最近的一些研究发现很多自监督与无监督学习的技术思想也可适用于图类型的数据，我们在设计用于检测漏洞的图神经网络过程中也受到了很多来自CV、NLP领域自监督学习的启发来设计模型，我们今天将介绍一些其他研究者已经发表出来的相关的工作。

10月14-16日，第三届全球IC企业家大会暨第十八届中国国际半导体博览会（IC China2020）将在上海新国际博览中心举办。

在模拟真实水面过程中，我们往往也会使用噪声纹理。此时噪声纹理通常会用做一个高度图，以不断修改水面的法线方向。为了模拟水不断流动的效果，我们会使用和时间相关的变量来对噪声纹理进行采样，当得到法线信息后，在进行正常的反射+折射计算，得到最后的水面波动效果。

据外媒 Android Authority 报道，小米海外品牌 Poco 近日于印度市场推出智能手机新品 Poco C3，该机主打入门级定位，并以 7499 卢比（约 689 元）的起售价成为该品牌最便宜的手机产品。

尽管国内主流手机市场已经全面转向 5G，但海外市场部分仍以 4G 机型为主。近日，OPPO 在越南正式发布了 OPPO A93 机型。在处理器上，这款手机采用联发科 Helio P95。联发科 Helio P95处理器采用12nm FinFET工艺制程，拥有八核心架构，其中包括两颗2.2GHz的A75架构核心与六颗2.0GHz的A55架构核心，GPU为IMG PowerVR GM 9446。

在当今这样一个人工智能、大数据和自动化的时代，技术技能和数据素养显然非常重要。但是这并不意味着我们应该忽略工作中的人的因素——机器无法很好实现的各种技能。我相信，随着工作本质的发展变化，机器承担了更多容易实现自动化的工作，这些软技能对于成功来说将变得更加至关重要。换句话说，人类的工作从总体上来说将变得更多，就是人类的工作。

英国伦敦，2020年10月– 半导体知识产权（IP）领先供应商Imagination Technologies（简称“Imagination”）日前宣布，Simon Beresford-Wylie将担任公司首席执行官。

Imagination人工智能高级总监Andrew Grant发表了“加速人工智能自动驾驶的发展”主题演讲，展望了未来的交通出行及ADAS与自动驾驶的发展趋势，并重点介绍了Imagination神经网络加速器（NNA）和图形处理器（GPU）IP的优异性能及其如何支持车企去打造世界领先的智能网联汽车和自动驾驶汽车。

本文综述了智能网联交通技术发展现状及趋势。智能网联交通系统的技术体系架构是一个集车辆自动化、网络互联化和系统集成化三维于一体的高新技术发展架构。其关键技术模块包括感知模块、融合预测模块、规划模块和控制模块等4个关键部分。

网络安全是一个知识和情报驱动的行业，多年来安全行业的技术会议现场以活力和激情著称，虽然新冠疫情给线下交流按下了暂停键，但网络研讨会、在线峰会和各种视频直播和在线课堂依然在源源不断地输送网络安全知识和资讯。但是，有一个重要的获取网络安全知识渠道经常被忽视，那就是阅读。

特征认识（Feature understanding）——结构化数据：可分解为观测记录和属性的数据，如表格数据，行为观测，列为属性；非结构化数据：数据形式随意，不遵循特定规则，如一堆数据（log文件），博客信息，或者只有一个特征的数据；定量数据：有明确数值的数据；定性数据：类别数据。

PowerVR开发工程师Dihara Wijetunga简要介绍了Unity高清晰度渲染管线（HDRP）。

Imagination中国区战略市场与生态高级总监时昕代表公司出席了AIIA2020人工智能开发者大会，并在主论坛上发表了“基于GPU与神经网络加速器的异构计算平台”的主题演讲，分享了AI芯片的应用场景和发展趋势，Imagination神经网络加速器（NNA）IP 的强大性能，NNA与GPU的AI协同功能，以及Imagination的软件支持能力。

在Android中，提供了Shader类专门用来渲染图像以及一些几何图形。Shader类包括了5个直接子类，分别为：BitmapShader、ComposeShader、LinearGradient、RadialGradient以及SweepGradient。其中，BitmapShader用于图像渲染；ComposeShader用于混合渲染；LinearGradient用于线性渲染；RadialGradient用于环形渲染；而SweepGradient则用于梯度渲染。

在很长一段时间里，手机的刷新率都是60Hz，随着硬件设备性能的提升，各种高刷新率的移动设备层出不穷，移动端也能有120Hz的显示设备。那么手机上的游戏真的是FPS越高越好吗？本期我们就来探索这其中的真相。

目前人工智能技术的落地主要是在预测能力能达到应用级的应用上，算是在享用这些应用的能有的红利。一旦人工智能在应用层的红利消失，剩下的可能就得靠人力了。那么自然的问题是，人工智能的红利，在各种相关的应用上还能持续多久？ 人工智能的尽头会是人工吗？ 还是必然会走向人机混合呢？

很多时候向规则的事物里添加一些“杂乱无章”的效果往往会有意想不到的效果，这些效果的来源就是造成，我们会学习使用噪声来模拟各种看似“神奇”的特效。

我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。

人工智能、自动化等颠覆性技术的迅速发展正在改变现代企业。这些技术为企业提高效率、提高生产率铺平了道路。大多数企业将人工智能和自动化视为一种变革的驱动力，可以带来业务的增长。通过利用它们，公司，无论是小型、中型还是大型，都将使其营销活动的投资回报最大化。

CPU内部流水线结构拥有并行计算能力，一般用于显示内容的计算。而GPU的并行计算能力更强，能够通过计算将图形结果显示在屏幕像素中。内存中的图形数据，经过转换显示到屏幕上的这个过程，就是渲染。而负责执行这个过程的，就是GPU。