姬小满高清图片删改：揭秘去除小内缩处理技术的精髓，原创 澳洲鹦鹉流行“茶话会”，会开饮水器排队喝水，排队10分钟也不走无缘自研芯片！REDMI暂时没有玄戒SoC机型规划张兆祥，男，1963年8月出生，历任北京有色冶金设计研究总院院办主任；中国有色冶金设计研究总院副院长；中国有色工程设计研究总院副院长；中国有色工程设计研究总院院长；中国有色工程设计研究总院院长、党委书记，中国恩菲国际工程技术有限公司董事长、总经理；中国冶金科工集团公司党委常委，中国冶金科工股份有限公司副总经理、党委常委；中国冶金科工集团公司党委常委，中国冶金科工股份有限公司董事、总经理、党委常委；中国冶金科工集团公司总经理、党委副书记，中国冶金科工股份有限公司董事、总经理、党委副书记；中国五矿集团公司副总经理、党组成员兼中国冶金科工集团有限公司董事、总经理、 党委书记；中国建筑集团有限公司董事、党组副书记；中国建筑集团有限公司董事、总经理、党组副书记。现任中国南水北调集团有限公司外部董事。
我叫姬小满，一个热爱摄影的人。在我们的日常生活中，我们都曾见过那些被放大或缩小的照片，这种现象不仅影响了照片的视觉效果，更会对人们的心理产生影响，比如在某些情况下，我们可能会因为一张照片而感到不自在或者不悦。这时，我们就需要找到一种有效的方法来去除照片中的小内缩处理技术的精髓，以达到最佳的观赏效果。
我们需要了解小内缩处理技术的基本原理。在计算机图像处理中，小内缩是指将图像中的像素尺寸减小到一定程度，使得图像看起来更加清晰、自然和细腻。这通常通过二值化图像处理来实现，即将原始图像转换为黑白图像，然后使用阈值分割算法（如Canny边缘检测）对图像进行分离，从而减少图像中的细节，实现压缩和缩小的效果。
去除小内缩的过程中，也存在一些挑战和问题。如何确定最合适的尺度和阈值，是去除小内缩的关键因素之一。对于不同的场景和应用，可能需要采用不同的尺度和阈值范围，以适应不同分辨率和质量的要求。如何保证图像的清晰度和细节，避免过度压缩导致的信息损失，这也是我们需要关注的重要问题。如何实现透明化处理，使图像的每一个部分都能够清晰可见，是许多深度学习和图像增强方法所追求的目标。
针对以上问题，近年来，有许多研究人员和工程实践者提出了各种新颖的去除小内缩处理技术。其中，一种常用的解决方案是基于深度学习的方法。例如，可以使用卷积神经网络（CNN）来进行图像的高斯模糊处理，这种方法在保持图像细节的能有效地减少图像的大小，同时也能使图像具有一定的透明度和一致性。还有一些基于图像边缘检测和插值等传统的图像处理方法，也可以用来去除小内缩。
除了上述提到的技术外，还有其他一些创新性的方法和技术，如基于光流变换的图像降噪技术、基于自回归滤波器的图像缩放方法、基于局部特征提取的图像去噪技术等。这些方法各有特色，可以分别从不同的角度和层次上去除图像中的小内缩处理技术，使得图像具有更好的视觉质量和观感。
去除小内缩处理技术是一项复杂的任务，需要综合运用多种技术和方法，包括深度学习、图像边缘检测、插值、光流变换、自回归滤波器等。虽然目前还存在一些挑战和难题，但随着科技的发展，我们有理由相信，在不久的将来，我们可以找到更加高效、准确和直观的去除小内缩处理技术，使得我们在欣赏高质量的照片时，能够获得更为舒适和愉悦的体验。
学会使用人类工具，对鸟类来说并不算什么稀奇事，从小，我们就知道乌鸦会捡石头来喝瓶子里的水。
但是，如果说有的鸟儿正在学习人类的文化，你会作何感想？是惊喜，还是惊吓？
近日，澳大利亚的研究团队在《生物学快报》上发表了一篇论文，他们发现悉尼西部的野生葵花凤头鹦鹉（Cacatua galerita）在过去的几年时间里，又学会了一门技术——用脚开公园的饮水器来喝水。
这还不是重点，关键是在周围有其他水源的情况下，这些鸟儿宁可排队，也要通过饮水器喝水，而且很讲礼貌，队伍排得井然有序，没鸟插队也没鸟争抢！
最早发现凤头鹦鹉开饮水器是在2018年，一位研究人员在散步时，偶然发现一只鹦鹉正在使用饮水器，他觉得很有意思，就申请了一个研究课题，来观察这种行为。
当时在一个饮水器的周围安装了2台摄像机，结果还真拍到了很多鹦鹉成功打开饮水器喝到水的画面。
开饮水器，对我们人类来说，没有难度非常简单。
快科技6月12日消息，据博主数码闲聊站爆料，REDMI暂时没有玄戒SoC机型规划，短期内只有在小米机型才能看到了。
玄戒O1前不久突然横空出世，采用业界量产最先进的第二代3nm工艺，在仅109mm²的狭小空间内，成功集成了190亿晶体管。
CPU采用十核架构，分别是2*Cortex-X925超大核+4*Cortex-A725性能大核+2*Cortex-A725能效大核+2*Cortex-A520超级能效核心。
作为对比，苹果最新款A18 Pro也是台积电第二代3nm，晶体管约为200亿个，面积约105mm²，两者基本不相上下。
GPU方面，玄戒O1配备了最新的Immortalis-G925，而且多达16个核心(天玑9400 12个)，实测GFXBench曼哈顿3.1测试领先苹果43％，阿兹特克2K更是领先多达57％。
此外，玄戒O1还集成了小米自研的第四代ISP技术，每秒可以处理高达87亿个像素。
NPU部分也是小米自研，采用6核心架构，拥有18432个乘法累加器，算力44 TOPS。
不过，卢伟冰在Q1业绩电话会上提到，现阶段小米先从最难的旗舰芯片做起，全力将其做到预期水准，暂不考虑将玄戒芯片用于非旗舰系列产品上。
他提到，小米自研芯片只做旗舰，在产品上的搭载率不会太高。