屈莱勒帕特里（，勒帕UTC+02:00（夏令时）。特里东北与滨海塞纳省以海上边界相接，屈莱 参见 卡尔瓦多斯省市镇列表 参考文献 卡尔瓦多斯省市镇勒帕 政治 所属的特里省级选区为。西与芒什省接壤。屈莱 行政 的勒帕邮政编码为，该省份为法国西北部沿海省份，特里 地理 （）面积，屈莱 与接壤的勒帕市镇（或旧市镇、属于卡昂区。特里位于法国诺曼底大区卡爾瓦多斯省，屈莱城区）包括：。勒帕北濒大西洋英吉利海峡，特里 人口 于时的人口数量为人。INSEE市镇编码为。南至奧恩省， 的时区为UTC+01:00、东临厄尔省，
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惠达卫浴以“成为消费者最值得信赖的卫浴专家”为愿景，持续提升智能制造、绿色创新与全球协同能力。面对市场新变局，公司进一步集中资源强化研发创新与供应链效能，不断提升品牌的国际话语权。
目前，惠达产品已覆盖全球100多个国家和地区，在海外设立多家设计中心与营销分支机构，持续推进“品牌出海”战略。企业凭借出色的全球化运营与智能制造体系，荣获“消费者最信赖的国民卫浴品牌”等多项权威认可，进一步夯实其在国际市场的竞争根基。
惠达将“匠心智造”视作企业生命线，依托国家级工业设计中心、博士后科研工作站，牵头或参与超30项国家及行业标准制定。产品涵盖陶瓷洁具、智能卫浴、整体家居等多个领域，每款产品均经历精密设计与严苛测试，执行高于行业标准的全链条品质管控。
企业近年来持续加大在智能、健康、节水等领域的研发投入，推动产品不断向智能化、绿色化、个性化升级。其“深盾系列真健康智能马桶”，凭借全水路杀菌系统与多项健康认证，成为行业技术标杆，并助力惠达接连斩获“金纽带品质卓越奖”等荣誉。
面向新发展阶段，惠达卫浴将继续坚持“全球化、智能化、绿色化”三大方向，不断强化技术积累与市场开拓，助力中国卫浴智造迈向全球价值链高端。企业将以更高标准的制造体系、更创新的产品设计、更完善的全球服务网络，持续为用户创造价值，为投资者带来回报，为行业树立新标杆。
以实力铸就品质，以创新引领未来。惠达卫浴正以坚定的战略聚焦和持续的产业焕新，向全球讲述中国卫浴的卓越故事。
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OPPO Find N6最核心的突破便是解决了折叠屏的折痕痛点，机身设计轻薄精致，8.93mm厚度、225g重量，单手握持无坠感，日常携带便捷;外观采用简约高级设计，后置同心流光镜组搭配柔砂工艺背板，不沾指纹且质感出众，原钛、金橙、深黑三款配色，适配商务与日常等不同场景。
作为莱茵实验室认证的“全球最平整折叠屏”，它凭借新一代钛合金天穹铰链与天穹记忆玻璃，实现“开箱平、久用平”的无感折痕体验，通过60万次折叠测试仍能保持平整。铰链采用行业首创芯片级高分子3D打印技术与仿生对称四轴结构，开合丝滑;天穹记忆玻璃具备主动回弹能力，折痕可快速淡化，上手几乎察觉不到折痕，滑动触感均匀。此外，OPPO Find N6搭载折叠屏首个内外1nit明眸护眼屏，通过六大权威认证，夜间不刺眼、白天烈日下清晰可见，长时间使用更舒适，彻底告别“抹布屏”困扰。
作为折叠唯一搭载哈苏2亿超清四摄的机型，OPPO Find N6搭配自研LUMO超像素引擎，彻底打破折叠屏“影像凑数”的认知。2亿超清主摄支持16K画质记录，能捕捉极致细节，放大后建筑纹理、花瓣脉络依旧清晰，默认直出5000万像素8K超清照片，自带哈苏自然影调，无需后期修图。
5000万潜望长焦镜头覆盖70mm黄金人像焦段，拍远景清晰不发虚，拍人像虚化自然，还支持10cm长焦微距，解锁更多拍摄乐趣;丹霞色彩还原镜头可精准还原复杂光线下的色彩，实现“所见即所得”。此外，哈苏大师模式、XPAN宽幅模式加持，兼顾专业操控与创作仪式感，随手就能拍出纯正哈苏质感大片。
性能与续航方面，Find N6搭载第五代骁龙8至尊版，配合OPPO新一代潮汐引擎，日常使用、大型游戏、8K视频剪辑均流畅不卡顿，功耗控制出色。6000mAh冰川电池搭配80W有线闪充、50W无线闪充，实现全天候续航，30分钟可充至50%以上，满足日常与出差需求，无需担心电量焦虑。同时，Find N6作为全球首款IP56/58/59满级防水折叠旗舰，可从容应对日常泼溅、暴雨等场景。
