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11562023-09-09
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《静夜思》是唐代诗人李白的作品,这是一首五言绝句,全诗共四句,20个字。每个字都是常用字,连字成句,句意通达明了,组句成诗。每个字都像一个个活泼可爱的小精灵,打开另一个世界的窗口。
向世人诉说不同时代的思乡之情。可见,诗人李白运用汉文字己臻化境。千百年来,这首《静夜思》可谓是妇孺皆知,口口传颂。
静夜思李白
床前看月光,疑是地上霜。
举头望山月,低头思故乡。
译文:明亮的月光洒在窗户纸上,好像地上泛起了一层霜。我禁不住抬起头来,看那天窗外空中的一轮明月,不由得低头沉思,想起远方的家乡。
下面我们来具体的欣赏一下这首神作。
诗人为什么写这首诗这首诗,创作于唐玄宗开元十四年(726年)九月十五日的扬州旅舍,当时李白26岁。我们知道,李白是“诗仙”,更是“酒仙”。别人酒后吐“真言”,他是酒后作“诗言”。诗的质量与酒量成正比。
这次一个人在外走天涯,肯定没少喝。半斤烧酒下肚,诗人隔窗仰望天空一轮明月,思乡之情油然而生,写下了这首传诵千古的名诗《静夜思》。
酒后迷幻,遐思冥想“床前明月光,疑是地上霜。”这两句诗是写实,也是叙事。李白的性格狂放不羁,自由散漫,不是个恋家的主。他崇尚“好男儿志在四方”,经常仗剑走天涯。遍游名山大川,寻仙访友,饮酒赋诗是他专业。
这次来到扬州,白天游西湖,逛寺院,舟车劳顿。回到旅舍喝个小酒,喝得有点高了,人困马乏刚要休息。忽然,一缕清辉,如水似银透过窗玻璃,倾泻进屋内,照射在床前李白的鞋子上。
由“疑”字可看出,李白有点迷糊了,恍恍惚惚感觉脚面好像扑了一层白霜,心想:嗯,又喝大了,躺在路边草丛中和衣而睡……突然一激灵,缓过神来,原来是调皮小月光在捉弄我呀。“霜”字,意味着寒冷,夜深人静,又由月光想到“霜”,反衬出了李白离家久远,做客他乡的孤单寂寞冷。
他虽然想着面朝大海,春暖花开,寻觅仙踪,广交宾朋,但思妻小念家乡之情,是人之常情,也免不了俗。“霜”字为下文抒情作下铺垫。
梦想照现实,乡愁溢于胸“举头望明月,低头思故乡。”这两句抒情。李白正在迟疑,地上的白光到底是“霜”,还是别的什么东东时,有意无意一抬头。朦朦胧胧地一望,在迷离恍惚的心情中,真好象是地上铺了一层白皑皑的浓霜;可是再定神一看,四周围的环境告诉他,这不是霜痕而是月色。一轮皎洁的明月正挂在窗前,秋夜的太空是如此的明净!这时,他完全清醒了。
月亮这个特殊的星球,向来受古代文人墨客的青睐,作为寄予情愫的载体。唐朝时尤为盛行,如:孟浩然写的“野旷天低树,江清月近人。”白居易的“可怜九月初三夜,露似珍珠月似弓。”等,李白是唐代诗人中的代表,把月亮写到了极致。
秋月分外光明,然而它又是清冷的。对孤身远客来说,最容易触动旅思情怀,使人感到客居孤寂,年华易逝。凝望着月亮,也最容易使人产生遐想,想到故乡的一切,想到家里的亲人。想着,想着,头渐渐地低了下去,完全浸入于沉思之中。
短短四句诗,诗人由月光兴起,到思乡结尾。从“疑”到“举头”,从“举头”到“低头”,形象地揭示了诗人内心活动,鲜明地勾勒出一幅生动形象的月夜思乡图写得清新自然,简约直白。诗的内容是单纯的,同时却又是丰富的。
它是容易理解的,却又言有尽而意无穷。诗人的言外之意比他已经写出来的要多得多。诗的构思细腻而款曲,却又是信口拈来、浑然天成。从这首《静夜思》里,我的确领会了李白的诗句,“自然”、“无意于工而无不工”的绝妙境界。
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自从麒麟970率先加入NPU模块后,手机处理器似乎又回到了当初核心数量大战的时代,高通和苹果纷纷在处理器中加入AI计算模块,通过针对AI计算设计模块,不断提高处理器AI算力。那我们该如何衡量这些处理器的AI算力呢?我们不妨试试这些软件。
