本文简要地对遗传算法进行阐述，让以前没有接触过遗传算法的人有个大概的认识，并了解遗传算法的工作原理

尽管对云游戏领域的投资和市场关注度都很高，但到2020年，全球个人掌机、PC或移动设备的云游戏付费玩家用户数量不会超过1000万。

深度学习和机器学习已经变得无处不在，那它们之间到底有什么区别呢？本文我们为大家总结了深度学习VS机器学习的六大本质区别。

人们曾经认为眼睛是一个“闇哑的”传感器，通过视觉神经将数据发送到大脑，大脑包含了所有的视觉“处理”能力。近年来，科学家们一直在探究眼睛内视网膜神经元的复杂结构和线路。正如对大脑的研究已经为现代人工智能(AI)做出了巨大的贡献一样，关于视觉系统的这些发现也提出了一个有趣的框架，可以指导当今高度专业化、分布式和互连的数据中心中类似的复杂处理任务的未来发展。

数据稀缺到现在有大量的数据，近年来，可用的数据量呈指数级增长，大数据变得无处不在。这是由于数据记录设备数量的巨大增长，以及这些设备之间通过物联网连接。似乎每个人都有收集、分析大数据的力量。但是，大数据真的是万能的吗?毫无疑问，大数据已经在某些领域产生了至关重要的影响。

在CNN中，转置卷积是一种上采样(up-sampling)的方法。如果你对转置卷积感到困惑，那么就来读读这篇文章吧。

与物联网项目相关的软件、硬件和连接技术不胜枚举，对于刚刚入局物联网项目的小白来说，应重点关注哪些技术呢？IoT Analytics的分析师团队基于专家访谈、供应商简报、二级研究和会议的一些具体情况，挑选出了43项与全球范围内物联网项目相关的最具前景的技术。

僵尸网络正在适应新战略，更加关注企业物联网，欺诈和社交媒体滥用的比重也显著增加。美国数字经济保护委员会（CSDE）支持的宽带协会和消费者技术协会，简称CTA近日发布了《2020国际僵尸网络和IoT安全指南》。提供了一系列保护全球数字生态系统免受僵尸网络，恶意软件和分布式攻击威胁的策略。

本文提出了一种新颖的现实翻译网络（Realistic Translation Network），使虚拟环境下训练的模型在真实世界中变得切实可行，希望对您的学习有所帮助。

在万物互联的时代，传感器是其中最关键的组件之一。按照一般的划分，物联网在结构上分为感知层、网络层和应用层三个部分。其中感知层作为网络层传输的数据源头、应用层计算的数据基础，更是起到了至关重要的作用。而构成感知层的重要组件就是各种各样的传感器。

基于人工智能的发展优势，很多小伙伴都想要在这个领域大展宏图，但摆在面前的三道门槛是需要你逐一攻克的。本文给大家具体分析一下人工智能入门的三道门槛。

学习支持向量机算法，其实对于所有的机器学习算法来讲，首先要了解它的物理含义，也就是它要解决的问题是什么，然后根据这个问题进行一步步的学习，最后得出最终的结论。

在短暂休息后，我们近期迎来了Imagination University Programme (IUP) 大学项目的回归。全新的大学项目网站现已上线，我们欢迎您的加入和参与！

近两年，平安城市、智能交通、雪亮工程等不断开展和深入过程中，以视频监控为核心代表的行业发展正朝着超高清、智能化和融合应用的方向迈进，系统性工程中现有视频监控系统数据采集量正在呈现线性增长，尤其是物联网建设初露峥嵘。毋庸置疑，人工智能必将是安防视频监控发展的未来方向。

在使用Unity开发游戏的过程中，借助Profiler来分析内存使用状况是至关重要的。但许多开发者可能还对Profiler中各项数据表示的含义不甚明确，Unity官方的技术工程师柳振东，将针对Profiler内存分析相关的问题及解答，与大家进行分享。

11月21-22日，“中国集成电路设计业2019年会暨南京集成电路产业创新发展高峰论坛” 在江苏省省会南京市召开，年会以“构建芯生态，共圆芯梦想”为主题，围绕电子信息产业新一轮创新这一背景下的自主集成电路设计业发展展开研讨和展示。作为全球半导体知识产权（IP）领域内的领先企业，Imagination Technologies再度积极参与了此次行业盛会，并通过技术展示和专题论坛发言与新老客户及国内外同行展开交流。

支持向量机(SVM，Support Vector Machine)在2012年前还是很牛逼的，但是在12年之后神经网络更牛逼些，但是由于应用场景以及应用算法的不同，我们还是很有必要了解SVM的，而且在面试的过程中SVM一般都会问到。支持向量机是一个非常经典且高效的分类模型。我们的目标：基于下述问题对SVM进行推导。

伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。

众所周知，今天的物联网模式对信息技术——尤其是对数据中心——产生了巨大影响。物联网运动不仅推动了数据中心提供商增强其服务和运营，而且还推动了许多企业重新考虑其基础架设施部署和数据中心投资。