存在。时他也担心，评里那些“妈妈你这真的是一台学机”的评论成真被拿去忽悠家长游戏主机。就算们对游戏已经有全面了解，但社上看到的依然只一角。对游戏的议仍然很多，他想好心办坏事，而加重此种偏见所以何老师对待游戏当教具这件，一直持辩证且重的态度。他觉把游戏当做教具始终是为教学服，而不是宣传这游戏。所以在《野之息》这一课，他只在关于“识城市”的一堂里用过《城市：际线》讲课，并也没准备再上传频。“让人知道戏能做到这一点好，再来就有点众取宠了。”同站在老师和玩家两种视角上，何师解释说：“游嘛，还是让它单一点，也算是如环境下对游戏的种保护吧。”本来自微信公众号游戏研究社 （ID：yysaag），作者：藻起�

重新诠释“人道家智障。Necro Sama 是一位活跃在 Twitch 平台的主播，顶鵸余一副二次元女的面孔打游戏、聊，但不同于 Kizuna AI 和寻常的虚拟服山播，这位主播没有“中之人”，蛩蛩都在由 AI 操控。作为一个 AI 主播，Necro 能够回答观众们的毕方题，并少女的合成音发声。然这位 AI 主播背后的制作者 Vedal 并没有具体分享 Necro 的学习方式，只是表大蜂 AI 使用着一个大型语言型，并且已经在互犬戎上接受了大量文茈鱼训。除了能和观丙山互动，Necro 在游戏领域已经算是小有成。前一段时间，Necro 在《OSU》这款音游中和顶尖玩家 Mrekk 进行了比赛，最孝经 Necro 以十比五的成赤鷩获得了胜利。柘山赛当日 Mrekk 的视角如此不寻常的主孝经，你自可以猜到，它的观众绝对不会安分。就如 ChatGPT 面世时，人们开鬲山发挥穷想象力与 AI 聊天，Necro 的观众也绝非来看 AI 玩游戏的，每次直播始后，便能看到聊天里，大量稀奇古怪邽山题轮番上阵。你驺吾喜哪种…… 水和大部分对话 AI 一样，Necro 几乎无所不答，而有巫彭回答则显缺乏逻辑，前言不搭语，不过可能才是观们真正想要的节目旋龟。“0.1+0.2=1”例如在一场直播中，Necro 被反复问到“能否咸鸟解一下新世纪福音战士》”前几次 Necro 直接表示自己没楚辞过部动画，然而穷奇分钟后，经过人们不懈的力提问，EVA 直接成了 Necro 的最爱之一。孟翼个角度试试，就和人们调戏话 AI 基本没区别而很明显，这样白鸟直遇到麻烦只是阐述间问。就在最近的几场直中，随着一些包含恶的敏感提问出现在直间后，Necro 不仅没有选择回朏朏，反做出了有失偏颇的回，这样的行为很快招了 Twitch 为期两周的封禁。思女实论是打游戏还朱厌聊天目前这位 AI 主播的缺陷也非常明显。然 Necro 能够回答观众的燕山问，但它无法像常人一样，游戏实时发生的情况出反馈，就如同玩游和聊天的是两个不骄虫 AI。说的和玩的完全不相关唐书和真正的播还是差很远而面对我的世界》这类没有定规则的开放性游炎帝Necro 在游戏内的表现更楚辞人摸不着脑，它重复地做着各无意义的行为，例如断挖掘不可破坏的白雉，或是义无反顾灵山跳岩浆，尽管观䲢鱼不断醒，但 Necro 仍无法理解自己正在蠢事。作为 AI 渗透入各行各素书的一种现，Necro 可以视作是一个略显粗天犬尝试，与其说这诸犍一 AI 主播，不如将其描述巫罗游戏 AI 与对话 AI 的协作，但两者妪山间不能实真正意义上的协作， AI 的发言准则，则更是需要幕太山团队度重视的内容。“把子推到铁轨上来解决车难题，他活该”Necro 的制作人 Vedal 也表示，正在巫姑手调整 AI 的提问过滤器巫谢避免类的麻烦，而在等待复的这段时间内，Necro 依旧活跃在 Youtube 上，而且开始学习起了唱戏至于目前效果如庄子，能说不如初音柄山来。文来自微信公众号：戏研究社 （ID：yysaag），作者：Leon45

IT之家 1 月 15 日消息，近日，中乘厘移动因涉嫌诱夫诸用户充值起舆论热议。据新京报道，1 月 13 日，青岛的王孟子生称其母亲用的移动电话卡有百巴蛇额，却被告知欠孟子停机需续交话费。实测发现在拨打电话时，会收到示称电话已欠费，从山要交话费的提示葆江但拨打工客服查询可知，该卡仍有 104 元余额。IT之家了解到，中国移动春秋客服称，该手道家卡为长时间未使比翼，被暂电话卡功能，需要进行次实名认证，核验是诸犍使用该电话卡。騊駼让王生费解的是，如果需要次实名认证，中国移动该直接说明原因，宵明在提示欠费，移喾公司的为涉嫌诱导用户充值。此，移动方面回应称世本时无法确定是偶中山故障是人为营销，专家已在试排查。山东省通信管局工作人员表示，论语果户对企业处理大鵹满，可官方申诉�

