目前的语音识别算法：卷积神经网络、深度学习神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、模糊聚类神经网络、改进的T-S模糊神经网络、循环神经网络、小波神经网络、混沌神经网络、小波混沌神经网络、神经网络和遗传算法、动态优化神经网络、K均值和神经网络集成、HMM与自组织神经网络的结合、正交基函数对向传播过程神经网络、HMM和新型前馈型神经网络、特征空间随机映射、SVM多类分类算法、特征参数归一化、多频带谱减法、独立感知理论、分段模糊聚类算法VQ-HMM、优化的竞争算法、双高斯GMM特征参数、MFCC和GMM、MFCCs和PNN、SBC和SMM、MEL倒谱系数和矢量量化、DTW、LPCC和MFCC、隐马尔科夫模型HMM。

调色板
调色板（Palette）也叫颜色查找表，是指在16色（每个像素4个bit，总共有16种颜色）或256色（每个像素8个bit，即一个字节，总共有256种颜色）显示系统中由图像中出现最频繁的16种或256种颜色所组成的查找表。对这些颜色按4位(16色)或8位(256色)，即0-15或0-255进行编号，每一个编号(索引值)代表R，G，B，3个分量24位的颜色值。使用调色板的图像叫做调色板图像。对于调色板图像而言，它们的像素值并不是颜色值，而是颜色在调色板查找表中的索引号。

Imagination提供硬件加速图形技术、GPU计算和神经网络加速器，这是大部分汽车价值链中所依赖的。我们的GPU是仪表盘的基础，在集群应用方面，它们被用来展示全新的尖端数字显示，为驾驶员提供生动而清晰的信息。这可以应用到很多方面，从精确渲染的60fps仪表盘到3D导航图。

<font size="3"><strong>一、机器学习的背景</strong></font>

大家都说人工智能是综合的学科，而机器学习就是人工智能的大脑。它通过对数据的处理，不断地变得更好和更强，做出各种各样的判断和决策。

人工智能、机器学习、深度学习，这三者是什么关系？

在实际计算时，三种方法计算的金字塔组数noctaves，尺度空间坐标σ，以及每组金字塔内的层数S是一样的。同时，假设图像为640*480的标准图像。

金字塔层数：
<center><img src="http://imgtec.eetrend.com/sites/imgtec.eetrend.com/files/201809/blog/17…; alt="【计算机视觉】SIFT中LoG和DoG比较"></center>

人工智能，深度学习，机器学习—无论你在做什么，如果你对它不是很了解的话—去学习它。否则的话不用三年你就跟不上时代的潮流了。 ——马克.库班

马克.库班的这个观点可能听起来很极端——但是它所传达的信息是完全正确的！ 我们正处于一场革命的旋涡之中——一场由大数据和计算能力引起的革命。

只需要一分钟，我们来想象一下，在20世纪初，如果一个人不了解电力，他/她会觉得如何？你会习惯于以某种特定的方式来做事情，日复一日，年复一年，而你周围的一切事情都在发生变化，一件需要很多人才能完成的事情仅依靠一个人和电力就可以轻松搞定，而我们今天正以机器学习和深度学习的方式在经历一场相似的旅程。

所以，如果你还没有探索或理解深度学习的神奇力量——那你应该从今天就开始进入这一领域。

你周围的人是否都在谈论着“机器学习”？而你是否也听说过一些算法技术却仍旧缺乏一个全局的认识？本文也许就是一个好的起点……

<font size="3"><strong>智力的新纪元</strong></font>

在科学界，机器学习是目前很热门的话题。通过把计算机和人类的能力相结合，一些相当复杂甚至是难以想象的问题正在被逐个突破。

如今的机器可以更容易地处理不断产生的大量数据，也能够对复杂的科学发现进行破译。另一方面，研究人员已经承认机器学习具有用于广泛领域的潜力，并且最终可以付诸实践。

技术是人类发展和成长的重要组成部分。人工智能( AI )就是这样一种技术，它正在大肆炒作。 随着技术成为我们日常生活的一部分，人工智能已成为辩论和讨论的主题，科技专家认为这是一种福音，对某些人来说，这是一场灾难。尽管如此，我们仍然不确定人工智能的未来——人工智能是威胁还是福音？

花几分钟时间分析一下，看看你对人工智能（AI）应用的依赖程度如何？

我们肯定你听说过苹果的虚拟助理Siri，你还经常使用谷歌的语音搜索功能吗，好用吗？这两个应用程序都使用了人工智能技术，可以让我们的生活更轻松。无论是拨打电话还是设置提醒，AI都在为更高效的生活铺平道路。

让我们深入研究一下，看看人工智能的好处和风险。

<font color="#FD8900">作者：红色石头</font>

线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。

事实是有很多种回归形式，每种回归都有其特定的适用场合。在这篇文章中，我将以简单的形式介绍 7 中最常见的回归模型。通过这篇文章，我希望能够帮助大家对回归有更广泛和全面的认识，而不是仅仅知道使用线性回归和逻辑回归来解决实际问题。

你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题，NPC问题才是。好，行了，基本上这个误解已经被澄清了。下面的内容都是在讲什么是P问题，什么是NP问题，什么是NPC问题，你如果不是很感兴趣就可以不看了。接下来你可以看到，把NP问题当成是 NPC问题是一个多大的错误。