CNN主要实现的就是特征提取，最经典的应用就是从多个图片中提取出有用的信息。这个过程对于人来说是个黑盒的过程，人们并不能很确切的知道里面发生了什么。结果也是非常抽象的，但是却能学习到很好的效果。

一个参数机器学习算法是什么，与非参的机器学习算法又有什么不同呢？在这篇文章中，你会发现参数和非参数机器学习算法之间的区别。

5G技术将使得任何连接的用电设备都能感知并智能地响应需求或其他变化，这对能源使用具有深远的影响。

随着 Google Glass 和 HTC Vive 给大家带来了对于增强现实和虚拟现实的体验，头戴设备正在成为新型趋势。核心的是对于 头戴设备屏幕 (head-mounted displays，HMDs)，它包含两个基本的元素: 光学元件和 图形显示。

在本文中，我将分享有关深度学习的25个问题，希望能够帮助你为面试做好准备。

图像处理就是一个典型的门槛低、厅堂深的领域。不需要太多基础，学过线性代数，会一点编程就够了；但是那些算法却深不可测，是个消耗功夫的活儿。

可穿戴技术并非完全是新技术。最早的可穿戴技术是1286年发明的，当时眼镜首次使近视者能够清楚地看到远距离。在整个20世纪，小工具制造商都喜欢将新技术应用于头带，手表和鞋子，即使它降低了功能性。

在machine learning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machine learning来解决问题的论文中经常会出现。

建筑、工程和施工行业(AEC)的开发者们看过来：Unity Reflect更新啦！本次Unity Reflect的新版本更新包括：支持SketchUp和Rhino文件的插件、一款安卓查看器、Unity 2019.3的兼容、Bug修复以及其它改进。

随着物联网(IoT)的普及，越来越多无线连接设备已进入市场。尽管不再需要电源线，但在对于今天市面上大量的智能设备而言，电池的使用寿命仍然是一个极大的挑战。

看到一句话讲图像和图形的区别，认为很精准：图像是从图到数据；图形是从数据到图。图像学图是基础，图形学图是终点。图像学是为了分析图像，图形学是为了得到图像。

我们真的需要联网汽车吗？有人可能会告诉您，它们提高了安全性，确保了卓越的用户体验。但是，如果这仅仅是一个以更高价格向您出售新车的骗局呢？汽车制造商真的需要采用所有最新和最时髦的技术来赢得买家吗？

这篇文章是来自牛津大学的一个副教授写的文章，科普了下人工智能当前的发展情况，主要是5件事情，包括人工智能已经融入我们日常生活中、它们可以用于解决气候问题、人工智能的学习方式、检测deepfakes以及人工智能很难变得真正的智能，即很难成为一个真正的人类一样去学习和理解世界上的所有事情。

UGUI是unity官方开源的一套简单易用的UI框架，虽然简单易用，但如果不注意性能方面的优化，最后也可能会做出不佳的体验效果。以下几点是通过实战项目的总结得出来的优化建议，希望对使用UGUI框架的unityer有参考意义。

我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布，即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。

图形（Graph）和图像（Image）都是多媒体系统中的可视元素，虽然它们很难区分，但确实不是一回事。

三者之间既有区别，又有联系，不确切的描述：计算机图形学≈画图；计算机视觉≈看图；数字图像处理≈看图前沐浴更衣焚香做好各种仪式，然后再看图。

众所周知，梯度下降算法是机器学习中使用非常广泛的优化算法，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法。几乎当前每一个先进的(state-of-the-art)机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现。但是，它们就像一个黑盒优化器，很难得到它们优缺点的实际解释。

如今，科技界最热门的话题莫过于最先进、最前沿、最令人兴奋的数据科学和机器学习了。然而，要想紧跟该领域的进步和发展，你需要付出大量努力来研究、阅读和查看信息、新闻、指南以及其他内容。

世界各国政府正在迅速采取行动，以确保现有的法律、法规以及框架，能够在人工智能技术变革中继续起效，应对由新浪潮带来的种种新挑战。