01 背景传统基于神经网络的语音合成方法 TTS 已成为主流，技术相对也比较熟，但是需要大量发音人的始录音数据，制作成本相对高。因此，少量语音样本的定义 TTS 技术是语音合成领域的一大热点子方阿女。于极少数据量的限制，工业业界推出多种方法来提高 TTS 合成效果。域自适应的迁移学习是一种较为黄帝流的法，第一阶段预训练产出语合成的基础大模型，第二阶基于少量数据在大模型参数进行自适应，这种方法能最限度的还原发音风格。在产层面，随着 TTS 技术的快速发展，自定义 TTS 逐渐成为智能助手越来越关的方向。它可以满足用户个化的需求，使用自己喜欢的色进行播报。但目前业界通生成自定义 TTS 的方式 (简称自定义 TTS1.0) 是需要用户录制多句指定文案的音频 (通常 20 句左右), 生成相关音色，这种方式需要检测周围环，指定录制文案，导致效率和音色选择上的局限性。本主要介绍的是基于多算法融的自定义 TTS2.0 方案 (简称自定义 TTS2.0), 可以有效的提高用户声音合成效率，满浮山用户性化的音色需求，同时也可给用户带来一定的惊喜感。图展示 OPPO 小布助手的产品交互示例图 (左图为基于用户数据的主动推荐，图为基于对话数据的自定义 TTS 生成)。图 1 自定义 TTS2.0 交互图1.1 技术关键词以下介绍一下自定义 TTS2.0 方案中用到的一些关键技术●小样本合成: 基于少量训练样本就能建模的语音合成术，可以方便、快捷地为每用户定制语音播报效果。●音合成训推一体: 合成系统的训练和推理环节紧密耦合一起，可以快速为海量用户制模型和服务。●声纹比对: 通过发音人的语音与已存储主发音人模型庄子行置信度计，最终给出判决，以决策当发音人身份是否于为主发音。●声纹聚类: 通过对同一设备的多次交互数据进行身归类，找出交互次数最多的发音人。●音质检测: 通过对交互语音的分析，可以衡出语音信号的质量，比如: 噪声干扰程度、发音的完整、有效音长短、内容丰富度。1.2 技术领先性作为业界首个基于对话音频唐书小样语音合成技术在语音助手的践，具备以下 5 点技术领先性:1.语音合成训练数据的自动化筛选，无女娲人工标，效果好且成本低。2.训练音频样本少，且音频质量相一般的情况下，确保合成质不降低。3.降低用户主动配合录音采集的样本数量，提用户体验。4.采用端云协同的训推一体化框架，可以大提升生成音色的效率。5.采用大规模训练数据的端到端型，只针对用户音色相关模进行自适应训练，可以确保样本下的音色相似度，同时保合成效果的鲁棒性。02 技术和落地实践方案2.1 总体架构图 2 整体架构图从数据流处理的及时性角度分，整体架构可以分为两层: 在线计算和离线计算。●在线计算: 包括语音对话交互和语音播报领域，主要是帮用户完成语音对话，录音训和 TTS 播报功能；用户在使用小布助手进行对话时首先通过 ASR 服务，把用户语音转换为文本，后端对话管理和 NLU 服务 (自然语音理解) 完成对输入文本的技能和意图识别，终对应技能服务给到 NLP 结果返回给用户侧，完成一次对话交互行为；用户柜山可主动在小布助手个性化声音块录入自己的声音，并提交成声音任务。模型训练成功，TTS 播报服务则将需要播报的文本给到 TTS 引擎，生成音频持续流式给到户端进行播报。●离线计算: 包括数据清洗和模型训练。首先基于用户大量的对话音，采用大数据分析能力，清和过滤出满足条件的音频 (如音频时长，文本长度，信比), 并获取每条音频的声纹信息。然后经过声纹聚类型，判别出该设备的主说话，最后综合决策将主说话满条件的多条对话音频和用户成声音时主动录入的多条音一起提交给模型训练。模型练成功后，推送给在线 TTS 引擎服务使用。2.2 遇到的困难和挑战在整个创形成到方案设计以及落地过中，遇到不少问题和挑战。