常用的图像处理算法：数字图像处理基础、遥感数字图像处理、机器视觉、计算机视觉

图像处理程序：C++ OpenCV、Matlab与图像处理

<font size="3"><strong>数字图像处理-概述</strong></font>

其实，造成“不可能图形”（三角形的三个角都是90°）的并不是图形本身，而是你对图形的三维知觉系统，这一系列在你知觉图形的立体心理模型时强制作用。在把二维平面图形知觉为你三维立体心理图形时，执行这一过程的机制会极大地影响你的视觉系统。

经过前几年的火爆，工业界和资本都开始对机器人持比较理性的态度，不再“野蛮生长”。这样的氛围也许会更有利于企业潜心钻研，打造真正符合客户需求的产品和技术。

<font size="3"><strong>趋势一：物流机器人运作过程日趋柔性化</strong></font>

这里的“柔性”，是和生产制造过程相对而言的。在生产线上，因制造工艺不能轻易更改，所以工业机器人的动作比较固定、重复性较高。但是在物流领域，从A点到B点的移动则可能有许多种路径,不确定性较大。

并且，在走完A点到B点路径的过程中，还可能遇到障碍物：一方面可能有其它机器人在移动，另一方面可能有人员走动等意外情况。这种多变的“柔性”流程对机器人提出了更高的要求。

IPv6对物联网节点移动性的支持。根据物联网的定义可知，物联网所要实现的物与物之间的通信基本上是基于无线传感技术的，也就是说物联网相对于传统的互联网对移动通信性能有了更高的要求，可以说物联网是一个瞬息万变的网络。而事实上，将来主宰物联网世界的必定是如今的移动通信服务供应商。

目前互联网的移动性不足造成了物联网移动能力的瓶颈。IPv4协议在设计之初并没有充分考虑到节点移动性带来的路由问题。即当一个节点离开了它原有的网络，如何再保证这个节点访问可达性的问题。由于IP网络路由的聚合特性，在网络路由器中路由条目都是按子网来进行汇聚的。

在工业自动化领域，机器需要传感器提供必要的信息，以正确执行相关的操作。机器人已经开始应用大量的传感器以提高适应能力。例如有很多的协作机器人集成了力矩传感器和摄像机，以确保在操作中拥有更好的视角，同时保证工作区域的安全等。在此枚举一些常用的可以集成到机器人单元里的各种传感器，供诸君参考。

<strong>二维视觉传感器</strong>

二维视觉基本上就是一个可以执行多种任务的摄像头。从检测运动物体到传输带上的零件定位等等。二维视觉在市场上已经出现了很长一段时间，并且占据了一定的份额。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置，机器人就可以根据接收到的信息适当调整其动作。

分享17张机器学习高清思维导图：描述性统计：表格和图形法 、描述性统计：数值方法、概率、概率分布、抽样分布、区间估计、假设检验、两总体均值之差和比例之差的推断、总体方差的统计推断、多个比率的比较&独立性检验&拟合优度检验、实验设计&方差分析、简单线性回归、残差分析、多元回归、回归分析、时间序列及预测、非参数方法...

<font size="3"><strong>导图概览</strong></font><font color="#9a9a9a"><i>（点击图片查看缩放大图）</i></font>

人类智能在宏观上有心理学，微观上有分子生物学等学科研究。但每个方向研究到一定阶段就停滞了，没有哪个学科能告诉我们：为什么能有智能，如何才能产生智能。即使已经了解了大脑的很多知识，人类智能仍然是个黑盒子。

对黑盒的研究，要么从外部观察其行为，然后来模拟其结构，可称为自上而下的研究；要么猜测其结构，然后从外部的输入输出来验证其行为，可称为自下而上的研究。题目所说的自上而下还是自下而上即是从哪个方向来研究强人工智能问题。

如果你看了今年的世界杯，是否注意到了球场两侧的广告牌上印着“Vivo”的标志呢？这里得说明一下，在此之前人们并不认为Vivo是一个世界知名品牌，至少在英国是这样的，因此它做这个广告是个非常明智的决定。Vivo专注于Android移动市场，注重用户的使用价值，这也使得集成了PowerVR Series8XE的Vivo Y83智能手机更加令人印象深刻。

这篇博客主要介绍处理不平衡数据的技巧，那么什么是不平衡数据呢？比如说一位医生做了一个病例对照研究，数据集由病例10人和对照990人组成，建立好一个逻辑回归模型后，并对建立的模型进行内部验证，居然发现其正确率高达99%，然后把他兴奋坏了，觉得可以将该成果发表到顶级期刊上，从此走上人生巅峰。然而，我们可以发现，该模型不管怎么预测，都能得到正常的结果，所谓的99%的正确率，原来是建立在1000个人中10个病例都发现不了的基础上。从这个例子可以看出，当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。

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

随着无人车技术发展越发成熟，越来越多人开始关注这个号称拥有万亿量级市场的新型行业。那么今天，我就先简单介绍下通常无人车所拥有的传感器。

首先，在汽车前玻璃上装有两个摄像头，就像人眼一样，构立体图像，可以捕捉图像数据和距离数据。

转载自公众号：论智（ID：jqr_AI）
作者：Adel Nehme
编译：weakish

编者按：和数据科学研究生Adel Nehme一起，探索卷积神经网络（机器视觉和图像识别领域最重要的深度学习技术之一）背后的直觉。

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

随着AI的突破持续吸引公众注意，人们开始不加区别地使用“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”等术语。然而，了解这些术语的区别，有助于把握AI技术的发展趋势。