2020，不仅仅是一个数字，更是世界即将发生变革的一个分水岭，不仅仅是我们常常挂载嘴边的AI、机器人、区块链、量子计算、无人机等等，还有更多的领域也在相互推动中产生变革。

传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征（表示工程）实现图像特征的提取与抽象，通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。

IDC于近日发布了《IDC FutureScape: 全球机器人 2020 预测 – 中国启示》（IDC #US44623620，2020年1月），报告中介绍了全球机器人行业2020年的十项预测以及中国启示，并提供了在2020-2025年期间行业终端用户技术买家对于技术发展路线所需要考虑的行动指南。

数据清理中，处理缺失值的方法有两种：删除法；查补法。常用的处理方法有：估算，整例删除，变量删除和成对删除。

深度残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成。在一定程度上，深度残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过软阈值函数将它们置为零；或者说，通过注意力机制注意到重要的特征，将它们保留下来，从而加强深度神经网络从含噪声信号中提取有用特征的能力。

在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。

出生在上世纪七八十年代的人，现在仍然能回忆起那些没有互联网的日子。然而，生于21世纪的小伙伴是永远都体会不到那种日子的，互联网几乎从他们出生之日起就一直是其日常生活的一部分。

尽管edge终端技术将会改变世界，但它并不容易部署，高级开发人员和产品专家向我描述了他们目前的工作流程和遇到的困难，如此复杂的工作让我感到震惊。现在的工作流程和解决方案非常复杂，甚至是不可预知的。在我看来如果你真的想在edge终端上进行部署那么就需要一个像Imagination公司一样庞大且专业的AI工程团队。

神经科技以人类神经系统原理为基础，旨在研究人类大脑这一极为复杂的模型架构。在实际作用方面，神经科技将帮助研究人员了解大脑功能与引发功能障碍的原因，并助力医生治疗各类神经系统疾病。

虚拟现实技术(Virtual Reality，缩写为VR)，通过计算机模拟创建和体验虚拟世界，产生一个三维空间的虚拟世界是一种多源信息融合、交互式的三维动态视景和实体行为的系统，从而给用户沉浸式的模拟体验。

结合人工智能技术，能更快速、高效的开展新冠患者的筛查和诊疗工作；针对新型冠状病毒的新药研发也正在加紧运行，《柳叶刀》的最新研究就展示了利用人工智能筛选出的上市药物巴瑞替尼，可能对新冠病毒感染有效。

今天与各位分享Unity安全软件开发生命周期（SSDLC）中较为重要的一个部分：证书管理。令牌（token）、密钥和证书又可称为机密内容，要在代码中保证机密内容的安全性有时是件难度颇高的事。我们希望本次分享的知识，可以让大家从前车之鉴中学到一些有用的东西。

众所周知密码安全一直是一个非常重要的问题，我们每个人可能都有很多的密码，而且很多都是重复使用的，这样可能就无法保证安全。毫无疑问这是大部分数据泄露事件的根本原因。幸运的是一群聪明的工程师正在想办法解决这个问题，他们一起创建了FIDO（Fast Identity Online，线上快速身份验证）联盟。

增强现实技术，它是一种将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，是把原本在现实世界的一定时间空间范围内很难体验到的实体信息(视觉信息,声音,味道,触觉等),通过电脑等科学技术，模拟仿真后再叠加，将虚拟的信息应用到真实世界，被人类感官所感知，从而达到超越现实的感官体验。

如何有效地应用物联网系统，必须依据现今科技的4大趋势及目前7大技术领域，来评估未来物联网的利基点，现在很多领域开始体认到物联网系统的好处，在时间与技术的发展下，未来物联网系统将更能运用在更多领域。

特定领域加速器（DSA）在片上系统（SoC）中正变得越来越常见。它通过优化其所实现的专用功能，以提供比通用处理器更高的每瓦性能。DSA的示例包括压缩/解压缩单元，随机数生成器和网络数据包处理器。其通常使用标准IO互连（例如AXI总线）连接到处理器内核群(core complex)。

我们知道正常的卷积已经能够提取特征了，那么空洞卷积又是做什么的呢？空洞卷积（atrous convolutions），又称扩张卷积（dilated convolutions），向卷积层引入了一个成为“扩张率（dilated rate）”的新参数，该参数定义了卷积核处理数据时各值的间距。

当你辗转于各种论坛时，相信会经常看到这样的问题：深度学习是否会取代传统的计算机视觉？或者说，当深度学习看起来如此有效时，是否还有必要研究传统的计算机视觉技术？

随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中扮演人的角色。那么移动机器人定位技术主要涉及到哪些呢？经总结目前移动机器人主要有这5大定位技术。

我们经常见到介绍计算机视觉领域的深度学习新进展的文章，不过针对深度学习本身的研究经常告诉我们：深度学习并不是那个最终的解决方案，它有许多问题等待我们克服。