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图说:奉贤海关对综保区内分类监管企业开展现场检查。王春红 摄
“通过‘区内直转’模式,货物无需进出综保区卡口,在仓库内就能完成状态切换,省去了货车预约、装货、过卡、卸货的工序。我们测算,每个集装箱能节省1500元,预计全年可以节省成本达30万元。”上海喆盛物流有限公司总经理何天平告诉记者。
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日前拍摄的芜湖市繁昌区孙村镇境内的山川景色。 通讯员 钱 鸣 张敏娟 摄
近日,在泾县昌桥乡景山村上拐涝山林场,林场养护人员正在进行杂草拔除作业。
“去年我们人工造林700亩,林产品培育3800余亩,仅林产品培育和销售两项收入就达635万元,全部享受了免征企业所得税的政策红利。”泾县国有林业发展有限责任公司财务负责人程建介绍。作为全省首个国有林业发展有限责任公司,企业在林业生态保护修复上持续发力。
“我们将节省下的资金用于森林生态科普研究基地和林业生态修复,仅今年上半年就新增人工造林600亩。”程建说。随着企业发展得越来越好,雇佣的周边村民也增加到150余人,带动村民年增收230余万元。
为了扶持林农企业发展,支持社会资本投资林业,去年底我省出台的《支持社会资本参与林业发展若干措施》明确对林(农)业专业大户、家庭林(农)场、农民林(农)业专业合作社自产自销的林下种植、养殖和特色经济林产品,符合相关规定的,免征增值税。直接用于林业产业发展的生产用地按规定免交城镇土地使用税。对各类市场主体从事林业生态保护修复、生态旅游和森林康养等项目所得,符合相关规定的,免征企业所得税。
走进临泉县四方红农业科技合伙企业山核桃种植基地,5万亩薄壳山核桃林连绵成片、郁郁葱葱。“我们是一家以种植薄壳山核桃树为主的农林复合型企业,碧根果食品系列产品也已经研发成功,薄壳山核桃暨碧根果深加工(二期)项目将于10月建成投产,预计年产值可达33亿元。”企业负责人方谨介绍道。今年年初,该企业成功入选第五批国家林业重点龙头企业名单。
在方谨看来,企业走上快速发展道路,税务部门的帮扶功不可没。“为了进一步增加土地收益,我们探索实施‘林粮融合’模式,在林下种植小麦、大豆等粮油作物,税务部门得知后主动提醒我们可以享受自产自销林下种植农产品的税收优惠,仅仅是今年上半年就免征了增值税75.28万元。”方谨表示,企业发展至今,累计已经享受了各项税费优惠464万元。
在企业发展过程中,临泉县税务局聚焦林企涉税需求,针对性梳理涉林政策“礼包”,为各级林业重点龙头企业一对一配备“税务管家”,主动上门提供个性化服务,用税惠政策的“滋养扶持”和纳税服务的“精准滴灌”助力打造地方特色林业百亿产业,全力推动林业产业高质量延链升级。
为了促进生态保护和绿色发展的有机统一,我省税务部门充分发挥绿色税制激励作用,对各类市场主体从事林业生态保护修复、生态旅游和森林康养等项目所得,符合相关规定的,免征企业所得税。同时,组建税务专家服务团上门送服务,帮助企业轻松享受政策红利,让节省下来的资金投入到生态保护工作中。
明光市远景苗木有限公司是一家专门从事苗木种植销售的公司。今年以来,该公司享受增值税减免218万元。该公司负责人刘家林深有感触地说:“我是一名来乡村创业的外地人,一系列涉农税费优惠为我们发展提振了信心。”如今,该公司利用减免的税款投入到技术升级和专业化生产之中,精品苗木生产规模不断扩大,经济效益显著提升。
为助力涉林企业发展,明光市税务局成立“明税青锋”助林小分队,来到田间地头,为种植户、企业、合作社等讲解税费优惠政策、答疑解惑、辅导操作,落实落细林业生产者自产自销苗木等产品免征增值税等各项涉农优惠政策,助林企转型升级。
在税收优惠政策的支持下,明光市自来桥镇芳甸园农民专业合作社的发展势头也越来越好。“本地育苗成本费用低、经济效益高,今年招聘的员工增加了一倍。前几天,税务部门还到合作社给我们辅导宣传优惠政策,今年我们合作社共减免增值税9.9万元。”该合作社负责人李建欣高兴地说。
“我们将继续不折不扣落实税费优惠助力乡村振兴,精准聚焦林农需求,在种植户、种植业合作社、种植业生产企业的政策宣传落实上下足功夫,为林业企业提供配套服务。同时,我们持续深入打造‘家门口’税务局,满足乡镇地区涉税费需求,用更优惠的政策、更精准的服务、更便捷的办税体验助农兴农。”明光市税务局党委书记、局长姜培忠说。
安徽省税务局有关负责人表示,将充分发挥绿色税制在生态保护、绿色发展中的积极作用,落实落细税费支持政策,在提升税收治理能力、服务生态文明建设方面持续发力,以税力量保护绿水青山、守住金山银山。
(记者 汤 超)
" alt="绿色税制助力林下生“金”">
活动中,主办方向长期以来慷慨支持、奉献爱心的各商会授予“爱心单位”牌匾。各参与单位负责人亲切慰问了在场的城市奉献者代表,并送上精心准备的慰问物资。一顿丰盛的年夜饭,一台简朴而温馨的节目,传递的是深深的谢意与尊重。这份持续了十一年的坚持,已成为丰泽区尊重劳动、崇尚奉献、关爱特殊群体城市文化的生动注脚。



