打卡vivo双芯影像技术沟通会，会上了解到，vivo正式对外公布将全球首发天玑9200旗舰5G芯片，和联发科是全方位优化合作提升了MCQ多循环列队、王者荣耀画质自适应、芯片护眼模式、APU框架融合和AI机场模式这五个深度研发功能，其中首发的AI 机场模式能识别是否进入机场和起飞降落时间，智能切换网络状态，飞行过程中平均节能30%，提升捕获网络时间。
同时vivo自研芯片V2 也会在vivo X90系列上首发，V2使用了 平台+外挂芯片的最合理方案——FIT双芯互联。还拥有自研图像处理单元、自研AI计算单元和自研片上内存单元，自研AI深度学习加速器近存DLA，高速低功耗缓存单元SRAM…….在AI算力、降噪能力、暗光场景等环节更进一步，除了带来更纯净更明亮的夜景照片以外，视频能力也大幅增加。
vivo X90系列上影像上提升长焦能力,防抖，运动抓怕有了不错的升级。
这样看来，vivo X90系列又是一款集颜值，性能，影像全方面都高端的产品，非常值得我们期待。[爱慕]
【vivo X90系列提前预告：天玑9200+自研芯片V2】
蓝厂宣布vivo X90系列全球首发天玑9200处理器，并联合研发了MCQ、画质自适应、芯片护眼、APU框架融合、AI机场模式5大功能。除此之外，vivo还带来了自研芯片V2，包含自研图像处理单元、自研AI计算单元和自研片上内存单元，FIT双芯互联，自研AI深度学习加速器近存DLA，高速低功耗缓存单元SRAM，[呆无辜]你们觉得如何呢？
正在进行的vivo双芯X影像技术沟通会宣布：vivo X90系列首发天玑9200处理器！
5大联合研发功能：MCQ、画质自适应、芯片护眼、APU框架融合和AI机场模式等等~
【Cell突破】5月25日，CAAI理事长、清华大学脑与认知科学研究院、自动化系戴琼海院士课题组，生命科学学院俞立课题组合作在Cell上发表了题为 Iterative tomography with digital adaptive optics permits hour-long intravital observation of 3D subcellular dynamics at millisecond scale 的研究论文。该团队独辟蹊径地提出了数字自适应光学框架，发明了扫描光场成像技术，历经三年的攻关，研制了扫描光场显微镜，合称为 (Digital Adaptive Optics Scanning Lightfield Mutual Iterative Tomography, DAOSLIMIT)。DAOSLIMIT在225×225×16 μm3的成像视野范围内，以横向220nm和轴向400nm光学衍射极限分辨率，将以毫秒级活体三维连续观测时长从数分钟提高到小时级，活体成像时空分辨率提升两个数量级，光毒性降低三个数量级，为揭示哺乳动物活体多细胞、多细胞器间的相互作用提供了全新路径。网页链接
带有自适应正则化的进化型神经选择
过度参数化是现代深度神经网络的固有特征之一，这通常可以通过利用正则化方法（如Dropout）来克服。通常情况下，这些方法是全局应用的，所有的输入案例都被平等对待。然而，考虑到现实世界中输入空间的自然变化，如图像识别和自然语言理解，一个固定的正则化模式不可能对所有的输入情况有相同的效果。在这项工作中，我们展示了一种方法，其中深度神经网络中的神经元选择会发生变化，以适应预测的难度。我们提出了自适应神经选择（ANS）框架，该框架通过进化来权衡层中的神经元，形成适合处理不同输入情况的网络变体。实验结果表明，所提出的方法可以显著提高常用神经网络架构在标准图像识别基准上的性能。消融研究也验证了拟议框架中每个组件的有效性和贡献。
《Evolving Neural Selection with Adaptive Regularization》
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实现噪声注释下的鲁棒性自适应物体检测