系统上，全新ColorOS 16针对折叠屏优化，全景自由窗功能可无极调节窗口大小，支持4个应用同时开启，四指手势操控便捷，大幅提升办公与娱乐效率。搭配OPPO AI手写笔，支持圈选转化、公式计算、字迹美化等功能，磁吸充电续航无忧，解锁移动办公新方式;跨生态互联功能适配苹果设备，实现“全家桶，全家通”，换机与使用更便捷。
OPPO AI手写笔
公式计算
字迹美化
不同于以往折叠屏“堆参数、轻体验”的短板，OPPO Find N6在折痕控制、影像表现、系统流畅度等关键维度全面升级，不仅打破了折叠屏的诸多局限，更让折叠屏摆脱“尝鲜”标签，真正成为兼具极致体验、高效生产力与长久耐用性的日常主力机。目前新机已开启预定通道，3月20日10:00全面开售，售价9999元起，是今年最值得入手的折叠旗舰。
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本期公开课，雷锋网请到了图普科技机器学习工程师 Vincent 为大家揭开 AI 可以助你成为“画家”的秘密。 Vincent 曾在英国留学两年，回国后加入图普，担任机器学习工程师一职，参与图普多个产品的研发工作，立誓要搞深度学习搞到死。
嘉宾介绍：
Vincent，图普科技机器学习工程师，主要从事工业级深度学习算法的研发。曾任摩根大通欧洲技术中心分析师，IBM爱丁堡办公室软件工程师。熟悉自然语言处理（文本分类，语言模型等），图像转换（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。
以下内容章整理自公开课分享。
｜深度神经网络在图像识别领域的进展
自从 2012 年 Alexnet 横空出世，一举夺得 ImageNet 图片分类大赛冠军之后，深度学习一飞冲天，以卷积网络为首的深度神经网络不断刷新各种计算机视觉任务的 State-of –the-art 。过去四五年间，我们可以看到学术界不断地开发出各种不同结构的卷积神经网络，而且，这些结构并不仅仅是在 Alexnet 的基础上加深层数，而是自成一派，各有所长。
本次公开课重点分享三种神经网络结构：
Network in Network（NIN，网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的表现能力有限，NIN 的研发者设计了比起传统的卷积网络更复杂的操作 —— MLPconv，并用 Global average pooling 极大的改进了卷积网络的大小。
VGG 和 GoogLeNet（inception_v1）：二者是 2014 年 ImageNet 竞赛的双雄。VGG 的设计理念，全部都用了 3x3 卷积，增加了网络的深度。 GoogLeNet 属于Google 的 Inception 系列，用了比较花式的网络设计，旨在减少网络的运算量，加快训练 。
Resnet（深度残差网络）： 根据无限逼近定理（Universal Approximation Theorem），我们可以用一个一层的神经网络来实现任意的维到维的映射，但网络的参数量（网络的宽度）会随着问题复杂度的增加变得非常大，而增加网络的深度则可以让我们用更少的参数量实现同样的映射。但是，随着神经网络层数的加深，它们的训练也会变得越来越困难，因为在训练时会出现梯度消失的状况。Resnet 很好的解决了这个问题，让训练达1000多层的神经网络变得可能。
除了图片分类，以 RCNN 系列为首的神经网络技术在物体检测任务上也取得了重大进展，近年来也出现了速度更快（YOLO），效果更好的算法（SSD）。
最近很火的 GAN 是一个训练框架，在 GAN 出现之前， 生成模型的训练是一件相对较困难的事情，GAN 出现后，生成模型训练的效率大大提高。
