宣城市全力打造“徽厨宣味·徽菜名城”名片

  iQOO Z11 再展 Z 系列越级实力，在 iQOO 品牌中首次搭载 165Hz 护眼电竞屏，拥有专为 165Hz 触控点击优化的全新超感触控，点击和滑动的时延更低，在手游操控中尤其在 FPS 品类中更具优势，同时还实现 95% 首帧亮度占比，带来更为领先的超低拖影表现。165Hz 护眼电竞屏的全屏最大亮度高达 2000nits，还支持职业模式下的 1000nits 最大手动亮度，亮度表现堪称出类拔萃，同时凭借全新一代发光材料的特性，相对 iQOO Z10 Turbo，其在日常 600nits 亮度下功耗直降 7%，屏幕功耗控制更优秀。这块超高刷电竞屏还支持2160Hz 高频 PWM 融合调光和全亮度类 DC 调光，具备悦目护眼 2.0，更通过 SGS 低蓝光认证和 SGS 低频闪认证，带来安全护眼观赏体验。

  iQOO Z11 搭载史上最大的 9020mAh 超薄蓝海电池，采用与宁德新能源联合研发的单电芯设计，具备硅含量高达 16% 的全新第四代硅负极，以及能够实现低温持久续航的全新第二代半固态技术，拥有支持微电精灵 2.0 和系统轻量化 3.0 的全新蓝海续航系统，带来爆表续航实力。iQOO Z11 还配备 90W 超快闪充，支持 55W PD/PPS 协议和 44W UFCS 协议的快充输入，以及边充边玩更冷静的全局直驱供电 2.0，表现堪称全面。

  iQOO 品质值得信赖，iQOO Z11 支持 IP68 & IP69 防尘防水和磐石缓震架构，并通过 7 项国家军用标准测试，即使开孔部位出现进水进灰情况，也能一个指令排水清灰，整机坚实、可靠、耐用。iQOO Z11 还能一键开启职业模式，具备网络加速、屏幕亮度增强、免提通话增强和久用健康充电等专项优化，可以说是打工人的最佳助力，而全功能 NFC、红外遥控和双频 GPS也是该有都会有。

  iQOO Z11x 一并亮相，具备“冰青绿”、“雪屿白”和“夜影黑”三款配色，采用大 R 角设计，外观优雅，握持舒适。配置方面，iQOO Z11x 搭载天玑 7400、7200mAh 超薄蓝海电池和全新 6.76 英寸 LCD 莱茵护眼屏，支持 IP68 & IP69，并通过 SGS 五星金标抗跌耐摔认证，可谓 LCD 党的梦中情机。

  iQOO Z11 以天玑 8500 满血版和 Monster 超核引擎为核心，越级首发 iQOO 品牌首个 165Hz 护眼电竞屏和史上最大 9020mAh 超薄蓝海电池，拥有 7K 冰穹 VC 液冷散热、寰宇电竞网络系统、90W 超快闪充、6.83 英寸超大屏和蓝厂全自研人像算法，具备全新“沧浪浮光”、“天光白”和“极夜黑”三款配色，机身轻至 216.5g，薄至 8.25mm，配合旗舰感大 R 角和阶梯式缓坡 Deco 设计，握持感十分舒适。

  iQOO Z11 将携手 iQOO Z11x 为广大用户带来护眼高刷、超长续航和超高品质的用机体验，两款新机明日 19:00 正式发布并开售，现已开启预约，首销前 4 天购买 iQOO Z11 和 iQOO Z11x，分别可享至高 6 期分期免息和至高 3 期分期免息，还可 1 元抢至高价值 2235 元福袋。关注的朋友记得明天准时收看发布会!

