机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。在KDnuggets网站发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。

<font size="3"><strong>算法概览</strong></font>

我们先设想这样一个自动驾驶场景——汽车的信息娱乐系统接收传感器数据融合系统的信息，如果系统发现司机身体有恙，会指导无人车开往附近的医院。

<font size="3"><strong>背景介绍</strong></font>

从纸笔办公到物联网时代，你知道哪些攻击面是攻击者最常利用，而我们又最常忽略的吗？

现在，在你的办公室中可能还有一些老旧的传真机或是布满灰尘的打印机，在你的眼中，它们或许只是已经无法用来发送邮件或复印文档的过时技术。你可能也会将收发室/信房视为收集未经请求的垃圾信件的地方，而这些垃圾信件很快就会被你丢进垃圾箱。

是的，如此寻常的物件，如此寻常的操作，可能每天都在我们的生活和工作中上演。但是，攻击者却能够从中发现一些不同的东西：漏洞，一些通常会被安全部门忽略的漏洞。要记住，非计算机向量上的网络攻击要比你想象的更常见。

<font color="#9a9a9a"><i>文章发于《智能家居》杂志，经亿欧家居编辑，供行业人士参考。</i></font>

在人工智能、5G、IoT突破融合的趋势下，各地加速智慧城市建设，城市安防更是加深发展，利用深度学习技术来理解视频内容，使得安防领域成为人工智能技术最大应用场景之一。安防，被视为下一个即将爆发的市场，是国内现阶段人工智能直接创收最多的行业。据数据统计，目前国内大约装有1.76亿个监控摄像头，预计三年内数量会增加到6.26亿。未来每个新增摄像头的背后，AI都大有可为，预计到2022年整个市场将达到万亿规模。本文将重点探讨AI+安防在家庭、社区、楼宇等场景下的相关应用。

时下机器人技术发展火热，随着人们对机器人技术智能化本质认识的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。小编带大家来看十项最具前景的机器人技术!

<font size="3"><strong>「软体的机器人」：柔性机器人技术</strong></font>

该技术是指采用柔韧性材料进行机器人的研发、设计和制造。

可以把问题根据难度从小到大排个序：大数据+分布均衡<大数据+分布不均衡<小数据+数据均衡<小数据+数据不均衡。

说明：对于小数据集,机器学习的方法是比较棘手的。对于需要解决的问题，拿到数据后，首先统计可用训练数据有多大，然后再观察数据分布情况。经验表明，训练数据中每个类别有5000个以上样本，其实也要相对于特征而言，来判断样本数目是不是足够，数据量是足够的，正负样本差一个数量级以内是可以接受的，不太需要考虑数据不平衡问题（完全是经验，没有理论依据，仅供参考）。

<font size="3"><strong>0、搜集更多的数据</strong></font>

然而实际上，当搜集数据的代价不大时，这种方法是最有效的。

虽然经历的多年的发展，物联网却仍然面临应用碎片化的挑战。在可以预见的未来，物联网更多地会倾向于率先在垂直行业里蓬勃发展，此外还有三种趋势值得关注。

<font color="red"><strong>（1）更加丰富的连接技术</strong></font>

物联网的基础是连接，任何物联网应用的底层都是通过网络进行连接。大家比较熟悉的连接技术包括WIFI、蓝牙、ZigBee等短距离无线连接技术和GPRS、LTE、NB-IoT等蜂窝连接技术，当然还包含了工业总线、以太网、PON等有线连接技术。

【编者按】作为本轮AI的关键技术，深度学习不单只是深度神经网络模型本身。事实上，深度神经网络的发展痛点频频，包括稳定性和对设备的依赖性，以及调试复杂度困难等等。事实上，回归到深度学习的本质问题，前企学研界还有很多探索深度学习新的可能性。

本文原载于21世纪经济报，经亿欧网编辑，以供业内人士参考。

作为本轮人工智能热潮的关键技术，机器学习尤其是深度学习受到了热捧。一时间，人人嘴上挂着深度学习、神经网络等词汇，似乎不谈这一话题，便与智能时代脱节。

然而，无论开发者或科技企业，对深度学习恐怕存在一定误解。“如果问一下‘什么是深度学习’，绝大多数人的答案都会是：深度学习就是深度神经网络，甚至认为‘深度学习’就是‘深度神经网络’的同义词。”在2018英特尔人工智能大会上，南京大学计算机系主任、人工智能学院院长周志华直言现状。

<font size="3" color="Purple"><strong>一、OpenCL</strong></font>

（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器，在游戏、娱乐、科研、医疗等各种领域都有广阔的发展前景。

毫无疑问，CompTIA Network +和Cisco CCNA路由和交换等认证是新兴网络管理员最感兴趣的考试。

但是必须指出的是，传统网络认证的坚实基础很重要。也就是说，如果你已经在网络上工作了几年，并且已经获得了传统的网络认证，那么可能是时候扩展你的视野了。在企业网络领域，有许多不同的领域可供关注。要关注网络领域的决定可能围绕两个因素。首先是网络的需求部分，因为它与您当前的工作有关，另一个是各人对网络领域的兴趣。

人工神经网络和机器学习已经成为大众媒体的热门主题。智能机器这一想法勾起了很多人的想象，而且人们特别喜欢把它和人类放一起比较。特别是有一个关于人工智能的底层机制的基础问题经常出现——这些人工神经网络的工作方式真的和我们大脑中的神经元相似吗？