此次爱心年夜饭,是丰泽区“岁末暖冬·情满丰泽”系列志愿服务活动之一。春节前,全区已联动60余支志愿服务队、20余家商协会,动员超500名志愿者,开展各类暖冬关爱活动20余场,服务覆盖1200余人次。从“志愿之声”公益演出到“暖冬关爱行”实地慰问,一系列活动在全区铺开了一张有温度、有实效的民生关爱网络。
一顿年夜饭,温暖十一年。接下来,丰泽区将继续深化党建引领,凝聚更广泛的社会力量,在基层治理、志愿服务、关爱新就业形态劳动者等领域持续深耕,努力书写更多“温暖故事”,让“此城此暖”成为每一位奋斗者的安心依靠。
原标题:十一载温情不变!丰泽这顿“暖心年夜饭”致敬城市“平凡英雄”" alt="十一载温情不变!丰泽这顿“暖心年夜饭”致敬城市“平凡英雄”">
幻想少女公会冒险闯关像素冒险类在幻想少女公会游戏中玩家们可以搭配各种不同的阵容进行游玩,部分新手玩家不知道成长流应该如何搭配,下面就为大家带来幻想少女公会游戏中新手成长流的搭配推荐分享,有需要的玩家可以参考。
幻想少女公会新手成长流搭配
圣剑之灵【战士】,前排抗伤输出。
水晶菇娘【法师】/林中仙女【牧师】,中排续航辅助。
古树妖精【法师】,后排输出。
圣剑之灵作为新手赠送的人气角色,拥有优秀的坦度和爆发能力,配合成长流的血量加成,肉的同时伤害还高!
林中仙女是成长流核心的治疗辅助,可防止圣剑之灵在低血量的的时候暴毙,以及提供友方数量加成,提高圣剑之灵的输出能力;
古树妖精则提供支援加成和前期的副DPS。
前期林中仙女无法选择心愿较难获得,可用水晶菇娘代替,能为其他队友提供大量魔力,让圣剑之灵爆发更高,后期如果有更优秀的高阶输出角色可替换古树妖精。

核心装备与支援选择

在解锁了铁血高地地图后,可根据自身情况替换上位装备:

推荐符文
血石符文
【适配角色】圣剑之灵,
受到攻击后自身获得生命,刷取地图:广袤草原。
魔晶符文
【适配角色】林中仙女
释放技能后使自身获得魔力,刷取地图:废弃矿洞。
推荐天赋
圣剑之灵

