光照贴图（Lightmap）是一种效果明显的模拟光照的方法，这种光照贴图需要提前渲染，因此可以应用在静态效果图中，属于全局照明技术。但是这种方法一般只适用于静态物体。当然unity做了很多工作，可以让我们混合使用静态光照贴图和动态实时光源，无缝地照亮场景中静态或动态的物体。

9月15日，在Design&Reuse主办的IP SoC China 2020线上大会上，Imagination 中国区市场及生态高级总监时昕将带来《高效开发和部署AI应用——从云到边缘》的主题分享，他也将从AI芯片未来发展趋势，到具体的AI应用，以及开发工具等多个维度，进行全面的解读。

今年，Imagination Technologies 的两款全新产品同时入选“年度EDA/IP”奖项，分别为iEW410超低功耗无线连接IP、XS系列GPU。欢迎支持我们，为Imagination投票！

颜色模型(颜色空间)就是描述用一组数值来描述颜色的数学模型。在彩色图像处理中，选择合适的彩色模型是很重要的。从应用的角度来看，彩色模型可分为两类：面向硬件设备的彩色模型；面向视觉感知的彩色模型。

随着越来越多的组织依靠物联网设备采集的数据进行业务优化，从而使得不法分子对企业网络发起更多勒索软件攻击。

智能建筑处于商业地产创新的最前沿。这场革命很大程度上得益于物联网带来的史无前例的数据涌入，它揭示了建筑运营未知领域的精细洞察。通过将物联网数据与现有建筑系统和其他数据源相结合，智能建筑物带来了更高水平的自动化以及控制。

在数字图像处理中，Lena（Lenna）是一张被广泛使用的标准图片，特别在图像压缩的算法研究中。

本篇在unity实现高光反射。

毫无疑问，卷积神经网络给深度学习带来了一场伟大的革命。它们使我们能够提取出很难从全连接的层中得到的特征。

过去，这些计算机视觉应用中有许多都限于某些封闭的平台。但是，当与IP连接技术结合使用时，它们会创建一套以前无法实现的新应用。计算机视觉，再加上IP连接性、高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而引发物联网（IoT）创新和应用的革命性飞跃。

游戏制作很复杂，并不是坐在桌前、灵光一现，然后编编代码就行了。本文将介绍游戏开发中最为常见的几个大坑，如果能绕过这些深坑，一定会增大你的游戏在激烈的市场竞争中的胜算。

Imagination Technologies 中国区首席技术专家李安受邀出席大会，并将于9月10日下午四点的嵌入式人工智能技术与应用分论坛上，带来《基于GPU与神经网络加速器的异构计算平台》的主题分享。

环境搭建：主要是Windows上，下载Vulkan SDK，下载GLFW（Graphics Library Framework），下载GLM（OpenGL Mathematics），配置VS，验证Vulkan扩展。

人工智能作为一种新兴颠覆性技术，正在释放科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，深刻改变着人类生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等方面产生重大而深远的影响。人工智能不同于常规计算机技术依据既定程序执行计算或控制等任务，而是具有生物智能的自学习、自组织、自适应、自行动等特征。可以说，人工智能的实质是“赋予机器人类智能”。

在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。

图像识别是非常有趣和具有挑战性的研究领域。本文阐述了卷积神经网络用于图像识别的概念、应用和技术。

本课程使用现实世界的商业核心和平台，将为学生提供丰富知识和在真实平台上的动手操作实验。这将在他们的学术和职业生涯中发挥巨大作用。

Imagination Technologies宣布推出完整的RISC-V计算机体系结构课程，该课程针对本科教学设计，是Imagination大学项目（IUP）的一部分。“RVfpga：理解计算机体系结构 ”课程包含一整套丰富的教学资料和实践练习，可以帮助学生了解处理器架构中的关键要素，包括多个IP内核，修改RISC-V内核的方法，以及IP内核的微架构。

在之前学习机器学习技术中，很少关注特征工程(Feature Engineering)，然而，单纯学习机器学习的算法流程，可能仍然不会使用这些算法，尤其是应用到实际问题的时候，常常不知道怎么提取特征来建模。 特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置疑的。

输入层读入经过规则化（统一大小）的图像，每一层的每个神经元将前一层的一组小的局部近邻的单元作为输入，也就是局部感受野和权值共享，神经元抽取一些基本的视觉特征，比如边缘、角点等，这些特征之后会被更高层的神经元所使用。