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目前看来，自动驾驶过程中令人担忧的一点是，驾驶员可能因此会变成“局外人”，比如测试中系统并未要求其主动监控车辆的驾驶情况、做决策或提供实际的驾驶操作。这就降低了驾驶过程中对环境要素及道路事件的感知与了解，也降低了驾驶人员对未来的交通情况所做出的必要预判，即所谓的“情境感知”。

生成对抗网络（GAN，Generative Adversatial Networks）是一种深度学习模型，近年来无监督学习上最具前景的方法之一。 模型主要通用框架有（至少）两个模块：生成模型和判别模型的互相博弈学习产生的相当好的输出。 原始GAN理论中，并不要求G和D都是神经网络，但使用中一般均使用深度神经网络作为G和D。

索引图像在目前看来，需要应用的场合比真彩图像少的多，但是，在某些特殊的领域（比如游戏）和应用（比如屏幕传输）索引图像依旧发挥这重要的作用。本文将简单的描述下索引图像的有关事啊。

智慧城市通过从各种传感器收集信息以更加有效地管理城市资产和资源，从而将自己定位为解决城市困境的手段。

裁剪（Culling）的字面意思是“从大量事物中进行删除”。在计算机图形学中，相对应的就是裁剪技术所要做的工作——“从大量游戏事物中进行删除”。所谓的“大量事物”就是需要绘制的整个场景，删除的是对最终图像没有贡献的场景部分，然后将剩余场景发送到渲染管线。

机器学习即 ML，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

彩色图像，每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的，分量介于(0，255)。灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。索引图像的文件结构比较复杂，除了存放图像的二维矩阵外，还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。

人工智能将比任何其他创新更有能力塑造我们的未来，任何不了解它的人很快就会发现自己被抛在后面。

在追踪算法三中已经提到了它的缺陷之处：到达目标点的时候并不会马上停下来，而是不停的来回穿梭在目标点。这一篇其实就是第三篇优化这个缺陷的算法。

经过前面章节学习，我们对Opengl ES在android中开发有了基本的整体认识，知道顶点着色器和片段着色器，以及它们的写法，可以绘制图形（三角形）和图像（纹理操作），本文我们对前面章节的学习做个总结。

在<a href="http://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100044171.html">强化学习（二）马尔科夫决策过程(MDP)</a>中，我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度，这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题。

动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲。

一般的梯度下降方法寻找的是loss function的局部极小值，而我们想要全局最小值。如下误差曲面图所示，我们希望loss值可以降低到右侧深蓝色的最低点，但loss有可能“卡”在左侧的局部极小值中，也就是图中红线所走的路径。

经典的“铁三角”定律决定了每个项目都有三大目标：快速、低成本和优质效果，客户往往需要从中决定优先考虑实现的二个目标。Unity的光线追踪功能通过使用广泛运用且相对低廉的计算硬件，在实时渲染中实现极为逼真的可视化效果，打破了这个铁三角定律，这种组合效果展现了我们的关键突破。

虚拟现实在仿真环境中当使用者进行位置移动时，计算机可以迅速进行复杂的运算，将精确的动态运动特征传回，从而产生强大的临场感、真实感。要实现该类应用，首先要让计算机感知使用者在虚拟空间中所处的位置，包括距离和角度等，所以说位置追踪技术是虚拟现实技术中的重要组成部分之一。

如果你把图像看作信号，那么噪声就是干扰信号。我们在采集图像时可能因为各种各样的干扰而引入图像噪声。前面提到，我们可以把图像看作一个函数，那么带有噪声的图像，就可以看作是原始图像函数与噪声函数相加的和。

在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题，这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。

数量爆发式增长的背后，Wi-Fi、蓝牙、Zigbee三大无线连接技术正上演一场“争霸赛”。本文通过对三项技术的详细对比，以分析三项技术在具体应用场景中的优劣势。

企业比以往任何时候都更受数据所驱动，物联网(IOT)是这种转变的原因之一。如今，许多企业都在使用物联网数据来驱动决策。据专家预测，到2020年，物联网设备将超过300亿台，其中一个主要趋势是数据货币化。但有一个问题：物联网数据并没有被充分利用。

5G应用距离生活已经越来越近，作为市场中难得的一块新鲜出炉的蛋糕，大家都对5G发展有着很高期许。而5G与安防行业的发展也可谓休戚相关，以无人机为例，5G可以有效地促进无人机在巡检、应急、安防、物流等多个场景深度融合应用，实现无人机工作全时化、智能化和自主化。

通过阅读，你将对游戏开发与实时渲染中加速渲染算法的以下要点有所了解：常用空间数据结构（Spatial Data Structures）；各种裁剪技术（Culling Techniques）；各种层次细节（LOD，Level of Detail）技术；大型模型的渲染（Large Model Rendering）；点渲染（Point Rendering）。