网络就是一台台硬件设备，还有上面飞奔的数据，这切片到底是咋回事？这就引出了下面这一连串的问号：为什么5G需要网络切片？网络切片，到底切的是什么？怎么实现网络切片？5G网络切片会带来哪些商业模式的更新？

2019年6月26日至28日，2019 MWC 上海将于上海新国际博览中心 (SNIEC)、浦东嘉里大酒店及上海卓美亚喜玛拉雅酒店举行。Imagination Technologies公司将参加此次盛会，并进行图像处理、人工智能、无线通信等前沿技术及应用的展示。在此，诚挚邀请您前往N2馆D111号展台参观我们的现场演示并与我们进行交流。

大数据对数字技术产生了积极和消极两方面的影响。一方面，大数据技术使企业更容易为客户服务。另一方面，大数据已经产生了许多需要注意的安全风险，特别是利用Hadoop技术的企业。

5G是下一代移动互联网，它意味着很快的速度，当5G技术足够成熟时，它将取代4G。5G有很多优点，它比4G更快、覆盖更广泛的区域、连接将更加稳定、设备与其连接的网络之间的响应时间将减少。这种先进的连接将对技术及其使用方式产生重大影响。从我们与智能手机或家用设备的互动方式，到为整个行业提供动力，例如自动驾驶汽车，智能城市和永远在线的医疗保健等等。

机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序、推荐、反作弊、定位等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？很多同学并未搞清楚，维基百科给出的解释：① 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；② 归一化有可能提高精度。本文将简单扩展解释下这两点。

说真的，Unity3D入门容易，真的要精通，那是相当难的。但是，一旦你学会了各种基本概念和用法，那你就真的到了一个最高境界，其他的编程技术都是小儿科了。

计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。

5G网络技术主要分为三类：核心网、回传和前传网络、无线接入网。

深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。

这是一篇关于CNN（卷积神经网络）的简单指南，本文将介绍CNN如何工作，以及如何在Python中从头开始构建一个CNN。

本文探讨了在5G领域使用机器学习的一些实例，为基于机器学习在5G 领域的高级应用和分析方法指出了潜在的可能方向。随着5G应用对网络性能的要求日益增加，更加强大和优化的网络将会为大幅度提高网络性能，随之而来也为用户带来更好的体验。

在德勤最新的全球汽车消费者调查中，数以万计消费者就影响汽车行业的核心问题分享意见。根据《2019年德勤全球汽车消费者调查》，自动驾驶科技应用不断广泛延伸至实际生活中，但消费者对于自动驾驶汽车的安全性的信心似乎未见提升。

神经网络的发展史可以分为三个阶段，第一个阶段是Frank Rosenblatt提出的感知机模型，感知机模型的逻辑简单有效，但不能处理异或等非线性问题。第二个阶段是Rumelhart等提出的反向传播算法，该算法使用梯度更新权值，使多层神经网络的训练成为可能。第三个阶段得益于计算机硬件的发展和大数据时代的到来，促进了深度神经网络的发展。

Unity Technologies推出了一项更新，可以更轻松地将增强现实功能插入本机移动应用和游戏中。

这篇文章主要面向的是非专业的读者，简单直白地介绍了机器学习的概念、内涵、以及机器学习的相关问题。对于专业人士而言也可以依据这篇文章对机器学习的概念做更深入的理解，看看如何向身边朋友们解释你所从事的工作。

Imagination在汽车领域的丰富经验及虚拟化产品使其从竞争对手中脱颖而出。Imagination Technologies的PowerVR Series9XTP已被Telechips选用，将用于其车载信息娱乐系统（IVI）和汽车驾驶舱解决方案。

CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

最近关于自动驾驶的发展消息让人兴奋，有许多相关测试证明了其安全性和可靠性。据Counterpoint Research预测，随着技术和监管问题的解决，2030年销售的新车中约有15％将实现完全自主驾驶（4至5级）。为了实现自动驾驶的愿景，OEM、供应商以及初创企业正在使用最尖端的技术来解决算力、软件开发、算法设计中的问题。但又因为监管和法律的问题，可能会成为自动驾驶实现的最大阻碍。

6月17日，2019 SiFive Tech workshop在深圳举行，作为SiFive的DesignShare生态系统合伙伙伴，Imagination Technologies不仅在现场演示了最新新神经网络加速演示，高级技术专家李安也发表《神经网络加速赋能端侧智能》介绍了Imagination 的神经网络加速器在边缘计算领域的应用。

如今，即便是结构非常复杂的神经网络，只要使用Keras，TensorFlow，MxNet或PyTorch等先进的专业库和框架，仅需几行代码就能轻松实现。而且，你不需要担心权重矩阵的参数大小，也不需要刻意记住要用到的激活函数公式，这可以极大的避免我们走弯路并大大简化了建立神经网络的工作。然而，我们还是需要对神经网络内部有足够的了解，这对诸如网络结构选择、超参数调整或优化等任务会有很大帮助。本文我们将会从数学角度来充分了解神经网络是如何工作的。