领域自适应物体检测（DAOD）对来自注释源域的图像和标签的联合分布进行建模，并学习领域不变的变换，以估计具有给定目标域图像的目标标签。现有的方法假设源域标签是完全干净的，然而大规模的数据集往往包含由于实例模糊而容易出错的注释，这可能导致有偏见的源分布，并严重降低域自适应检测器事实上的性能。在这篇论文中，我们首次努力制定了噪声DAOD，并提出了一个噪声潜在可转移性探索（NLTE）框架来解决这个问题。它的特点是：1）潜在实例挖掘（PIM），利用合格的建议从背景中重新捕获错误的注释实例；2）可变形图关系模块（MGRM），用关系矩阵对噪声样本的适应可行性和转换概率进行建模。3）熵感知梯度调节（EAGR），该模块将语义信息纳入辨别过程，并使噪声样本和清洁样本提供的梯度一致，以学习领域不变的表示。对具有噪声源注释的基准DAOD数据集进行的全面评估验证了NLTE的有效性。特别是，在60％的干扰注释下，NLTE将mAP提高了8.4％，甚至接近在干净源数据集上训练的理想上限。
《Towards Robust Adaptive Object Detection under Noisy Annotations》
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#CVPR #论文推荐：
论文名称：Diverse Semantic Image Synthesis via Probability Distribution Modeling（通过概率分布建模进行多样化的语义图像合成）
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推荐理由：语义图像合成任务将语义布局转化为照片现实图像，是一个一对多的映射问题。虽然近来取得了令人印象深刻的进展，但有效产生语义级多模态结果的多样化语义合成仍然是一个挑战。在本文中，作者从语义类分布的角度出发，提出了一种新型的多样化语义图像合成框架，自然支持语义甚至实例级别的多样化生成。该工作将类级条件调制参数建模为连续的概率分布而非离散值，并通过实例自适应的随机采样对每个实例的调制参数进行采样，使其在整个网络中保持一致。在多个数据集上的广泛实验表明，与最先进的方法相比，上述方法可以实现优秀的多样性及质量。
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随着安卓13的到来，Android应用自适应也经过了重新设计，APP在车机上的适配，貌似看到了鸿蒙的影子[捂脸]，谷歌这回是急了？华为有的功能也得跟进一下，不然就要落伍了。
要知道鸿蒙的分布式UI设计框架早在2年前就公布了，这个技术能轻松实现一次开发，多端部署的效果。不得不说，鸿蒙系统确实有前瞻性啊～[大笑]
剑桥领思职场英语测评，为企业出海保驾护航
在全球化和信息化时代，在我国“一带一路”倡议和企业“走出去”战略的推进下，企业对语言服务能力，尤其是英语核心竞争力的要求正逐步增大。然而当前的局面是，我国大部分企业对语言服务的基础性和先导性作用认识仍有不足，企业内部对于语言能力缺乏统一评价及管理标准，从而造成企业在专业人员选拔培养、人职匹配等方面遇到诸多障碍和挑战。
作为全球通用的商业语言，职场英语的重要性自然毋庸赘言。如何提高企业人才的英语核心竞争力，满足企业全球化、专业化的业务发展需求；如何构建出一套科学、合理、有效的职场英语语言能力评价指标体系，准确评估企业在对外贸易或投资中的语言服务竞争力，实现最优化的人职匹配，值得我们进行深入思考和研究。
测以致用，测用结合
《中国企业“走出去”语言服务蓝皮书》数据显示，41.7%的企业没有集中设立专门管理语言服务人员的部门；23.6%的企业在需要语言服务时临时指定负责人，这些临时负责人可能身兼数职，没有专业的语言服务知识，也无法持续积累语言服务管理经验；还有部分公司在急需语言服务时临时选择一家或者多家语言服务供应商，这会造成大量文档术语不一致和重复翻译、无法积累语言资产等诸多问题。
要满足 “走出去”的需求，企业应致力于招聘、培养足够专业的英语语言人才，特别是懂英语、懂专业、懂市场、懂管理的国际化复合型人才。
剑桥领思职场英语测评以“应用”为导向，围绕日常的商务话题，“测用结合”，有助于企业选拔、培养真正的“应用型人才”，有利于企业提高获取海外信息的效率和准确率，从而降低出海沟通成本，积累海外客户的信任，助力企业的出海战略。
量身定制，扬长补短
