曾经推出两款动作游戏和一款战略游戏的蒸汽世界系列公布了一款RPG游戏《蒸汽世界冒险：吉尔伽美什之手（SteamWorld Quest: Hand of Gilgamech）》。这款游戏在昨天晚上发布的Switch独立游戏视频合集中首次亮相。

作为系列首款RPG游戏，《蒸汽世界冒险：吉尔伽美什之手》采用了卡牌战斗系统，玩家可以在游戏中收集超过100张不同的卡牌，另外游戏也包含传统RPG游戏应有的迷宫、龙和等级系统。

该游戏的开发商Image & Form透露，多年来喜欢蒸汽世界系列的玩家在网络上不断呼吁他们制作一款RPG游戏，于是在《蒸汽世界挖掘2》之后，便开始了《蒸汽世界冒险：吉尔伽美什之手》的研发。

和《蒸汽世界挖掘2》一样，Switch将作为《蒸汽世界冒险：吉尔伽美什之手》的首发平台，本作的发售日和售价将于下个月发布。虽然本作目前仅发布了Switch版，不过估计应该在后续也会推出PC、PS4和XboxOne版。

“2021-2025施耐德电气可持续发展影响指数(SSI)计划”2025年成果

施耐德电气首席执行官Olivier Blum表示：“SSI计划的实践证明，可持续发展不仅是驱动企业业绩增长的强劲引擎，更是创造商业与社会价值的核心基石。我们将持续以技术创新、生态共建与社会责任担当，推动全产业链绿色转型与数智升级，为社会经济发展赋能增效。”

作为施耐德电气衡量自身可持续发展表现的量化指标体系，“可持续发展影响指数(SSI)”每季度由第三方审计机构评估表现，三年或五年进行更迭。过去五年间，施耐德电气实现可持续影响力收入占全球总营收的75%，并在应对气候变化、高效利用资源、坚持诚实守信、创造平等机会、跨越代际释放潜能等维度取得卓越成果。

助力全球脱碳、减少环境碳足迹是可持续发展的核心之一。截至2025年底，施耐德电气已帮助客户减少和避免了8.62亿吨二氧化碳排放，超额完成8亿吨的减排目标，用实际行动为全球气候治理贡献力量。同时，通过供应商“零碳计划”，施耐德电气积极带动供应链上下游协同降碳，成功推动前1000家核心供应商在运营环节减碳56%，构建起全链条脱碳的良好生态。

可持续发展不仅关乎环境生态保护，更是覆盖全价值链、兼顾公平与长远发展的系统性工程。为此，施耐德电气持续致力于推动供应商构建更为公平、安全的工作环境。截至2025年底，已有98%的供应商符合施耐德电气体面工作标准，进一步强化了对其员工福祉的保障与践行。

为了让更多人受惠于可持续发展成果，施耐德电气大力推动能源普惠。截至2025年底，施耐德电气已为全球超6100万人提供清洁能源，大幅超越原定5000万人的目标。与此同时，施耐德电气持续投入年轻人才的技能提升与教育，自2009年以来，已为全球超100万人提供了专业能源管理技能培训，助力更多人具备能源转型所需的核心技能。

在推进可持续发展的同时，施耐德电气还注重将长期愿景与本土实践相结合，让可持续真正落地生根。自2021年以来，施耐德电气在其运营所在的全球百余个国家和地区，因地制宜发起了500多项本地可持续发展项目，切实为当地创造价值。基于可持续发展领域的长期深耕与显著成果，施耐德电气收获了社会各界的广泛认可，连续两年荣登《时代》周刊与Statista联合评选的“全球最可持续发展企业”榜首。在中国，施耐德电气荣登“2025年《财富》中国ESG影响力榜”;获评《南方周末》“年度气候行动先锋企业”等，充分彰显了其行业领先的可持续发展实力。

施耐德电气首席可持续发展官Esther Finidori表示：“SSI计划的收官既是里程碑，更是新起点。展望下一个五年规划，施耐德电气将以技术和创新为核心驱动力，依托领先的电气化、数智化和自动化解决方案，广泛携手产业各界与社会力量，共建更高效、更可持续的未来。”

一、全包比半包装修贵多少?

