人工智能的引入将为制造行业带来巨大的经济效益。对此，不同的调研机构给出了相关的数据参考：IDC数据显示，到2021年，20％的领先制造企业将通过嵌入式智能、人工智能、物联网和区块链等技术实现流程自动化，并将执行时间缩短25％；德勤表示，机器学习可以让离散制造业的产品质量提高35％.......

毫无疑问”哈利波特·巫师联盟”为AR游戏设定了新的标准（如果你还没有看过请查看我们之前的文章），如果你还想了解更多游戏，不用担心，现在不是仅有这一款AR游戏。本文介绍了四款在iOS和安卓平台上都可以玩的AR游戏,游戏体验非常的棒，即使在一些采用PowerVR硬件的入门型智能手机（比如Nokia 3.1 Plus）上也能流畅运行。

我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练（相较于CPU），GPU是如何加速的呢？

经常被网友问到“人脸识别系统是如何找到人的？”，本文将通过实际案例具体分析人脸识别系统的组成、人脸识别系统的架构、人脸布控流程、以及人脸识别系统的具体功能来详细解答网友疑惑。

通常情况下，失败的试点项目可能成为其他项目实施的障碍，因此避免物联网的错误非常重要，这些错误可能会导致企业在未来的应用中付出沉重的代价。

这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。编程语言那么多，最适合图像识别的是哪种呢？

Vulkan 1.1.118 已经发布，Vulkan 是 OpenGL 的下一代版本，和 DirectX 12 一样都是基于 AMD 私有的 Mantle API，1.1.118 已经发布，它的新扩展是 VK_AMD_shader_core_properties2 和 VK_AMD_pipeline_compiler_control。

神经网络中激活函数的真正意义是什么？激活函数的意义是“让神经网络具备强大的拟合能力”。

由于0-1范围内的导数累乘，会发现累乘会导致激活函数导数的累乘，如果取tanh或sigmoid函数作为激活函数的话，那么必然是一堆小数在做乘法，结果就是越乘越小。随着时间序列的不断深入，小数的累乘就会导致梯度越来越小直到接近于0，这就是“梯度消失“现象。

Python的字符串处理，在爬虫的数据解析、大数据的文本清洗，以及普通文件处理等方面应用非常广泛，而且Python对字符串的处理内置了很多高效的函数，功能非常强大、使用非常方便。今天我就把字符串处理时用到最多的方法总结分享给大家，希望大家可以轻松应对字符串处理。

1. 字符串的切片和相乘

（1）切片

<pre>str='Monday is a busy day'
print(str[0:7]) #表示取第一个到第七个的字符串
print(str[-3:]) #表示取从倒数第三个字符开始到结尾的字符串
print(str[::]) #复制字符串</pre>

（2）相乘

Encoder-Decoder（编码-解码）是深度学习中非常常见的一个模型框架，比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的；比如这两年比较热的image caption的应用，就是CNN-RNN的编码-解码框架；再比如神经网络机器翻译NMT模型，往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。

神经网络能否代替决策树算法？两者是不同的应用场景。传统的机器学习比如SVM和树算法，要求数据是结构化数据，比如离散或者连续的好几个特征，特征通常都是数值类型，并且具有一定统计意义。

做OpenGL开发的同学，想必一定碰到过黑屏的问题，特别是刚接触OpenGL的同学，可能会觉得黑屏问题让人相当头疼，因为OpenGL的查错没有一般编程时那么简单，我们通常是利用glGetError()这个API来获取错误码，但这个方法获取的错误是调用这个方法时，已经产生的错误，它有可能是很久之前产生的，这样查越来还是比较不方便的，而且，有些黑屏的情况下，glGetError()也不会报任何错。

8月9日，“2019第四届中国（上海）国际人工智能展览会暨人工智能产业大会”（WAIE 2019）在上海新国际博览中心开幕。Imagination中国区战略市场与生态高级总监时昕出席本届人工智能产业大会并发表“边缘智能IP 加速AI应用”主题演讲。

偏差是指预测结果与真实值之间的差异，排除噪声的影响，偏差更多的是针对某个模型输出的样本误差，偏差是模型无法准确表达数据关系导致，比如模型过于简单，非线性的数据关系采用线性模型建模，偏差较大的模型是错的模型。

随着材料科学、感知人工智能以及5G、云等网络技术的不断进步，将出现护理机器人、仿生机器人、社交机器人、管家机器人等形态丰富的机器人，涌现在家政、教育、健康服务业，带给人类新的生活方式。

一般而言，深度卷积网络是一层又一层的。层的本质是特征图, 存贮输入数据或其中间表示值。一组卷积核则是联系前后两层的网络参数表达体, 训练的目标就是每个卷积核的权重参数组。

算法中的learning rate a（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、n（隐藏层单元数目）、choice of activation function（激活函数的选择）都需要你来设置，这些数字实际上控制了最后的参数W和b的值，所以它们被称作超参数。

全连接神经网络，需要的参数过多，例如1000*1000的图像，则输入层有10^6个节点，若隐藏层也有10^6个节点，则输入层到隐藏层的参数有10^12个。CNN用局部感知和权值共享大大减少了参数，同时还具备其它优点。它们与自然图像自身具有的特性：特征的局部性与重复性完美贴合。

在前不久的一场媒体采访中，接替李力游博士于2018年12月出任首席执行官一职的Ron Black博士携数位高管分享了Imagination在做什么、将做什么，以及对于一些产业与科技热点的看法。他指出，Imagination始终对于创新充满热情，而中国已经诞生了众多世界领先的创新者。