先说住院医疗险，成都车展虫这类保险主要针对住院费用进行报销。

实现视频风格化的难点在于：探馆像图像风格化这样的重型应用，探馆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。而且，萤火上色后的图片有时会出现一小块突兀的patch。

我相信随着社会对深度学习的热情越来越大，成都车展虫更多有趣的成果会不断产生。但与普通线性模型不同，探馆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。在算法方面，萤火继续提高图像识别准确率和召回率，萤火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。

运用这个trick，成都车展虫输出图片的颜色会更有多样性，更接近真实的图片。大家如果有关注AI领域信息的话，探馆可能也知道Facebook宣布了他们的caffe2go框架，探馆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。

比如，萤火大部分照片里面可能会有天空，墙壁，草地等。

GAN的应用大部分也是生成模型的应用，成都车展虫用来生成图片、音乐、文字等。2023年，探馆中国新车超声波雷达安装率已达85%，预计2025年将突破90%。

在多种感知方案中，萤火超声波雷达凭借其成本优势、技术成熟度高和环境适应性强，成为近距离感知不可或缺的技术方案。在测距性能上，成都车展虫硬件增益设置配合优化的NFD算法精准识别近距事件，近场盲区压缩至10cm以内。

特别是在低速泊车场景中，探馆驾驶员面临着盲区多、精度要求高、环境复杂等多重挑战，泊车仍是众多汽车驾驶者的痛点。萤火QFN20（4mm×4mm）02应用场景与市场前景应用场景：NSUC1800适用于全部三种超声波雷达应用场景。

(责任编辑：СΪ)