这是一枚分外特别又极为迷人的DATEJUST日志型腕表，型号1600，1968年瑞士生产，不锈钢材质蚝式防水表壳直径36mm，不同于司空见惯的三角坑纹外圈，表圈采用光滑的18K黄金材质，低调而圆润，原本黑色的表盘，被神秘的时间力量幻化出层层星星点点，金质的劳力士皇冠标志，立体刻度造型精致，中央拱起尾端斜坡，高抛光镜面处理，令在不同光线角度之下，金质刻度都熠熠生辉。必须特别介绍的是表盘上的金色字体与表盘边缘的刻度并不是以常见的方式印在黑色底色之上，而是采用黑色底色镂空出字体与刻度的方式，所以仔细观察可以发现，字体与刻度会比黑色区域更低，透露出表盘基底的金色镀层。使用这种工艺的表盘被称作Gilt Dail，仅在少许古董表上才能觅见其踪影。
内部装载著名的26钻1570机芯，这款伟大的机芯被誉为一代自动上链机芯之王，强悍可靠，性能卓越。摆频由上一代1560机芯的18,800bph提高到19,800bph、精准度进一步提升。宽大厚实的金质把头，侧面有深深的三角坑纹，正面浮现着劳力士皇冠标志和一条短线，一条短线表示：把头具备Twinlock双重锁扣防水系统，把头与把管均内置有防水胶圈，保证防水可以深达100米，亦代表采用不锈钢或黄金材质。不锈钢材质蚝式表壳的表耳采用穿孔的设计，直截了当，更换表带时非常方便。
搭配劳力士专为DATEJUST腕表精心设计的“纪念型五珠表带”，漂亮的五排圆拱形珠链错落相连，金与钢交相呼应，表链外侧较宽链节采用不锈钢材质拉丝打磨修饰，中央三排18K黄金链节则高抛光处理，令整条纪念型五珠表带有着丰富的层次感，充分彰显出典雅的气质与精致的格调。
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内部装载著名的26钻1570机芯，这款伟大的机芯被誉为一代自动上链机芯之王，强悍可靠，性能卓越。摆频由上一代1560机芯的18,800bph提高到19,800bph、精准度进一步提升。宽大厚实的金质把头，侧面有深深的三角坑纹，正面浮现着劳力士皇冠标志和一条短线，一条短线表示：把头具备Twinlock双重锁扣防水系统，把头与把管均内置有防水胶圈，保证防水可以深达100米，亦代表采用不锈钢或黄金材质。不锈钢材质蚝式表壳的表耳采用穿孔的设计，直截了当，更换表带时非常方便。
搭配劳力士专为DATEJUST腕表精心设计的“纪念型五珠表带”，漂亮的五排圆拱形珠链错落相连，金与钢交相呼应，表链外侧较宽链节采用不锈钢材质拉丝打磨修饰，中央三排18K黄金链节则高抛光处理，令整条纪念型五珠表带有着丰富的层次感，充分彰显出典雅的气质与精致的格调。
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几篇论文实现代码：
《Explore Image Deblurring via Encoded Blur Kernel Space》(CVPR 2021) GitHub:https:// github.com/VinAIResearch/blur-kernel-space-exploring [FIG7]
《VMNet: Voxel-Mesh Network for Geodesic-Aware 3D Semantic Segmentation》(ICCV 2021) GitHub:https:// github.com/hzykent/VMNet [fig1]
《Greedy Gradient Ensemble for Robust Visual Question Answering》(ICCV 2021) GitHub:https:// github.com/GeraldHan/GGE
《Generalized Source-free Domain Adaptation》(ICCV 2021) GitHub:https:// github.com/Albert0147/G-SFDA
《Self-Diagnosis and Self-Debiasing: A Proposal for Reducing Corpus-Based Bias in NLP》(2021) GitHub:https:// github.com/timoschick/self-debiasing
《MixMo: Mixing Multiple Inputs for Multiple Outputs via Deep Subnetworks》(NeurIPS 2021) GitHub:https:// github.com/alexrame/mixmo-pytorch [fig6]
《Synthetic 3D Data Generation Pipeline for Geometric Deep Learning in Architecture》(2021) GitHub:https:// github.com/CDInstitute/Building-Dataset-Generator [fig5]
《PRIN/SPRIN: On Extracting Point-wise Rotation Invariant Features》(2021) GitHub:https:// github.com/qq456cvb/SPRIN [fig2]
