<font size="3"><strong> 一、前言</strong></font>

这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。这个概括可能有点抽象，我尽量在下面描述细致一些，但如果要更深入了解整个过程的原理，需要去了解DeepLearning。

这篇文章会涉及到卷积的原理与图像特征提取的一般概念，并详细描述卷积神经网络的实现。但是由于精力有限，没有对人类视觉的分层以及机器学习等原理有进一步介绍，后面会在深度学习相关文章中展开描述。

Imagination负责PowerVR Series2NX神经网络加速器（NNA）的设计团队日前获得了著名的英国工程优秀奖（BEEA）的荣誉。该奖项成立于2009年，旨在展示英国在工程设计和创新方面的高水平能力。今年有40家不同的公司在11个类别展开竞争，NNA设计团队获得了BEEA颁发的“年度最佳设计团队奖”。

<font size="3"><strong> 1、SVM的原理是什么？</strong></font>

SVM是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机）

试图寻找一个超平面来对样本分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，并尽可能的使正例和反例之间的间隔最大。

无线解锁汽车虽然很方便，但同时也要付出极大的代价，比如黑客的窥视。随着智能汽车越来越多，依附于这类型汽车的新形式犯罪也出现了，行业里将这部分犯罪分子称为“钥匙黑客”，顾名思义就是借助廉价电子配件和新的黑客攻击技术，相对轻松的拦截或阻挡车钥匙向车发出的信号。想象一下，如果一个小偷能截获并复制你的车钥匙信号，那他就可以打开你的车，而且不会发出任何警报！

根据联邦调查局的数据，汽车盗窃数量自1991年达到顶峰以来一直呈螺旋式上升趋势。然而，自2015年以来，汽车被盗数量却呈现新的直线上升趋势。事实上，2015年汽车盗窃案件增加了3.8％，2016年增加7.4％，2017年上半年增加4.1％。

“随着全社会对虚拟现实的关注度和理解力不断提高，虚拟现实的影响力也在逐渐扩大，向各行业各领域的渗透在不断深入，市场需求、行业应用正在激活，虚拟现实产业发展的战略窗口期已然形成……”在近日由工业和信息化部和江西省人民政府联合主办的2018世界VR产业大会上，工业和信息化部部长苗圩这样说。

未来，5G网络新技术将成为VR（虚拟现实）、AR（增强现实）产业赖以发展的通信技术。业界认为，5G可以根据业务需求匹配网络和计算资源，将更好地满足VR业务需求，推动VR创新应用发展。当VR产业遇上5G网络新技术，将产生哪些“化学反应”？

<font color="blue"><strong>VR产业在垂直领域的融入度不断提升</strong></font>

本文基于2018年发表于期刊 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing （IF 5.994）上的论文“A deep learning framework for remote sensing image registration [1]”，王爽，权豆，梁雪峰，宁梦丹，郭岩河，焦李成。

<font size="3"><strong>1. 背景</strong></font>

随着对地观测技术的不断发展与更新，获取遥感图像的传感器也越来越多。为了分析某一场景，我们有时需要把不同时期的、不同传感器的、甚至于不同视角的遥感图像融合在一起处理，因此需要对遥感图像进行配准，将多幅遥感图像进行匹配和叠加。

Imagination是第一家将光线追踪技术变成现实的厂商，我们方法的与众不同之处在于：从头开始设计，采用严格标准在嵌入式硬件平台实现部署。换句话说，Imagination所做的正是我们所擅长的：让前沿技术更加的高效。

<font size="3"><strong> 一、介绍</strong></font>

基于图的图像分割（Graph-Based Image Segmentation），论文《Efficient Graph-Based Image Segmentation》，P. Felzenszwalb, D. Huttenlocher，International Journal of Computer Vision, Vol. 59, No. 2, September 2004

虽然 AI 语音翻译已经应用到了不少生活、工作场景，但不得不说，AI 也许在国际象棋、自动驾驶、诊断癌症、射击罚球和预测农作物产量等方面优于人类，但是当涉及到翻译和口译时，它还是没法完全取代人类大脑。

<strong>其一，语言是主观的。</strong>

人工智能通常擅长做客观现实的任务。无论是识别数据集中难以捉摸的信号模式，还是导航复杂的路况，机器在面对决策制定的、明确的数学或物理规则时，都能发挥最佳作用。

相比之下，自然语言是由人类群体发明的，用于彼此交流的主观结构。它们有类似规则的行为（例如语法），但这些规则仅基于惯例，而不是客观现实，并且它们存在随机性、且在不断发展。

自然语言是人类独有的智慧结晶。自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，旨在研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。用自然语言与计算机进行通信，有着十分重要的实际应用意义，也有着革命性的理论意义。

由于理解自然语言，需要关于外在世界的广泛知识以及运用操作这些知识的能力，所以自然语言处理，也被视为解决人工智能完备（AI-complete）的核心问题之一。对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。