林中仙女


前山街道辖区拥有暨大科技园、金嘉创意谷、乐士文化区等成熟OPC创业载体,依托健全的政企校联动机制和全链条创业服务保障,重点支持暨南大学等在珠高校大学生创新创业,助力更多OPC创业想法在前山转化为实际成果。
活动现场,香洲区市场监督管理局为德天智核科技、源起科技、勃勃科技三家企业颁发OPC营业执照,打通营商环境“绿色通道”,切实为OPC创业主体在前山落地发展保驾护航。
在主题分享环节,多位行业大咖各抒己见,带来前沿技术解读与实战创业经验,为青年创客明晰方向、拓宽思路。
其中,暨南大学智能科学与工程学院院长杨光华从AI时代生产力变革视角,解读“一人公司”到“一人军团”的创业新形态,点亮技术赋能创业之路;中国计算机学会(CCF)大湾区办事处主任蓝维维系统梳理OpenClaw到OPC的发展脉络,深入剖析智能体发展的机遇与挑战;极界机器人(珠海)有限公司总经理杨达宁结合自身海外经历与创业实践,分享海归青年运用OPC模式创业的宝贵经验;亚信安全科技股份有限公司广东省办技术顾问杨凡从安全应用角度,分享OpenClaw企业体系化防护方案,为技术应用筑牢安全屏障。
OpenClaw安全使用交流环节中,现场嘉宾、企业代表与暨南大学学子围绕OpenClaw技术应用、OPC创业规划、政策对接、资源匹配等话题展开深入探讨,在思想碰撞中凝聚创新共识。
不少参与者表示,本次活动不仅深入了解了OpenClaw与OPC的发展内涵,汲取了前沿技术与创业干货,更结识了志同道合的伙伴,为后续创业探索积累了宝贵资源。
前山街道党工委书记吴标表示,前山街道将持续优化辖区创业营商环境,完善全链条创业服务体系,聚焦青年创业核心需求开展更多赋能活动,全力破解创业难点堵点,助力更多青年创客在前山落地生根、逐梦成长,为辖区数字经济与人工智能产业高质量发展注入源源不断的青春活力。
" alt="共探AI创业新机遇,OPC青年创客沙龙在暨南大学珠海校区举行">本质上,AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地,平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器,转向了打造机架级、可扩展的系统,在功耗和预算有限的前提下,实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于,推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行,对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。
Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中,把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力,而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。
正因如此,业界正加速迈向定制化机架级系统设计:即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计,选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。
AI 促使行业重构:转向定制化机架级系统
这一转变的核心原因,并非通用型标准化基础设施无法承载 AI,而是碎片化的系统设计,在 AI 规模化部署时,终将转化为真实可感的成本代价。
AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿,昂贵的加速器就会空等;功耗和散热波动,利用率就会下滑;数据管道、调度、编排未能针对平台调优,吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要,但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。
Futurum 指出,超大规模云服务提供商正进行结构性调整,旨在实现算力的指数级增长,同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出,到 2025 年末,出货到头部超大规模云服务提供商的算力中,有近 50% 是基于 Arm 架构。
架构师现在不再只看纸面跑分,而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载,比如:
长时间高负载下,系统表现如何?
在实际环境中,功耗限制和散热条件如何影响性能曲线?
在机架级系统中,计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给,而非仅停留在纸面参数上?
当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时,重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此,Arm 凭借领先的架构和完善的生态,正是这场行业变革的核心所在。
在数据中心领域,Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业,都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计,又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言,这种灵活性至关重要。
智能体 AI 与持续推理,
重塑规模化算力的经济逻辑
随着 AI 与通用计算工作负载的融合,AI 工作负载正在发生变化,基础设施也需随之调整,以支持多样化的工作负载特性。
行业重心正在转向智能体 AI,而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案, 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果,如此循环往复。由此便形成了连续推理模式:稳定不间断的词元 (token) 生成任务,请求类型趋于多元化,围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。
在智能体 AI 里,CPU 不再是配角, 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略,并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中,维持整个系统的平衡。
以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例,它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算,CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排,以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流,CPU 的工作负担进一步扩展,还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。
这一切都表明,CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏,数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”,面临结构性的闲置风险。
融合型 AI 数据中心的建设,彰显了 Arm 架构的强劲势头
Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中,基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层,尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。
独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例,结果显示:在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中,基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。
测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状:LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上,只有当 CPU 兼具速度与能效时,整体才能更好地扩展。
最新的机架级 AI 系统在架构设计上,均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合,由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品,将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72,更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU,专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化,显著降低推理成本。
亚马逊云科技也在走同样的系统级路线:Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合,强化了“融合型”设计理念:将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配,以实现高效扩展。
“提供更优选择”不再是偏好,而是硬性要求
AI 系统迭代太快,固定架构已无法适配其发展节奏,因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。
系统架构师想要的是:
平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境;
软件可移植,以降低系统变更成本。
与此同时,系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商,而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此:推理形态不断变化,上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍,效率和平衡远比峰值跑分重要。
Arm 架构在提升系统性能的同时,保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性,而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块,既加速了芯片开发,又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台,一致性贯穿始终,云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时,在软件层面,Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础,从而加速开发进程,无需重写所有代码。
智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局,Arm Neoverse 平台成头部厂商首选
系统架构师之所以倾向于 Arm 平台,因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求:能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要,因为功耗和预算是硬上限;系统平衡和 CPU 性能重要,因为加速器闲置成本极高;一致性重要,因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。
在融合型智能体 AI 数据中心里,面对持续推理的应用需求,上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器,更需要以 CPU 为核心的编排能力,在网络、存储、调度、安全层面,持续、高效、大规模地把资源利用起来。
Arm 如今的强劲增长正源于此:Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台,作为计算头节点,是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。
" alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台">本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面,对该技术进行系统性解析。
一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口
当前半导体制造技术正经历关键变革:鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极(GAA)纳米带晶体管替代,中段制程(MOL)因多重图形化技术的应用,堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部,传统光学检测手段难以有效识别。
同时,先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性,集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”,此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发,成为影响良率的核心因素。
行业面临的核心矛盾在于:电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术,但传统电子束检测采用光栅扫描模式,效率远低于光学检测,无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现,为破解这一矛盾提供了可行路径。

