泡泡玛特公布年报，股价大跌16%，高管称下个月发布家电产品！

在这款沉浸式第一人称叙事游戏中，追随耶稣的脚步，从降生到复活。施行神迹奇事，结识圣经人物，探索圣地——从耶路撒冷到加利利。在《I Am Jesus Christ》中成为弥赛亚。

穿越时光回到两千多年前，跟随耶稣基督的脚步，从祂的洗礼到复活。《I Am Jesus Christ》灵感源自新约圣经，带来前所未有的灵性模拟体验。

你准备好在旷野中抵挡诱惑、医治病人并帮助有需要的人了吗？施行30多个充满意义的神迹奇事 —— 包括五饼二鱼、洁净麻风病人、平息风浪以及使瞎子重见光明。

通过祷告加深你与圣灵的联系，体验结合现代玩法与永恒圣经故事的独特旅程。《I Am Jesus Christ》旨在以庄重而富有沉浸感的方式传递福音。

沉浸在超过10小时的游戏体验中，穿越沙漠、水域和群山 —— 最终亲历耶稣受难与复活的感人故事。

耶稣模拟器《I Am Jesus Christ》将于4月2日登陆Steam平台

  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。

OPPO Find N6正式发布：无感折痕+哈苏影像，今年最值得入手的折叠旗舰

似乎已经到了“人手一家贝店”的局面了，至于为什么，那肯定是因为开贝店能赚到钱呗！开贝店能赚钱没错，问题是，贝店怎么开店？

贝店开店很简单，以前的文章也多有提及，具体方法是：先使用手机下载贝店app，贝店是不能够通过pc端也就是电脑进行访问的，贝店只能够通过app才能够使用。之后就是注册贝店app，注册过程中需要输入邀请码，请向您的贝店主好友索要贝店邀请码（贝店邀请码见：https://www.aimhunt.com/p/6420 ），注册完毕之后，即可进入到贝店app中，请点击最下方中间的“升级权益”大按钮，进入到严选商品页面，各位可以购买随意一件贝店推荐的严选商品，购买成功之后，就是开店成功了。

看上去非常简单吧？综合来说的话，贝店开店，有两个注意点，一个是邀请码的问题，您必须要有邀请码才能够注册贝店，没有邀请码无法注册成功。第二个是升级权益的事情，升级权益，就是从普通用户，升级为贝店主。您必须要在贝店上消费一次、也就是购买一件严选商品，才能够升级成为贝店主，除了这个要求之外，贝店不另外收取任何加盟费用，也不需要您缴纳其他各种费用，只需要“购买一件贝店严选商品”，就会升级为贝店主，拥有在贝店赚钱的资格，从而开始跟其他贝店主一起，开创没美好明天：

贝店开店赚钱吗？

通过在贝店上面开店，是能够有不错的收入的，通过贝店开店赚到钱的人不少，但很多人并不会在网络上写出来，毕竟财不露白，所以大家了解到的可能比较少。反而一些在贝店开店，但是赚的比较少的贝店主，可能会经常发帖、或者在网站上以及群里发牢骚，但这只是少数人而已。根据统计显示，第一个月加入贝店，即有两三千元收入的贝店主，占据90%以上，而加入贝店3个月-6个月，收入超过5000以上的贝店主，占据80%的比例，加入贝店、成为贝店主、开贝店超过半年以上的，月收入过万的比例，则有50%。这种收入水平，您说，贝店开店赚钱吗？

本文转载自：https://www.aimhunt.com/p/8252

贝店怎么开店？贝店开店赚钱吗？

红点设计大师Valerie操刀！舒达「伊贝拉」床架重塑睡眠美学

　　会议要求，要聚焦“两个维护”，在强化政治建设上铸魂立根。旗帜鲜明讲政治，推动基层党组织实现“五优”目标，落实“第一议题”制度，用好理论学习中心组、机关党建讲堂等载体，加强正确政绩观教育，引导党员干部深刻领悟“两个确立”的决定性意义，做到“两个维护”。要聚焦堡垒建设，在服务中心大局上提质增效。深化“六型”模范机关创建，完善机关党建“三级五岗”责任清单，推进支部标准化规范化建设；抓好党代表推选，省、市、区“两优一先”表彰对象推荐以及红色矩阵建设、“四进四助争先锋”活动、“党群连心・服务惠民”主题党日等各项工作，推动资源向发展一线集聚，促进党建与业务互融互促，取得实绩实效。要聚焦全面从严，在压实党建责任上务求实效。各级党组织书记要扛牢第一责任人职责，落实挂钩联系党支部制度，抓实党建基础保障，强化政策支持和资源倾斜，为基层党组织开展工作创造有利条件。