1、全包意味着当装饰公司进行装饰时，甚至是主要材料，包括瓷砖，地板，门，橱柜，卫生洁具等，都被雇用了装饰公司。

半包是所有者单独购买主要材料(主要主要材料包括：瓷砖，地板，门，卫生洁具，橱柜等)。

2、一般贵多少主要取决于装饰公司的选择，那么如果选择大公司，肯定会贵一些。如果您想在主要材料上省钱，请不要购买品牌产品，因为它们的广告费用非常昂贵。买名气不是很大，其中最便宜的东西最赚钱。

3、因为媒体包装必须付出一点劳动来购买材料和管理它们，所以不需要计算工资并相对节省。除了购置材料外，不计算收益，无论装修公司的管理费和税费如何，收益也是节省的一部分。相对来说半包更节省一些钱，通常每平方米节省40至50元。

二、全包的注意事项有哪些?

1、装修前咨询，全包装修应注意选择装饰公司后与设计师的早期沟通，以使设计师了解设计需求和业主以及设计师的使用需求您必须根据所有者的需求进行设计。

2、现场测量室内。一般而言开发人员提供的图纸在特殊部分中标有错误和遗漏。但是，设计人员仍然需要在现场进行测量并审查和改进以前的设计。

3、设计方案。完整的包装维修应注意设计师在测量房间后展示设计方案的能力。该计划包括图纸目录，制图表达，平面图，俯视图，立面图，节点图和家庭装修预算。

4、全包维修应注意签订房屋装修合同。如果房主对设计计划感到满意，则可以签署房屋装修合同。 《合同》没有表达完整的事项或其他补充事项，因此需要补充协议。此外房主在签订房屋装修合同时必须支付第一笔款项。

5、早期访问。一些好的装饰公司还将建立一个客户服务专员，业主签署合同后，服务专员会记住一些家庭装修问题。

6、现场送货。业主，设计师和施工主管在施工现场进行解释。完整的包装维修应注意计划，施工项目和过程实践的沟通。

7、全包的完整装修应注意材料的验收。一般来说好的装饰公司都有展览中心和材料销售部门。销售中心必须按照约定的时间将主要材料送到施工现场，业主将签字检查。

上面是小编为大家介绍有关于全包比半包装修贵多少相关的知识，通常主要在于风格设计以及材料的选择和装修公司选择方面有很大关系，大家可以根据实际情况选择合适的方法，具体想要了解更多精彩家装资讯，请继续关注网。

据公开信息披露，3月18日，在泰国普吉岛卡图地区的一处射击场，一名中国游客刚与同伴结束射击体验项目后，在射击区域附近拍照时突发意外，被一枚子弹击中右脸颊，导致其受伤。涉事人员为射击场一名工作人员，其因个人操作的原因，导致枪支走火，子弹穿透木墙和玻璃门后击中该名中国游客。

3月20日9时许，中国驻宋卡总领馆驻普吉领事办公室工作人员向南都记者证实了该起事件，并表示该名受伤游客为中国公民，目前其受伤情况严重，正在普吉岛的瓦奇拉医院接受治疗。

本期公开课，雷锋网请到了图普科技机器学习工程师 Vincent 为大家揭开 AI 可以助你成为“画家”的秘密。 Vincent 曾在英国留学两年，回国后加入图普，担任机器学习工程师一职，参与图普多个产品的研发工作，立誓要搞深度学习搞到死。

嘉宾介绍：

Vincent，图普科技机器学习工程师，主要从事工业级深度学习算法的研发。曾任摩根大通欧洲技术中心分析师，IBM爱丁堡办公室软件工程师。熟悉自然语言处理（文本分类，语言模型等），图像转换（艺术滤镜、图片上色等）和分类算法。

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，一举夺得 ImageNet 图片分类大赛冠军之后，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 。过去四五年间，我们可以看到学术界不断地开发出各种不同结构的卷积神经网络，而且，这些结构并不仅仅是在 Alexnet 的基础上加深层数，而是自成一派，各有所长。

本次公开课重点分享三种神经网络结构：

• Network in Network（NIN，网络中的网络）：卷积网络是一种线性操作，非线性的表现能力有限，NIN 的研发者设计了比起传统的卷积网络更复杂的操作 —— MLPconv，并用 Global average pooling 极大的改进了卷积网络的大小。

• VGG 和 GoogLeNet（inception_v1）：二者是 2014 年 ImageNet 竞赛的双雄。VGG 的设计理念，全部都用了 3x3 卷积，增加了网络的深度。 GoogLeNet 属于Google 的 Inception 系列，用了比较花式的网络设计，旨在减少网络的运算量，加快训练 。

