众所周知，数据对于机器学习的重要性。了解数据访问模式将帮助数据科学家确定适合其项目的正确存储基础架构。数据基础架构使机器学习成为可能。然而，一旦开始使用，机器学习就面临着关键的数据挑战......

随着我们进入一个越来越由自动化驱动的时代，Imagination很荣幸获得了HORIBA MIRA颁发的ISO 26262流程一致性认证声明。

Locomotion，本文中我称之为移位，是VR研究中最重要的话题之一。因为它属于VR中三大元老级操作（Selection选择，Manipulation操纵物体，Locomotion移位），其中，前两个操作是关于物体的，而Locomotion是关于玩家自己的 - 几乎所有的VR应用都避不开这三个操作，而这三个操纵几乎涵盖了所有的VR操作。

低功耗蓝牙是向后兼容的，这意味着，如果您今天开发一个运行蓝牙最新版本（5.2）的BLE设备，则可以保证可以与另一个运行支持的第一个版本的BLE设备进行交互。 BLE（蓝牙版本4.0）。该规则有例外，特别是当其中一台设备实现特定蓝牙版本的可选功能时，但在核心功能上，规范保证了向后兼容性。

图像卷积靠卷积核完成，卷积核规定了运算的规则，滤波是卷积运算所带来的效果。不同的卷积核所得到的卷积效果不同，故衍生出了不同种类的滤波，形态运算，梯度运算等等概念。

模型的开发周期有多个不同的阶段，从数据收集开始直到模型建立。不过，在通过探索数据来理解（变量的）关系之前，建议进行假设生成步骤。我认为，这是预测建模过程中最被低估的一个步骤。花时间思考要回答的问题以及获取领域知识也很重要。这有什么帮助呢？它会帮助你随后建立更好的特征集，不被当前的数据集误导。这是改善模型正确率的一个重要环节。

全球领先的实时3D内容创作平台Unity正式发布Unity MARS (Mixed and Augmented Reality Studio)，业内首款智能化混合现实及增强现实内容创作工具，让跨行业的创作者能无缝创作AR体验。

深入了解DNNs，CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化，蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法。

通过SRP可以实现对渲染管线的完全控制，它提供了需要的工具来创建符合项目需求的渲染管线和效果；通过在C#脚本中定义一系列的命令来控制每一帧的渲染过程，和传统内置管线不同，它开放了更多的接口，给了开发者更大的自由度，但是又不至于像OpenGL手写管线那么复杂，可以很好满足开发者既需要自定义管线又要简单快捷的开发需求，降低了渲染管线的开发门槛。

新基建时代，5G的部署速度将会大大加快。但是还有另外一种传输技术也将映入我们的眼帘，这就是Wifi6。竞争还是共存？这两者未来将会是一种什么样的关系呢？

视觉的解析力，常常是指视觉语义，视觉特征，视觉场景理解，视觉目标检测，视觉变化，视觉运动状态理解等等。比如说，关于分辨率和清晰度，经常还可以见到清晰度，分辨力，分辨率，解析力，解析度，解像力，解像度这些词语。对于这些词语分别的含义和所指的具体内容是什么，怎样使用才合适，目前流行的看法是很不统一的。

图像分割的主要算法：1.基于阈值的分割方法；2.基于边缘的分割方法；3.基于区域的分割方法；4.基于聚类分析的图像分割方法；5.基于小波变换的分割方法；6.基于数学形态学的分割方法；7.基于人工神经网络的分割方法；8. 基于遗传学算法的分割方法。

物理性质可以在不同的方向进行测量。如果各个方向的测量结果是相同的,说明其物理性质与取向无关,就称为各向同性。如果物理性质和取向密切相关，不同取向的测量结果迥异，就称为各向异性。造成这种差别的内在因素是材料结构的对称性。

根据安卓应用特点，我们可以风险分析分为静态与动态两种。分析的过程不执行应用的方法称之为静态分析。比如说，静态分析中的权限分析可以通过AndroidManifest.xml文件获取，api调用等可以通过逆向dex工作逻辑获得。而动态分析主要是分析应用运行之后的逻辑。

在机器学习中，经常需要对模型进行正则化，以降低模型对数据的过拟合程度，那么究竟如何理解正则化的影响？本文尝试从可视化的角度来解释其影响。

渲染中常常要对一张图像进行采样，也就是在众多像素中选一些代表性的点。随机的均匀采样是最简单的，像下面左图那样。但是很多时候我们希望进行一些非均匀的采样，比如在环境光图像里集中采样亮度大的地方，如右图。这种采样叫做重要性采样（Importance Sampling）。

如今，大多数人仍然将智能家居技术视为无法实现的奢侈品。但是，将你家中所有简单的电器连接到互联网网络并不一定要花很多钱。对于小白来说，尽管通过单个网络连接你拥有的所有设备可能不是一件容易的事，但连接的家电体验优势使其对很多人具有极大的吸引力。

在机器学习的面试中，能不能讲清楚偏差方差，经常被用来考察面试者的理论基础，本文就机器学习中偏差和方差进行了详细总结，供参考。

在进行屏幕后处理的时候，我们往往会应用很多图像处理的相关算法，例如高斯模糊，sobel边缘检测等等。但是这些图像算法都是基于图像的颜色值来计算的，而我们通过渲染管线得到屏幕图像时，不仅可以得到颜色缓冲，还可以得到深度缓冲以及法线信息等。

随着边缘计算、Wi-Fi 6和低功耗蓝牙（Bluetooth LE）v5.2等新的技术进展全面到来，连接和人工智能的创新即将进入全速发展阶段。这些发展是非常重要的，尤其是Wi-Fi 6，它将提高鲁棒性（robustness）和性能，而蓝牙音频共享则能够使多个消费者分别享受来自同一个设备的音频，边缘计算将极大地促进人工智能物联网（AIoT）的发展。