PowerVR技术开发团队一直致力于通过不断提升我们的独创工具和SDK使PowerVR开发变得更加容易。生态系统对于我们非常的重要，我们特别关注开发人员的真正需要的以及一直在寻求的功能。因此，在本次GDC大会上，我们非常高兴地宣布PowerVR平台又完成一波优化，这将进一步提升用户的开发体验。

十一种通用滤波算法：限幅滤波法；中位值滤波法；中位值滤波法；递推平均滤波法；中位值平均滤波法；限幅平均滤波法；一阶滞后滤波法；加权递推平均滤波法；消抖滤波法；限幅消抖滤波法；IIR 数字滤波器。

Our engineers are designing the next generation of ultra-high performance Neural Network Accelerators (NNA) that will help define the future of Machine Learning technology.

从多张航拍图像中恢复建筑和地貌稠密结构是建筑，农业，测绘等行业迫切需要的。无人机的出现大大降低了航拍图像的获取成本，使得快速，低成本测量，创建需要的三维模型成为可能。本篇文章将剖析近年来的热点应用航拍图像三维重建。

在现代生产企业中，生产线的自动化系统一般采用以 PLC 为主要节点的控制、通信网络，最常用的是现场总线协议；同时在企业的管理经营系统一般采用计算机为主要节点的通信网络，以 TCP/IP 协议为主，如何实现不同应用系统间的数据通信，打通不同通信协议间的数据通路，对数据进行分析、存储、转发等功能，如生产指示快速下达和生产状态的快速发布，从而提升企业管理生产效率，是数据网关技术出现和发展的客观要求。

本文将推荐五种机器学习算法，你应该考虑是否将它们投入应用。这五种算法覆盖最常用于聚类、分类、数值预测和朴素贝叶斯等四个门类。

计算机视觉的几大任务：图像识别；目标检测；图像分割；目标跟踪；多模态问题。

3月29日，2019年中国IC领袖峰会在上海举办。本次峰会Imagination也安排了技术专家发表演讲，分享公司如何通过图形处理器（GPU）和神经网络加速器（NNA）的强大算力与灵活性助力智能汽车、智慧城市、智能安防等应用落地。

UNITY3d在移动设备上的一些优化资源的方法：使用assetbundle，实现资源分离和共享，将内存控制到200m之内，同时也可以实现资源的在线更新；顶点数对渲染无论是cpu还是gpu都是压力最大的贡献者，降低顶点数到8万以下，fps稳定到了30帧左右。

监督学习（supervised learning）关注对事物未知表现的预测，包括分类问题（classification）和回归问题（regression）。无监督学习（unsupervised learning）倾向于对事物本身特性的分析，数据降维（dimensionality reduction）和聚类（clustering）。

脑机接口应用于医疗领域，实现瘫痪人士通过脑机设备控制机械臂完成相应动作，也可实现对多动症、癫痫等疾病采取神经反馈方式做对应的恢复训练；用于智能家居，实现意念控制开关灯、开关门、开关窗帘等。

无人车视觉传感器：超声波雷达（倒车）、毫米波雷达、LiDAR与摄像头。激光雷达精度，速度高（厘米级），成本高；毫米波雷达可适应恶劣天气

最近几年，随着技术的发展，VR（Virtual Reality）跟人工智能一样，火的简直不能再火了。其带来的视觉上的冲击、沉浸式的感官体验有很多人跃跃欲试，于是不少公司开始做VR，结果看起来容易，做起来却是步履维艰。

机器视觉是配备有传感视觉仪器(如自动对焦相机或传感器)的检测机器，其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体，或者用来测量尺寸...等，应用在自动化生产线上对物料进行校准与定位。是计算视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。

数字图像处理分为三个层次：低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理（狭义图像处理、图像分析和图像理解）。

国外网络安全公司Cylance发布报告称，人工智能(AI)应用落地的两个最主要障碍是人工智能本身发展不成熟以及应用企业对技术储备的缺乏。人工智能可以有效地帮助网络安全专业人员应对更复杂更危险的威胁，但根据SANS研究所进行的一项调查，AI在被广泛采用之前面临着几个关键障碍。

卷积操作的维度计算是定义神经网络结构的重要问题，在使用如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架搭建神经网络的时候，对每一层输入的维度和输出的维度都必须计算准确，否则容易出错，这里将详细说明相关的维度计算。

帧缓存：它是屏幕所显示画面的一个直接映象，又称为位映射图(Bit Map)或光栅。帧缓存的每一存储单元对应屏幕上的一个像素，整个帧缓存对应一帧图像。帧缓冲区是指服务器（显存）中存储像素相关信息（颜色、深度）的存储空间。系统提供了帧缓冲区对象包括多个缓冲区，有颜色缓冲区、深度缓冲区、模板缓冲区等。

如果你一直在寻求使机器学习驱动的应用程序，你会注意到那里有大量的ML模型和模型实现，可能适合、也可能不适合您的任务。特别是如果你对特定类型的模型没有深入的了解，那么选择适合你的项目的模型实现可能会非常困难。

本文档描述了为PowerVR Rogue架构优化GLSL代码的方法。这些优化是低级的，因此可用于从硬件中获得最后10％的性能提升。在使用这些技术之前，有必要确保使用了最优的算法，并充分利用GPU。