领思考试中的自适应(CAT, Computer Adaptive Test)意为“自动调整试题难度来适应考生在做题过程中的实时表现”。传统考试中的试题题目是提前设置的，是静态的，而计算机自适应考试可以根据考生在考场中的实时答题情况，在试题库中抽取测试题目难度值与考生能力水平相对应的下一道测试题目，直到最终得到反映考生真实能力水平的结果。因此，计算机自适应测试可以实现为每位考生实时“量身定制”试卷。
剑桥领思职场英语测评依托自身的学术优势、技术优势、测试大数据优势，既能帮助企业高效筛选合适的人才，又能帮助员工营造“测以致用”的学习环境，有效提高员工学习效率，提升员工英语沟通能力。全面的个体及群组报告，可对员工每个阶段的学习成果、状态进行系统评估，生成可视化学习报告，量化展示员工的英语能力、学习进度等有了。
便捷灵活，组织方便
作为剑桥大学英语考评部研发的AI在线测试产品，剑桥领思职场英语测评广泛应用于企业入职招聘、海外员工派遣、定岗定编等多种测评场景中。它以人工智能为支撑，全面反映被测试者在欧洲语言通用参考框架CEFR及剑桥英语量表中的相应级别；它的组织不受时间、场地限制，只需拥有电脑和网络，即可帮助企业连通疫情之下的“测”与“选”，“测”与“评”。#剑桥领思职场英语##BEC商务英语#
时变系统中的强化学习：一项实证研究
最近的研究已经转向强化学习（RL），以解决具有挑战性的决策问题，作为手工调整的启发式方法的替代。强化学习可以学习好的政策，而不需要对环境的动态进行建模。尽管有这样的承诺，RL对于许多现实世界的系统问题仍然是一个不切实际的解决方案。一个特别具有挑战性的情况是，当环境随时间变化时，即它表现出非平稳性。在这项工作中，我们描述了非平稳性带来的挑战，并开发了一个框架来解决这些问题，以训练实时系统中的RL代理。这些代理必须探索和学习新的环境，而不损害系统的性能，并随着时间的推移记住它们。为此，我们的框架(1)识别现场系统遇到的不同环境，(2)为每个环境探索和训练一个单独的专家策略，(3)采用保障措施来保护系统的性能。我们将我们的框架应用于两个系统问题：减少散兵游勇和自适应视频流，并使用真实世界和合成数据对其与各种替代方法进行评估。我们表明，我们框架的每个组成部分都是应对非平稳性的必要条件。
《Reinforcement Learning in Time-Varying Systems: an Empirical Study》
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分享和定价创造历史！ AMD锐龙6000的深度探索
AMD 在今年早些时候推出了 Ryzen 6000H 和 Ryzen 6000U 系列移动处理器，分别针对游戏笔记本电脑和更轻薄的笔记本电脑，但已经问世 5 个多月了，仍然有一些新的笔记本电脑。
在台北电脑展上，AMD 承诺今年将安装 200 多款笔记本电脑，其中包括 90 款轻薄笔记本、50 多款游戏笔记本和 60 多款商务笔记本。
随着新书的陆续发布，尤其是首发618促销，AMD锐龙也会有各种促销活动，这无疑是一个很好的推出时机。
AMD也趁热打铁，回顾锐龙6000H/U系列亮点，展示一系列性能数据。
先看市场结构。
根据官方市场研究公司 Mercury 的数据，AMD 在整个 x86 市场的份额（以收入计）在 年第一季度达到 22.2%，同比增长 6.1 个百分点，创下新纪录。
进入笔记本和台式机市场，份额分别为21.8%和20.4%，同比分别提高8.5和5.3个百分点，创历史新高。
也可以看出，AMD在笔记本市场的势头强劲。
纵观国内笔记本市场，根据另一家市场研究机构 GfK 的数据， 年第一季度 AMD 的份额稳定在 31%，其中更轻薄的笔记本相比两年前略有下降 29%，但游戏笔记本三岁的时候进步很大。几千年前几乎不存在，它超过了 40% 的大关。
锐龙6000系列在过去的六个月里一直都是游戏本，更轻薄的笔记本才刚刚推出。
AMD最大的惊喜，伴随着份额的提升，就是高端，平均售价非常接近行业水平，尤其是游戏原价7666元，和行业水平相差不大，反映了很多竞争力和吸引力。
轻薄本几乎毫无意义。不超过5000元，还有400元左右的空间，但整体平均在5850元左右，距离行业平均6000元不到3%。
