为此，豆乐《指导意见》提出针对性要求：一是排好优先顺序。

作者在这篇文章里提出了一个折中的做法：儿歌我们可以调整Softmax函数的temperature，然后再求新的概率分布的均值。实现视频风格化的难点在于：自制至像图像风格化这样的重型应用，自制至如果要在手机上做到实时效果，需要有非常多工程上的优化和算法方面，在尽量不影响效果的前提下减少网络的参数量。

而且，更新上色后的图片有时会出现一小块突兀的patch。我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，豆乐更多有趣的成果会不断产生。但与普通线性模型不同，儿歌深度神经网络可以拟合对抗训练可以很好的解决这个问题，解决方式是生成对抗样本，使得网络对对抗样本的容忍性更强些。

在算法方面，自制至继续提高图像识别准确率和召回率，自制至我们的愿景是完全解放审核人力，我们也将往审核之外的其他方向扩张业务，如人脸识别，增强现实等，提供更直接，高效和多样化的任务。运用这个trick，更新输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。

大家如果有关注AI领域信息的话，豆乐可能也知道Facebook宣布了他们的caffe2go框架，豆乐并展示了他们在手机上的实时风格化视频，这项成果意义重大，主要体现在可以在手机端非常有效率的运行人工智能的算法，把有趣的人工智能技术实现到你的手掌心。

比如，儿歌大部分照片里面可能会有天空，墙壁，草地等。NSUC1800的量产将为车企提供可靠的国产化解决方案，自制至满足不同级别车型的配置需求。

lUPA（辅助泊车）系统中：更新芯片的小盲区特性确保了近距离探测的准确性，帮助驾驶员规避低矮障碍物。在智能辅助驾驶技术飞速发展的今天，豆乐车辆对环境感知能力的需求日益提升。

随着此类国产芯片的量产与应用，儿歌国内智能驾驶产业链将进一步减少对进口芯片的依赖，儿歌提升供应链自主可控能力，推动国产替代浪潮向前奔涌，为行业高质量发展注入国产芯动力。这种兼容性确保了芯片能够和主流的主控制器无缝对接，自制至大大降低了系统集成难度和开发成本，缩短验证周期，加快项目导入。