二、DirectScan 核心技术架构:PointScan 的创新逻辑
DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具、FIRE GDS 版图分析平台及Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成,其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构,主要体现在以下三方面:
1
设计感知驱动的靶向检测
传统电子束检测采用无差别光栅扫描,需覆盖包括介质区域在内的全部区域,且无法识别被测目标的图形特征;PointScan 技术具备非接触式电学测试特性,可精准跳转至目标器件的关键位置(如焊盘、接触点),仅对有效检测区域实施电压衬度检测,完全规避介质区域的无效扫描,实现 “按需检测”。

2
检测效率的量级提升
通过 FIRE 平台的精细化版图分析,可精准筛选出需检测的 “关键区域”,大幅缩减检测范围:
后段制程金属 3 层通孔检测:仅需扫描总可检测面积的 2.5%
中段制程栅极 - 漏极短路检测:仅需扫描总接触点的 1%
栅极残筋检测:可规避 50%-75% 的介质区域,检测面积缩减至传统方案的 10% 以下
基于上述优化,PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍,每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。
3
设计感知学习与属性分析能力
DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合,可实现跨多层版图的属性提取,包括触点类型(漏极 / 栅极)、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。
eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码,可与版图特征精准匹配,工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率,快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案,为工艺优化提供数据支撑。
三、高难度场景的应用突破
PointScan 技术的低电荷沉积特性,使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破:
背侧供电网络(BSPDN)晶圆检测
键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导,导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题;PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量,有效缓解上述问题,已完成实际应用验证。
3D DRAM检测
3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积,此前检测难度较高,DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。
DRAM 阵列短路检测
独有的可控 “充电 - 检测” 功能,可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号,使特定岛状节点呈现高亮状态,清晰识别与浮空相邻触点的短路问题,该功能为传统光栅扫描技术所不具备。
四、行业落地实践与全流程应用
自 2022 年初起,eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地,目前两套设备投入大批量生产,第三套设备处于产能爬坡阶段,应用场景覆盖半导体制造全流程:
先进逻辑芯片制造
中段制程:GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测
后段制程:M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测
背侧供电网络:电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测
随机逻辑电路漏电情况评估
先进 DRAM 制造(2024-2025 年)
外围电路:栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位
存储阵列:基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测
技术总结
在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下,检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合,在保留电子束检测高灵敏度的基础上,实现了检测吞吐量的量级提升,同时破解了高难度场景的检测难题。
该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷“难识别、难检测” 的问题,更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级,为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。
" alt="DirectScan 技术解析:下一代半导体电子束检测的创新路径与应用">据《The Information》报道,苹果为了提升iPhone 18 Pro相机的能力,曾考虑收购开发了相机应用Halide的Lux Optics公司,结果却导致公司核心团队起了纠纷。最终,关键人物之一的设计师选择加入苹果。

这起告吹的收购案起源于去年夏天,苹果对Halide这款相机应用非常感兴趣,因为这款应用有很多专业的功能,手势操作界面也比较好用,可以很精确地调参和选择功能。在谈收购时,联合创始人Ben Sandofsky与Sebastiaan de With认为Halide还有更大的进步空间,未来的更新可以让公司估值继续增长,到时候可以再卖个好价钱,所以在9月份谈判就结束了,没有卖公司。

