Почему мой ноутбук не включается, даже если он подключен к сети? | Small Business
Автор Brian Flax Обновлено 27 июля 2018 г.
Ноутбук не включается? Если ваш ноутбук не включается, даже когда он подключен к сети, возможно, неисправны блок питания, аккумулятор, материнская плата, видеокарта или оперативная память. При устранении неполадок с ноутбуком, который не запускается, начните с основ. Убедитесь, что вилка шнура питания вставлена в розетку и вставлена в компьютер. Проверьте аккумулятор ноутбука и разъем питания, чтобы убедиться, что соединение не ослабло. Если он по-прежнему не включается, это может быть проблема с внутренним компонентом.
Проверьте шнур питания
В первую очередь убедитесь, что ваш ноутбук подключен к сети. Внимательно осмотрите шнур питания на наличие перегибов или разрывов, которые могут нарушить подачу электроэнергии. Если коробка трансформатора переменного тока имеет признаки обесцвечивания, запаха гари или деформированных деталей, вероятно, ее необходимо заменить.
Если вы обнаружите какие-либо неисправности в шнуре питания, замените его. Вы можете найти запасные блоки питания в Интернете, у розничных продавцов электроники или позвонив производителю вашего компьютера. Если вы обнаружите какое-либо повреждение блока питания, отключите его от розетки и ноутбука, пока не сможете заменить его.
Lenovo Ideapad 3i, Platinum Grey, Windows 11 Home
Walmart.com
399,00 $
Купить сейчас
Соединения и батарея в порядке?
Исключив неисправный блок питания, проверьте разъем питания на самом ноутбуке. Разъемы питания могут со временем ослабнуть и перестать работать. Если есть явное повреждение разъема питания или незакрепленные, шаткие детали, отнесите ноутбук в ремонт. Если возможно, извлеките аккумулятор из ноутбука и попробуйте включить его только с подключенным блоком питания. Если ноутбук включается без аккумулятора, замените аккумулятор, чтобы он правильно заряжался и включался.
Некоторые производители, такие как Apple, не позволяют вам самостоятельно извлекать аккумулятор, и в этом случае принесите ноутбук для замены встроенного аккумулятора.
Остерегайтесь перегрева
Большинство процессоров ноутбуков имеют внутреннюю тепловую защиту, которая выключает компьютер. Ноутбук не запустится, пока система не остынет. Если вы используете компьютер на кровати, подушке или другой мягкой поверхности, убедитесь, что вентиляционные отверстия компьютера не заблокированы и что горячий воздух поступает правильно. В ноутбуке с неправильной вентиляцией может быть неисправный вентилятор, который необходимо заменить. Если ваш ноутбук горячий на ощупь, дайте ему полностью остыть, прежде чем пытаться включить его снова. Ноутбук, который снова включается после охлаждения, скорее всего, имеет проблему с перегревом.
Внутренние проблемы
Если вы не обнаружите никаких проблем с блоком питания, батареей или перегревом, проблема может быть вызвана неисправным внутренним компонентом, например, сломанной или поврежденной материнской платой, поврежденными цепями зарядки, неисправным видео проблемы с картой, оперативной памятью или программным обеспечением.
Если вы недавно открыли компьютер и дотронулись до каких-либо компонентов, статическое электричество могло повредить его. Если вы подозреваете, что причиной проблемы является внутренний компонент, отнесите компьютер в ремонт или обратитесь к производителю за информацией о гарантии и замене.
Ссылки
- PCMag: что делать, если ваш ноутбук подключен к сети, но не заряжается
- Apple: обслуживание и утилизация аккумуляторов
Writer Bio
Брайан Флакс, проживающий в Вашингтоне, округ Колумбия, имеет степень магистра наук в области образовательные технологии и степень бакалавра наук в области развлекательного бизнеса Университета Фулл Сейл. Его статьи публиковались на сайте FindTheBest.com, где он ежедневно писал статьи о смартфонах и планшетах.
DALL·E: Создание изображений из текста
DALL·E — это версия GPT-3 с 12 миллиардами параметров, обученная генерировать изображения из текстовых описаний с использованием набора данных пар текст-изображение.
