近期，著名研究机构未来今日研究所（Future Today Institute）发布了《2019技术趋势报告》。该报告涉及人工智能、网络安全、隐私与数据、交通、先进机器人、电子竞技、营销与广告、能源、气候与地理科学、农业技术，以及生物技术与基因编辑等数十个行业和前沿技术领域，并提出了值得关注的315个趋势。

根据工业和信息化部、公安部、交通运输部等三部委共同发布的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，自动驾驶汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、云端等智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

接触机器学习的时间还比较短，对于训练的结果往往无法解释，不知道为什么好，也不知道为什么不好。所以罗列了一下卷积神经网络中设置的参数，希望能有所帮助。

在unity中主要有两种透明效果的实现，透明度测试和透明度混合，透明度测试比较简单暴力，就是对片元的alpha通道的值进行测试，满足条件就留下该片元，不满足就抛弃该片元，所以在本章中主要讨论第二种---透明度混合。

当机器学习技术用于“关键任务”时，可接受的误差范围变得非常低。在我们用模型进行自动驾驶、协助医生等场景时，我们必须确保模型所做的预测是有效的.随着模糊系统成为我们生活中越来越重要的一部分，测量预测不确定性变得越来越重要。不过好消息是：有几种技术可以测量神经网络中的不确定性，其中一些非常容易实现！

本文介绍了机器学习中的基本数学符号。具体来说有算数符号，包括各种乘法、指数、平方根以及对数；数列和集合符号，包括索引、累加以及集合关系。此外，本文还给出了 5 个当你在理解数学符号遇到困难时可以应急的小技巧。

由于图像数据之间存在着一定的冗余，所以使得数据的压缩成为可能。信息论的创始人Shannon提出把数据看作是信息和冗余度（redundancy）的组合。所谓冗余度，是由于一副图像的各像素之间存在着很大的相关性，可利用一些编码的方法删去它们，从而达到减少冗余压缩数据的目的。为了去掉数据中的冗余，常常要考虑信号源的统计特性，或建立信号源的统计模型。

图像的冗余包括以下几种：

（1）空间冗余：像素点之间的相关性。
（2）时间冗余：活动图像的两个连续帧之间的冗余。
（3）信息熵冗余：单位信息量大于其熵。
（4）结构冗余：图像的区域上存在非常强的纹理结构。
（5）知识冗余：有固定的结构，如人的头像。
（6）视觉冗余：某些图像的失真是人眼不易觉察的。

深度学习成为了当今最热门的话题之一，但对于大多数人来说，这是一个陌生而又神秘的学科。很多人认为，深度学习就是包括了大量的数学和统计知识。本文列举了常见的12个深度学习的问题。

决策树又叫判定树，是一种基本的分类与回归方法。通常分为3个步骤：特征（属性）选择、决策树的生成、决策树的修剪。

图像复原技术主要是针对成像过程中的“退化”而提出来的，而成像过程中的“退化”现象主要指成像系统受到各种因素的影响，诸如成像系统的散焦、设备与物体间存在相对运动或者是器材的固有缺陷等，导致图像的质量不能够达到理想要求。

在卷积神经网络(CNN)前向传播算法中，我们对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，我们下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)

本文档概述了OpenGL ES与新Vulkan之间的主要区别，以及开发人员为什么要迁移到Vulkan。Vulkan是一种新的低级图形API，它允许开发人员使用几乎类似控制台的API来获得非常低的级别。这样可以实现更好的控制，性能和透明度。这被实现复杂性的增加所抵消。

在没有开启双面渲染的时候，我们常常无法观察到物体内部及背面的形状，这是因为另外一面并没有被渲染而是被默认剔除了。 所以我们需要用到一个新的指令Cull来设置......

车联网应用层产值最高，占到整个车联网市场规模的70%，车联网服务进入快速发展通道，随着车联网技术和产业链发展，车联网应用也将分成三个阶段实现不同服务。

超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。通过超分辨率重建我们可以让单张或多张不清晰的图片变得清晰，拯救拍照时使用的较低像素相机，亦或是将一张悠久而经典的低分辨率老照片轻松的在先进的高清显示器上播放。

人工智能简单的来说包括三个部分，接受信息，处理信息和做出行动。当然，这其中任何一部分都可以是人工智能的一个研究领域。接受信息包括语音识别，模式识别，计算机视觉等。处理信息就是计算机的推理能力，最有名的例子就是下围棋的阿法狗（AlphaGo）。行动部分的例子包括机器人和自动驾驶车。

6个快速且关键的AR概念：情感分析、面部识别、目标识别、信息增益与显示、从移动手机转移到AR头显、处理、传感以及扫描。本文将盘点AR在各行各业的用法。

在物联网部署的早期阶段，安全性是一个低优先级的考虑因素，尤其是面向消费者的工具方面，而且事情并没有发生太大变化，因此安全性通常落后物联网产品的上市速度。但随着越来越多的物联网设备遭遇黑客攻击，以及物联网安全立法的推出，物联网设备制造商和企业重新考虑物联网安全的时机已经到来。

在本文中，我们将介绍机器人研发中使用的十大最流行的编程语言。我们将讨论他们的缺点和优点，以及使用或者不使用它们的理由。世界上有超过1500种编程语言你可以学习。下面列出的是目前机器人中十种最流行的编程语言。每种语言都有不同的优势，作者根据自身经验，按照优先级从低到高排序。

云计算就像是天上的云，看得见摸不着，像章鱼的大脑，边缘计算就类似于八爪鱼的那些小爪子，一个爪子就是一个小型的机房，靠近具体的实物。边缘计算是何方神圣，它和云计算又是如何相爱相杀的呢?