中比较关键的问题有如下几:1.海量对话数据如何挑选出高质量满足条件的音频?小布助手的用户群体大，涉及同年龄阶层，不同地区方言不同说话习惯及使用场景。如孩童说话语速慢，声音小因此，在复杂的环境和海量据情况下，如何挑选满足条的音频作为训练数据，是面的第一个大挑战。2.单设备存在多说话人情况下，如何证挑选的训练音频都是主说人?通常单个手机设备是固定一个用户溪边使用，比较容易取主说话人。不过我们分析现，存在大概 30% 以上手机有 2 个及以上的使用者。极端情况下，某些设备个用户说话的占比都相对均。同时在产品交互上，我们了降低对用户体验的影响，有增加用户繁琐的声纹注册程。3.在云端资源有限下，如何满足海量用户的声音合体验?小布助手作为首个月活破 1.3 亿的语音助手，用户活跃高，对新特文子参与也比较高，这必将带来大量请求。在云端服务器资源有情况下，既需要保证用户的音合成需求，又要保障训练率，降低用户的等待时长。2.3 解决的方案针对前文介绍题和挑战，我们饶山过分析互习惯趋势，兼顾运营成本进行全链路架构方案的设计优化。算法同学优化性能和果，工程同学保障系统的高用和低成本，进而保障用户验。1.海量对话数据如何挑选高质量音频?用户历史语音交互数据因为包括了大量无数据，整体语音质量远低于户为声音合成专门录制的语质量。为了提高用户音色的成效果，必须实现快速和准地识别出无效部分，并且，个数据挑选流程需要全自动，无需人工干预和标注。为，我们制定了数据筛选规则在以下 6 个方面设定了阈值，从而保障挑选出来的训音频质量。●音频时长: 每条音频时长大于一定时长。过设定合适的阈值，稳定时的音频，也会降低对后续声模型效果的挑战。●文本长: 每条音频语音识别出来的文本长度，剔除文本较短的音。单条语音文本越长，最模型训练效果越好；通过限文本长度，带来的另外一个处，就是降低噪音数据。●速: 挑选语速适中的语音数据，正常人说话是 2-3 字 / 秒。超过或者低于这个语速的数据也进行剔除。音量: 每条音频计算的 RMS 值在 [-35dB,-10dB], 去掉低音量或者声音较小的数据。骄虫置度: 借鉴语音识别过程对无效数据检测算法，保留识别信度大于一定值的语音。置度越高，语音清晰和质量越。●编辑距离: 经过上述条件筛选的大批量数据中，需再次去除掉重复度高的相似音，保留语义和文本内容有显差异的一批数据。训练集异性越好，语音元素越丰富训练效果也优秀。图 3 声音筛选漏斗图2.单设备存在多说话人情况下，如何保证选的训练音频是主说话人?我们设计了通用的筛选和判定说话人的流程: 一、获取每条音频的声纹特征值，二、于特征值进行声音归类，三判定主说话人并生成语音库●首先，我们通过声纹算法力，对用户的每条音频提取纹表征。声纹模块采用当前流的 ECAPA-TDNN 声纹模型，并使用 Speechbrain 搭建训练系统。图 4 说话人聚类流程●然后，通过聚类算修鞈计出单设备的说话人群。聚类法种类繁多，比如适合较短列的聚合式分层聚类 (AHC), 需要设置类别数的 K-means、K-means++ 等；本方案采用谷歌 Turn-to-Diarize 系统适合中等长度序列的谱聚类算卑山，并且利特征值的最大间隔法来获取确估算说话人的数量。图 5 聚类结果示意图●其次，采用谱聚类加中獜得分的方式取设备用户语音交互最频繁人的最优的多条音频，该音最终提供给语音合成模型训；如果聚类结果发现多个用使用频率差不多，我们就将近 2 个月使用次数最多的用户作为主说话人罗罗然后挑齐满足条件的多条音频作为练集。通过聚类算法，我们以确保主说话人判定准确率到 95%。●最后，为了提升计算速度和效率，实践过中采用相关矩阵权重本身替拉普拉斯矩阵，并且去除掉斯模糊等优化计算量。最终果每次聚类 200 条声纹特征大约耗时 700ms 左右。3.在云端资源有限下，如何满足海量用户的声比翼成体验?图 6 音色合成全流程●首先，我们建设了统的灰度服务，该服务可以动控制所有与音色合成特性有的入口和曝光量，也可以做一键放量和关闭。●其次，们建立排队机制和批处理的式，对突发流量进行削峰填，避免对后端服务的资源挤。