4月14日，工信部科技司公示通信行业10项国家标准和64项行业标准。公示文件显示，10项行业国家标准中涉及拉曼光纤放大器、光纤试验方法规范、量子保密通信应用场景和需求、智慧城市、光放大器试验方法基本规范等内容。

随着科技的不断发展，越来越多的黑科技开始涌入我们的生活，同时解锁的方式也日渐多样。从指纹打卡，到支付宝的刷脸。生物特征识别系统已经被大众熟识，但这种方式真的安全可靠么？在未来，我们是否可以扔掉繁琐的钥匙和密码呢？

国际标准化组织 ISO 将计算机图形学定义为：计算机图形学是一门研究通过计算机将数据转换成图形，并在专门显示设备上显示的原理方法和技术的学科。它是建立在传统的图学理论、应用数学及计算机科学基础上的一门边缘学科。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

着全球制造市场的竞争日益激烈，企业需确保以最高效率运营显得很重要的。由于过程相关故障导致的停机时间被认为是非增值停机时间，直接影响公司的盈利能力。机器视觉是一个新兴领域，如果设置正确，可以减少过程效率低下。任何使用机器视觉作为机器人引导或检查的设施都应重视这一领域，以寻求可能的改进。在机器视觉系统中如果没有适当的设置，可能会导致机器视觉过程的非增值停机。

人工智能最具挑战性的课题之一是计算机视觉技术。近年来，随着计算机视觉应用的日益广泛，计算机视觉技术在机器人、监控、医疗等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们列出了十个流行的计算机视觉项目以及它们的可用数据集，供初学者学习。

积神经网络（CNN）是一种目前计算机视觉领域广泛使用的深度学习网络，与传统的人工神经网络结构不同，它包含有非常特殊的卷积层和降采样层（有些文章和书籍里又称之为池化层、汇合层），其中卷积层和前一层采用局部连接和权值共享的方式进行连接，从而大大降低了参数数量。

为什么要进行特征选择？什么是特征选择？怎么进行特征选择？特征选择想要做的是：选择尽可能少的子特征，模型的效果不会显著下降，并且结果的类别分布尽可能的接近真实的类别分别。

无监督学习主要有两种类型：数据集变换和聚类。

机器视觉方向的21种常用算法

在Untiy的渲染流程中CPU和GPU分别做了什么？

在数字图像处理当中，一个像素用三个字节来表示，每个字节对应着R,G,B,分量的亮度。灰度图像是将亮度值量化为0~225共256个级别。图像灰度化处理的方法主要有平均值法、加权平均值法和最大、最小值法。

有没有想过要设计多大的企业规模系统？在主要的软件开发开始之前，我们必须选择一个合适的体系结构，它将为我们提供所需的功能和质量属性。因此，在将它们应用到我们的设计之前，我们应该了解不同的体系结构。

BM3D 是一种降噪方法提高了图像在变换域的稀疏表示。BM3D 降噪方法的优点是更好的保留图像中的一些细节，BM3D采用了不同的去噪策略。通过搜索相似块并在变换域进行滤波，得到块评估值，最后对图像中每个点进行加权得到最终去噪效果。 

给大家总结了2020年以来的图像分割领域的进展，包括了结构，损失函数，数据集以及框架。

最近邻：​ 适用于小型数据集，是很好的基准模型，很容易解释；线性模型：非常可靠的首选算法，适用于非常大的数据集，也适用于高维数据。

为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息，这意味着参数梯度不应该为0。而我们知道在全连接的神经网络中，参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关。那么参数初始化应该满两个条件......

说明：本教程是在《OpenGL ES 3.0编程指南（原书第2版）》基础上完成。

准备工作

下载源码（点击下面链接）

原书附带代码下载：https://github.com/danginsburg/opengles3-book

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主机玩家最在意的是什么？除了主机的性能独占的游戏之外操作是否舒适，交互是否舒适一定是玩家们考虑的一大重点。每一代新主机发布除了讨论主机的性能以及独占游戏之外，大家最关注的就是新的控制器有什么新功能，能不能带来更好的游戏体验？

人工智能和机器学习依赖于高价值数据，这意味着IT部门需要对其网络中发生的事情有适当的可见性。