乐中环保为该企业量身定制了一体化污水处理设备，中国植人其中的混凝土滤板根据污水特性进行了特殊设计，中国植人具备良好的耐腐蚀性和高强度，能够有效拦截污水中的杂质和污染物。

纹理转换的另外一个非常有意思的应用是NeuralDoodle，将基辑猪运用这个技术，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。｜黑白照片上色最后一个要介绍的技术为黑白照片上色（ColourfulImageColourization），因编想象一下，因编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。

肺成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，功移一举夺得ImageNet图片分类大赛冠军之后，功移深度学习一飞冲天，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。熟悉自然语言处理（文本分类，中国植人语言模型等），图像转换（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。

论文作者给出了ImageNet数据集中颜色的分布，将基辑猪可以看出，将基辑猪如果用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。从概率分布得出预测颜色值（Pointestimate）我们知道，因编这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，因编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。

肺成VGG和GoogLeNet（inception_v1）：二者是2014年ImageNet竞赛的双雄。

另外一种做法是，功移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。此次科技牛市不知持续多久，中国植人但确定的是，中国AI产业正在走向自主生态构建、软硬件协同发展的新阶段。

在部署环境方面，将基辑猪中国已有系统实现单机8卡推理DeepSeek671B满血版模型（INT8/FP8精度），与英伟达所需硬件规模持平。三是更强的Agent能力，因编新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。

二是更高的思考效率，肺成相比DeepSeek-R1-0528，DeepSeek-V3.1-Think能在更短时间内给出答案。另一方面，功移有消息称英伟达要求部分零件供应商暂停H20芯片生产，进一步引起市场对国产芯片替代的热议。