和 Ant Design Vue 对比测评 ，哪个更好？ 作者：HiJiangChuan 原文链接：https://ld246.com/article/1649305618750 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0) 本文首发：《Element Plus 和 Ant Design Vue 对比测评，哪个更好？》 Vue 3 发布后，各家第三方库开始陆续重构并支持 ，国内两大知名框架 Element Plus 和 Ant esign Vue 也相续发布新版支持 Vue 3。到底应该怎么选择呢？本文从多个纬度对两个框架进行对比 测评。 原文链接：Element Plus 和 Ant Design Vue 对比测评，哪个更好？ Element Plus 发布正式版后，下载量飙升，当然这也依托于 Element UI 的占有率和好口碑。有关 El ment Plus 的入门教程可看这篇：《Element Vue 3 本 已经放弃了 IE。如果想在低版本浏览器上正常使用这两个框架，可使用 Babel、ESBuild 或其他转换 原文链接：Element Plus 和 Ant Design Vue 对比测评，哪个更好？ 具，并引入相应的 polyfill。 Element Plus 使用到了 ResizeObserver，如有兼容性需求可自行引入 resize-observer-polyfill。详

目标检测问题 目标检测评估：Ground Truth 目标检测评估： Intersection over Union (IoU) 目标检测评估：Intersection over Union (IoU) Bounding Box Ground Truth ??? = ???????????? ????? = Bounding Box Ground Truth 目标检测评估：准确率与召回率（以GT为中心） 目标检测评估：准确率与召回率（以GT为中心） 目标检测评估：mean Average Precision（mAP） 基础：深度学习在目标检测的应用 目标检测近20年发展 Ref: Zou, Z., Shi, Z., Guo, Y. and Ye, J., 2019. Object detection in 20 years: A survey. arXiv preprint arXiv:1905.05055. 目标检测近20年里程碑

任务中应用模型蒸馏呢？ 首先先分析一下该 任务。与文献中的相关任务相比，搜索 NER 存在有一个显著不同：作为线上应用， 搜索有大量无标注数据。用户查询可以达到千万 / 天的量级，数据规模上远超一些离 线测评能够提供的数据。据此，我们对蒸馏过程进行简化：不限制 Student Model 的形式，选择主流的推断速度快的神经网络模型对 BERT 进行近似；训练不使用值近 似、分布近似作为学习目标，直接使用标签近似作为目标来指导 心（Vision Intelligence Center，VIC）从底层算法模型和系统架构两个方面进行了改进，开发了高精度人脸 检测模型 VICFace。而且 VICFace 在国际知名的公开测评集 WIDER FACE 上达 到了行业主流水平。 图 1 自然场景人脸检测样本示例 290 > 美团 2020 技术年货 二、 技术发展现状 跟深度学习不同，传统方法解决自然场景人脸检测会从特征表示和分类器学习两 ，在小尺度人脸上过滤易 分类的负样本，改善正负样本数量的均衡性，针对大尺度的人脸采用迭代求精的 方式进行人脸定位，改善大尺度人脸的定位精度，提升了人脸检测的准确率。在 WIDER FACE 上测评 SRN 取得了最好的检测效果（按标准协议用 AP 平均精度 来衡量），如表 1 所示。 S3FD: 算法 < 293 SFDet: SRN: 294 > 美团 2020 技术年货 DSFD:

©2016-2021 27 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 27 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 27 区块链性能测试工具-产品优势 ⾼易⽤ 通⽤化 可伸缩 ⼀个成熟的 区块链性能测评⼯具 HyperBench • 可以适配Hyperchain、Fabric等 多种不同的区块链主流平台 • 单机器性能优化 • 多压⼒机分布式可扩展 • 基于Lua脚本和虚拟机，user TEE账本加密、隐私交易 • 零知识证明、同态加密 • 安全完备证书准⼊机制 • 分区共识 • ⽀持GB级图⽚、⾳视频⼤⽂件存储 连续荣获第⼀ 2017-2020年 中国信通院 可信区块链测评 海量存储 • ⾼效数据索引 • 链上⼤⽂件可信存储 • 区块链系统安全审计 • 链外可信数据源-预⾔机 • 合约⽣命周期管理 ⾼性能 海量节点 • 实现数⼗万个多类型区块 链⽹络节点分层部署

要求、 etcd 安全配置要求、 kube-proxy 安全配置要求、 kubelet 安全配 置要求、 CNI 和网络策略安全配置要求 2 网络安全等级 保护容器安全 要求 由中关村信息安全测评联盟团体标准委员会提出并归口，规定了在云环境中 采用容器集群技术的等级保护对象要求，包括第一级至第四级的安全要求。 3 云原生能力成 熟度模型 第 1 部分：技术架构 由中国信息通信研究 框架并对每个功能模块提出了能力要求，内容包含制品管理、基础设施配置 管理、运行时保护、双向反馈机制与环境适配能力，覆盖云原生应用的开发 运营全流程，适用于指导企业云原生应用运维保护能力建设，规范和测评云 原生应用保护产品质量 另外，云原生安全相关的技术也在不断完善中，由于云原生安全的核心是要 保证云原生应用及数据安全，因此云原生安全技术体系也需要围绕云原生应用的 生命周期来构建，相关安全

AI幻觉：五类七特 虚实迷域 五“类” 七“特” AIGC评测：2个国家级项目+1套自动化测评系统 AIGC评测 指标体系 共计26个细分指标 两项国家级项目： • 2023国家自然科学基金青年项目“面向人工智能生成内 容的风险识别与治理策略研究” • 2023国家资助博士后研究人员计划B档“AIGC意识形态 信赖的内容框架。信任建设提示语设计： 维度 提示语示例 要求 背景 请设计一个建立信任感的内容框架 产品类型：[具体品类] 个人身份/专业领域：[具体描述] 内容构成 专业背景展示 个人使用历程 真实体验分享 对比测评内容 避免过度吹捧 呈现真实缺点 保持客观态度 �场景化表达 通过具体生活场景的描绘，能让内容更具代入感，从而 增加其说服力。场景化不仅仅是讲述使用过程，而是要 通过具体细节描绘，帮助用户构建出真实的使用场景。

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原型评测结果 矢量化搜索引擎与易购传统引擎搜索效果对比 （2016-07-25测试结果） 15 • 该技术不仅召回与搜索词完全匹配的结果，还可召回与搜索词文本不匹配、但含义近似的结果。 效果示例 如：经测评，当搜索词为“松下筒灯”， 易购网站返回6个相关结果， 美研方案返回64个相关结果 现有方案 原型系统 16 • 首先进行词语的矢量化 • 词语矢量作为各种深度学习模型的输入值 • 示例深度学习架构：

智能体系架构之间的适配度、行业发展水平、企业智能化能力等 方面的测试及评估的指标要求，包括与人工智能相关的服务能力 成熟度评估，人工智能通用性测试指南、评估原则和等级要求， 企业智能化能力框架及测评要求等标准。 4. 管理标准。规范人工智能技术、产品、系统、服务等全 生命周期涉及的人员、组织管理要求和评价，包括面向人工智能 组织的管理要求，人工智能管理体系、分类方法、评级流程等标 准。