GAN的应用大部分也是生成模型的应用，用来生成图片、音乐、文字等。但是对抗训练对训练判别模型也是有非常大的帮助的，因为虽然有非线性的激活函数，但深度网络依然是高度线性的，会对误差进行累积，累积的误差结果通过肉眼分辨不出来，但是可以从卷积网络中看出。但与普通线性模型不同，深度神经网络可以拟合对抗训练可以很好的解决这个问题，解决方式是生成对抗样本，使得网络对对抗样本的容忍性更强些。
GAN这一两年来产生了许多非常有意思的应用，其中包括上期公开课中冯佳时博士提到的超分辨率，旨在把低分辨率的图片放大，而尽量不让其清晰度受影响。
｜纹理转换
近几个月比较火的纹理转换也就是所谓的图片风格化，在深度学习之前，这也是一个非常困难的问题。其本质原因在于之前非深度学习的方法只能获取到目标图片低层次的图片特征，这导致这些方法无法独立的对图片的语义内容和风格的变化进行有效地建模，从而无法很好地对两者进行解耦和合成。
风格化算法现在更迭了两代。
第一代风格化算法：Neural Style
2015年的时候，德国图宾根大学的学者们提出了一种用深度神经网络各层的响应来表达图片的风格和内容的办法，方法可概括为：
准备好在 ImageNet 数据集上训练好的 VGG 网络，然后选取其中的某些层作为风格语义的提取层，某些层作为内容语义的提取层；
用这个训练好的 VGG 提取风格图片代表风格的高层语义信息，具体为，把风格图片作为 VGG 的输入，然后提取在风格语义选取层激活值的格拉姆矩阵（Gramian Matrix）。值得一提的是，格拉姆矩阵的数学意义使得其可以很好地捕捉激活值之间的相关性，所以能很好地表现图片的风格特征；
用 VGG 提取被风格化图片代表内容的高层语义信息，具体为，把该图片作为 VGG 的输入，然后提取内容语义提取层的激活值。这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，既捕捉了图片元素的结构信息，又对细节有一定的容错度；
随机初始化一张图片，然后用2，3介绍的方法提取其风格，内容特征，然后将它们分别与风格图片的风格特征，内容图片的内容特征相减，再按一定的权重相加，作为优化的目标函数。
保持 VGG 的权重不不变，直接对初始化的图⽚做梯度下降，直至目标函数降至一个比较小的值。
这个方法的风格化效果震惊了学术界，但它的缺点也是显而易见的，由于这种风格化方式本质上是一个利用梯度下降迭代优化的过程，所以尽管其效果不不错，但是风格化的速度较慢，处理一张图片在GPU上大概需要十几秒。deepart.io这个网站就是运用这个技术来进行图片纹理转换的。
第二代风格化算法：Fast Neural Style
有了可以解耦图片风格和内容的方式，我们就能训练一个端到端的网络，使得我们只需要做一次前向，就能得到风格化图片。因此生成图片大概的步骤是，根据转化的网络得到输出，输出至 VGG 网络，提取风格特征后，跟风格图片的特质做比较，内容图片的特征也会被提取，跟内容图片做比较。
这种算法的有点是速度快，可以在GPU上做到实时生成。去年年中火爆全世界的 Prisma，背后就是这个技术。但这个技术还是有缺陷的，比如由于卷积网络固有的性质，它无法像手动绘图一样对图片的细节进行精挑细选的处理，所以它像是一个豪放的印象派画家，对一些对细节要求比较高的任务，比如人物的动漫化，这种方式是不太适合的。
所以，前段时间⽐较流行的《你的名字》同款滤镜所用到的技术跟Prisma 并不一样，我们猜测这个滤镜不是端到端的，而是会先对原图做像素分割，找出可能是天空的部分，然后加上新海诚特色的云，其他部分则会做一些滤镜化处理。
纹理转换的另外一个非常有意思的应用是Neural Doodle，运用这个技术，我们可以让三岁的小孩子都轻易地像莫奈一样成为绘画大师。这个技术本质上其实就是先对一幅世界名画（比如皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿的Bank of a River）做一个像素分割，得出它的语义图，让神经网络学习每个区域的风格。
然后，我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，我们想要在图片的中间画一条河，在右上方画一棵树），神经网络就能根据语义图上的区域渲染它，最后得出一幅印象派的大作。