Мы обнаружили, что он обладает разнообразным набором возможностей, включая создание антропоморфных версий животных и объектов, правдоподобное объединение несвязанных концепций, рендеринг текста и применение преобразований к существующим изображениям.
См. также: DALL·E 2 , который создает более реалистичные и точные изображения с 4-кратным разрешением.
Текстовая подсказка
иллюстрация редиски дайкон в балетной пачке, выгуливающей собаку
Изображения, сгенерированные AI
Текстовая подсказка
кресло в форме авокадо. . . .
AI-генерированные изображения
Текстовая подсказка
витрина магазина, на которой написано слово «openai». . . .
Изображения, сгенерированные AI
Текстовая подсказка
точно такой же кот вверху, как эскиз внизу
Изображения, созданные AI
GPT-3 показал, что язык можно использовать для указания большой нейронной сети выполнять различные задачи по генерации текста.
Image GPT показала, что тот же тип нейронной сети можно использовать для создания изображений с высокой точностью. Мы расширяем эти выводы, чтобы показать, что манипулирование визуальными понятиями с помощью языка теперь доступно.
Обзор
Как и GPT-3, DALL·E представляет собой языковую модель преобразователя. Он получает и текст, и изображение в виде единого потока данных, содержащего до 1280 токенов, и обучается с использованием максимальной вероятности генерировать все токены один за другим. 9сноска-1]
Эта процедура обучения позволяет DALL·E не только генерировать изображение с нуля, но и регенерировать любую прямоугольную область существующего изображения, простирающуюся до правого нижнего угла, таким образом, чтобы это соответствовало текстовая подсказка.
Мы понимаем, что работа, связанная с генеративными моделями, может иметь значительные, широкие социальные последствия. В будущем мы планируем проанализировать, как такие модели, как DALL·E, связаны с социальными проблемами, такими как экономическое влияние на определенные рабочие процессы и профессии, потенциальная систематическая ошибка в результатах модели и долгосрочные этические проблемы, связанные с этой технологией.
Возможности
Мы обнаружили, что DALL·E может создавать правдоподобные образы для большого разнообразия предложений, исследующих композиционную структуру языка. Мы проиллюстрируем это с помощью серии интерактивных изображений в следующем разделе. Образцы, показанные для каждой подписи в визуальных элементах, получены путем выбора 32 лучших из 512 после повторного ранжирования с помощью CLIP, но мы не используем никакой ручной выбор вишни, кроме миниатюр и отдельных изображений, которые появляются снаружи. 9сноска-2]
Управление атрибутами
Мы проверяем способность DALL·E изменять несколько атрибутов объекта, а также количество раз, которое он появляется.
Нажмите, чтобы отредактировать текстовую подсказку или просмотреть больше изображений, созданных ИИ
Рисование нескольких объектов
Одновременное управление несколькими объектами, их атрибутами и их пространственными отношениями представляет собой новую задачу.
Например, рассмотрим фразу «ежик в красной шапке, желтых перчатках, синей рубашке и зеленых штанах». Чтобы правильно интерпретировать это предложение, DALL·E должен не только правильно скомпоновать каждый предмет одежды с животным, но и сформировать ассоциации (шапка, красный), (перчатки, желтый), (рубашка, синий) и (штаны, зеленый). ) не смешивая их 9сноска-3]
Мы проверяем способность DALL·E делать это для относительного позиционирования, укладки объектов и управления несколькими атрибутами.
Хотя DALL·E предлагает некоторый уровень контроля над атрибутами и позициями небольшого числа объектов, вероятность успеха может зависеть от того, как сформулирован заголовок. По мере того, как вводится больше объектов, DALL·E склонен путать ассоциации между объектами и их цветами, и вероятность успеха резко снижается. Мы также отмечаем, что DALL·E хрупок в отношении перефразирования подписи в этих сценариях: альтернативные, семантически эквивалентные подписи часто не дают правильной интерпретации.
Визуализация перспективы и трехмерности
Мы обнаружили, что DALL·E также позволяет управлять точкой обзора сцены и 3D-стилем, в котором сцена визуализируется.