　　各党委书记、副书记、党办主任，基层党员干部群众代表参加会议并进行现场测评。

丰泽区召开2025年度区直机关党委书记抓基层党建工作述职评议会议

国内煤价优势显现 市场依然固执下行

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。

AI 如何助你成为“画家”｜雷锋网公开课

PChome 3月14日消息，OPPO Find N6搭载OPPO自研新一代山海通信系统，实现了全场景、全地域的网络畅通，彻底打破移动设备的网络连接壁垒，让该机能够实现全球环境的畅通无阻使用。

针对用户跨境出行、全球商旅的网络需求，OPPO Find N6的山海通信实现了极致的频段覆盖广度。该机支持多达66个全球主流网络频段，全面兼容5G、4G、3G等多制式网络，可无缝适配230+国家和地区的通信环境，对接全球1700余家运营商网络资源。

对商务人士而言，OPPO Find N6无需更换SIM卡、无需额外设置网络参数，即可实现插卡即用、漫游无阻，真正做到“一部手机走全球”，彻底告别跨境网络适配难题。

PChome获悉，为攻克人群密集场景的网络拥堵、信号衰减痛点，OPPO Find N6内置专属山海通信增强芯片，搭配自研山海超级天线阵列，构建了一套智能化的网络优选体系。这套硬件组合具备超强的信号捕捉、解析与调度能力，能一直为用户锁定最佳网络链路。

无论是演唱会、高铁站、商场超市等人员密集的拥挤环境，还是地下车库、电梯间等信号薄弱区域，Find N6都能快速规避网络拥堵情况，操作全程流畅不卡顿，彻底摆脱“人多网就崩”的使用痛点。

OPPO Find N6还提供了卫星通信功能，户外探险、荒野露营，或是遭遇地震、暴雨等自然灾害导致地面基站受损的应急场景，该机都能脱离地面网络依赖，通过卫星链路完成消息收发、位置共享等关键操作，为出行安全与生命保障加码。

此次OPPO Find N6将山海通信全面升级，不仅让折叠屏旗舰的通信能力跻身行业顶尖水准，更让全球用户无论身处何地、面对何种网络环境，都能拥有稳定、高效、不间断的连接体验。OPPO Find N6将在3月17日发布，届时我们即可见证全球畅通无阻使用的移动办公体验了。

全球畅通无阻 OPPO Find N6搭载新一代山海通信

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耶稣模拟器《I Am Jesus Christ》将于4月2日登陆Steam平台

核心技术体系完整 实现降碳增效新突破

该技术构建了以"降碳增效"为目的的新体系：

 01    生化智能调控

自主研发了生化智能调控系统，包含微溶氧自控模、PAC自动投加与污泥回流比动态调控三大模块，实现了从"人工滞后调节"到"参数智能匹配"的跨越。

 02    创新膜清洗方案

首创"水-气协同"强化清洗技术，提升清洗效果，降低维护成本。

03    碳排放智慧管理

应用碳排放智慧管理平台，实现污水处理全流程碳排放的在线核算与实时监控，显著提升管理效能。

创新成果落地见效 运营成本大幅降低

如今，该技术已成功应用于公司下属所有膜工艺净水厂，经实测，降本增效成效显著：

01 药剂成本降低

化学除磷药剂投加量降低超20%，碳源投加量削减近50%，膜清洗药剂下降5%。

02 能耗显著下降

曝气系统能耗下降超10%。

03 综合效益突出

节约综合运营成本近千万元，为净水厂的绿色可持续发展提供了可复制的"环境方案"。

自主知识产权强化 向一流环保企业迈进

知识产权是保障技术创新的关键护城河。截至目前，该技术已成功获得2项国家发明专利授权与1项实用新型专利授权，并有一项核心工艺入库成都市生态环境局先进技术工艺名录。

展望未来，成都环境集团排水公司将对标集团"四化"转型方向，以"降本增效"为核心目标，深化技术创新与成果转化，持续推动工艺全流程自动化控制升级，助力水务行业向更智能、更低碳的方向发展，为建设美丽成都、推动可持续发展贡献坚实的"环境力量"。

药剂减、能耗降、成本省！成都环境集团排水公司这项技术交出绿色答卷

“以需定产” 建立光伏价格预警机制

2022年全国画院中青年创作骨干培养计划启动