由于人工神经网络的快速发展，它已经成为模式识别的强有力的工具。神经网络的运用展开了新的领域，解决其它模式识别不能解决的问题，其分类功能特别适合于模式识别与分类的应用。多层前向BP网络是目前应用最多的一种神经网络形式，它具备神经网络的普遍优点，但它也不是非常完美的, 为了更好的理解应用神经网络进行问题求解, 这里对它的优缺点展开一些讨论。

图像配准广泛用于遥感，医学图像，计算机视觉等。通常，它的应用根据图像获取方式主要分为四组：从不同视角获取同一场景图像；从不同时间获取同一场景图像；从不同传感器获得同一场景图像；场景到模型的配准。

虽然我不是专门研究迁移学习的，但是作为一个AI研究者，就如题图吴老师所说，迁移学习极为重要，是必须要学习的，今天就先总结介绍一些迁移学习的基础知识。

渲染细节：根据影响物体的光源不同，正向渲染用单个或者多个通道来渲染物体；在正向渲染中光源本身也会根据他们的设置和强度受到不同的对待。ForwardBase和ForwardAdd是专门为在Forward渲染路径下渲染物体而设计的两种Pass。其中ForwardBase会优先于ForwardAdd渲染。

想要方便的玩游戏吗？你不再需要手持的游戏设备了，现在即使是低端手机也能满足你的要求。我们正在一款价格相对便宜的手机上尝试目前最新且最棒的安卓游戏——荣耀8A手机。这款手机基于联发科MTK Helio P35 SoC，集成了PowerVR GE8320 GPU，应对谷歌游戏商店上的各种游戏（从快节奏的射击游戏到高刺激的赛车游戏）表现都非常的出色。

2019年7月，AI的当前态势如何？根据最新调查、研究与预测结果，我们对AI技术在工作影响层面的未来期望与当前现实做出总结；此外，我们亦整理了AI技术采用的条件、挑战与收益；以及与数据这一AI基本素材相关的其它指标。

插值算法在图像缩放处理中是一项基本且重要的问题。插值算法有多种，最常用的有最近邻插值、双线性插值以及立方卷积插值。本文对三种插值算法进行简单分析并对它们的处理结果加以比较，最后总结了三种算法各自的优缺点。

近年来，人工智能（AI）、大数据等科技和产业生态的持续发展，推动了VR（虚拟现实）的不断演进。虚拟现实终端已由单一应用向多元化应用、由分立向融合的方向演变。VR产业应用领域不断扩大，产业链条不断完善，将成为B端客户不可缺少的一部分，据中商产业研究院发布的报告显示：2019年中国虚拟现实市场规模将达225.6亿元。

机器视觉伴随着CCD/CMOS传感技术、计算机技术、嵌入式技术、现场总线技术的发展，CCD视觉检测技术已经逐步发展成为工业自动化生产过程中不可或缺的关键组成子系统。机器视觉系统被应用于各行业的生产设备中，助力行业设备升级，提高产线工艺水平，提升产品的质量和成品率，是现代工业的核心技术之一。

神经网络做分类等问题的核心原理是使用升维/降维、 放大/缩小、旋转、平移、弯曲这5大类操作完成扭曲变换，最终能在扭曲后的空间找到轻松找到一个超平面分割空间。

欢迎观看视频Imagination工程师Benjamin Mitchell演讲：动手分析移动图形应用程序

文中列举了渲染管线各个阶段中用到的几十种主流的优化策略。其中，个人印象比较深刻的优化方法有使用实例（Instance）结合层次细节和impostors方法来对多人同屏场景的渲染进行优化，以及使用纹理页（Texture Pages）来进行批次的尺寸最大化。

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是一种有监督学习算法，同时经常被用来对数据进行降维，它是Ronald Disher在1936年发明的，有些资料上也称位Fisher LDA。LDA是目前机器学习、数据挖掘领域中经典且热门的一种算法。

Imagination Technologies PowerVR高级产品管理总监Kristof Beets在2019嵌入式世界大会上向我们介绍了他们的演示和最新技术。

Imagination的开发人员技术主管支持工程师Marton Tamas在2019年的Digital Dragons（波兰克拉科夫）上发表演讲。他通过PowerVR开发人员工具指导那些介绍移动图形应用程序的最佳方法。欢迎下载演讲PPT。

如今，游戏中使用的人工智能比以往任何时候都更加复杂，玩家的游戏体验前所未见。开发者使用的AI工具更加强大，这让游戏更加真实同时还能简化开发过程，我们接下来讨论AI技术如何推动手机游戏的变革与手游开发进程。

随着物联网的重要性不断提高，它将需要新的技术和规则，而这些技术和规则将对企业、组织和整个社会产生广泛的影响。

前面的追踪都能很好的解决大部分的问题，但是人工智能的宗旨是模拟实现更为真实更为智能的智能体。同样，一个简单的追踪算法它也是有很多优化为更智能的需求。这一篇是追踪算法里面的拦截追踪。

常用的图像形态学操作包括膨胀、腐蚀、闭运算、开运算。膨胀操作会扩大（粗化）图像中物体的轮廓，可以用来弥补（填充）物体间的孔洞，强化离散点，代价是导致物体的面积比原来的面积要大。腐蚀操作会收缩（细化）图像中物体的轮廓，可以用来断开（分离）物体间的连接，消除离散点，代价是导致物体的面积比原来的面积要小。

在过去的几年里，不乏物联网的统计和预测，并且所有这些都指向其爆炸式的增长。事实上，物联网是全球研究最多的新兴市场之一，因为它具有颠覆业务流程和运营模式的巨大潜力。