Sebastiaan de With
然而在1个月后,Ben就开始调查Sebastiaan涉嫌滥用公司15万元资金的行为,并将其停职,到12月甚至还把他解雇了,这事情显得很蹊跷。而在今年1月份,此前曾是苹果iCloud和查找(Find My)团队一员的Sebastiaan,在自己的社交账号上高调宣布回归苹果并加入设计团队。
所以,这桩事情会不会是苹果收购不成,只能用挖角这样的方式来做的局呢?因为在对Sebastiaan提起的诉讼中,Ben就指控他给苹果泄露了公司机密和Halide源代码。而对于这些指控,Sebastiaan则全部予以否认。

Ben Sandofsky
就苹果在收购案上的一贯低调作风来说,收购Lux Optics失败的事情本不会让外界知道,但上面的这些事情全都在Ben与Sebastiaan的诉讼书中被披露了出来,这两个人的纠纷中苹果肯定逃不了干系。就算苹果真的没有掺和这起纠纷,这回也是给自己惹了一身骚,毕竟谁让你又把被告招回了公司呢。
" alt="收购失败还惹一身骚,苹果引发相机应用Halide俩创始人内讧">
作为FromSoftware“魂系列”三部曲中争议最大的一作,《黑暗之魂2》长期以来因画面降级、地图设计、适应性属性等问题备受玩家诟病。如今,一款名为“Lighting Engine”的Mod正在为这款游戏带来革命性的视觉升级——最新测试版加入了路径追踪技术,让这部2014年的老游戏焕发出令人惊叹的光影效果。
《黑暗之魂2》在发售之初就陷入多重争议漩涡。首先,适应性属性(ADP)直接影响角色的翻滚无敌帧,而游戏并未对此做出明确说明,导致未加点的玩家频繁遭遇“迷之受伤”。其次,地图设计相较初代《黑暗之魂》那种精妙互联的立体世界,显得更加线性,缺乏沉浸感。此外,Boss战也被认为是三部曲中最薄弱的环节——数量虽多,但大量重复使用、多人混战的设计让不少玩家感到失望。
更令玩家记忆犹新的是,游戏在发售前曾展示过令人印象深刻的动态光照系统,但最终版本中这一效果被完全移除。这一“画面降级”事件成为当年的一大争议焦点,也为后续Mod作者的“补完计划”埋下了伏笔。
在PC平台上,Mod作者们从未停止对《黑暗之魂2》画面表现力的挖掘。早期的“Flames of Old”Mod致力于还原预告片中被砍掉的光照效果,而新一代的“Lighting Engine”Mod则更进一步,加入了体积雾、地真环境光遮蔽等先进效果。
如今,该Mod的作者正在测试一个加入路径追踪技术的新版本。在RTX 4080显卡上,以4K分辨率、DLSS平衡模式、每像素3个采样(Path count 3)的设置下,游戏可以稳定运行在60帧。
从截图来看,路径追踪带来的光影质变令人震撼——无论是阴暗地牢中的烛光摇曳,还是户外场景中的阳光投射,都呈现出接近次世代游戏的写实质感。对于一款已发售十余年的老游戏而言,这样的视觉提升堪称脱胎换骨。
" alt="玩家做出《黑暗之魂2》光追MOD 画面升级效果惊艳" class="hezuoLeftImg"/>