《Synthetic 3D Data Generation Pipeline for Geometric Deep Learning in Architecture》(2021) GitHub:https:// github.com/CDInstitute/Building-Dataset-Generator [fig4]
《PHASER: A Robust and Correspondence-Free Global Pointcloud Registration》(2021) GitHub:https:// github.com/ethz-asl/phaser [fig3]
《Text-Based Ideal Points》(ACL 2020) GitHub:https:// github.com/keyonvafa/tbip
《Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation》(ECCV 2020) GitHub:https:// github.com/TKKim93/APE
《Domain Adaptive Imitation Learning》(2020) GitHub:https:// github.com/ermongroup/dail
《Training Generative Adversarial Networks by Solving Ordinary Differential Equations》(2020) GitHub:https:// github.com/titu1994/pytorch_odegan
《SelfAugment: Automatic Augmentation Policies for Self-Supervised Learning》(2020) GitHub:https:// github.com/cjrd/selfaugment
《Explore Image Deblurring via Encoded Blur Kernel Space》(CVPR 2021) GitHub:https:// github.com/VinAIResearch/blur-kernel-space-exploring [FIG7]
《VMNet: Voxel-Mesh Network for Geodesic-Aware 3D Semantic Segmentation》(ICCV 2021) GitHub:https:// github.com/hzykent/VMNet [fig1]
《Greedy Gradient Ensemble for Robust Visual Question Answering》(ICCV 2021) GitHub:https:// github.com/GeraldHan/GGE
《Generalized Source-free Domain Adaptation》(ICCV 2021) GitHub:https:// github.com/Albert0147/G-SFDA
《Self-Diagnosis and Self-Debiasing: A Proposal for Reducing Corpus-Based Bias in NLP》(2021) GitHub:https:// github.com/timoschick/self-debiasing
《MixMo: Mixing Multiple Inputs for Multiple Outputs via Deep Subnetworks》(NeurIPS 2021) GitHub:https:// github.com/alexrame/mixmo-pytorch [fig6]
《Synthetic 3D Data Generation Pipeline for Geometric Deep Learning in Architecture》(2021) GitHub:https:// github.com/CDInstitute/Building-Dataset-Generator [fig5]
《PRIN/SPRIN: On Extracting Point-wise Rotation Invariant Features》(2021) GitHub:https:// github.com/qq456cvb/SPRIN [fig2]
《Synthetic 3D Data Generation Pipeline for Geometric Deep Learning in Architecture》(2021) GitHub:https:// github.com/CDInstitute/Building-Dataset-Generator [fig4]
《PHASER: A Robust and Correspondence-Free Global Pointcloud Registration》(2021) GitHub:https:// github.com/ethz-asl/phaser [fig3]
《Text-Based Ideal Points》(ACL 2020) GitHub:https:// github.com/keyonvafa/tbip
《Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation》(ECCV 2020) GitHub:https:// github.com/TKKim93/APE
《Domain Adaptive Imitation Learning》(2020) GitHub:https:// github.com/ermongroup/dail
《Training Generative Adversarial Networks by Solving Ordinary Differential Equations》(2020) GitHub:https:// github.com/titu1994/pytorch_odegan
《SelfAugment: Automatic Augmentation Policies for Self-Supervised Learning》(2020) GitHub:https:// github.com/cjrd/selfaugment
#Be_a_MS.# 巴黎高定时装周（Paris Fashion Week）自1910年诞生以来便被时尚界公认为殿堂级别的的的展会。在这里，无数服装设计师完成了他们登神长阶的最后一级。如今，随着2021/2022巴黎高定时装周落下帷幕，有些问题，MS.Miao Yan的设计师不吐不快随着2021/2022巴黎高定时装周落下帷幕，有些问题，MS.Miao Yan的设计师不吐不快。
Q1：今年巴黎秋冬高定时装周有您非常青睐欣赏的品牌吗，他们这一次的设计较以往有什么不同？
MiaoYan：一如既往的喜欢Schiaparelli,这个品牌从创立伊始就很善于向艺术取材，品牌创始人Elsa Schiaparelli从小成长在富有艺术创造力的意大利，身边有很多艺术家朋友，例如西班牙超现实主义大师Salvador Dail,这些对她的设计都有着很深刻的影响，这些都是我非常羡慕的；新任设计总监又在品牌本身的这种超现实主义的风格基础上又融入了浪漫元素，这一季新系列表现女性力量与其中的艺术继承，真正体现了高级时装的戏剧性和叛逆精神。
Q2 大胆预测一下本次时装周哪些设计有可能会成为当红炸子鸡？
MiaoYan：其实我认为高定时装周中不太会出现太过于标新立异的设计款式的，因为可以进入巴黎高定时装周list的品牌都是风格非常成熟并且多年的艺术沉淀积累起来的艺术作品。高定其实对工艺上的要求是更为着重。但我也发现了几个比较有意思的作品来自于Alexis Mablle这个品牌；头上的花苞头盔造型，袖口开出的花朵；纱纱蓬蓬的袈裟。
Q3. 在 巴黎高定时装周期间，Lisi Herreburg & Rushemy Botter在采访 表示“时装行业需要做出很多改变”。您作为国内领先的独立设计师，您赋予MS.MY具有怎样的使命或期待？
MiaoYan 他们所说我们正在进行的是一场革命，一场可持续的时尚革命，时尚圈空前的对环境污染的认知以及承认行业对其应该负担的责任；我们的确是有了更宽广的时间和空间来用于思考，我们不再只关注市场，我们更注重表达 更注重用公众给予的话语权去关注社会。激情可以让感染力触手可及，情怀可以让态度和理念坚持下去！
最后我想说，我和他们一样 拥有一个非常棒的团队！
Q1：今年巴黎秋冬高定时装周有您非常青睐欣赏的品牌吗，他们这一次的设计较以往有什么不同？
MiaoYan：一如既往的喜欢Schiaparelli,这个品牌从创立伊始就很善于向艺术取材，品牌创始人Elsa Schiaparelli从小成长在富有艺术创造力的意大利，身边有很多艺术家朋友，例如西班牙超现实主义大师Salvador Dail,这些对她的设计都有着很深刻的影响，这些都是我非常羡慕的；新任设计总监又在品牌本身的这种超现实主义的风格基础上又融入了浪漫元素，这一季新系列表现女性力量与其中的艺术继承，真正体现了高级时装的戏剧性和叛逆精神。
Q2 大胆预测一下本次时装周哪些设计有可能会成为当红炸子鸡？
MiaoYan：其实我认为高定时装周中不太会出现太过于标新立异的设计款式的，因为可以进入巴黎高定时装周list的品牌都是风格非常成熟并且多年的艺术沉淀积累起来的艺术作品。高定其实对工艺上的要求是更为着重。但我也发现了几个比较有意思的作品来自于Alexis Mablle这个品牌；头上的花苞头盔造型，袖口开出的花朵；纱纱蓬蓬的袈裟。
Q3. 在 巴黎高定时装周期间，Lisi Herreburg & Rushemy Botter在采访 表示“时装行业需要做出很多改变”。您作为国内领先的独立设计师，您赋予MS.MY具有怎样的使命或期待？
MiaoYan 他们所说我们正在进行的是一场革命，一场可持续的时尚革命，时尚圈空前的对环境污染的认知以及承认行业对其应该负担的责任；我们的确是有了更宽广的时间和空间来用于思考，我们不再只关注市场，我们更注重表达 更注重用公众给予的话语权去关注社会。激情可以让感染力触手可及，情怀可以让态度和理念坚持下去！
最后我想说，我和他们一样 拥有一个非常棒的团队！
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