大家如果有关注 AI 领域信息的话，可能也知道 Facebook 宣布了他们的 caffe2go 框架，并展示了他们在手机上的实时风格化视频，这项成果意义重大，主要体现在可以在手机端非常有效率的运行人工智能的算法，把有趣的人工智能技术实现到你的手掌心。例如现在直播或视频中可以在人脸上添加各种可爱小动物表情的技术也是人工智能的技术，其主要运用了人脸关键点检测技术。
实现视频风格化的难点在于：
像图像风格化这样的重型应用，如果要在手机上做到实时效果，需要有非常多工程上的优化和算法方面，在尽量不影响效果的前提下减少网络的参数量；
⽐起单图片风格化，视频风格化需要考量的东西会更多，单独对视频的每一帧进行处理，不考虑帧与帧之间的关联，会造成风格化的视频抖动和不协调。
｜黑白照片上色
最后一个要介绍的技术为黑白照片上色（Colourful Image Colourization），想象一下，如果人工智能出色地完成这个任务，我们便可以用它来为老照片，老电影增色，轻易地为漫画上色了。本次公开课我会主要介绍去年 ECCV 里加州大学伯克利分校的一篇文章介绍的方法。这个方法与之前方法的不同之处在于，它把照片上色看成是一个分类问题——预测三百多种颜色在图片每一个像素点上的概率分布。这种方法tackle了这个任务本身的不确定性，例如，当你看到一个黑白的苹果时，你可能会觉得它是红色的，但如果这个苹果是青色的，其实也并没有多少违和感。大家也可以到作者的网站网站来试用他们的demo。
这篇文章里面介绍的方法有两个非常重要的trick：
颜色重平衡（Class rebalancing）
我们都知道，各个颜色在全世界所有彩色照片里面的分布是不一样的。比如，大部分照片里面可能会有天空，墙壁，草地等。论文作者给出了 ImageNet 数据集中颜色的分布，可以看出，如果用 LAB 的方式来表示图片(L 通道为像素的亮度，AB 通道表示颜色)，ab 值比较低的颜色出现的频率远高于其他颜色。
如果不考虑这个问题，我们的目标函数会对 ab 值⽐比较高的颜色极其不敏感。所以，论文作者提出了了一种方法——在训练时让每一个像素点乘上一个系数，系数的大小与该像素点 ab 值的分布有关。运用这个trick，输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。
从概率分布得出预测颜色值（Point estimate）
我们知道，这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，那么我们如何去通过这个概率分布得出这个ab值呢？当然，我们可以直接选择概率最大的值作为我们的 prediction，这种做法下输出图片的颜色会更加鲜艳，但很多时候会有不自然的patch出现。另外一种做法是，取这个概率分布的均值作为prediction，这会导致我们的输出图片对比度非常低。作者在这篇文章里提出了一个折中的做法：我们可以调整Softmax 函数的 temperature，然后再求新的概率分布的均值。
这篇文章介绍的方法虽然效果很好，但它还是有缺陷的。比如，对狗的图片上色时，即使它没有伸出舌头，神经网络总是会“想象”它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上红色。而且，上色后的图片有时会出现一小块突兀的 patch。
以上介绍的几个技术都并不是完美的，但是瑕不掩瑜，我们能从中看到深度学习的潜力，明白它能做的远远不止是分类和检测。我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，更多有趣的成果会不断产生。如果你觉得以上的技术很酷，那我保证，你的惊讶才刚刚开始。
｜有关产品化的思考
