他在杂志开篇献辞中指明办刊宗旨：每年天文学是一门深奥专门的学科，但又是极通俗、与每一个人都密切联系的学问。

元育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，儿补一举夺得ImageNet图片分类大赛冠军之后，儿补深度学习一飞冲天，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，何申语言模型等），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，每年可以看出，每年如果用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，元育这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，元育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。

儿补VGG和GoogLeNet（inception_v1）：二者是2014年ImageNet竞赛的双雄。另外一种做法是，何申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。

这个技术本质上其实就是先对一幅世界名画（比如皮埃尔-奥古斯特·雷诺阿的BankofaRiver）做一个像素分割，每年得出它的语义图，每年让神经网络学习每个区域的风格。

这种方法tackle了这个任务本身的不确定性，元育例如，元育当你看到一个黑白的苹果时，你可能会觉得它是红色的，但如果这个苹果是青色的，其实也并没有多少违和感。这种多元化的营销策略，儿补不仅让豪贝家的产品走进了更多消费者的视野，也为其未来的发展奠定了坚实的基础。

豪贝家注重产品设计与制造的全链条整合，何申从产品设计到五金加工，何申再到LED芯片封装、驱动生产，以及产品组装、仓储与物流，每一个环节都建立了严格的生产流程标准。同时，每年公司还构建了完善的售后服务体系，实现全国联保、上门服务及安装，让消费者在享受高品质产品的同时，也能享受到无忧的售后服务。

15年的深耕细作，元育让豪贝家不仅积累了丰富的行业经验，更拥有了强大的技术实力和产品创新能力。公司坐落于被誉为世界灯饰之都的中山市古镇镇，儿补这里汇聚了全球顶尖的照明技术与人才，为豪贝家的发展提供了得天独厚的优势。