• Resnet（深度残差网络）： 根据无限逼近定理（Universal Approximation Theorem），我们可以用一个一层的神经网络来实现任意的维到维的映射，但网络的参数量（网络的宽度）会随着问题复杂度的增加变得非常大，而增加网络的深度则可以让我们用更少的参数量实现同样的映射。但是，随着神经网络层数的加深，它们的训练也会变得越来越困难，因为在训练时会出现梯度消失的状况。Resnet 很好的解决了这个问题，让训练达1000多层的神经网络变得可能。

除了图片分类，以 RCNN 系列为首的神经网络技术在物体检测任务上也取得了重大进展，近年来也出现了速度更快（YOLO），效果更好的算法（SSD）。

最近很火的 GAN 是一个训练框架，在 GAN 出现之前， 生成模型的训练是一件相对较困难的事情，GAN 出现后，生成模型训练的效率大大提高。

GAN的应用大部分也是生成模型的应用，用来生成图片、音乐、文字等。但是对抗训练对训练判别模型也是有非常大的帮助的，因为虽然有非线性的激活函数，但深度网络依然是高度线性的，会对误差进行累积，累积的误差结果通过肉眼分辨不出来，但是可以从卷积网络中看出。但与普通线性模型不同，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。

GAN这一两年来产生了许多非常有意思的应用，其中包括上期公开课中冯佳时博士提到的超分辨率，旨在把低分辨率的图片放大，而尽量不让其清晰度受影响。

｜纹理转换

近几个月比较火的纹理转换也就是所谓的图片风格化，在深度学习之前，这也是一个非常困难的问题。其本质原因在于之前非深度学习的方法只能获取到目标图片低层次的图片特征，这导致这些方法无法独立的对图片的语义内容和风格的变化进行有效地建模，从而无法很好地对两者进行解耦和合成。

风格化算法现在更迭了两代。

第一代风格化算法：Neural Style

2015年的时候，德国图宾根大学的学者们提出了一种用深度神经网络各层的响应来表达图片的风格和内容的办法，方法可概括为：

• 准备好在 ImageNet 数据集上训练好的 VGG 网络，然后选取其中的某些层作为风格语义的提取层，某些层作为内容语义的提取层；

  
  

• 用这个训练好的 VGG 提取风格图片代表风格的高层语义信息，具体为，把风格图片作为 VGG 的输入，然后提取在风格语义选取层激活值的格拉姆矩阵（Gramian Matrix）。值得一提的是，格拉姆矩阵的数学意义使得其可以很好地捕捉激活值之间的相关性，所以能很好地表现图片的风格特征；

  
  

• 用 VGG 提取被风格化图片代表内容的高层语义信息，具体为，把该图片作为 VGG 的输入，然后提取内容语义提取层的激活值。这个方法很好地利用了卷积神经网络的性质，既捕捉了图片元素的结构信息，又对细节有一定的容错度；

  
  

• 随机初始化一张图片，然后用2，3介绍的方法提取其风格，内容特征，然后将它们分别与风格图片的风格特征，内容图片的内容特征相减，再按一定的权重相加，作为优化的目标函数。

保持 VGG 的权重不不变，直接对初始化的图⽚做梯度下降，直至目标函数降至一个比较小的值。

这个方法的风格化效果震惊了学术界，但它的缺点也是显而易见的，由于这种风格化方式本质上是一个利用梯度下降迭代优化的过程，所以尽管其效果不不错，但是风格化的速度较慢，处理一张图片在GPU上大概需要十几秒。deepart.io这个网站就是运用这个技术来进行图片纹理转换的。 

第二代风格化算法：Fast Neural Style

有了可以解耦图片风格和内容的方式，我们就能训练一个端到端的网络，使得我们只需要做一次前向，就能得到风格化图片。因此生成图片大概的步骤是，根据转化的网络得到输出，输出至 VGG 网络，提取风格特征后，跟风格图片的特质做比较，内容图片的特征也会被提取，跟内容图片做比较。

这种算法的有点是速度快，可以在GPU上做到实时生成。去年年中火爆全世界的 Prisma，背后就是这个技术。但这个技术还是有缺陷的，比如由于卷积网络固有的性质，它无法像手动绘图一样对图片的细节进行精挑细选的处理，所以它像是一个豪放的印象派画家，对一些对细节要求比较高的任务，比如人物的动漫化，这种方式是不太适合的。

所以，前段时间⽐较流行的《你的名字》同款滤镜所用到的技术跟Prisma 并不一样，我们猜测这个滤镜不是端到端的，而是会先对原图做像素分割，找出可能是天空的部分，然后加上新海诚特色的云，其他部分则会做一些滤镜化处理。

