<font size="3"><strong>一、概述：</strong></font>

应用层、网络层/传输层、物理层/数据链路层、设备层
接入协议一般负责子网内设备间的组网及通信。

<font size="3"><strong>二、近距离通信协议：</strong></font>

<strong>2.1、RFID</strong>

1、RFID简介

RFID的空中接口通信协议规范基本决定了RFID的工作类型，RFID读写器和相应类型RFID标签之间的通讯规则，包括：频率、调制、位编码及命令集。ISO/IEC制定五种频段的空中接口协议。

RF、GBDT和XGBoost都属于集成学习（Ensemble Learning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。

根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者的代表就是Boosting，后者的代表是Bagging和“随机森林”（Random Forest）。

<font size="3"><strong>1、GBDT和XGBoost区别</strong></font>

XGBOOST相比于GBDT有何不同？XGBOOST为什么快？XGBOOST如何支持并行？

作者简介：李智勇，声智科技合伙人、副总裁。

2017 年可以看做是智能语音交互的元年，在这一年里小爱同学、天猫精灵纷纷上市。2018 年里语音交互的落地突然加速，落地的产品从大公司关注的智能音箱扩展到其它品类，比如电视盒子、闹钟、灯、智能马桶等。那接下来语音交互会如何发展？

<font size="3" color="blue"><strong>语音交互的终极目标</strong></font>

语音交互的便利程度正好与人工智能的发展程度成正比，智能程度越高语音交互的等级也就越高，所以其终极形态与人工智能的终极形态类似。

文/张康康

过去十几年，人类可以说是在机器智能面前节节退败，屡败屡战，而多任务处理（multi-tasking）几乎是为数不多可以让人类骄傲的事情了。人们可以同时打开8个网站、数份文档和一个交友软件，即使正在专心处理其中一件事，只要突然收到一条回复或更新提醒，也能够快速安排。对机器而言，要在同一时间完成这样的任务显然有点困难，因此，多任务处理一直被视为人类独有的技能点。

然而，这个优势也将失去了。

近几年，Alphago、视频识别、指纹解锁、图片识别、语音转文字、机器人看病等一系列事件，使我们深刻的感受到人工智能在改变我们的工作方式和认知。国内人工智能产业中，就算集视觉与图像领域公司的数量已达数百家，仅次于自然语言处理类公司，位居第二。其中该领域最为出名的创业公司包括旷世科技Face++、商汤科技、极链科技Video++等。

使用简单的黑客攻击，黑客可以了解您可能不想透露的未经授权的个人信息。了解这些常见的黑客技术，如网络钓鱼，DDoS，点击劫持等，可以为您的人身安全提供便利。

nethical黑客可以称为非法活动通过修改系统的功能，并利用其漏洞获得未经授权的信息。在这个大多数事情发生在网上的世界里，黑客为黑客提供了更广泛的机会，可以未经授权访问非机密信息，如信用卡详细信息，电子邮件帐户详细信息和其他个人信息。

因此，了解一些常用于以未经授权的方式获取您的个人信息的黑客技术也很重要。

<font color="blue"><strong>1. 键盘记录</strong></font>

<font size="3"><strong>1、FAST </strong></font>

FAST算子的基本原理是：若某像素点与其周围领域内足够多的连续的像素点存在某一属性差异，并且该差异大于指定阈值，则可以断定该像素点与其邻域像素有可被识别的不同之处，可以作为一个特征点（角点）；对于灰度图像，FAST算子考察的属性是像素与其邻域的灰度差异。

这个检查过程可以用下图更清楚的描述：对于图像上所有像素点，考察其7*7邻域内以该点为圆心，半径是3的圆周上的共计16个像素点和中心点的差异。如果有连续的12（或9）个像素点与中心点的灰度差的绝对值大于或低于某一给定阈值，则该点被检测为FAST特征点。

11月1日，GLOBALFOUNDRIES 2018年度技术大会（GTC 2018）在上海卓美亚喜马拉雅酒店举行。GLOBALFOUNDRIES多位高管和技术专家出席会议，与参会的行业和企业嘉宾共同探讨影响半导体价值链的行业趋势，并围绕FinFET、FDX、物联网、5G 、汽车、人工智能、数据中心、边缘计算、下一代无线/光纤连接等行业热门话题进行交流。

Imagination参与了本次会议并设有展位，通过生动、直观的现场演示为与会者展现了公司在神经网络加速器（NNA）、图形处理器（GPU）、无线连接等方面的多项领先技术和解决方案。

虽然人工智能的很多研究和应用会基于一些通用技术，比如说机器学习，但在不同的经济和社会部门还是会有所区别。我们称之为不同的领域（domain），接下来的这部分将介绍人工智能研究和应用的不同类型，以及影响和挑战，主要有八个方面：交通、家庭服务机器人、医疗健康、教育、低资源社区、公共安全、工作和就业、娱乐。

基于这些分析，我们还预测了一个有代表性的北美城市在未来 15 年的趋势。与人工智能的流行文化中的典型叙述不同，我们寻求提供一个平衡的观点来分析，人工智能是如何开始影响我们日常生活的，以及从现在到 2030 年，这些影响将如何发展。

1. 交通

<font size="3"><strong>1、Adaboost算法原理，优缺点：</strong></font>

理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。对于决策树，Adaboost分类用了CART分类树，而Adaboost回归用了CART回归树。

Adaboost算法可以简述为三个步骤：

（1）首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则每一个训练样本最开始时，都被赋予相同的权值：w1=1/N。

德国马克斯·普朗克光学研究所所长弗洛里安·马夸特（Florian Marquardt）及其团队在物理期刊physical review X上发表论文《增强学习神经网络在量子反馈中的应用》，提出了一种基于人工智能算法的量子误差校正系统。