业内人士一起表明，雪龙名创优品现在运作状况还不错，所以该企业期望经过并购来扩展地图和掩盖更完全的业态。

用这个练习好的VGG提取风格图片代表风格的高层语义信息，大洋详细为，大洋把风格图片作为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（GramianMatrix）。除了图片分类，查询以RCNN系列为首的神经网络技能在物体检测使命上也获得了严重发展，近年来也呈现了速度更快（YOLO），作用更好的算法（SSD）。

比方，作业对狗的图片上色时，即便它没有伸出舌头，神经网络总是会幻想它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上赤色。了解自然言语处理（文本分类，完结言语模型等），图画转化（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。咱们做机器学习的都知道一个闻名的定理叫NoFreeLunchTheorem，雪龙它说的便是，咱们并不或许找到对一切问题都最优的算法。

｜有关产品化的考虑当然，大洋要把学术界的作用使用到工业界其实并不是一件容易的工作。咱们假如有重视AI范畴信息的话，查询或许也知道Facebook宣告了他们的caffe2go结构，查询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。

本次公开课要点共享三种神经网络结构：作业NetworkinNetwork（NIN，作业网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的体现才能有限，NIN的研制者规划了比起传统的卷积网络更杂乱的操作——MLPconv，并用Globalaveragepooling极大的改进了卷积网络的巨细。

最近很火的GAN是一个练习结构，完结在GAN呈现之前，生成模型的练习是一件相对较困难的工作，GAN呈现后，生成模型练习的功率大大进步。虽然在12英寸之后，雪龙持续扩展晶圆尺度仍面对许多问题，不过关于比方碳化硅、氮化镓等第三代半导体而言，它们还有进步空间。

英飞凌还表明，大洋12英寸氮化镓的全规模化出产将有助完成在同一导通电阻级别上，大洋氮化镓和硅功率芯片的本钱更为挨近，未来同级其他硅和氮化镓功率芯片产品本钱将能够相等。从全体运用状况来看，查询氮化镓还有很大的运用潜力，查询在工业、轿车、消费、核算和通讯运用中，还有许多代替硅基功率芯片的范畴，且可认为这些运用带来更高的功率和更小的尺度。

推进功率氮化镓本钱挨近硅此前英飞凌功率氮化镓芯片选用的是8英寸的硅基氮化镓晶圆，作业用规范的8英寸硅片作为衬底，在衬底上外延成长出氮化镓层。不过现在这种技能商业化仍在前期阶段，完结据信越化学称现在现已有客户进入实用化开发的阶段。