物联网（IoT）正在以前所未有的速度发展，这为企业创造了新的业务机会，并有助于他们在长期竞争中立于不败之地。

人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，而生物识别技术的应用特别是在计算机视觉中的应用，在当前智慧社区建设中发挥很大作用。原有的被动识别、被动管理技术实现模式逐渐由人工智能技术代替，从而实现主动识别、无感采集、主动辨识的技术能力......

dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。注意是暂时，对于随机梯度下降来说，由于是随机丢弃，故而每一个mini-batch都在训练不同的网络。

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

汽车市场正在经历重大变革，汽车已经不再是过去的单一的代步工具，逐渐具备了完善的娱乐功能。业界曾有人说，在未来，汽车80%的创新都是靠半导体实现的，因此，半导体在汽车行业的地位不容小觑。在2019 MWC 上海展会上，Imagination汽车细分市场营销总监Bryce Johnstone讲述了半导体IP如何成为自动驾驶汽车价值的核心。

这篇文章介绍深度学习四种主流的规范化, 分别是Batch Normalization(BN[9]), Layer Normalization(LN[7]), Instance Normalization(IN[8])以及Group Normalization(GN[2])。

常见的一个误解便是将HDR和Bloom效果混为一谈。Bloom可以模拟出HDR的效果，但是原理上和HDR相差甚远。HDR实际上是通过映射技术，来达到整体调整全局亮度属性的，这种调整是颜色，强度等都可以进行调整，而Bloom仅仅是能够将光照范围调高达到过饱和，也就是让亮的地方更亮。不过Bloom效果实现起来简单，性能消耗也小，却也可以达到不错的效果。

7月3日下午，由电子创新网主办的“毛衣战下第一期的本土精品IC推介会”在深圳市南山区康佳研发大厦举办，Imagination公司应邀参加了本次活动并发表题为“运用GPU + NNA 实现设备端异构计算”的演讲，如果你错过现场，欢迎观看视频回放。

麦肯锡的研究表明，全球范围内有多达1.4亿全职知识工作者或被智能机器所取代。到2020年，全球将会有700万个工作岗位消失。美国斯坦福大学统计，美国将有47%的职业会被人工智能取代；而在中国，这个比例有可能达到60%以上！

前面已经学习了Opengl ES的基础知识以及怎么样搭建一个基本的Opengl ES运行环境，现在我们来实现最基本的图形显示：绘制三角形，这里重点不是显示三角形，主要通过绘制三角形，帮助我们掌握如下知识点：顶点着色器的写法；片元着色器写法；怎么给顶点着色器中的变量赋值；怎么把顶点位置信息传给Opengl ES；怎么把颜色的值通过片元着色器传给Opengl ES；怎么样把三角形绘制并显示出来？

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。

尽管随机运动可能完全不可预知，它还是相当无趣的，因为它完全是以相同的方式工作——完全随机。下面要学习到的算法是根据具体环境作出不同响应的处理。作为例子，这里选择了追踪算法。追踪AI考虑到跟踪目标的位置，然后改变AI对象的轨道好让它移向被追踪的对象。

现在我们所能看到很多技术都在变得更加的 “智能”，从手机到音箱,我们的设备变得原来越聪明，它们能够识别我们的面孔并且回答提问，还能帮助我们安排旅行行程，这一切都归功于众所周知的人工智能技术（AI）。

本文是一篇译文，从四个方面来提出37条神经网络调试总结，这四个方面分别是： 数据集、数据增强、具体实现、训练。

这篇博客主要介绍常见的噪声及其概率密度函数，并用MATLAB复原函数对退化图像进行复原处理。这里复原是指在图像已经有噪声污染的情况下复原，与直接用傅里叶正反变换不一样！

Unity在运行时可以将一些物体进行合并，从而用一个绘制调用来渲染他们。这一操作，我们称之为“批处理”，能得到越好的渲染性能。Unity中内建的批处理机制所达到的效果要明显强于使用几何建模工具的批处理效果，因为，Unity引擎的批处理操作是在物体的可视裁剪操作之后进行的，处理的几何信息少很多。

生成对抗网络模型主要包括两部分：生成模型和判别模型。 生成模型是指我们可以根据任务、通过模型训练由输入的数据生成文字、图像、视频等数据。

虽然XGBoost是GBDT的一种高效实现，但是里面也加入了很多独有的思路和方法，值得单独讲一讲。因此讨论的时候，我会重点分析和GBDT不同的地方。

对于传统的深度学习网络应用来说，网络越深，所能学到的东西越多。当然收敛速度也就越慢，训练时间越长，然而深度到了一定程度之后就会发现越往深学习率越低的情况，甚至在一些场景下，网络层数越深反而降低了准确率，而且很容易出现梯度消失和梯度爆炸。

对于工业生产企业而言，由于业务连续性强、系统复杂，大量生产设备相互联系、耦合紧密，而且具有功率大、运转速度高的特点。安全生产更是保证从业人员的人身安全与健康，设备和设施免受损坏，环境免遭破坏，保证生产经营活动得以顺利进行的必要条件。