导读：使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。

回顾 2020 年，Imagination 陆续推出了一系列有关光线追踪的文章， 从光线追踪的基本原理概念，到技术难点解读，再到发布光线追踪等级系统，等等。这些文章将带你更为全面、深入地了解光线追踪技术。

当前，人工智能在给人类带来重大发展机遇的同时，各种风险和挑战也随之而至。与科学技术领域人工智能热火朝天的技术突破和产业创新遥相呼应，哲学社会科学领域的人工智能伦理与治理问题的研究也如火如荼。这在很大程度上源于人们对人工智能的担忧和焦虑。

如何判断过拟合呢？我们在训练过程中会定义训练误差，验证集误差，测试集误差（泛化误差）。训练误差总是减少的，而泛化误差一开始会减少，但到一定程序后不减反而增加，这时候便出现了过拟合的现象。

本文来源于毕马威发布的第三版《2020年自动驾驶汽车成熟度指数》，该报告旨在评估各个国家对自动驾驶汽车部署的准备情况。此次选取30个国家和地区，通过政策和立法、技术和创新、基础设施和消费者接受度四个方面对其进行排名。

自打UE4公开发布以来我一直靠这个赚钱，然后发现了在它身上一些创作和展现高质量成果的绝妙技巧。在这篇文章，我会分享一些个人每天都会用到的小秘诀和技巧，以帮助你们运用UE4为自己美妙的场景做好光照、材质和渲染。

如果你对人工智能和机器学习感兴趣，而且正在积极地规划着自己的程序员职业生涯，那么你肯定面临着一个问题：你应该学习哪些编程语言，才能真正了解并掌握 AI 和机器学习？

在通用渲染管线（URP）中，相机有堆栈相机、渲染到同一渲染目标、渲染为RenderTexture（渲染纹理）三种工作方式。

根据最新的研究结果，训练一个普通的 AI 模型消耗的能源相当于五辆汽车一生排放的碳总量，而 BERT 模型的碳排放量约为 1400 磅二氧化碳，这相当于一个人来回坐飞机横穿美国。为何 AI 模型会如此费电，它们与传统的数据中心计算有何不同？

目标检测是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向。图像分类是对图像进行分类，比如判断图像中是否是车。定位分类不仅要图片分类，而且需要确定目标在图像中的哪个位置。目标检测中要识别的对象不仅仅只有一个，目标检测要识别图像中多个对象。

人工智能和机器学习如今一直在改变着我们的世界，2020年发生的冠状病毒疫情为这两种技术带来了新的机会和紧迫性，预计在2021年将会有更大的发展。疫情显然已经成为一种催化剂，从产品创新到消费者偏好，影响了从办公室到远程工作的业务发展。随着人们在未来一年不断适应，将会看到人工智能和机器学习技术在2021年的五个发展趋势……

URP整个渲染的主入口在UniversalRenderPipeline，他继承的RenderPipeline，是rsp的渲染流程关键类~

站在2020年年尾回看智能驾驶，这一年黑科技层出不穷，无疑是一片琳琅满目的壮观景象：超大的显示屏娱乐功能强大、智能座舱高度数字化、OTA远程升级几乎是新车型标配、ADAS辅助驾驶功能也越来越丰富和实用......至于智能驾驶的终极目标——无人驾驶，在市场的狂热逐渐退烧后，各大厂家重新制定了自动驾驶计划。智能汽车正在朝着便利和解放驾驶员的方向上狂奔。

由于一个物体表面的不同位置上通常有含有不同的颜色或者其他属性(如发射率、法线等)，所以需要一种方法来表示物体每个位置上的不同的属性。在CG中，通常通过使用纹理映射技术来表示物体不同位置上不同的属性。

2020年12月29日，国际数据公司（IDC）发布了《IDC FutureScape: 全球人工智能（AI）市场2021 预测——中国启示》报告。在报告中，IDC全球分析师团队描述了影响IT和业务决策者负责该项支出并有效利用相关解决方案的主要驱动因素，并给出了2021-2025年有关人工智能项目的十大预测。

UWorld : 世界，相当于一个包含了所有角色和组件的容器，世界中的关卡可以动态载入载出，游戏中的多个世界可以被设置为活动的；ULevel : 关卡，世界的子集，用于包含和管理角色和组件的载入载出，关卡被存储于一个独立的 map 文件中

生物识别技术在近几年有了长足的进展，但要使生物识别从理论研究走向实际应用，众多的科研单位还需要突破和解决其中一系列的关键技术。从统计的意义上讲人类的指纹、掌形、虹膜等生理特征存在着唯一性。因而这些特征都可以作为鉴别用户身份的依据。

由于疫情不断蔓延，加上大国之间的关系变得冷淡，过去一年对个人和企业来说都是动荡不安的。在2019年底时，没人能预知我们现在的处境，因此未来的12个月及之后的时间同样难以预测和规划。然而，在目睹整个世界特别是半导体产业如何因应疫情的发展之后，也让我们意识到更多积极的事情将不断到来。

Q学习（Q-Learning）算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法；DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似，并针对实际问题作出改进的方法；而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展；本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ，更好地理解二者的算法区别与联系。

2020年不仅仅是动荡的一年;相反，这一年标志着许多数字和技术的进步，这是克服挑战性环境的直接反应。这场流行病无疑迫使甚至持反对意见的人都转向了数字化，而被叫停的人也激增了；商业领域除了利用数字浪潮之外，没有任何喘息之机。