认字时，一定是小朋友的大脑在接受许多遍相似图像的刺激后，为每个汉字总结出了某种规律性的东西，下次大脑再看到符合这种规律的图案，考试就知道是什么字了。计算机认字时，也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍，然后，在计算机的大脑（处理器加上存储器）里，总结出一个规律来，以后计算机再看到类似的图案，只要符合之前总结的规律，计算机就能知道这图案到底是什么字。

你的物体探测器能检测出下图中的人和马吗？如果同样的图像旋转90度会怎样？还能探测到人和马吗？

本文旨在简要介绍：目标跟踪的基本流程与框架，目标跟踪存在的挑战，目标跟踪相关方法，以及目标跟踪最新的进展等，希望通过这篇文章能让读者对视觉目标跟踪领域有一个较为全面的认识。

在实际项目开发中，提起unity优化，肯定是有DrawCall的相关内容的，本文就讲解一下什么是DrawCall以及如何对DrawCall进行优化操作。

UE4 的全名是 Unreal Engine 4，中文译为“虚幻引擎4”。UE4 是一款由 Epic Games 公司开发的开源、商业收费、学习免费的游戏引擎。那你了解UE4吗？如果还不清楚，就一起来看下这篇UE4详解吧！

拍摄花、昆虫等照片时，背景拍的比较模糊，突出被拍物。但当拍摄纪念照、风景等照片时，却会把背景拍摄得和被拍对象一样清晰。这两者就是不同景深。前者为浅景深，拍摄聚焦到被拍物上，只能拍清一小段距离，被拍物前后的景色都被虚化，清晰范围较小。而后者为大景深，清晰范围较大。

本章节我们将介绍如何对图像上的每个像素进行分类，其思想是创建图像上所有检测到的目标区域的地图。 基本上，我们想要的是下面的图像，其中每个像素都有与之关联的标签。最后我们将学习卷积神经网络（CNN）如何为我们完成这项工作。

如果没有人机界面，驾驶员将无法与自动驾驶汽车（AV）进行通信。此外，如果没有一个合适的人机界面系统设计，就不可能实现有效的人机对话。因此，在实现完全独立之前，汽车应该以最全面的方式与人沟通它们的意图。反过来说，随着此类系统的发展，司机和通勤者的要求也越来越高。

本文对近年来人工智能数据安全与隐私保护的研究工作进行了总结和分析。

据相关调研机构预测，到2025年，全球将有21．3％的家庭使用智能家居设备，而在2020年，智能家居的普及率约为4．9％。而在这一过程中，智能家居安全问题并未被完全解决——为了便捷，安全问题似乎被忽视……

在互联网行业，随着信息化的普及，数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求，同时，机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。

人工智能不断发展，改变了企业的运营方式和我们自己的日常体验。事实上，人工智能几乎渗透到了每个行业。如今，越来越多的实际用途被发现，这使得专家和最终用户期待2021年人工智能的大发展。

借助 Prefab 暂存数据：可以直接在脚本的 Inspector 上填写，然后把整个 GameObject 拖成 Prefab 暂存。

本文向大家展示一些在 UE4 中设置色键材质的例子。虽然大多数 AR 演示都是将数字对象合成到实时视频中，但是有些项目需要混合现实，包括将实景对象投影到数字场景中。这通常涉及某种绿幕设置，这种设置可能更具挑战性，因为你没有内置的阿尔法。

Imagination Technologies宣布：在 Imagination 和百度飞桨（PaddlePaddle）的合作中，其 IMGDNN API 已集成到 Paddle Lite 中，丰富了全球开发者发展人工智能（AI）的生态系统。

空间划分算法有很多，比如均匀网格，四/八叉树，k-d树，Bsp树，每一种算法都有自己的优缺点，我们需要从理论上理解这些算法，然后在实际项目中进行灵活的运用。

随着所有行业对人工智能的呼声越来越高，IT领导者必须掌握与人工智能合作的一些秘密，以便收集商业见解。

Imagination Technologies作为RIOS的战略合作伙伴和RISC-V生态的坚定支持者与长期参与者，也受邀参加由帕特森RISC-V国际开源实验室（RIOS实验室）等机构举办的“第二届 RISC-V国际开源论坛”。

深度神经网络的参数网络极其庞大复杂，也因此让机器得以实现以往难以想象的各类功能。然而，这种复杂性也成为制约其广泛应用的祸根：神经网络的内部工作机理一直是个谜，就连创建者自己也搞不清它到底怎么做出决策。自深度学习在2010年初全面流行以来，这个难题一直困扰着人工智能业界。

未来，哪些行业将从人工智能中受益？14位技术专家对哪些行业和部门最终将从AI中受益最大进行了预测。