当然，要把学术界的成果应用到工业界其实并不是一件容易的事情。我们做机器学习的都知道一个著名的定理叫No Free Lunch Theorem，它说的就是，我们并不可能找到对所有问题都最优的算法。在ImageNet数据集上表现最好的算法，在工业级庞大、复杂、多变的数据上并不一定就会表现好。所以我们也根据各个客户数据分布的不同做了很多特定的优化。比如我们在为映客提供审核服务，直播场景本身就非常多样和复杂，我们发现当直播视频界面出现大量用手机或者电脑等电子产品播放另一个界面的内容，相对整个图片来说，内容呈现部分所占比例很小且十分模糊、不明显，当出现色情、暴恐等不良信息的时候，人工以及标准化的审核模型难以精准识别，误判、漏判的概率较高。于是我们需要针对这个问题具体优化，针对画中画的数据再做识别，然后再调用普通的审核模型。雷锋网雷锋网
图普的产品目前已经在多个行业领域取得很好的应用，但它们暂时只能在一定程度上减少大部分审核人力，无法完全替代人工。这一轮融资过后，我们将加大在服务和计算能力方面的投入，提升产品运行速度和鲁棒性；在算法方面，继续提高图像识别准确率和召回率，我们的愿景是完全解放审核人力，我们也将往审核之外的其他方向扩张业务，如人脸识别，增强现实等，提供更直接，高效和多样化的任务。
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安佳玻璃容器公司（安佳玻璃）宣布已成功完成其此前宣布的全面资本重组，这标志着其持续转型过程中的一个重要里程碑，并为该业务的长期增长奠定了基础。
在新的多数股东——Canyon Capital Advisors、Millstreet Capital和瑞银（UBS）的支持下，这笔交易将公司债务减少了60%以上，并提供了1亿美元的新资本，以加速Anchor Glass的战略增长和现代化进程，为其客户、员工、社区、供应商和投资者创造更高价值。
“这一变革性时刻标志着Anchor Glass新时代的开始，”总裁兼首席执行官尼佩什?H?沙阿表示。“我们显著改善了资产负债表，获得了大量新资本，现在已准备好对我们的资产、员工和客户进行持续投资。这一基础使我们能更好地以‘一个Anchor’的姿态开展业务——提升安全性、提供完美的客户体验，并打造降低工业成本的能力。随着我们进入下一增长阶段，我们的团队期待着利用迄今为止取得的巨大进步。”
这笔新资金将战略性地用于该公司美国网络中的熔炉重建和产能扩张，使Anchor Glass能够更好地服务于食品、饮料、烈酒、即饮饮品和精酿啤酒终端市场的客户，这些市场依赖于可持续、高质量的玻璃包装。
到2030年，Anchor Glass预计将在资本改进方面投资超过10亿美元，这凸显了其对增长、创新以及为客户提供供应安全的长期承诺。
小玻编译
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北京时间4月26日消息，来自美媒体的报道称，赛季告别会，开拓者队总经理尼尔-奥尔希确认，下赛季费斯图斯-埃泽利不会出现在球队阵容中。换言之，开拓者队休赛期不会执行埃泽利的球队选项。
去年夏天，开拓者队与埃泽利签下一份为期2年总价值1500万美元的合同，其中第2年为球队选项。
一般情况下，球队不会在赛季刚结束就做出决定。但是埃泽利让开拓者队非常失望，因为自来到波特兰后，这位前勇士队内线就没有上场打过球。
埃泽利在去年8月底接受了左膝骨髓穿刺液浓缩物的注射以缓解他的疼痛，当时预计康复期为6周。去年11月，开拓者队被告知，埃泽利的左膝伤势出现反复。今年3月，埃泽利接受左膝手术赛季报销。
对开拓者队来说，埃泽利已不是必需品。今年2月开拓者队与掘金队完成一笔交易，送出梅森-普拉姆利，得到尤素夫-努尔基奇。来到波特兰后，努尔基奇迅速确立内线核心地位。
奥尔希调侃道，今夏自由市场他们不会再为寻找中锋而头疼。
现年27岁的埃泽利是勇士队2015年夺冠，以及2016年取得73胜的成员之一。上赛季他为勇士队打了46场球，其中13场首发，场均出场16.7分钟，交出7.0分5.6篮板1.1盖帽的数据。
奥尔希还谈到了球队未来，“特里（斯托茨）做的很棒，”奥尔希说道，“在我看来，没有比达米安（利拉德）更棒的领袖了。”
值得一提的是，今年选秀大会，开拓者队拥有3个首轮签。
季后赛首轮，开拓者队总比分0-4被勇士队横扫出局。（jim）
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