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一、根据《网络信息内容生态治理规定》《中华人民共和国未成年人保护法》等法律法规,对以下违法、不良信息或存在危害的行为进行处理。
1. 违反法律法规的信息,主要表现为:
1)反对宪法所确定的基本原则;
2)危害国家安全,泄露国家秘密,颠覆国家政权,破坏国家统一,损害国家荣誉和利益;
3)侮辱、滥用英烈形象,歪曲、丑化、亵渎、否定英雄烈士事迹和精神,以侮辱、诽谤或者其他方式侵害英雄烈士的姓名、肖像、名誉、荣誉;
4)宣扬恐怖主义、极端主义或者煽动实施恐怖活动、极端主义活动;
5)煽动民族仇恨、民族歧视,破坏民族团结;
6)破坏国家宗教政策,宣扬邪教和封建迷信;
7)散布谣言,扰乱社会秩序,破坏社会稳定;
8)宣扬淫秽、色情、赌博、暴力、凶杀、恐怖或者教唆犯罪;
9)煽动非法集会、结社、游行、示威、聚众扰乱社会秩序;
10)侮辱或者诽谤他人,侵害他人名誉、隐私和其他合法权益;
11)通过网络以文字、图片、音视频等形式,对未成年人实施侮辱、诽谤、威胁或者恶意损害未成年人形象进行网络欺凌的;
12)危害未成年人身心健康的;
13)含有法律、行政法规禁止的其他内容;
2. 不友善:不尊重用户及其所贡献内容的信息或行为。主要表现为:
1)轻蔑:贬低、轻视他人及其劳动成果;
2)诽谤:捏造、散布虚假事实,损害他人名誉;
3)嘲讽:以比喻、夸张、侮辱性的手法对他人或其行为进行揭露或描述,以此来激怒他人;
4)挑衅:以不友好的方式激怒他人,意图使对方对自己的言论作出回应,蓄意制造事端;
5)羞辱:贬低他人的能力、行为、生理或身份特征,让对方难堪;
6)谩骂:以不文明的语言对他人进行负面评价;
7)歧视:煽动人群歧视、地域歧视等,针对他人的民族、种族、宗教、性取向、性别、年龄、地域、生理特征等身份或者归类的攻击;
8)威胁:许诺以不良的后果来迫使他人服从自己的意志;
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4)多次发布包含欺骗性外链的内容,如未注明的淘宝客链接、跳转网站等,诱骗用户点击链接
5)发布大量包含推广链接、产品、品牌等内容获取搜索引擎中的不正当曝光;
6)购买或出售帐号之间虚假地互动,发布干扰网站秩序的推广内容及相关交易。
7)发布包含欺骗性的恶意营销内容,如通过伪造经历、冒充他人等方式进行恶意营销;
8)使用特殊符号、图片等方式规避垃圾广告内容审核的广告内容。
4. 色情低俗信息,主要表现为:
1)包含自己或他人性经验的细节描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、两性笑话的低俗内容;
3)配图、头图中包含庸俗或挑逗性图片的内容;
4)带有性暗示、性挑逗等易使人产生性联想;
5)展现血腥、惊悚、残忍等致人身心不适;
6)炒作绯闻、丑闻、劣迹等;
7)宣扬低俗、庸俗、媚俗内容。
5. 不实信息,主要表现为:
1)可能存在事实性错误或者造谣等内容;
2)存在事实夸大、伪造虚假经历等误导他人的内容;
3)伪造身份、冒充他人,通过头像、用户名等个人信息暗示自己具有特定身份,或与特定机构或个人存在关联。
6. 传播封建迷信,主要表现为:
1)找人算命、测字、占卜、解梦、化解厄运、使用迷信方式治病;
2)求推荐算命看相大师;
3)针对具体风水等问题进行求助或咨询;
4)问自己或他人的八字、六爻、星盘、手相、面相、五行缺失,包括通过占卜方法问婚姻、前程、运势,东西宠物丢了能不能找回、取名改名等;
7. 文章标题党,主要表现为:
1)以各种夸张、猎奇、不合常理的表现手法等行为来诱导用户;
2)内容与标题之间存在严重不实或者原意扭曲;
3)使用夸张标题,内容与标题严重不符的。
8.「饭圈」乱象行为,主要表现为:
1)诱导未成年人应援集资、高额消费、投票打榜
2)粉丝互撕谩骂、拉踩引战、造谣攻击、人肉搜索、侵犯隐私
3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
5)通过「蹭热点」、制造话题等形式干扰舆论,影响传播秩序
9. 其他危害行为或内容,主要表现为:
1)可能引发未成年人模仿不安全行为和违反社会公德行为、诱导未成年人不良嗜好影响未成年人身心健康的;
2)不当评述自然灾害、重大事故等灾难的;
3)美化、粉饰侵略战争行为的;
4)法律、行政法规禁止,或可能对网络生态造成不良影响的其他内容。
二、违规处罚
本网站通过主动发现和接受用户举报两种方式收集违规行为信息。所有有意的降低内容质量、伤害平台氛围及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行为都是不能容忍的。
当一个用户发布违规内容时,本网站将依据相关用户违规情节严重程度,对帐号进行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停账号的处罚。当涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通过作弊手段注册、使用帐号,或者滥用多个帐号发布违规内容时,本网站将加重处罚。
三、申诉
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