不同价位的笔记本出货量印证了AMD的高端发展。
两年前，超过一半的AMD笔记本在4000元以下，而现在只有7%，4000-5000元的量从40%下降到36%。
6000多元从1%上升到40%是主要基础，5000-6000元从4%上升到19%，两者合计占比60%左右。
回到产品。锐龙6000系列大家应该都比较熟悉了，下面就简单回顾一下吧。
生产工艺已从台积电 7nm 升级到台积电 6nm。虽然不是代际飞跃，但确实有更大的集成度和能效的进一步优化。
CPU架构从Zen3升级到Zen3+，拥有超过50个新/增强的电源管理功能，自适应电源管理框架，全新的深度睡眠状态，性能提升，正式称为单核。 ，多核性能分别提升高达 11% 和 28%。
GPU架构从Vega升级到了RDNA2，相当于独立显卡的最大飞跃。它是世界上第一个支持光线追踪的集成 GPU。流处理器核心数增加到768个，频率高达2.4GHz。此外，显存带宽、L2 缓存提升、渲染后端都与中低端独立显卡相媲美。
难得的是，锐龙6000系列在性能和能效上的表现足够出色，笔记本的续航时间可以长达24小时。
平台特点：惊天动地，DDR5-4800 / LPDDR5-6400内存，PCIe 4.0总线（显卡和SSD），USB4 40Gbps高速接口，Wi-Fi 6E无线网络和蓝牙LE 5.2（与高通合作）， HDMI 2.1 / DisplayPort 2 有视频输出、AV1视频解码、微软Pluton安全芯片，每一项都是重量级的。
锐龙6000系列产品可分为三大类：轻薄本的U系列、轻薄电竞本的HS系列、高端发烧电竞本的H/HX系列。
6800U、6900HS、6800H、6900HX成为新一代明星机型。
接下来是性能显示链接。 D数据是AMD官方的，仅供参考，看看吧，不过这一代的表现真的很值得期待。
锐龙7 6800H，RTX 3060，1080p分辨率，3A游戏轻松超过100FPS，网游轻松超过200FPS。
与上一代的5800H相比，比赛成绩一飞冲天。 需要说明的是，锐龙本身在游戏中与竞品还有一段距离，需要继续努力。
锐龙7 6800U存在多种性能缺陷，功耗大幅下降。 不得不说RDNA2 GPU真的很强大，性能翻倍是没有问题的。
最后，在广告中，AMD任命了英雄联盟传奇玩家宇治健傲和张伟博士为AMD锐龙新健大使，并展开了积极的营销活动。
趁着618的优势，AMD还展开了大规模的攻势。 100元京东电子贺卡（限5000张）发图和评论，外加商务最高补贴1000元
练习从 5 月 23 日开始，从 5 月 31 日晚上 8 点到 6 月 1 日黎明是一个良好的开始； 6月9日，AMD为主推日； 6 月 17 日晚上 8:00 到 15:00 的高潮期。
机器学习用于钙钛矿电池的空气大规模制造
为钙钛矿太阳能电池开发可扩展的制造技术需要在高维参数空间中进行工艺优化。麻省理工学院Tonio Buonassisi、斯坦福大学Reinhold H.Dauskardt以及西北工业大学刘哲等人提出了一种机器学习 (ML) 引导的顺序学习框架，用于制造钙钛矿太阳能电池的工艺优化。
研究人员将该方法应用于用于露天钙钛矿器件制造的快速喷射等离子体处理 (RSPP) 技术。在筛选100个工艺条件的实验预算有限的情况下，证明了 RSPP 制造的设备的最佳结果是效率提高到了18.5%。
该模型通过三项创新实现：通过将来自先前实验数据的数据作为概率约束在实验过程之间进行灵活的知识转移，在选择下一个实验时结合主观人类观察和机器学习洞察力，以及使用定位感兴趣区域的自适应策略在对高效设备进行局部探索之前进行贝叶斯优化。
此外，在虚拟基准测试中，与传统的实验设计方法相比，该框架在有限的实验预算下实现了更快的改进。
参考文献：
1. Zhe Liu, et al. Machine learning with knowledge constraints for process optimization of open-air perovskite solar cell manufacturing, Joule,
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