Mozilla的DeepSpeech是一个开源的语音转文本引擎，其训练模型是基于百度深度语言研究论文的机器学习。我们将概述如何运行该模型的0.5.1版本，通过在Imagination神经网络加速器（NNA）上加速静态LSTM网络，为汽车应用创建语音助手原型。

随着技术不断应用于我们的车辆，从高级驾驶员辅助系统（ADAS）到改变内部装饰照明的颜色，信息娱乐HMI已成为车辆驾驶舱和控制装置的核心部分。整合更多控制功能的举措也使得汽车制造商可以从仪表盘上移除传统的机械按钮和开关，进一步提升了汽车内饰设计的时尚美观

Imagination作为全球知名的半导体IP供应商，深耕汽车领域已超过15年，其IMG PowerVR系列GPU和IMG Series4 NNA本次也成功入选《手册》。

IC的设计过程可分为两个部分，分别为：前端设计（也称逻辑设计）和后端设计（也称物理设计），这两个部分并没有统一严格的界限，凡涉及到与工艺有关的设计可称为后端设计。

“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”这三个词经常交替出现，但如果你正在考虑从事人工智能的职业，了解它们之间的区别是很重要的。

通常来说，一个角色模型的实现流程应该是以下几个步骤：三视图原画 → 原型模型 → 高精度模型 → 拓扑低模 → UV拆分 → 烘焙贴图 → 绘制贴图 → 绑定蒙皮 → 骨骼动画顶点动画 →引擎中的shader → 引擎中的渲染 → 引擎中的实时物理 → 动画套用以及动画机 → 角色控制器或者AI实现→ 特效，语音，音效等等。

Imagination 公司技术产品管理高级总监 Kristof Beets 分享了对光线追踪技术的观点以及 Imagination 的光线追踪 IP。

2021年，科学技术在社会经济领域的应用将大大加快。为更好地预知未来科技趋势，掌握科技前沿动态，本文列出2021年十大科技前沿趋势以供参考。

游戏引擎简单说就是一个开发游戏的软件。它帮我们实现了复杂的底层逻辑，比如：物理系统，粒子系统，寻路系统，图形渲染等等。

SoC(System on Chip)，系统级芯片（片上系统）SoC是将系统的主要功能综合到一块芯片中，本质上是做一种复杂的IC设计。SoC是集成电路设计和制造工艺发展的产物，它可以将整个系统集成在一个芯片上。

游戏引擎是指一些已编写好的可编辑电脑游戏系统或者一些互交式实时图像应用程序的核心组件。这些系统为游戏设计者提供各种编写游戏所需的各种工具，其目的在于让游戏设计者能容易和快速地做出游戏程序而不用由零开始。

从去年下半年开始，汽车芯片供应短缺情况仍在持续发酵。这不是汽车行业第一次遭遇供应链危机。考虑到一辆新车需要数十种不同的芯片，从底盘、车身控制到信息娱乐、ADAS等等，只要其中任意一种芯片面临供货不足的情况，整车生产就会受到影响。

Unity 表面着色器为开发者提供了一层简单快速的编写 Shader 的方式，对开发者来说隐藏了光照模型这些复杂的的概念，但是有时候 Unity 自带的光照模型往往不能满足我们的需求，而需要自己定义光照模型。所以接下来就一起看看 Unity 中常见的光照模型函数。

TOPS是Tera Operations Per Second的缩写，1TOPS代表处理器每秒钟可进行一万亿次（10^12）操作。与此对应的还有GOPS（Giga Operations Per Second），MOPS（Million Operation Per Second）算力单位。1GOPS代表处理器每秒钟可进行十亿次（109）操作，1MOPS代表处理器每秒钟可进行一百万次（106）操作。TOPS同GOPS与MOPS可以换算，都代表每秒钟能处理的次数，单位不同而已。

Imagination公司工程师Kristof Beets讨论了移动端内容开发，他分享了与PC端/游戏主机端游戏开发的差异，以及移动开发者如何解决CG艺术和优化方面的各种问题。

一部又一部的游戏大作降临，每个游戏都声称要给玩家“真实”的体验。当然既然叫做游戏就不可能是真实的，但游戏制作商们都在不断想办法使游戏更加接近现实，使用各种3D效果去模拟现实中的种种现象。可能还有不少玩家朋友对这些视觉效果名词还不大了解，于是有了本文。本文就是用简单的语言，简要地介绍目前应用在游戏中的一些比较热门的视觉效果。

和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！

本文的目标是提出一种解决自动车辆带来的风险的通用方法。此通用方法可以作为安全自动驾驶的基准，但不包含完整且安全的特定产品。预期功能的安全性，功能安全性和网络安全性如何一起工作，以及如何将它们组合在一起以创建一个可靠的系统。

随着技术的进步，人工智能系统变得越加复杂，加速这些操作的需求也在增加。Imagination的NNA性能使它成为运行这些网络的有效工具，它允许开发人员创建能够处理语音识别的交互式软件，这将在未来被广泛使用。

在深度学习中，神经网络模型是其较为常见的模型之一。神经网络已经在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突飞猛进的发展，其强大的特征学习能力引起了国内外学者的广泛关注，有着十分广泛的应用前景。