微信员工@客村小蒋 也发文介绍称，该新功能不消耗移动流量，传输时设备保持1米以内即可稳定连接，中断后重新扫码可继续传输。

@客村小蒋表示，新功能在这些场景可能比较有用，欢迎体验：春节/婚礼/同学聚会：不用建临时群，手机拍摄的照片/视频可“秒传”给其他亲友/同学，不担心压缩画质和流量消耗；跨系统的“快捷传输”：iOS有“隔空投送”，安卓有互传联盟，新功能可以解决跨系统近距离传输的需要。

微信此次功能更新，聚焦用户高频刚需，以轻量化设计优化传输体验。面对面传输功能进一步完善了即时通讯与文件协作能力，降低用户使用成本，提升日常沟通与办公协同的便捷性。

作为国民级应用，微信一直持续在通讯效率、隐私保护、场景适配等方面迭代。

仅在1月，微信就集中更新了9项功能，包括微信AI搜索支持评价公众号、删好友可保留聊天记录、视频号原生短剧激励计划上线、视频号可自定义商品出现时机、微信小店可快速投诉假冒商品、AI小程序成长计划上线、小游戏直播预约有流量激励、小游戏全新升级商业化工具箱、小游戏擂台赛组件上线。

2月13日，腾讯公关总监张军还在个人微博上表示，微信电脑版也可以语音输入了。此前无论是微信Windows版还是Mac版，均未内置语音输入功能，如果使用语音输入功能，需要借助外部工具。

2026年除夕，微信还和元宝联动，推出了发金色朋友圈的功能。腾讯公关总监张军也在其微博账号发文亲自详解操作，“现在元宝里制作“拜年朋友圈”并发表，这样就可以触发。给别人的金色朋友圈点赞，还有机会掉落红包。”，并强调元宝和微信都需要升级到最新版本。

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。

　　在张女士因海投简历石沉大海而陷入极度焦虑时，佛山市南海区一家金属制品企业的HR不仅认真查看了她的作品，更用一段温暖真诚的话语，让她“一下子没绷住哭了出来”。

　　3月17日，南方+记者对话两位当事人，挖掘热点背后的故事，深入认识这位被全网点赞的“佛山H（好）R（人）”。

　　一句“放宽心”，化解求职焦虑

　　“这件事发生在3月8日。”张女士告诉南方+记者，她是佛山南海狮山人，2025年从佛山市南海技师学院室内设计专业毕业，最近一年都是一边兼职一边求职，希望在狮山本地找到专业相关工作。事发前两天，因家里催得紧，她一口气投递了约50家公司。

　　“招聘软件上大部分的HR（人力资源）负责人都是已读不回，那段时间我的精神高度紧绷、极度焦虑。”她说。

　　来自佛山一家金属制品企业的HR，在仔细看完张女士的作品集后，先是诚恳地给出了职业建议：“效果画得挺好，但我们是工厂岗位，偏向实际应用，你更适合去装修设计类公司。”

　　随后，他话锋一转，以过来人的身份安慰说：“当时我和你一样，看着同学陆续找到工作，着急得不得了。但现在想想，真的没必要焦虑。千万不要病急乱投医，实在不好找，在家缓一缓也没事。”

佛山市铝匠坊金属制品有限公司负责人左晶晶与求职者张女士在招聘软件上的聊天截图。受访者供图

　　这段意料之外的回应，让张女士瞬间破防。“听完这番话，我感受到了家乡企业浓浓的人情味，人一下子就不焦虑了。”她回忆说。

求职者张女士向佛山市铝匠坊金属制品有限公司负责人左晶晶表达谢意。受访者供图

　　随后，张女士将聊天截图发到网上，迅速引发网友共鸣。有人感叹“看得我眼泪稀里哗啦”，有人称赞这是“真正的H（好）R（人）”，甚至有不少人询问：“这么好的HR，公司还招人吗？”

　　暖心HR，把“拼搏”当信条

　　全网点赞的HR，就在佛山市南海狮山。

　　3月17日上午，南方+记者来到位于狮山官窑的佛山市铝匠坊金属制品有限公司（下称“铝匠坊”），看到暖心HR左晶晶，他的另一个身份是这家金属制品企业的创始人。

3月17日，佛山市铝匠坊金属制品有限公司负责人左晶晶正在电脑前办公。林洛峰摄

　　“这只是一件小事。”他说，自己经历过年轻人刚踏入社会的过渡和适应阶段，知道毕业生求职就业会面对诸多挑战，所以将心比心，和张小姐多说了几句。

　　今年34岁的左晶晶是江西人，2015年在江西景德镇读完大学后来到佛山南海，从一家铝板厂的生产普工做起，逐渐积累起铝加工相关工作经验，也存下了一些积蓄。2019年，他投资入股南海里水一家金属制品企业，一边当股东，一边继续在铝加工行业里沉淀。

