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之前就有媒体曝出GPD正在开发新款的游戏掌机，搭载AMD最新的R74800U处理器，这次它真的来了，这次也是为了满足更多用户的需求，对WINMax做了全面升级，新版将改名为WINMax2021，不仅有i7-1165G7和i7-1185G7两个版本，还将首次提供对AMDRyzen74800U的支持。 这样一款办公游戏本来说也有着不同的重点，GPDWINMax绝对是大屏用户的最佳选择，GPD推出的ALLIN的概念就是能够做到办公与游戏兼容，可以用来玩游戏还可以替代办公。 外观方面这款本延续了上一代的优势，上盖采用CNC工艺镁铝合金，机体为LG-DOW121H航空级抗冲击ABS合成树脂。屏幕部分采用的是8英寸屏幕，第五代康宁大猩猩外屏，支持10点触控，默认1280×800的分辨率，但是仍然支持老款的4:3屏幕。 在散热方面这款本也进行了改进，WINMax2021改用PC级双涡轮风扇+双热管散热方案，双热管结合大功率涡轮风扇，大排量侧吹式设计，出风效率提高，游戏的时候散热更快速。 在处理器性能方面，AMDR74800U版WINMax，其8C/16T的多线程并行处理能力，对于我们处理工作中的程序编译，绘图处理，影像设计等工作都有着很不错的效果，而且能够让我们的工作提高效率。 对于GPDWINMAX我一直都有关注，此次的升级和双版本的加持，让我们的选择更多了，而且这样的本出差携带很方便，不用担心整体背个大电脑去各地出差的尴尬了，你觉得这款本如何呢？#GPD#GPDWINMAX#@JournalofAlloysandCompounds新文速递：EffectofroughnessandnanoporosityonopticalpropertiesofblackandreflectiveAlfilmspreparedbymagnetronsputtering，粗糙度以及纳米空隙对磁控溅射制备的黑色反射性铝膜的光学性质的影响研究亮点：BlackAlfilmsweredepositedbymagnetronsputteringusingaN2/Argasmixtureof~6.5%.Microstructure,morphology,opticalproperties,anddefectstructureofblackandclassicreflectiveAlfilmswereinvestigated.BlackAlfilmsexhibitamoth-eye-likesurfacecapableof>97%absorptionofincidentlightinthewidewavelengthrangeof190nmto1200nm.Thenanoporosity,observedbypositronannihilationspectroscopy,isthekeypropertyofblackfilms文章链接：网页链接每日论文推荐：论文名称：ACriticalAssessmentofState-of-the-ArtinEntityAlignment（实体对齐研究现状的批判性评估）论文链接：网页链接推荐理由：在这篇工作中，作者对两种SOTA实体对齐方法进行了广泛的研究：首先仔细分析了现有benchmark的过程，并论证了其中存在一些缺陷，使得原始方法给出的实验结果之间可能存在不可对比的情况；另一方面，作者怀疑存在一种普遍的直接对测试集做超参数优化的处理，这种情况将会导致论文发表的实验性能的可靠性（价值）低。因此，本文筛选了一种具有代表性的benchmark数据集样本并对其特征进行分析，同时，考虑到实体的表示对于系统性能的决定性影响，作者对实体表示的不同初始化方案也进行了测试。该工作使用共同的训练/验证/测试集在所有数据集和所有方法上进行了实验评估，从结果上看，尽管大多数情况下，SOTA方法都优于baseline，但是当数据集包含噪声时，则出现明显的性能下降。AMiner，AI赋能的学术搜索平台：网页链接TransWeather:基于变换器的恶劣天气条件下的图像修复从图像中去除不利的天气条件，如雨、雾和雪是许多应用中的一个重要问题。文献中提出的大多数方法都被设计成只处理一种类型的退化。最近，有人提出了一种基于CNN的方法，使用神经结构搜索（All-in-One）来一次去除所有的天气状况。然而，它有大量的参数，因为它使用多个编码器来处理每个天气去除任务，在性能上仍有改进的余地。在这项工作中，我们专注于为所有恶劣天气的移除问题开发一个有效的解决方案。为此，我们提出了TransWeather，一个基于变换器的端到端模型，它只有一个编码器和一个解码器，可以恢复被任何天气条件降低的图像。具体来说，我们利用一个新颖的变压器编码器，使用斑块内的变压器块来增强斑块内的注意力，以有效地消除较小的天气衰减。我们还引入了一个带有可学习的天气类型嵌入的变换器解码器，以适应手头的天气退化情况。TransWeather在多个测试数据集上比All-in-One网络以及针对特定任务进行微调的方法都取得了显著的改进。特别是，TransWeather在Test1（雨+雾）数据集上的PSNR为+6.34，在SnowTest100K-L数据集上的PSNR为+4.93，在RainDrop测试数据集上的PSNR为+3.11，超越了目前的最先进水平。TransWeather还在真实世界的测试图像上进行了验证，发现比以前的方法更有效。实施代码和预训练权重可在网页链接。《TransWeather:Transformer-basedRestorationofImagesDegradedbyAdverseWeatherConditions》论文地址:网页链接伪可逆神经网络的水平集学习用于函数近似的非线性降维由于维数的诅咒和训练数据的限制，即使对强大的深度神经网络来说，逼近高维函数也是一项非常具有挑战性的任务。受使用可逆残差网络（RevNet）的非线性水平集学习（NLL）方法的启发，本文提出了一种通过学习水平集降低维度（DRiLLS）的新方法，用于函数近似。我们的方法包含两个主要部分：一个是伪可逆神经网络（PRNN）模块，它可以有效地将高维输入变量转化为低维活动变量，另一个是综合回归模块，用于在低维空间中基于转化后的数据进行函数值的逼近。由于使用了RevNet，PRNN不仅放松了NLL方法中存在的非线性变换的可逆性约束，而且还自适应地对每个样本的影响进行加权，并控制函数对所学主动变量的敏感性。综合回归使用输入空间中的欧几里得距离来选择相邻的样本，这些样本在主动变量空间中的投影被用来进行局部最小二乘法的拟合。广泛的实验结果表明，我们的DRiLLS方法优于NLL和主动子空间方法，特别是当目标函数在其输入域的内部拥有临界点时。《Levelsetlearningwithpseudo-reversibleneuralnetworksfornonlineardimensionreductioninfunctionapproximation》论文地址:网页链接