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未来，联合实验室将充分发挥比亚迪电子的制造和检测能力，向小米提供“一站式”解决方案。
而就“引发行动”来说，广告传播的直接目的是销售和传递核心理念，达到销售的目标，这有赖于产品是否能够对生活有用以及产品带给人们一种精神层面的满足，一者是物质，另一者是精神，这波广告可以说三观尽碎，毫无互联网金融“普惠”的精神在。
这种自毁形象的做法并非明智之举，即使承认的自身做得不妥之处，但给用户留下的印象却在短期内难以消除。在对网络小贷监管日趋严格的背景下，出现这样的猪队友，实非幸事。
Smarter
作者：皮特潘
【新智元导读】本文盘点深度学习CV领域杰出的工作，从基础研究、分类骨架、语义分割、实例分割、目标检测、生成对抗、loss相关、部署加速、其他方面等筛选出最瞩目的成果。
如果06年Hinton的深度置信网络是深度学习时代的开启，12年的Alexnet在ImageNet上的独孤求败是深度学习时代的爆发，那么至今也有近15年的发展历程。
本文盘点深度学习CV领域杰出的工作，由于本人方向相关，故从基础研究、分类骨架、语义分割、实例分割、目标检测、生成对抗、loss相关、部署加速、其他方面等筛选出最瞩目的成果。
注意，本次盘点具有一定的时效性，是聚焦当下的。有些被后来者居上的工作成为了巨人的肩膀，本文不会涉及。
本文会给出核心创新点解读和论文链接。如果你是大牛的话，可以自查一下。如果你是小白的话，这是一份入门指引。每个工作本文都会有网络结构或核心思想的插图，并会进行导读式解读。水平有限，欢迎讨论！
入围标准
承上启下，继往开来。或开启一个时代，或打开一个领域，或引领一个潮流，或造就一段历史。在学术界或工业界备受追捧，落地成果遍地开花。共同构建成深度学习的大厦，并源源不断地给后人输送灵感和启迪。
入围成果基础研究：Relu，Dropout，Adam，BN，AtrousConv，DCN系列分类骨架：VGG，ResNet(系列)，SeNet，NIN，Inception系列，MobileNet系列，ShuffleNet系列语义分割：FCN，U-Net，PSPNet，Deeplab系列实例分割：MaskR-CNN，PanNet目标检测：FasterR-CNN，Yolo系列，FPN，SSD，CenterNet，CornerNet，FCOS，CascadeR-CNN，DETR生成对抗：GAN，CGAN，DCGAN，pix2pix，CycleGAN，W-GANloss相关：Focalloss，IOUloss系列，diceloss，CTCloss部署加速：tfint8，network-slimming，KD其他方面：CAM，Grad-CAM，Soft-NMS，CRNN，DBNet
Relu
论文标题：DeepSparseRectifierNeuralNetworks
核心解读：Relu相比Sigmoid，训练速度更快，且不存在Sigmoid的梯度消失的问题，让CNN走向更深度成为的可能。因为它大于0区间就是一个线性函数，不会存在饱和的问题。对于Relu也有一些改进，例如pRelu、leaky-Relu、Relu6等激活函数。单纯的Relu在0点是不可导的，因此底层需要特殊实现，放心，框架早已做好了。
