【广州洋奕】CR-20Kg在一次严重黑客进犯事情上存在分歧而被分为以太经典。（注：纯粹主义者会说，以太经典分叉为以太，正是因为ETC是原始的不变链。这便是分岔或许导致的争论。）这些分叉链一般与相似于比特币的作业证明（或根据CR-20Kg发掘的）区块链相关联。但是，这在很大程度上是偶尔的。重要的是，拟议中的改动对相似比

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雷锋网按：三星去年11月发布了Exynos9系列处理器新品Exynos9820，传力Transcell传感器这是三星集成NPU的SoC，三星当时表示Exynos9820相比上一代9系列处理器Exynos9810人工智能性能提升7倍，并可以增强从照片到AR的性能。今年的CVPR，三星题为《通过优化量化间隔，借助任务损失学习量化深度神经网络》的论文透露了三星NPU的核心技术。

三星新的嵌入式AI处理技术通过“学习”确定影响深度学习整体成绩的重要数据的时间间隔。这种“量化间隔学习（QIL）1”通过重新组织，以小于其现有大小的比特位呈现的数据来保持数据准确性。SAIT进行的实验成功地证明了在计算到小于4位的水平时，32位间隔内的服务器深度学习算法的量化如何提供比现有其它解决方案更高的精度。当深度学习计算的数据以低于4位的位组表示时，除了加法和乘法的算术计算之外，还允许进行'和'和'或'逻辑运算。这意味着使用QIL的计算可以获得与现有过程相同的结果，但只需要1/40至1/120甚至更少的晶体管。

但是拜耳阵列也是有缺陷的，因为CMOS在进行光电转换过程中无法得到颜色信息，拜耳阵列则是起到了分色的作用，光线经过滤镜时，只允许同种颜色的光进入，红光进红像素，绿光进绿像素，其他颜色的光则被挡在门外，因此我们成像时，除了得到颜色外，还多出了一些明暗的信息。传力Transcell传感器CR-20Kg分色也会在过滤光线时候，损失一些光线强度，其他颜色信息也会全部损失掉，记住这是考点：全部。所以拜耳阵列加持下的CMOS是永远无法*还原真实景物的色彩，只能无限接近于真实，人民为了得出接近真实的颜色，则需要根据相邻的像素点颜色信息来“猜出”这个位置上过滤掉其他颜色的信息，这种“猜色”环节则被称为“反拜耳运算”。这也解释出为什么拍出的照片会出现“偏色”现象，这是在“猜色”环节中猜错了。

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