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电池≠储能体系，分院司电池冠军≠储能冠军观赏进程中，分院司张朝阳提了一个许多人都有的疑问：储能体系不便是大型充电宝？吴家貌科普了电池≠储能体系的概念：除了电芯外，储能体系还包含储能变流器（PCS）、能量办理体系（EMS）、电池办理体系（BMS）等，就像新动力轿车，轿车的价值不单单取决于电池的好坏，而在于整车体系的体现，储能体系亦是如此。

别的一种做法是，钟带取这个概率散布的均值作为prediction，这会导致咱们的输出图片对比度十分低。咱们做机器学习的都知道一个闻名的定理叫NoFreeLunchTheorem，进丽江法它说的便是，咱们并不或许找到对一切问题都最优的算法。

曩昔四五年间，法差咱们能够看到学术界不断地开宣告各种不同结构的卷积神经网络，法差并且，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。最近很火的GAN是一个练习结构，分院司在GAN呈现之前，生成模型的练习是一件相对较困难的作业，GAN呈现后，生成模型练习的功率大大进步。但这个技能仍是有缺点的，钟带比方由于卷积网络固有的性质，钟带它无法像手动绘图相同对图片的细节进行精挑细选的处理，所以它像是一个豪宕的印象派画家，对一些对细节要求比较高的使命，比方人物的动漫化，这种办法是不太合适的。

在算法方面，进丽江法持续进步图画辨认准确率和召回率，进丽江法咱们的愿景是彻底解放审阅人力，咱们也将往审阅之外的其他方向扩张事务，如人脸辨认，增强实际等，供给更直接，高效和多样化的使命。GoogLeNet归于Google的Inception系列，法差用了比较花式的网络规划，旨在削减网络的运算量，加速练习。

咱们假如有重视AI范畴信息的话，分院司或许也知道Facebook宣告了他们的caffe2go结构，分院司并展现了他们在手机上的实时风格化视频，这项作用含义严重，首要体现在能够在手机端十分有功率的运转人工智能的算法，把风趣的人工智能技能完成到你的手掌心。

纹路转化的别的一个十分有意思的使用是NeuralDoodle，钟带运用这个技能，咱们能够让三岁的小孩子都轻易地像莫奈相同成为绘画大师。一起，进丽江法上下文回忆才能还可以自动相关与用户的对话前史，在交流过程中离别重复唤醒与信息断层的不良体会。

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