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新闻不重要,看图才是正事冬天單品的價格相較於夏日選用的服裝而言更高一些因此挑選時絕對不能馬虎或者是隨意選擇否則就既浪費了時間又費了金錢四十多歲的女性可以采用一些簡單好搭配的單品冬天流行的穿搭全在這裏跟著這些日係模特學習組合單品個人的衣品能快速得到提升長款大衣入冬之時準備一件版型流暢簡單得體厚實的長外套還是很有必要的它能夠在造型中起到一個貫穿或者是打底的效果營造出充沛的暖意也能夠帶來很明顯的利落感這件黑色長外套有了牛角扣的銜接其實它整體構造出來的氛圍就比較減齡不會有傳統黑色長大衣的老氣的氛圍內搭的選用可以采取一些亮色來進行視覺的提亮或者是整套造型的點亮大紅色的高領針織毛衣可以衝淡黑色的沉悶感冬天流行的外套單品基本上就是大衣和羽絨服這兩大類不過羽絨服帶來的厚實感更明顯它會導致體型像圓球一樣變得圓潤又臃腫大衣會更受歡迎這件顏色很簡單的長大衣和一般的款式有所不同它的外表會更寬一些尤其是下擺飄逸起來整個氛圍感的營造會比基礎的大衣更明顯加上白色直筒長褲的配合更是能夠把腿型優化出一個很好看的弧度在所有的大衣品類之中泰迪熊大衣也很有辨識度而且它營造出的厚實感更明顯一些因此一旦溫度變低之時很多人也會入手一件泰迪熊大衣的顏色選用不需要過分深沉像這件卡其色的單品就很值得使用不過這種大衣因為麵料的堆積很明顯容易導致扣起來時缺乏輕盈感可以敞開露出淺色的內搭以及藍色牛仔褲看起來更加清爽幹淨減齡過膝半身裙溫度從來不是影響女生是否穿裙裝的關鍵原因畢竟即使氣溫較寒涼也可以通過各種配合手段和各種取暖的方式在造型中結合出充沛的暖意像過膝半身裙就很值得一試它的裙擺可以稍微輕薄些以這款蕾絲半裙為例子淺顯的色彩增加幾分溫柔端莊清新的美感配合打底褲可以把小腿覆蓋住再加以長款大衣的結合整套著裝不費力的就能創造出溫柔感和高級美還可以遮擋腿型半身裙和打底褲自然成為了冬日經常亮相的兩大嘉賓它們二者可以結合起來深色打底褲一般會更加受歡迎一些因為這種色彩很兼容不會因為顏色過淺或者是顏色過亮而營造出顏色匹配不恰當這樣的問題綠色的過膝半裙可以創造出輕熟感但這種顏色雖然帶有輕微的暗沉基調但絕對不會顯得老套配合的大衣顏色也有很多可以著重運用各種大地色單品之間的配合彩色運動鞋短靴冬天也不要疏忽了在鞋子方麵的選擇如果你覺得單一的小白鞋已經呈現出了爛大街的趨勢可以采用彩色運動鞋這種鞋子的設計更加具備跳躍感外形更豐富更吸睛而且整個的底盤很舒適駕馭起來不具備彈跳方麵的束縛性這雙彩色的運動鞋匹配的是長大衣和半身裙由此可見運動鞋的加入是打造出減齡感的秘訣之一配合寬大的喇叭裙時也能呈現出一種端莊的優雅的風采彩色運動鞋在外形中的顏色分布還是比較豐富的但一般都會有一個底色的支持大部分是白色可以起到包容各種彩色的作用彩色運動鞋的配合其實沒有過多的約束不要以為它隻能和長褲契合與半身裙尤其是過膝長度的裙裝的結合也依然能夠在不破壞裙裝優雅美感的同時詮釋出幾分運動的氣息演繹出幾分青春的風采不過半身裙的顏色最好不要和鞋子一樣具備太雜的色彩換成基礎的顏色會更加安全一些想要把保暖工作進一步加強鞋子的選用就要帶有一點對腳踝的覆蓋作用短靴就映入眼簾走入到人們的視野之中它是秋冬這兩個季節的常客身高不夠可以加入高跟的設計這種鞋子帶有幾分精致感但營造的靴筒不會對腳部尤其是小腿有著要求無論是結合利落的長褲還是唯美飄逸的半身裙都能夠發揮出很明顯的兼容優勢本文由成銘聊時尚原創僅代表個人的觀點圖片均來自網絡如果有侵權請聯係刪除希望我專業的解讀和獨特的見解能幫到大家更多話題可在下麵評論區繼續交流或吐槽曠視CEO印奇AIoT是核心戰略未來繼續加大投入