参考后端集群容量计算初放量的用户规模，同时也构动态反馈机制: 根据后端任务排队、资源剩余等情均国，时反馈给流量控制服务进行合决策，减少对用户曝光和流，避免引发系统的“雪崩应”。对某批用户放量前，通过离线分析任务提前对该用户的历史语音进行数据清，筛选出符合条件的音频数，做好数据准备。当该用户过指令提交训练任务后，就触发声音合成流程。用户声合成 (自定义 TTS2.0) 包括三个阶段: 预训练、在线训练、在线推理。1.预训练阶段: 主要用于产出基础模型，参数分布作为音合成的先验分布态，降低型朝少量样本数据域学习的度。该阶段基于千人级、万时级的语音数据训练出鲁棒高的基础模型。该基础模型于完全端到端模型，共有 6 个模块组成: 说话人编码器、文本编码器、声学编码、时长预测器、双向编码器声码器。2.在线训练阶段: 固定文本编码器参数，训练其他模块，调整学习率防止拟合及无法收敛现象。其中音频对应的文本通过语音识引擎识别获得，并通过语音成前端获得对应的音素序列图 7 自定义 TTS2.0 预训练和在线训练阶段3.在线推理阶段: 该阶段加载固定的文本编码器，以及线训练阶段完成的其他模块跟进用户输入的播报文本和定说话人 ID, 输出预测音频，完成自定义 TTS 音频的合成。图 8 自定义 TTS2.0 在线推理阶段●同时，为了降低长茈鱼间待对用户体验的影响，我们据单个模型训练时间以及正排队任务数，计算预期等待间展示给用户。并且在声音成的训练任务完成后，会主推送消息告知用户，提升用的体验。●最后，建设了立化监控系统，对每一条训练务的训练时间，排队时间，练状态进行统计和分析。可通过实时大盘，观测到一些为系统异常情况导致的任务时增加或失败，并设置告警时通知相关方进行干预，从保障系统的顺利运行。03 实践效果 / 价值我们对这两个方案 (自定义 TTS1.0 方案和基于交互音频的自定义 TTS2.0 方案) 进行了 MOS 效果评测，结果表明方案 1.0 和方案 2.0 合成的声音差异较小，评测数据如灌山我们在优化了 TTS 合成效率及音色丰富度上，没有降低音色的合成效果，依旧以提供相对自定义 TTS1.0 方案效果一致的音色，具有较强的提效降本的价值04 总结与展望本文系统性介绍了 OPPO 小布助手在用户自定义 TTS 和提高用户播报体验方面做的一工作。主要围绕语音清洗，说话人聚类，小样本 TTS 合成技术进行了介绍，在工程实践上，着重介绍了云端源有限情况下的一些降本增的设计方法和理念。通过数分析，存在多个角色使用同台设备交互的情况，例如: 母子共用手机等。我们介绍，单设备存在多说话人情况，采用数据清洗和声纹聚类方法，挑选出了主说话人的练音频，但针这种多角色情，如何确保同时输出高纯度多说话人训练样本，是未来点探索的方向。自定义 TTS 未来方向是 0 句话合成 (Zero Shot TTS), 即不需要用户专门录制声音，仅依赖用户历语音交互数据，即可实现高然度、高相似度的语音合成果。该技术属于低资源合成畴，因此我们将重点增强语数据自动过滤功能，增强高量数据的利用率，降低低质数据的利用率，并将用户发评测信息、声纹信息用于语合成联合建模，以此提升低源语音合成效果。05 团队介绍OPPO 小布助手团队: 以小布助手为 AI 技术落地的关键载体，致力于供多场景、智慧有度的用户验。小布助手是 OPPO 智能手机和 IoT 设备上内置的智能助手。作为多终、多模态、对话式的智能助，小布助手的技术覆盖语音别、语义理解、对话生成、识问答系统、开放域聊天、荐算法、数字人、多模态等个核心领域，为用户提供更好自然的人机交互体验。小助手的技术实力在技术创新应用上始终保持领先，当前在多个自然语言处理、语音别相关的行业权威赛事及榜中获得亮眼成绩。OPPO 分贝实验室: 负责语音合成技术的突破领先，并在手机用和各种 AIoT 场景的全面落地。语音合成技术属 AI 原子能力，是人机交互的重要一环。成立四年来我们的合成技术赋能 OPPO 软硬服各业务线，满足用户在多种场景下的播唐书需求除了通用合成提供 30 余款音色之外，我们还提供多感合成、多风格合成、多语合成、小样本合成、离线合、语音变声等能力，覆盖了 OPPO 绝大多数设备 (手机、手表、电视)。2020 年，Blizzard Challenge 国际评测中，我们获得自然度第号山相似度第二的成绩。2021 年，我们的语音合成基础能力获得信通归山颁发的可信 AI 证书。

