当今汽车行业最受关注的话题之一是先进的驾驶辅助系统（ADAS），该系统可以多种方式帮助驾驶员处理潜在问题。它们可以为驾驶员提供视觉和听觉警告，也可以控制制动器、加速器和转向装置，使汽车远离危险。

由于现在随着互联网时代的到来，人们上网玩游戏的越来越多，导致游戏开发人才供不应求，如果你想成为一名优秀的开发者，那么掌握Unity3D开发技术是不可跳过的一环。随着移动互联网的发展，移动端游戏日益盛行，据了解，Unity全球开发者超过300万，1/4在中国，超过5000家游戏公司和工作室在使用Unity3D开发。学习Unity3D游戏开发，未来职业发展前景非常可观。

为了让自动驾驶汽车成为技术的福音，它需要一个能够智能处理周围环境的系统，协助其应对复杂的交通场景、路障、坑洼、车道、车道标记或路上经过的任何车辆。只有当它像人类一样对外部世界有感觉时，上述功能才能实现。自动驾驶需要与其他车辆、乘客和周围的交通参与者进行沟通，这样它就可以确定道路上的确切位置，并决定在当前情况下如何行动。

在5G时代，网络与人工智能的结合将成为必然命题，运营商应紧紧抓住国家人工智能发展规划带来的历史性机遇，充分利用各方技术、产品、运营实力，促进通信行业向网络智能化、业务个性化、行业应用智慧化和管理智能化转型。

遗传算法(Genetic Algorithms)，也有人把它叫作进化算法(Evolutionary Algorithms)，是基于生物进化的“物竞天择，适者生存”理论发展起来的一种应用广泛且高效随机搜索与优化并举的智能算法，其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，不依赖于问题的梯度信息。遗传算法最初被研究的出发点不是为专门解决最优化问题而设计的，它与进化策略、进化规划共同构成了遗传算法的主要框架，都是为当时人工智能的发展服务的。

物联网的好处横跨三个特定类别，即工业4.0革命、智慧城市和消费者物联网。除日本外，亚太地区的物联网市场预计将在2019年从250亿美元增长至583亿美元。与此同时，技术研究机构IDC报告称，到2021年，全球物联网支出预计将达到近1.4万亿美元，高于2017年的8000亿美元。然而，尽管增长惊人，但亚洲的大部分投资主要是针对物联网创新中心的投资。以下是推动物联网采用的10个有用提示。

PowerVR开发工具和SDK release（2017 R2）发布时，Imagination更新了相关文档来反映出2017 R2 release的所有变化。本文档提供PVRTrace的安装，配置和初始运行的指导，以分析使用PowerVR图形技术的Android设备上运行的应用程序的性能。

余弦相似度（Cos距离）与欧氏距离的区别和联系：欧式距离和余弦相似度都能度量 2 个向量之间的相似度；放到向量空间中看，欧式距离衡量两点之间的直线距离，而余弦相似度计算的是两个向量之间的夹角；没有归一化时，欧式距离的范围是 (0, +∞]，而余弦相似度的范围是 (0, 1]；余弦距离是计算相似程度，而欧氏距离计算的是相同程度（对应值的相同程度）；归一化的情况下，可以将空间想象成一个超球面（三维），欧氏距离就是球面上两点的直线距离，而向量余弦值等价于两点的球面距离，本质是一样。

本文要讲的是研究人员在应用CapsNet（胶囊网络）进行文本分类时发现了什么。我们需要了解下列的网络层次以及相应的算法。N-gram卷积层是标准的卷积层，通过多个不同的卷积核在句子的不同位置提取N-gram特征。主胶囊层是第一个胶囊层，在这个胶囊层中，胶囊将卷积操作的标量输出替换为矢量输出，从而保留实例化参数，如单词的局部顺序和单词的语义表示。

IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：① ground-truth bounding boxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的大概范围）②我们的算法得出的结果范围。

安全界对漏洞的定义为：在硬件、软件、系统等具体实现或者系统安全策略上存在的缺陷，从而使攻击者能够达到于某种破坏效果。以漏洞的实现原理为依据，可将游戏安全漏洞划分成3大类，分别为：游戏逻辑漏洞、协议稳定性漏洞、服务端校验疏忽漏洞。

栅格重采样是将输入图像的像元值或推导值赋予输出图像中每个像元的过程。当输入图像和输出图像的位置（经过几何变换或投影设置等操作）或像元大小（即栅格影像分辨率）发生变化时，都需要进行栅格重采样。此外，栅格重采样是栅格数据在空间分析中处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法，为了便于分析，通常将不同的分辨率通过栅格重采样转化为相同的分辨率。

IPv6具有IPv4所缺乏的特性，这使得它在物联网部署方面具有优势，例如支持大型物联网网络、有助于延长物联网设备的电池寿命，减少其管理和维护负担。那么物联网能否有助于推动企业网络中的IPv6应用?

我们刚刚从物联网发展博览会上回来，思想领袖们在会上探讨了物联网的强大特性以及推动企业数字化转型的方式。我们不免开始思考，是谁发明了物联网？在我们讨论“物联网”——也就是IOT——的演变之前，我们先来定义这个术语的确切含义。物联网是一个由设备、建筑物、车辆和其他物理对象组成的网络，其中嵌入了传感器，可在企业和消费者之间传输数据。

本文档提供了默认PVRTune计数器及其说明的完整列表。 该文件适用于PVRTune应用程序以及PVRScope。PVRTune是PowerVR图形核心的性能分析工具。 它使用驱动程序级计数器和硬件寄存器来提供运行在PowerVR图形核心上的应用程序性能的实时数据。 PVRTune从目标设备上运行的PVRPerfServer或PVRHub接收性能数据。

有道是“罗马不是一天建成的”，机器学习的发展也是历经了很长时间，在这过程中形成了五大流派：符号主义（Symbolists），贝叶斯派（Bayesians），联结主义（Connectionist），进化主义（Evolutionaries）和行为类比主义（Analogizer），这五大流派各有各的特点。

深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。

用4级或5级来定义自动驾驶很难有一个明确的标准，自动驾驶也不应该搞得很复杂。自动驾驶实际包含三个问题：一是我在哪？二是我要去哪？三是如何去？能完整解决这三个问题就是真正的自动驾驶。所以特斯拉升级后的8000美元的Autopilot 2.0只有部分线控功能，不能算真正的自动驾驶。福特、百度和谷歌这些公司做的才是真正的自动驾驶，远在特斯拉之上，两者云泥之差，天壤之别。

机器学习(Machine Learning)，人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，主要使用归纳、综合而不是演绎的方法研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是一门多领域的交叉学科，涉及到概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论和计算机科学等诸多学科。

雾计算是在云计算概念上的拓展，相对于云计算来说，雾计算更贴近于数据的来源，数据、数据存储、数据分析处理及应用程序都集中于网络边缘设备中，而不用通过网络到达云端。