如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。但是，和已经被研究30余年的自然语言处理不同， 自然语言理解（NLU）成为了机器学习面临的新困境。

第二期课程将详细介绍 PowerVR SDK 和工具，以及这些工具如何帮助开发人员进行开发。

Vulkan 图像(Images)，到目前为止，几何图形使用每个顶点颜色进行着色处理，这是一个局限性比较大的方式。在本教程的一部分内容中，我们实现纹理映射，使得几何图形看起来更加生动有趣。

以Tiny YOLOV3的速度达到YOLOV3的效果。

独立的渲染线程是指执行准备渲染数据、提交渲染指令过程的线程。这一过程相比起逻辑线程，通常执行时间较长。使用独立的线程可以提高并行度，减少GPU的等待。

本文从攻击人工智能的技术、防护人工智能的技术、基于人工智能的攻击技术以及基于人工智能的防护技术四个方面，研究了人工智能安全技术的最新进展，供大家参阅。

8月20日，Epic 虚幻引擎官方宣布，虚幻引擎 4.27 现已发布！从电影制作人、广播从业者，到建筑、汽车和产品设计领域的可视化专家，再到游戏开发者甚至其他行业的人员，所有人都将从这个发行版中找到想要的功能。

在本文中，我们将讨论简单神经网络背后的数学概念。其主要目的是说明在建立我们自己的人工智能模型时，数学是如何发挥巨大作用的。

入坑机器视觉后，发现在开发与使用过程中总有各种bug导致系统的不稳定，故总结之，以此为鉴，谨记勿犯！

近日，来自新加坡的研究人员开展了一项实验，他们成功利用人工智能和相关API来制作令人信服的鱼叉式网络钓鱼电子邮件，而无需人工干预，该实验可验证攻击者未来可能采取的攻击策略。

偏差与方差主要与两个因素有关：训练集误差（train set error）、验证集误差（dev set error）

日新月异的科技如今显著改变着人们的工作和生活。云计算技术也在以更快的速度发展。根据调研机构的预测，到2023年，全球云计算市场的规模预计将增长到6233亿美元。

近期，中科院计算所高林团队于IEEE TPAMI发表了一项重要的研究成果[1]，提出了一种新颖的三维模型局部变形基底分析方法和可微几何模型编辑建模方法，并已开源了基于计图实现的代码，网络模型的训练速度较Tensorflow提升53%。

Imagination 在汽车专用半导体IP 方面拥有悠久的历史。目前，全球超过40% 的车辆装载了Imagination的GPU 或NNA，可以为从车载显示器到先进驾驶辅助系统（ADAS）再到通用计算等一切车内应用提供支持。

网络运营人员告诉我，未来，人工智能将管理他们的网络。他们还告诉我，供应商也向他们传达了同样的讯息。好消息是，“有些方面”是真的。坏消息也是如此。为了从人工智能网络管理中获得最大收益，你必须弄清楚那个模糊的“有些方面”

整理了一些Unity3d高频面试题目，希望可以帮助到大家。

针对目前通信局房及其内部通信设施资源数字化工作，提出一套完整的基于人工智能的技术方案，详细论述了SLAM、三维重建、三维语义分割、目标检测、OCR识别等技术在通信机房三维重建、机柜设备属性与标签识别等方面的应用。

为了了解边缘计算对物联网的影响，让我们先花点时间想象一下我们周围众多的传感器和可穿戴设备，以及它们正在捕获的数据类型。边缘计算使我们能够在任何物联网网络边缘的设备附近解读这些庞大的数据。这将实时触发分析和响应，而不会给拥塞的网络带来负担。

在本操作指南中，我们将说明如何设置和使用 半透明阴影颜色 来创建可以投射彩色阴影的材质。 为场景注入一些颜色适合于许多应用，但最常用于彩绘玻璃窗等物品。

纹理是GPU编程中最常见的资源类型之一，因此针对纹理，我们可以有很多优化的方式。无论是哪种优化方式，都会基于以下核心思路：（1）显存减少；（2）带宽降低；（3）缓存友好；（4）采样次数减少。