深度学习算法现在是图像处理软件库的组成部分。在他们的帮助下，可以学习和训练复杂的功能；但他们的应用也不是万能的。

毫无疑问，人工智能（AI）一直是2010年代的技术主题，随着新的十年的来临，这一趋势似乎不会消失。在过去的十年中，人们会回想起真正可以被视为“智能”机器的时代，就像我们人类一样，他们具有思维能力和学习能力，并开始在科幻小说之外成为现实。

图像边缘是两个具有不同灰度的均匀图像区域的边界，边缘检测是图像处理的基本问题，目的是标识数字图像中亮度变化明显的边缘点，不断向上构成更高层次的特征描述。并且剔除不相关的特征信息，保留图像重要的结构属性。

对于智慧城市而言，5G不仅仅是一种新技术，还是各种城市创新应用的试验场。

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。减少数字图像中噪声的过程称为图像去噪。

从细致入微的纹理、虚实难辨的光影质感，再到两个完全由视觉特效创造的角色波士顿(Boston)和摩根(Morgan)身上，无不让人感受到亦真亦幻的奇幻视觉冲击。如果不看出品方，这部高画质的视频可能会让B站网友误以为是某一部好莱坞巨制的片段。

过去的2019年里，从扰乱选举到有目标的勒索软件、到隐私法规，再到Deepfakes和恶意AI，2020年的141条网络安全预测远远不够，因此本文又公布了42名网络安全高管提供的网络安全预测。

移动设备上的图形应用越来越复杂和耗电，带来了广泛的挑战。能够使用工具来识别和修复这些问题可以节省开发人员大量的时间和精力。本次网络直播课介绍了在PowerVR上调试、分析和优化图形应用程序的过程。

视觉是人类认知世界最重要的功能手段，生物学研究表明，人类获取外界信息75%依靠视觉系统，而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。如果能够将人类视觉系统应用到自动驾驶领域，无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性，而这正是当前计算机科学和自动驾驶领域最热门的研究方向之一，它就是机器视觉技术。

今天介绍卷积网络中一个很重要的概念，通道（Channel），也有叫特征图（feature map）的。卷积网络中主要有两个操作，一个是卷积(Convolution)，一个是池化(Pooling)。其中池化层并不会对通道之间的交互有影响，只是在各个通道中进行操作。

神经网络是由大量的神经元互联而构成的网络。根据网络中神经元的互联方式，常见网络结构主要可以分为３类：前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络。

过去十年中，最重要的技术变革之一是物联网设备在各行业的广泛采用。专家们相信，在未来的十年里，随着物联网设备得到更广泛的应用，以及各行业找到新的方法来使该技术适应特定行业需求，我们将看到物联网市场的重大变化。以下是未来十年我们可能看到的6个物联网发展。

造成图像模糊的原因有很多，其中包括光学因素、大气因素、人工因素、技术因素等等，日常生产生活中对图像进行去模糊操作有其重要意义。要取得比较好的处理效果，不同原因导致的模糊往往需要不同的处理方法。从技术方面来向，模糊图像处理方法主要分为三大类，分别是图像增强、图像复原和超分辨率重构。

支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元（GPU）的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年，在多个行业中，GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过31％。这意味着将有更多的系统架构师承担承担相应的职责，以确保GPU系统具有最高的性能和成本效益。

今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。

Unity Tech已发布Unity 2020.1游戏引擎beta版，作为今年的第一个季度更新。除了从编辑器到其他开发功能的许多开发人员方面的改进之外，图形方面还做着永无止境的工作。 Unity 2020.1将相机堆栈添加到通用渲染管道，更新的光线跟踪支持，各种光照更新，新的缓存着色器预处理器等。

尽管今天的Vulkan 1.2.135更新的新增功能亮点是临时光线跟踪支持，但是此更新还具有其他新扩展。

几个月前我们推出了IMG A系列，它是我们最新的GPU IP，具有多维度的可扩展性、低功耗的图形和计算性能，我们认为它是一系列应用市场的理想解决方案，从移动手机、平板电脑、游戏到汽车、DTV（数字电视）、服务器等应用。因此，我们将其称为“万物的GPU”。

随着人工智能、物联网等新兴数字技术的创新和发展正在改变公共交通行业，例如AI安全监控摄像机的应用，能够及时发现或预测各种可疑安全事件的发生。

关于物联网（IoT）对家庭和建筑物自动化的变革价值，人们已经进行了很多讨论。低成本传感器和无线技术的日益普及正在彻底改变我们工作和生活的室内环境，从而提高效率、舒适性和安全性。考虑到智能家居和智能建筑之间的许多常见用例，包括气候控制、照明自动化或安全和消防安全，有些人认为这两种架构的物联网技术高度相似。