在中国房地产转型不断提速的进程中，绿色智慧社区是一个大势。通过实现智能化提升产品溢价以及业主体验是不少房企目前的一个着力点；另外，随着房地产转向存量市场，智能化的改造和提升作用也愈加凸显。但是，构建智慧社区并非一蹴而就的事情，就目前来看，其痛点颇多。

在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？在DNN中，损失函数优化极值求解的过程最常见的一般是通过梯度下降法来一步步迭代完成的，当然也可以是其他的迭代方法比如牛顿法与拟牛顿法。

几何顶点被组合为图元（点，线段或多边形），然后图元被合成片元，最后片元被转换为帧缓存中的象素数据。图元被分几步转换为片元：图元被适当的裁剪，颜色和纹理数据也相应作出必要的调整，相关的坐标被转换为窗口坐标。最后，光栅化将裁剪好的图元转换为片元。

我们知道，人类在发展、成长、生活的过程中积累了很多的经验。通过定期的对这些经验进行总结，获得了一些规律，这就叫“归纳”。利用这个“归纳”出来的“规律”，对类似的情况进行决策判断，从而指导我们的行动，这就是“演绎”。

不管你愿不愿意，新一轮的社会大变革已经来临，每个人都已经有意识或无意识地站在技术革命的浪尖之上。技术已经改变社会阶层、政治经济以及人类生活的方方面面。

计算机视觉的早期实验始于20世纪50年代，并在20世纪70年代首次在商业上用于区分打字文本和手写文本，但如今计算机视觉的应用已呈指数级增长。预计到2022年，计算机视觉和硬件市场预计将达到486亿美元。

每个人都曾想拥有自己的自动驾驶汽车，但自动驾驶汽车并不完美。首先需要肯定一点，自动驾驶汽车仍然需要像你和我一样做出决定，而这样的结果是它们并没有完全消除碰撞的可能性，从某一个角度来看，自动驾驶汽车只是减少它发生的可能性而已，越来越多在自动驾驶模式下的汽车发生事故的报告能说明这点。

机器学习有望从根本上改变软件开发的本质，这也许是自FORTRAN和LISP被发明以来软件开发领域改变最大的一次。这些变化对数百万正在从事软件开发的人而言，意味着什么呢？失业？裁员？现有的软件开发将变得面目全非？

全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets近日发布报告显示，到2025年，全球5G IoT（物联网）市场规模将达63亿美元，而在2020年。该市场规模预计将仅为7亿美元，预测期内复合年增长率（CAGR）为55．4％。

噪声是干扰和妨碍人类认知和理解信息的重要因素，而图像噪声则是图像中干扰和妨碍人类认识和理解图像信息的重要因素。由于噪声本身具有不可预测性，可以将它当做一种随机误差（这种误差只有通过概率统计的方法来识别）。因此，图像噪声可以视为一种多维随机过程，可以选择随机过程的概率分布函数和概率密度函数来作为对图像噪声进行描述的方法。

学习算法的预测误差，或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分：偏差(bias)，方差(variance) 和噪声(noise)。在估计学习算法性能的过程中，我们主要关注偏差与方差。因为噪声属于不可约减的误差 (irreducible error)。

我们必须要明白我们是如何看到一个物体的，我们在现实生活中看到某一物体的颜色并不是这个物体真正拥有的颜色，而是它所反射的(Reflected)颜色。换句话说，那些不能被物体所吸收(Absorb)的颜色（被拒绝的颜色）就是我们能够感知到的物体的颜色，所以最终的颜色要由光源的颜色以及物体的颜色来共同决定。

图像增强的目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的的增强图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体的特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，将强图像判读和识别效果，满足某些特征分析的需求。

本文档的目的是为开发人员提供PowerVR图形硬件架构的概述。PowerVR架构基于一种称为基于平铺的延迟渲染的概念，通常缩写为TBDR。TBDR专注于尽早在图形管道中删除冗余操作，最大限度地减少内存带宽使用和功耗，同时提高处理吞吐量。

深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，本文我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。

大数据技术和人工智能技术的广泛推广应用让我们的生活变得更加方便快捷，而以此为基础创建智慧交通管理模式，能够对我国目前的交通拥堵问题进行有效地解决，让我国的交通领域能够实现规范发展，提高交通方面的管理效率。

当今，由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。

很多人对机器学习的边界范围似是而非，机器学习是人工智能吗？机器学习与大数据、云计算有什么关系？机器学习是不是就是数据挖掘？机器学习是不是就是算法，就是统计学？深度学习是不是机器学习的升级版？

人工智能的实际应用正在飞速发展。根据世界知识产权组织（WIPO）给予的数据，在2013年至2017年间，与人工智能相关的专利申请量已增加了近三倍，达到55000多项。专利申请的增加反映了人工智能领域目前正在经历一股“淘金热”，我们也可以看到人工智能几乎在每个行业中都变得至关重要。

特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作，它不像算法和模型那样是确定的步骤，更多是工程上的经验和权衡。因此没有统一的方法。这里只是对一些常用的方法做一个总结。本文关注于特征选择部分。后面还有两篇会关注于特征表达和特征预处理。