　　到2025年2月，他拉上一个合伙人来到狮山官窑，共同创办了现在这家公司，带着2名设计和4名生产工人，从事铝制屏风、铝制背景墙、铝型材窗户、铝隔断等设计、生产和销售。

　　作为一家初创企业的负责人，左晶晶不仅要管生产，还要谈业务，管人事，他甚至把工位安排在两位设计师的旁边，必要时就打开CAD绘图软件，接手产品设计工作。忙的时候，他和同事加班到晚上十一二点也是常有的事情。

　　一分耕耘，一分收获。在左晶晶和团队的努力下，铝匠坊在创办第一年就实现营收300多万元，远超左晶晶的预期。今年3月初开年上班以来，公司已经顺利拿下10多个订单，单这些订单就要排到4月中旬才能赶完。

3月17日，佛山市铝匠坊金属制品有限公司负责人左晶晶（右）指导工人生产作业。林洛峰摄

　　“年轻人就是该拼！”左晶晶用自己的经历鼓励所有求职者，就算暂时找不到工作也没关系，做一些自己喜欢的事情，学习一些新东西，积累更多的经验，日后总有用武之地，也终能找到自己事业的归宿。

　　从企业到城市，尊才、敬才、爱才

　　在公司日常管理中，左晶晶对员工一直都坚持宽以待人的态度。

　　“晶哥人很好，我大学毕业后一直追随着他。”“00后”邱向杰是铝匠坊的其中一名设计师，在2022年入职左晶晶投资入股的里水金属制品企业，几年来一直受到左晶晶的关照，让他最难忘的是有一次生病发烧，自己没备退烧药，左晶晶冒着被感染的风险，专门带上药品上门去看望他。

　　邱向杰有着过硬的工业设计能力，又踏实肯干，这给左晶晶留下了深刻的印象，两人的关系日益紧密。得知邱向杰家庭条件不是太好，左晶晶决定创业时还带上了邱向杰，让他成为铝匠坊的另一名合伙人。

　　左晶晶对陌生求职者的一句暖心安慰，同样也是南海这座城市尊才、敬才、爱才的温情写照。

　　就在去年“百万英才汇南粤”行动计划中，南海累计组织超5300余家次企业参与各类招聘，提供岗位超12.1万个，初步达成就业意向超2.7万人。

　　“今年，南海将继续组团参加‘百万英才汇南粤’各项招聘活动，并计划全年举办不少于15场招聘活动，以高薪优岗大力揽才。”南海区委组织部副部长钟晓雄说，南海既关注人才的“发展大事”，也着眼于“关键小事”，切实增强人才的获得感和幸福感，努力打造成为近悦远来的人才科创“桃花源”。

　　3月17日，面对南方+记者的采访，张女士透露，最近狮山一家门窗企业的HR已经联系上她，邀她到企业面试画图员岗，接下来，她也会继续线上投简历、线下跑招聘会，调整好心态和期待值，再接再厉迎接挑战。

图片来源：国家典籍博物馆官微

展览的“沙场战神少秦王”“不世雄才唐太宗”“万民之王天可汗”“凡夫一面李世民”四个部分，通过梳理唐太宗李世民的生平主线，配合重点文物展陈、数字光影展示、唐风场景复原、手册互动玩法、多种研学课程、热点活动打卡等方式一窥唐太宗李世民的成长之路。

中国历史上唐朝国力强盛，威名远扬。唐朝第二位皇帝唐太宗李世民为唐朝的建立与统一立下赫赫战功，他任用贤才、虚心纳谏、静民重农，完善制度，对内文治天下休养生息，对外开疆扩土巩固边防，在位期间政治清明、经济繁荣、社会安定，为唐朝后来的盛世局面奠定了重要基础。

展览的140组、249件重磅文物来自昭陵博物馆、宁夏固原博物馆、国家图书馆（国家典籍博物馆）、山西博物院等15家博物馆，涉及不同文物材质类型，重点展品包括微笑仕女图、鎏金银壶、尉迟敬德墓志、贴金彩绘釉陶文官俑、唐贞观十六年鎏金菩萨造像、石刻胡旋舞墓门、白陶舞马俑等珍贵文物，引领观众邂逅贞观，深入了解初唐历史文化，感受大唐贞观的社会、政治、经济、文化、军事、外交发展脉络。展览至8月25日结束。