不过说AI跑分之前,我们首先要搞清楚各大厂商所谓的AI核心到底有什么用,是干什么的。而要分析作用之前,我们需要先解释清楚AI这个流行词。
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所谓AI,其实就是指人工智能,如果将范围缩小在硬件层面,就是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。说白了,就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型,通过大量的人工神经元联结进行计算。不同于传统逻辑推理,基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力,在语音识别和图像识别上特别有优势。
单层神经元网络
而目前手机真正能用到AI(也就是神经网络)的功能也就集中在图像识别这一领域,各大厂商新加入的各种拍照方面的算法优化,也正是得益于手机图像识别能力的提升。
所以,现在最能体现手机AI算力的跑分软件,都使用了图片处理来衡量处理器的AI算力,AIBenchmark就是其中的代表。
AIBenchmark
这款软件主要测试了手机使用神经网络识别和处理图像的能力。并通过9个独立的神经网络执行不同的图像识别任务,考察各大处理器的AI处理能力。
这9个不同神经网络分别针对不同的识别任务,其一是对象识别/分类,通过输入不同的图片进行训练,AI能够对数量庞大的图片进行区分,在AIbenchmark中,它还使用了不同像素的分辨率来进行识别,以进行更精确和细小物体的检测。
对象识别测试
这一点与我们现在常见的“智慧识别”息息相关,虽然各大厂商都已经推出了这项功能,但是在识别准确率上都有所差别,因此这一项在跑分中还是拥有一定的说服力。
此外,识别也分为物体识别与面部识别,在面部识别上,AI将会将面部图像分解为不同的特征点,然后通过与库里特征点进行比对,最终输出最近似的结果。
面部识别测试
在我们的手机上,除了图片搜图片这种多对多的识别方案,也包括多对一的面部识别解锁方案。相比而言,面部识别方案需要比对的库里数据处理量虽然少,但是在特征点采集上面,面部识别的神经元网络需要经过更深次的细节训练。
之前的AI应用在于识别-对比环节,而这一步的AI则偏向图像处理环节。例如在缺少光学变焦的手机上,如果你放大图片的话,你会发现细节部分的噪点会十分突出,这是因为它细节部分全部都是由算法补充出来的。通过训练,AI能够对缺少过渡部分周围的像素进行识别,并且经过计算后自动填充,使得画面更加平滑自然。
使用神经网络对图像进行去模糊处理
而语义图像分割则是图像识别的进一步应用,也是立足在大量的图像识别上,然后针对整个画面识别的结果进行分类并加以标明。除此之外,AIbenchmark还测试了照片增强环节,这一项功能比较常见,就是常说的拍照AI模式,能够对画面场景进行识别以后按照预定的算法预设进行调整,比如说画面集体提亮,蓝天白云饱和度拉高等。
分割图像语义
前面说了这么多测试全部都是建立在图像识别上,但是对于一般手机而言,大量的图像计算会消耗大量的内存,所以最后一个测试,也是对手机内存大小的测试。
内存大小同样会限制识别图像大小
说了那么多,我们来看看目前市面上的处理器跑分成绩到底如何。我们将AIBenchmark官方的跑分天梯图奉上,大家也可以自己下载这个软件(搜索AIBenchmark即可),测测自己手机的AI性能究竟如何。
AI跑分排行榜
需要说明的是,目前跑分的前三名都是开发平台上测试的处理器。既然平台不同,性能和手机内部的同款处理器有差别也属于正常。
同时这个跑分软件也有很大的局限性,比如尚未支持iOS系统等问题,不过相信未来还会有更全面的AI评分标准。
毕竟目前的手机AI处理还处在“初级”水平,未来的路还很长,手机阵营三大芯片巨头谁胜谁负还未可知也。
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