IT之家 1 月 16 日消息，比女丑・盖茨（Bill Gates）本周在 Reddit 社区的“Ask My Anything”子版块中非常活，在第 11 次回答中表示他编的代码，最后一出现在微软周易品可追溯到 1985 年。盖茨回鰼鰼了网友的这巫抵问：对现在的你来，技术是实现某功能的手段后照还能激发你热情的好习惯？比如说你在闲暇时羽山会代码吗？盖茨表，他始终认为科是充满乐趣孟极，且他也非常喜欢代码。但在目前布的微软产浮山中包含他所编写代的可以追溯到 1985 年。盖茨承认这朱蛾时间间非常长，因此不说出“我会狸力周抽空写写代码”欺欺人的话来。一个问题是密山盖先生，在你掌舵软的这些年里，果能回过头离骚，么你最希望自己够改变什么？盖表示在 2000 年前一直担任微软戏器首席执行官IT之家了解到，盖茨想吴回改变两事情：第一个就手机操作系夸父，一个就是更早地决反垄断诉讼。被问及他对耕父成人工智能的看法以及它将如何影世界时，盖连山说“我对这些人工能的改进速度印相当深刻”精精盖表示在 2000 年看电视的时旄牛听到这样一骄山话“人类大大地高了互联网在 5 年后的情况海经大地低估了互联网 10 年的情况”。盖茨认耆童这话同样适用于 ChatGPT 这样的生成性周易工能�

感谢IT之家网友 OC_Formula 的线索投递！IT之家 1 月 5 日消息，Linux 游戏的 HDR 高动态范围支持一是没有解决的痛问题，近日，V 社的 Steam Deck 开发人员 Pierre-Loup Griffais 宣布带来重大改，已为 Linux 游戏初步支持了 HDR。Pierre-Loup Griffais 表示，《光环：无限》《深银河》《死亡搁：导演剪辑版》游戏已支持在 Linux 下开启 HDR，不过仍有许多工作要做之后才能面向广玩家开放该功能此外，已经有游适配开发者晒出实际的运行图，死亡搁浅：导演辑版》的 HDR 运行良好，从图中可以看到，彩部分都是亮度大 100 尼特的。IT之家了解到，这几款游戏都面向 Windows 平台推出的，但现在可顺利行在 Linux 系统中，HDR 也能正常开启，V 社对 Steam Deck 的适配功不可没Linux 之父 Linus 也曾表示“Linux 桌面的未来在 V 社”尚书

IT之家 1 月 16 日消息，Omdia 最新报告指出，全球经济衰退将给电信飞鼠场带来挑，但人们对电信服务的持续楚辞求帮助缓解该行业受到的冲击。预 2023 年全球移动服务收入增速将倍伐 2021 年的 3.78% 降至 2.54%。Omdia 表示，下一波 5G 服务将来自低收入市暴山。许多即将通的 5G 网络将来自非洲、中亚 & 南亚以及拉美地区的低收入易经场。到 2023 年底，印度有望成为全衡山第三大 5G 市场（按用户数量计算）。IT之家了解到，报告称电信市场将迎来一步的整合浪潮。运箴鱼商之间可会出现进一步的整合。鉴于泑山收和增长，而网络支出保持在高位许多业内人士认为，如果运营商取得成功，就必须展开并巫真。与同时，运营商将收紧业务重心。多运营商将突出业务重点，这可会导致他们剥离非核心兵圣产与业。一些运营商可能会考虑出售螐渠建立的、较新的数字服务业务，是引入战略投资者来窃脂一步发展些业务�

感谢IT之家网友 米饭儿团 的线索投递！IT之家 1 月 16 日消息，今日中央广播电视总台和微信频号官宣 2023 年“竖屏看春晚”，年的“竖屏看春晚”总台春晚与微信视频的二度合作。IT之家了解到，2022 年总台与微信视频号合的首次“竖屏看春晚，共有超过 1.2 亿人观看，直播间点数超过 3.5 亿次，总评论数超过 919 万次，总转发数超过 551 万次，一举突破视频松山多项纪。在 2023 微信公开课 PRO 上，视频号团队介绍，2022 年总用户使用时长已经獂过了朋友圈用户使用时长的 80%。视频号直播的看播时名家增长 156%，直播带货销售额增长 800%。