卷积神经网络(CNN)中全连接层(FC layer)的作用
卷积层(Convolutional layer)主要是用一个采样器从输入数据中采集关键数据内容；池化层(Pooling layer)则是对卷积层结果的压缩得到更加重要的特征，同时还能有效控制过拟合。
人工智能技术对专利制度的挑战与应对
人工智能技术作为人类的一项发明创造，本身具备了一定的创造力。无论是专利法治实践还是理论研究均无法否认，在弱人工智能时代，人工智能技术兼具发明创造工具和发明创造方案的提供者的双重身份。
自动驾驶技术落地，究竟面临哪些挑战？
盖斯特汽车战略咨询指出，目前，自动驾驶汽车处于不断发展的状态，包括特斯拉、大众和沃尔沃在内的众多汽车公司，以及苹果和谷歌在内的科技巨头都投入了巨额资金，为自动驾驶技术的实际道路应用努力奋斗。近日，一份调查为读者奉上有关前沿移动技术的一些答案。
Imagination宣布A系列GPU架构：有史以来最快的GPU IP
世界上几乎没有公司能够声称其图形市场可以追溯到90年代的“黄金时代”，在那个时代的少数幸存者中当然有NVIDIA和AMD（以前称为ATI），但也有Imagination Technologies。该公司自图形加速器成立之初就存在，并且行业正在发生变化。在2000年初至中期，该公司不再使用台式机，而是专注于提供针对移动设备优化的GPU IP。
<font size="4" color="#ff1256"><strong>移动GPU IP市场状况</strong></font>
重磅！Imagination推十五年来最强GPU，将在中国建研发中心
12月3日消息，Imagination Technologies公司针对图像及视频应用，发布了PowerVR 第十代（Series10）图形处理架构IMG A系列（IMG A-Series）。据称，IMG A系列是Imagination Technologies有史以来发布的性能最强大的图形处理器（GPU）半导体知识产权（IP）产品，首次搭载该IP的SoC器件预计在2020年出货。
Imagination发布史上最强移动GPU IMG A，未来几年将支持光线追踪
2019年12月3日 Imagination Technologies宣布推出其第十代PowerVR图形处理架构IMG A系列（IMG A-Series）。IMG A系列可以支持汽车电子（包括辅助驾驶/自动驾驶）、AIoT、计算、数字电视/机顶盒/数字电视盒（DTV / STB / OTT）、移动设备和服务器等应用。
【原创】深入解读 Imagination最新超强GPU！它为啥如此强大？
它是一款能同时处理图形和人工智能应用的GPU，还是一款可以智能调度实现多APP流畅应用的GPU！更是有史以来可带来绝佳流畅图形体验的最快GPU ！
机器学习：深入理解LSTM网络 (二)
<a href="http://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100046359.html"><font color="#004a85">之前我们介绍了RNN 网络结构以及其所遇到的问题</font> </a>，RNN 结构对于关联度太长的时序问题可能无法处理，简单来说，RNN对于太久远的信息不能有效地储存，为了解决这个问题，有人提出了LSTM的网络结构，LSTM 网络结构最早是由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997 年提出的，随着后来研究者的不断改进，LSTM网络在很多
机器学习：深入理解LSTM网络 (一)
Long Short Term Memory Networks (LSTMs) 最近获得越来越多的关注，与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同，LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆，从而有助于判断当前的输入， LSTM的这一特点在处理时序相关的输入时，有着很大的优势。
Imagination推出可应用于任何场景的全新图形处理器IMG A系列
2019年12月3日 – Imagination Technologies宣布推出其第十代PowerVR图形处理架构IMG A系列（IMG A-Series）。作为其有史以来发布过性能最强大的图形处理器（GPU）半导体知识产权（IP）产品，IMG A系列将PowerVR GPU架构加以发展演进，以满足各种下一代设备对图形处理和计算的要求。
Imagination宣布推出针对移动图形处理的一流大学教学课程
2019年12月3日– Imagination Technologies宣布为本科教学提供完整的移动图形处理课程，作为Imagination大学项目（IUP）中的一部分。 全新更新的《移动图形概论2020版》包含丰富的教材组合，以及基于Imagination广受欢迎的PowerVR图形处理器（GPU）的课程实践练习。
紫光展锐与Imagination基于IMG Series3NX神经网络加速器开展AI战略合作
2019年12月3日– Imagination Technologies宣布：领先的无晶圆厂半导体公司紫光展锐（UNISOC）已获得其最新一代神经网络加速器（NNA）PowerVR Series3NX半导体知识产权（IP）的授权许可，以用于未来面向中高端移动设备市场的系统级芯片（SoC）。
深度卷积神经网络基本介绍
关于深度卷积神经网络的前世今生，就不在此处进行过多的介绍。在此，主要对网络的各个组成部分进行简要介绍。深度卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层组成。
12月3日 | Imagination Inspire年度技术盛会，揭秘赋能万物的全新GPU系列！
12月3日 | 上海卓美亚喜玛拉雅酒店——诚挚的邀请您加入Imagination Inspire年度技术盛会，揭秘赋能万物的全新GPU系列！
比较：生成式模型 VS 判别式模型
常见的生成式模型有：线性判别式分析 (Linear Discriminant Analysis)、朴素贝叶斯 (Native Bayesian)、K近邻 (KNN)、混合高斯模型 (GaussianMixture Model)、隐马尔科夫模型 (HiddenMarkov Model)、贝叶斯网络 (Bayesian Networks)......
一篇文章带你彻底搞懂汽车自动驾驶级别分类L0-L5
如今说起汽车行业的网红代表，“自动驾驶”当之无愧。从自动驾驶概念推出以来，行业大佬们都跃跃欲试，各种自动驾驶生态圈层出不穷，自动驾驶也必然是未来汽车科技发展的趋势。但到底什么是自动驾驶，不同级别的自动驾驶分别能实现什么样的自动化水平，在开发自动驾驶系统时如何正确定义级别？
了解、学习人工智能必看的十本书
到底人工智能是什么？学人工智能必看哪些书籍？简单来说，人工智能就是研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，通过生产能像人类一样做出智能反应的智能机器，来代替人类从事一些脑力或体力劳动。
