本文目录一览：

• 1、图像超分:RealSR
• 2、华为诺亚&清华:基于认知的万物超分大模型CoSeR
• 3、暗色模式好还是亮色模式好
• 4、图像超分辨率:盲超分总结

图像超分:RealSR

1、有鉴于已有模拟数据训练的SISR模型在真实场景的性能受限问题，作者认为构建一个真实超分数据集很有必要性。作者采用一种灵活而易于复现的方法构建了一个真实的RealSR数据集，对于同一场景采用同一相机以不同的焦距采集数据。

2、中科大陈志波团队在RealSR领域取得了新突破，他们提出了Omni-frequency Region-adaptive Network (ORNet)，旨在解决全频带区域自适应图像超分的问题。ORNet从频率角度出发，通过设计频率分离模块和区域自适应特征集成模块，有效处理了真实场景中复杂退化问题，尤其是在DRealSR数据集上达到了SOTA性能。

3、盲图像超分辨率方法主要分为显式建模和隐式建模两大类，旨在提高模型对未知退化的适应性。以下是这两种方法的总结： 显式建模 经典退化模型： 利用外部数据集，如SRMD和DPSR等，通过深度学习处理多退化类型。 无需核估计的方法：如SRMD，利用预训练模型进行特征适配。

4、CoSeR在定量和定性结果对比中均表现优秀，尤其是在含有丰富类别的ImageNet数据集及真实超分数据集RealSR和DRealSR上，CoSeR能够恢复出更加清晰和自然的图像细节，同时保持了图像的内容一致性和结构完整性。

5、在ImageNet数据集及真实超分数据集RealSR和DRealSR上，CoSeR能够恢复出更加清晰和自然的图像细节。同时，它保持了图像的内容一致性和结构完整性。

华为诺亚&清华:基于认知的万物超分大模型CoSeR

华为诺亚方舟实验室的薪酬待遇极具竞争力，作为中国领先的科技企业，华为一直致力于吸引和留住顶尖人才。诺亚方舟实验室作为华为的核心研究机构之一，享有特别优待。在这里工作的科技人员不仅能够获得行业内领先的薪资，还能享受全面的福利待遇，包括但不限于五险一金、年终奖金、股权激励等。

在华为诺亚方舟实验室的实习体验如同五颗的璀璨明星，给予我满满的满足感与期待。身为一名计算机小硕，研二阶段的我有幸加入诺亚，实习之旅才刚刚拉开序幕。在众多大厂的青睐中，我最终选择了华为诺亚方舟实验室。这背后，是深思熟虑的抉择。

华为诺亚方舟实验室员工月均薪资在26588元左右。其福利待遇包括五险一金、节日礼品、员工旅游、带薪年假、年终奖金、加班补贴等。华为诺亚方舟实验室是华为公司从事人工智能基础研究的实验室，成立于2012年，主要从事人工智能学习一一数据挖掘研究。

总的来说，华为诺亚方舟实验室是一个集创新、前瞻和危机应对于一体的科研堡垒，是华为在科技海洋中的航行灯塔，引领着华为在科技道路上稳步前行。

为员工提供多元化的晋升通道和职业发展路径。这些措施有助于员工实现个人价值，提升职业竞争力。综上所述，华为诺亚的待遇非常优厚，包括具有竞争力的薪资待遇、完善的福利待遇以及广阔的发展空间和职业晋升机会。这些待遇不仅吸引了众多优秀人才的加入，也为员工的个人成长和职业发展提供了有力保障。

好。环境待遇好。华为诺亚方舟实验室有独立的办公室，有空调等基本设施，同事之间融洽，领导和睦。福利待遇好。华为诺亚方舟实验室员工工资在7000元，每个节假日都有单独的礼品，每月的饭补为300元，还有旅游卡，待遇丰厚。

暗色模式好还是亮色模式好

暗色模式在夜间使用时能够节省电量，因为它降低了屏幕的亮度，减少了眼睛受到的刺激。在光线暗的环境中，暗色模式有助于保护视力。而在白天，亮色模式则更为合适，因为较高的亮度可以更清晰地显示内容，方便用户阅读。

看时间定的黑色属于深色暗色模式比亮色省电降低手机分辨率，在夜间玩手机起到保护眼睛的作用，白天的时间适合亮色，白天光线强亮色色彩更多可以更加轻松的看清内容可以在白天开启亮色，夜间使用黑色。“深色模式”仅仅是关闭了背景亮度，同时调整了可视内容的颜色，比如深色模式下文字以白色为主等等。

亮色模式比较好我认为亮色模式比较好，亮色模式比较正常，给人的观感也比较好，暗色模式在晚上显示效果还可以。

深色模式更好。眼部疲劳：深色模式使用暗色背景和亮色文本，减少了屏幕上的亮度和对比度，减轻了眼部疲劳。浅色模式的高亮度会导致长时间使用后眼睛感到不适。电池寿命：深色模式在显示器和手机屏幕上使用较少的亮度，这可以减少背光的能量消耗，延长电池的寿命。

深色模式可以更好地适应环境，减少眼睛需要适应亮光和黑暗之间的变化的负担。总之，深色模式可以改善手机使用体验，减少眼睛的不适感，尤其是在特定条件下，如夜间使用或长时间使用手机时。然而，对于某些人来说，浅色模式可能更容易阅读，所以最好根据自己的需求和舒适度来选择使用哪种模式。

图像超分辨率:盲超分总结

1、盲图像超分辨率方法主要分为显式建模和隐式建模两大类，旨在提高模型对未知退化的适应性。以下是这两种方法的总结： 显式建模 经典退化模型： 利用外部数据集，如SRMD和DPSR等，通过深度学习处理多退化类型。 无需核估计的方法：如SRMD，利用预训练模型进行特征适配。

2、盲图像超分辨率方法主要分为显式建模和隐式建模两大类，每类又细分出多种策略，旨在通过数据增强提升模型泛化性能。下面是对这两种方法的概述。 显式建模 - 类别一：经典退化模型，利用外部数据集，如SRMD和DPSR等，通过深度学习处理多退化类型。

3、盲超分： Learning the Degradation Distribution for Blind Image SuperResolution：着重于模型学习降质分布的方法。 Blind Image Superresolution with Elaborate Degradation Modeling on Noise and Kernel：对噪声和核进行精细降质建模的盲图像超分辨率方法。

4、特殊场景中，MoESR： Blind Super-Resolution Using Kernel-Aware Mixture of Experts提出利用专家模型在盲超分问题中的应用，Multi-Dimensional Dynamic Model Compression for Efficient Image Super-Resolution提供了一种动态模型压缩技术以提高图像超分辨率效率。