2014年4月25日,北京國家會議中心,為期4天的中國國際照相機械影像器材與技術(shù)博覽會(CHINA P&E)拉開帷幕。作為影像行業(yè)的專業(yè)設備領(lǐng)導者,佳能(中國)有限公司在本屆P&E上展出了令人興奮的全線消費數(shù)碼影像產(chǎn)品和用于高質(zhì)量影像輸出的騰彩PIXMA照片打印機,其中PRO系列影像級專業(yè)照片噴墨打印機引起了眾多參觀者的濃厚興趣,現(xiàn)場打印照片的體驗異?;鸨琍RO系列也成為佳能展臺上的明星產(chǎn)品。
佳能展臺全景
越來越多的影像愛好者認為,要獲得更好的照片欣賞體驗,將攝影作品進行打印輸出才是最佳方式。在本次P&E上,佳能通過精心準備,展臺設計獨具匠心,為參觀者和用戶提供了一個體驗和感受真實色彩的絕佳場所。大家可以在現(xiàn)場試用佳能旗下最新的數(shù)碼相機,然后通過佳能騰彩PIXMA照片打印機進行輸出,體驗影像創(chuàng)作從輸入到輸出的全過程。
在本屆P&E上,佳能展出了PRO系列三款A3+幅面影像級專業(yè)照片噴墨打印機。其中PRO-1和PRO-100是針對攝影師以及影像發(fā)燒友; PRO系列的入門機型iP8780則能滿足普通單反用戶對于高品質(zhì)照片打印的需求。此外,針對普通攝影愛好者和家庭用戶,佳能展示了騰彩PIXMA MG7180/MG5580照片打印一體機。在過去,人們很少關(guān)注影像體驗后期的輸出設備,隨著用戶對影像認知的提升,用戶對照片后期打印的需求持續(xù)增長,而能真實還原影像作品的PRO系列影像級專業(yè)照片噴墨打印機更是成為大家關(guān)注的焦點。這也是本屆P&E眾多用戶如此關(guān)注佳能照片打印設備的重要原因。
佳能PRO-1影像級專業(yè)照片噴墨打印機
作為佳能PRO系列中的頂級產(chǎn)品,PRO-1被認為是A3+幅面專業(yè)照片打印機中的機皇,擁有12色獨立墨水系統(tǒng),在不同介質(zhì)的照片紙上所能呈現(xiàn)的色彩令現(xiàn)場體驗者贊嘆不已,而這款機型的色彩表現(xiàn)力與色域空間在目前影像輸出領(lǐng)域,表現(xiàn)非常亮眼。由于PRO-1擁有5級黑色墨水,對于黑白影像作品的表現(xiàn)力幾乎能夠達到極致,灰階過度自然,細節(jié)表現(xiàn)到位,影像的魅力在PRO-1身上得到了延續(xù)。同時展出的PRO-100擁有8色獨立式墨水系統(tǒng),無論是風光、人像還是人文照片都能實現(xiàn)專業(yè)級的還原效果。而針對于普通單反用戶的PRO系列入門機型iP8780擁有6色獨立式墨水系統(tǒng)能讓打印照片的色彩非常豐富、過度自然。同樣值得一提的是,對于這樣的專業(yè)打印設備,用戶并不需要復雜的設置,就能夠得到極佳的影像輸出效果,這也大大方便了影像愛好者在進行后期輸出時的體驗過程。
用戶試用佳能PRO系列影像級專業(yè)照片打印機
在這個移動化、視覺化的年代,影像的魅力需要更好的產(chǎn)品和簡約的方式去創(chuàng)作和演繹。在P&E的佳能展臺上,參觀者可以在每天不同時段進行有獎問答和拍攝打印互動體驗,參與有獎問答的用戶可以在影棚拍攝后體驗一張A4照片輸出(體驗PRO-100或iP8780輸出),用戶還能夠在指定時間參加MG7180打印6寸照片的體驗活動。
CHINA P&E是一年一度中國最大的影像盛宴,在這里我們能享受最新技術(shù)和產(chǎn)品所帶來的感動,而在佳能展臺,參觀者能收獲更多,因為大家在享受影像輸入的基礎(chǔ)上,還能充分感受到影像輸出帶來的樂趣。
好文章,需要你的鼓勵
新加坡國立大學研究團隊開發(fā)了SPIRAL框架,通過讓AI與自己對弈零和游戲來提升推理能力。實驗顯示,僅訓練AI玩簡單撲克游戲就能讓其數(shù)學推理能力提升8.6%,通用推理提升8.4%,且無需任何數(shù)學題目作為訓練材料。研究發(fā)現(xiàn)游戲中的三種推理模式能成功轉(zhuǎn)移到數(shù)學解題中,為AI訓練提供了新思路。
同濟大學團隊開發(fā)的GIGA-ToF技術(shù)通過融合多幀圖像的"圖結(jié)構(gòu)"信息,創(chuàng)新性地解決了3D相機噪聲問題。該技術(shù)利用圖像間的不變幾何關(guān)系,結(jié)合深度學習和數(shù)學優(yōu)化方法,在合成數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)37.9%的精度提升,并在真實設備上展現(xiàn)出色泛化能力,為機器人、AR和自動駕駛等領(lǐng)域提供更可靠的3D視覺解決方案。
伊利諾伊大學研究團隊通過對比實驗發(fā)現(xiàn),經(jīng)過強化學習訓練的視覺語言模型雖然表現(xiàn)出"頓悟時刻"現(xiàn)象,但這些自我糾錯行為并不能實際提升推理準確率。研究揭示了AI模型存在"生成-驗證差距",即生成答案的能力強于驗證答案質(zhì)量的能力,且模型在自我驗證時無法有效利用視覺信息,為AI多模態(tài)推理發(fā)展提供了重要啟示。
MIT等頂尖機構(gòu)聯(lián)合提出SparseLoRA技術(shù),通過動態(tài)稀疏性實現(xiàn)大語言模型訓練加速1.6倍,計算成本降低2.2倍。該方法使用SVD稀疏性估計器智能選擇重要計算部分,在保持模型性能的同時顯著提升訓練效率,已在多個任務上驗證有效性。