Opaque：用于渲染所有不透明的物体；Cutout：作用：用于渲染有镂空的物体；Transparent：用于渲染有透明效果的物体；Fade：用于渲染实现物体的渐隐和渐现。

本文档根据最近的市场趋势及其相应的GPU要求介绍了三个最新的PowerVR GPU系列（PowerVR Series9XEP，9XMP系列和9XTP系列），解释了它们带来的架构改进及其好处，甚至涵盖了PowerVR独特的视觉无损压缩技术 - PVRIC4。

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为了在计算机显示器上渲染出接近现实世界的场景图片，就得通过适当的模型来进行计算，辐射度理论模型就是其中一种，该模型是以能量守恒物理定律为基础建立的，观察前辈们提出的各种理论模型可发现，要想模拟现实世界，只能是以现实世界客观规律为出发点，才会得到想要模拟的目标。

很多10年前的虚拟现实装备，他们基本是平面显示器，或者将产生的画面投影到一个弧形甚至是球形屏幕上；或者在这些屏幕上叠加左右眼分别的图像，从而产生更加立体的效果。而这类装置往往很大型，也很昂贵。而近几年发展起来的VR头戴显示器，则达到了更好的使用效果：更好的沉浸感和更便宜的价格。这种VR眼镜 能够达到更好的沉浸感的原理是什么呢？

10折交叉验证：英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中的9份作为训练数据，1分作为测试数据，进行试验。每次试验都会得出相应的正确率（或差错率）。10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证，在求其平均值，对算法的准确性进行估计。

在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型，主要是linear-CRF的模型原理。本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题：评估，学习和解码。这三个问题和HMM是非常类似的，本文关注于第一个问题：评估。第二个和第三个问题会在下一篇总结。

许多消费者认为只有当无人驾驶做到「绝对安全」时才能被广泛应用，甚至进入法律。关于这一点，之前有文章已经提到，无人驾驶更切合实际的标准应该是比人类驾驶水平足够优秀即可，因为无人驾驶不可能做到「绝对安全」。

数字图像处理技术的研究与开发对数学基础的要求很高，一些不断涌现的新方法中，眼花缭乱的数学推导令很多期待深入研究的人望而却步。图像处理研究中所需的数学原理基础，主要涉及微积分、向量分析、场论、泛函分析、偏微分方程、复变函数、变分法等。

我们知道，机器学习的一大任务是”分类”。我们构建了一个分类模型，通过训练集训练好后，那么这个分类模型到底预测效果怎么样呢？那就需要进行评估验证。

作为备受瞩目的下一代移动通信网络，全球围绕5G的测试、布局与谈判不断升温。而与之相关的竞争也越发白热化，公司间的竞争、城市间的竞争、国家前的竞争，5G背负着太多的使命和期待。

lightmode为forwardbase、forawardadd的pass内，_WorldSpaceLightPos0只会含有pixel光源，在forwardbase pass内，只有场景中存在rendermode为important的pixel平行光时，才会含有有效的_WorldSpaceLightPos0和_LightColor0的组合......

Batch_size参数的作用：决定了下降的方向......对于新手而言，在GPU内存足够的情况下，结合样本大小，可以尝试batch_size为8，16，32，64等。

在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。图像具有一种"静态性"的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。

当用均值滤波器降低图像噪声的时候，会带来图像模糊的副作用。我们当然希望看到的是清晰图像。那么，清晰图像和模糊图像之间的差别在哪里呢？从逻辑上考虑，图像模糊是因为图像中物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不强烈，层次感不强造成的，那么反过来考虑，轮廓边缘灰度变化明显些，层次感强些是不是图像就更清晰些呢。

本文的目标是在流行的、传统的预测建模系统（如基于静态数据集训练的线性和树型模型）的上下文中，对潜在的安全漏洞和防御方法进行头脑风暴。虽然我不是安全专家，但我一直在密切关注机器学习的调试、解释、公平性、可解释性和隐私等领域。我认为这些领域中的许多技术可以应用于攻击和防御预测性模型系统。

随着IoT与AI逐步走向融合，AIoT正将以全新的方式改变人们的生活。

一个三维场景的画面的好坏，百分之四十取决于模型，百分之六十取决于贴图，可见贴图在画面中所占的重要性。本文将列举一系列贴图，并且初步阐述其概念，理解原理的基础上制作贴图，也就顺手多了。

目标识别的评价指标主要有ROC曲线，missrate、FPPI、FPPW等。单图像跟踪的评价指标主要有两个，一个是pixel error，一般是算中心距离，另一个是overlap rate，区域重叠率，用重叠区域除以两个矩形所占的总面积Aoverlap /（A1+A2-Aoverlap），常常用pixel error绘制帧误差曲线，用重叠率绘制误差曲线。

SiFive公司将于6月17日在深圳举办SiFive Technology Workshop。Imagination公司作为RISC-V生态伙伴应邀参加了本次活动，并将在活动上做“神经网络加速赋能端侧智能”的主题演讲。欢迎您参加会议，了解最先进的IP技术。