Чтобы продвинуться дальше, мы проверяем способность DALL·E многократно рисовать голову известной фигуры под каждым углом из последовательности равноотстоящих углов и обнаруживаем, что можем восстановить плавную анимацию вращающейся головы.
DALL·E может применять некоторые типы оптических искажений к сценам, как мы видим с параметрами «вид объектива «рыбий глаз»» и «сферическая панорама». Это побудило нас изучить его способность генерировать размышления.
Визуализация внутренней и внешней структуры
Образцы из стилей «крайний крупный план» и «рентген» позволили нам дополнительно изучить способность DALL·E визуализировать внутреннюю структуру с помощью поперечных разрезов и внешняя структура с макро фотографиями.
Вывод контекстуальных деталей
Задача преобразования текста в изображения недостаточно конкретизирована: одна подпись обычно соответствует бесконечному количеству правдоподобных изображений, поэтому изображение не определяется однозначно.
Например, рассмотрим подпись «картина с изображением капибары, сидящей в поле на восходе солнца». В зависимости от ориентации водосвинки может возникнуть необходимость нарисовать тень, хотя эта деталь никогда не упоминается явно. Мы изучаем способность DALL·E устранять недочеты в трех случаях: изменение стиля, обстановки и времени; рисование одного и того же объекта в различных ситуациях; и создание изображения объекта с написанным на нем определенным текстом.
С различной степенью надежности DALL·E обеспечивает доступ к подмножеству возможностей механизма 3D-рендеринга с помощью естественного языка. Он может независимо контролировать атрибуты небольшого числа объектов и в ограниченной степени, сколько их и как они расположены по отношению друг к другу. Он также может управлять местоположением и углом, с которого визуализируется сцена, и может генерировать известные объекты в соответствии с точными спецификациями угла и условий освещения.
В отличие от механизма 3D-рендеринга, чьи входные данные должны быть указаны однозначно и во всех подробностях, DALL·E часто может «заполнить пробелы», когда заголовок подразумевает, что изображение должно содержать определенную деталь, которая явно не указана.
Применение предыдущих возможностей
Далее мы рассмотрим использование предыдущих возможностей для моды и дизайна интерьера.
Композиционная природа языка позволяет нам объединять концепции для описания как реальных, так и воображаемых вещей. Мы обнаружили, что DALL·E также может комбинировать разрозненные идеи для синтеза объектов, некоторые из которых вряд ли существуют в реальном мире. Мы исследуем эту способность в двух случаях: перенос качеств различных концепций на животных и создание продуктов, черпая вдохновение из несвязанных концепций.
Иллюстрации животных
В предыдущем разделе мы исследовали способность DALL·E комбинировать несвязанные концепции при создании изображений объектов реального мира. Здесь мы исследуем эту способность в контексте искусства для трех видов иллюстраций: антропоморфные версии животных и предметов, химеры животных и смайлики.
Визуальное мышление с нулевым выстрелом
GPT-3 может быть проинструктирован для выполнения многих видов задач исключительно на основе описания и подсказки для получения ответа, указанного в его подсказке, без какого-либо дополнительного обучения.
Например, на запрос фразы «вот предложение «человек, выгуливающий свою собаку в парке», переведенное на французский язык:», GPT-3 отвечает: «un homme qui promène son chien dans le parc». Эта возможность называется рассуждения с нулевым выстрелом. Мы обнаружили, что DALL·E расширяет эту возможность до визуальной области и может выполнять несколько видов задач преобразования изображения в изображение при правильном подсказке.
Мы не ожидали, что эта возможность появится, и не вносили никаких изменений в нейронную сеть или процедуру обучения, чтобы стимулировать ее. Вдохновленные этими результатами, мы измеряем способность ДАЛЛ·И решать задачи на рассуждения по аналогии, проверяя ее на прогрессивных матрицах Равена — визуальном тесте IQ, который широко использовался в 20 веке.
Географические знания
Мы обнаружили, что DALL·E узнал о географических фактах, достопримечательностях и окрестностях. Его знание этих концепций удивительно точно в некоторых отношениях и ошибочно в других.