纹理转换的另外一个非常有意思的应用是Neural Doodle，运用这个技术，我们可以让三岁的小孩子都轻易地像莫奈一样成为绘画大师。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Bank of a River）做一个像素分割，得出它的语义图，让神经网络学习每个区域的风格。 

然后，我们只需要像小孩子一样在这个语义图上面涂鸦（比如，我们想要在图片的中间画一条河，在右上方画一棵树），神经网络就能根据语义图上的区域渲染它，最后得出一幅印象派的大作。

大家如果有关注 AI 领域信息的话，可能也知道 Facebook 宣布了他们的 caffe2go 框架，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。例如现在直播或视频中可以在人脸上添加各种可爱小动物表情的技术也是人工智能的技术，其主要运用了人脸关键点检测技术。

实现视频风格化的难点在于：

• 像图像风格化这样的重型应用，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； 

• ⽐起单图片风格化，视频风格化需要考量的东西会更多，单独对视频的每一帧进行处理，不考虑帧与帧之间的关联，会造成风格化的视频抖动和不协调。 

｜黑白照片上色

最后一个要介绍的技术为黑白照片上色（Colourful Image Colourization），想象一下，如果人工智能出色地完成这个任务，我们便可以用它来为老照片，老电影增色，轻易地为漫画上色了。本次公开课我会主要介绍去年 ECCV 里加州大学伯克利分校的一篇文章介绍的方法。这个方法与之前方法的不同之处在于，它把照片上色看成是一个分类问题——预测三百多种颜色在图片每一个像素点上的概率分布。这种方法tackle了这个任务本身的不确定性，例如，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。大家也可以到作者的网站网站来试用他们的demo。

这篇文章里面介绍的方法有两个非常重要的trick：

颜色重平衡（Class rebalancing）

我们都知道，各个颜色在全世界所有彩色照片里面的分布是不一样的。比如，大部分照片里面可能会有天空，墙壁，草地等。论文作者给出了 ImageNet 数据集中颜色的分布，可以看出，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。 

如果不考虑这个问题，我们的目标函数会对 ab 值⽐比较高的颜色极其不敏感。所以，论文作者提出了了一种方法——在训练时让每一个像素点乘上一个系数，系数的大小与该像素点 ab 值的分布有关。运用这个trick，输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。

从概率分布得出预测颜色值（Point estimate）

我们知道，这个网络的输出是各个像素点ab值的概率分布，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。另外一种做法是，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。作者在这篇文章里提出了一个折中的做法：我们可以调整Softmax 函数的 temperature，然后再求新的概率分布的均值。

这篇文章介绍的方法虽然效果很好，但它还是有缺陷的。比如，对狗的图片上色时，即使它没有伸出舌头，神经网络总是会“想象”它伸出了，然后在鼻子下面的一小块区域涂上红色。而且，上色后的图片有时会出现一小块突兀的 patch。

以上介绍的几个技术都并不是完美的，但是瑕不掩瑜，我们能从中看到深度学习的潜力，明白它能做的远远不止是分类和检测。我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，更多有趣的成果会不断产生。如果你觉得以上的技术很酷，那我保证，你的惊讶才刚刚开始。

｜有关产品化的思考

当然，要把学术界的成果应用到工业界其实并不是一件容易的事情。我们做机器学习的都知道一个著名的定理叫No Free Lunch Theorem，它说的就是，我们并不可能找到对所有问题都最优的算法。在ImageNet数据集上表现最好的算法，在工业级庞大、复杂、多变的数据上并不一定就会表现好。所以我们也根据各个客户数据分布的不同做了很多特定的优化。比如我们在为映客提供审核服务，直播场景本身就非常多样和复杂，我们发现当直播视频界面出现大量用手机或者电脑等电子产品播放另一个界面的内容，相对整个图片来说，内容呈现部分所占比例很小且十分模糊、不明显，当出现色情、暴恐等不良信息的时候，人工以及标准化的审核模型难以精准识别，误判、漏判的概率较高。于是我们需要针对这个问题具体优化，针对画中画的数据再做识别，然后再调用普通的审核模型。雷锋网雷锋网

图普的产品目前已经在多个行业领域取得很好的应用，但它们暂时只能在一定程度上减少大部分审核人力，无法完全替代人工。这一轮融资过后，我们将加大在服务和计算能力方面的投入，提升产品运行速度和鲁棒性；在算法方面，继续提高图像识别准确率和召回率，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。