ZD至顶网CIO与应用频道 07月18日 专栏:毫无疑问,日历对我们大多数人来说都是一个基本的工具。即便如此,现在有众多日历应用可以在很多方面给你提供帮助。这些应用从拥有基本的功能,到可媲美很多知名的商用日历系统。
1、Desktop Calendar
Desktop Calendar(如图A)是一款面向Windows的、免费但基本的日历应用。顾名思义,这款应用直接在Windows桌面上创建一个日历——这是它最好的功能。在桌面上显示日历意味着随时可供查看,所以你没有必要打开应用才能查看日历。
图A
如果你需要快速查看日期的话,这款应用就可以派上用场——但是它没有其他更多功能了。你可以向日历中增加条目,但它的功能就仅限于此了。
2、Active Desktop Calendar
Active Desktop Calendar(如图B)类似于Desktop Calendar,因为日历是显示在Windows桌面上的。但是,Active Desktop Calendar的功能更丰富一些。不过,额外的功能也有缺点,会占用你的桌面空间,要比Desktop Calendar更混乱一些。
图B
Active Desktop Calendar提供了笔记、任务和联系人等信息可以查看。日历项支持使用完全自定义的提醒,你可以把时间定位为反复性的时间。你还可以设置一个舌尖文本颜色,把图标附加到该事件。
Active Desktop Calendar售价29美元,有免费试用版可供下载。
3、Efficient Calendar Free
Efficient Calendar Free(如图C)提供了媲美付费应用的功能集。与其他很多日历应用一样,它提供了多种视图,有很多输入约会的选择。
图C
这款应用还包括一些不那么常见的元素,例如事件列表、任务列表、搜索界面、以及日历条目回收站。
4、Calendar 200X
Calendar 200X(如图D)可能是这个榜单中我最喜欢的一款应用。它提供了相对清爽和易于使用的界面,同时又不牺牲功能性。日历会自动罗列出节假日、员工注意的图标,同时又不会让人讨厌。
图D
我特别喜欢这款应用的另外一点就是它有数据备份功能(以及一个数据库修复程序),可以打印日历或者保存为图表,日历甚至还可以有自己的内置年历。
5、Desktop Calendar and Personal Planner
Desktop Calendar and Personal Planner(如图E)是这个榜单中功能相对比较全面的一款应用。它能够显示你每天、每周(包含工作周或者个人周)或者每月的日程表,此外,你可以设置包括提醒和复发等,还有一个方便的按钮让你可以安排预约。
图E
这款日历应用最不同寻常的地方可能就是这款软件包含一个集成的浏览器了(基于Internet Explorer),直接集成很多应用服务,例如Hotmail和Gmail。
Desktop Calendar and Personal Planner售价29.95美元,有免费试用版可供下载。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了ORV(占用中心机器人视频生成)框架,利用4D语义占用作为中间表示来生成高质量的机器人操作视频。与传统方法相比,ORV能提供更精确的语义和几何指导,实现更高的时间一致性和控制精度。该框架还支持多视角视频生成(ORV-MV)和模拟到真实的转换(ORV-S2R),有效弥合了虚拟与现实之间的差距。实验结果表明,ORV在多个数据集上的表现始终优于现有方法,为机器人学习和模拟提供了强大工具。
这项研究由Writer公司团队开发的"反思、重试、奖励"机制,通过强化学习教导大型语言模型生成更有效的自我反思内容。当模型回答错误时,它会生成反思并二次尝试,若成功则奖励反思过程。实验表明,该方法在函数调用和数学方程解题上带来显著提升,最高分别改善18.1%和34.7%。令人惊讶的是,经训练的小模型甚至超越了同家族10倍大的模型,且几乎不存在灾难性遗忘问题。这种自我改进技术为资源受限环境下的AI应用开辟了新方向。
FuseLIP是一项突破性研究,提出了通过早期融合离散标记实现多模态嵌入的新方法。与传统CLIP模型使用独立编码器不同,FuseLIP采用单一编码器同时处理图像和文本标记,实现了更自然的模态交互。研究证明,这种早期融合方法在多种多模态任务上表现优异,特别是在需要理解图像结构而非仅语义内容的任务上。研究还开发了创新的数据集和评估任务,为多模态嵌入研究提供了宝贵资源。
ByteDance与浙江大学合作开发的MERIT是首个专为多语言多条件语义检索设计的基准数据集,包含320,000条跨5种语言的查询和135,000个产品。研究发现现有模型在处理多条件查询时过度关注全局语义而忽略特定条件元素,为此提出CORAL框架,通过嵌入重建和对比学习相结合的方式,使检索性能提升45.9%。这项研究不仅识别了现有方法的关键局限性,还为多条件交错语义检索领域的未来研究奠定了基础。