1月20日，2020年5G云游戏产业年会暨第一届“登云奖”颁奖典礼在北京泰富酒店如期举行，业界期待已久的第一届“登云奖”系列大奖正式公布。

中国智能家居市场在过去两到三年里经历了从野蛮生长到调整期的重大变化，语音交互随着智能音箱的爆发走进大众视野并逐渐被人接受，智能音箱市场发展速度正在趋稳，面临着产业升级、优化体验的可持续发展挑战。而智能照明、安防等碎片化设备正在快速崛起，并将多模态交互方式向视觉和传感等技术延伸，也对IoT生态连接和家庭交互中心算力的提升和分布提出了更高的要求。

根据多家科技媒体的消息，一款名为realme C21新机通过了印尼电信监管机构（BIS）的认证。从印尼电信监管机构（BIS）的数据来看，realme C21的型号为RMX3201。据悉，该机将会搭载联发科Helio G35处理器。

无人驾驶汽车，又称自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种运输动力的无人地面载具。我们理想的无人驾驶汽车是无需人类操作即能从地点A行驶到地点B，不管途中环境多复杂天气多恶劣都由机器自己完成。无人驾驶汽车的核心在于无人驾驶技术，如果说汽车工业是制造业的皇冠，那么无人驾驶技术就是皇冠上的明珠。

应用程序阶段：主要任务是在应用程序阶段的末端，将需要在屏幕上显示出来绘制的集合体（如点、线、矩阵等）输入到绘制管线的下一个阶段。对于被渲染的每一帧，应用程序阶段将摄像机位置，光照和模型的图元输出到管线的下一个主要阶段——几何阶段。

如今，深度学习是必经之路。大规模数据集以及深层卷积神经网络（CNN）的表征能力可提供超准确和强大的模型。但目前仍然只有一个挑战：如何设计模型？像计算机视觉这样广泛而复杂的领域，解决方案并不总是清晰明了的。计算机视觉中的许多标准任务都需要特别考虑：分类、检测、分割、姿态估计、增强和恢复以及动作识别。尽管最先进的网络呈现出共同的模式，但它们都需要自己独特的设计。

在传统神经网络中，模型不会关注上一时刻的处理会有什么信息可以用于下一时刻，每一次都只会关注当前时刻的处理。举个例子来说，我们想对一部影片中每一刻出现的事件进行分类，如果我们知道电影前面的事件信息，那么对当前时刻事件的分类就会非常容易。

近年来，无人机产业发展不断加快，并逐渐从军用领域延伸到了民用领域。围绕民用无人机这个新兴市场，各国相继加大扶持力度，推进全面布局，眼下已形成激烈竞争局面。

在新冠肺炎疫情和经济下行压力的双重冲击之下，AR/VR产业在2020年仍然在终端、软件、应用各方面实现了诸多突破。疫情背景下“宅经济”的出现，也使得AR/VR在B端和C端同时拥有了更现实和迫切的入口。AR/VR产业在国内市场的发展节奏已经逐步加快。

LWRP现在再unity2019已经成为默认的管线了，替代了原来的builtin管线，我当前项目用的还是2018.4的lwrp，使用了一段时间，觉得还是想总结下lwrp的渲染流程。总结过程中也学到了不少东西，所以想在这里分享下我了解的lwrp管线

全新的2021年，Imagination 发起的全球光线追踪创意赛报名正在进行中，吸引了不少国内外内容开发者的加入。为了让更多的内容创作者深入了解硬件级光线追踪技术，以及如何利用UE4在移动端打造影视级画质，Imagination 联合 CSDN 特别推出此次线上公开课。

在学习场景管理之前，我们要先学习一下视锥体剔除(VFC)，因为无论你使用什么空间划分算法，划分的空间都要进行视锥体剔除，被剔除的空间内部的所有物件都会被抛弃以此来加速渲染或碰撞。这也是场景管理的核心目的。

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随着二十一世纪到来，各个国家的成功与失败已经不再单纯取决于其公民与政府领导；对于技术的远景规划，开始成为国家竞争间的巨大差异化优势。如果某个国家面对迅猛起飞的自动化与AI技术浪潮而无动于衷，那么其势必会被历史浪潮吞没。而如果一个国家拥戴AI技术，并在AI的伦理应用领域投入大量资源与思想，那么他们或许会在未来几十年内走在全球前沿。

一个完整的SoC设计包括系统结构设计（也称为架构设计），软件结构设计和ASIC设计（硬件设计）。SoC设计更需要了解整个系统的应用，定义出合理的芯片架构，使得软硬件配合达到系统最佳工作状态。因而，软硬件协同设计被越来越多地采用。

游戏优化会使用多种裁剪技术来减少不必要的渲染。其中视锥体剔除是最重要的裁剪工作，我们只希望把视锥体中的物体传递给GPU进行渲染，视锥体之外的物体直接丢弃……

循环神经网络很难训练的原因导致它的实际应用中很处理长距离的依赖。本文将介绍改进后的循环神经网络：长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM)，

OpenGL是一个跨语言、跨平台的编程图形程序接口，它将计算机的资源抽象为一个个的OpenGL的对象，对这些资源的操作抽象为一个个OpenGL的指令。它的移植性高，并且速度非常快。

网络攻击活动如今日益猖獗，以至于组织采用的安全工具很难保护其业务并打击网络攻击者。采用机器学习和人工智能技术可以改善网络安全性。

经过十年多演变，音视频编码技术本身和产业应用背景都发生了明显变化，后起之秀辈出。目前音视频产业可以选择的信源编码标准有五个：MPEG-2、MPEG-4、MPEG-4 AVC(简称AVC，也称JVT、H.264)、HEVC、AVS。