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新闻不重要,看图才是正事本報記者曲忠芳李正豪北京報道AIoT智能物聯網被視為互聯網發展的下一次浪潮正吸引越來越多企業加速布局近日曠視聯合創始人CEO印奇向中國經營報等多家媒體表示AIoT一直是曠視成立11年當中最核心的主旋律中國經營報記者注意到IoT是InternetofThings的英文簡稱中文稱為萬物互聯或物聯網它並非新鮮詞最早於1991年就被提出之後在2005年11月國際電信聯盟ITU正式提出了IoT的概念所謂AIoT人工智能AI技術與物聯網技術的融合同樣也不是新鮮事物是伴隨著移動互聯網的普及以及AI技術發展與廣泛應用而產生的早在20172018年包括手機廠商家電企業等就高舉AIoT大旗以搶占智能家居領域而近年來得益於AI技術在各行業領域應用的提速AIoT大旗轉交到AI企業手中尤其是從去年開始越來越多的企業提出了AIoT相關的戰略據第三方機構IDC的研究預測預計2022年全球AIoT市場規模將超過7500億美元最近4年年複合增長率為2865印奇表示為了支撐AIoT這一長期發展戰略曠視未來將構建21的核心技術科研體係這裏的2是指以基礎算法科研和規模算法量產為兩大核心的AI技術體係1則是指以計算攝影學為核心的算法定義硬件IoT技術體係包括AI傳感器和AI機器人押注AIoT背後的商業邏輯曠視科技成立於2011年AIoT為何成為曠視的業務戰略和商業戰略方向印奇向記者提出了一個公式即AIoTAIIoT空間不難理解AI代表不斷演進的算法能力過去十年在各行各業從人臉識別到自動駕駛越來越多的算法被推出來並發揮著核心的價值與此同時值得注意的是在每個AI真正能夠規模化落地的場景裏需要找到一個非常好的IoT硬件載體或設備使AI技術真正發揮作用而至於為何引入空間是因為空間是應用場景的閉環印奇指出從互聯網技術到移動互聯網發展的二三十年裏我們的虛擬世界發生了翻天覆地的變化而隨著元宇宙相關的技術演進虛擬世界仍在持續變化當回頭看的時候我們會發現物理世界似乎並沒有發生那麽大的變化無論是AIoT還是業界常說的產業互聯網概念其背後的邏輯在於更好地改變物理世界基於商業實踐印奇認為AIoT的產業落地需要有三個要素的結合一是AIAI在過去十年裏麵依托深度學習的算法等崛起AI是不斷演進的算法的能力這樣的算法會在各種行業各種場景構建更多的靈魂和大腦二是IoT如果AI是大腦IoT就是軀殼和真正的骨幹三是空間過去二三十年裏虛擬經濟更多是把線下的東西搬到線上而產業互聯網最重要的是如何能夠真正在物理空間當中定義應用和場景視覺AI發展呈現新趨勢如果將互聯網的建立移動互聯網的普及分別看作互聯網發展的第一次第二次浪潮那麽AIoT智能物聯網無疑將是互聯網發展的第三次浪潮其核心是智能盡管AIoT成為大勢所趨但當前麵臨著應用場景的碎片化產業鏈分工協作尚未形成等挑戰在曠視AIoT戰略規劃中基礎算法科研與規模算法量產成為其兩大核心技術體係曠視研究院基礎科研負責人張祥雨表示基礎模型科研是AI創新突破的基礎視覺AI基礎研究曆經十年的迅速發展正呈現出大統一的最新趨勢和顯著特征前者是指AI大模型即利用大數據大算力和大參數量提高模型的表達能力使得AI模型能夠適用於多種任務多種數據和多種應用場景統一則是指AI算法在底層正在走向統一通過統一的算法模型來表示和建模各種數據任務將產生更加簡單強大且通用的係統而曠視研究院算法量產負責人周而進介紹了曠視在算法生產和實踐應用落地過程中的一些成果他指出當前算法落地的主要挑戰在於整個生產環節的複雜性上具體來說分為三個層麵第一數據生產的複雜性第二算法模型本身的不確定性第三算法落地的AIoT硬件平台的多樣性算法生產過程的標準化是解決複雜的碎片化的算法生產的有效手段這個標準化過程包括了數據生產的標準化算法模型的標準化和推理框架的標準化周而進以生活常用的手機人臉解鎖功能為例指出這個功能並不是簡單的一個人臉識別算法而是包含了從人臉識別人臉跟蹤人臉定位到人臉識別活體檢測等一係列算法構成的一個算法流程基於此曠視正式推出了自研的算法生產平台AISAIServiceAIS基於曠視Brain體係構建了一套覆蓋數據處理模型訓練性能分析調優推理部署測試等算法生產全鏈路的零代碼自動化的生產力工具平台這意味著使算法量產正成為可能明星主播陸續退場直播電商要涼涼

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