将神经网络应用于大图像时，输入可能有上百万个维度，如果输入层和隐含层进行“全连接”，需要训练的参数将会非常多。如果构建一个“部分联通”网络，每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分，参数数量会显著下降。卷积神经网络就是基于这个原理而构建的。

2020，不仅仅是一个数字，更是世界即将发生变革的一个分水岭，不仅仅是我们常常挂载嘴边的AI、机器人、区块链、量子计算、无人机等等，还有更多的领域也在相互推动中产生变革。

IDC于近日发布了《IDC FutureScape: 全球机器人 2020 预测 – 中国启示》（IDC #US44623620，2020年1月），报告中介绍了全球机器人行业2020年的十项预测以及中国启示，并提供了在2020-2025年期间行业终端用户技术买家对于技术发展路线所需要考虑的行动指南。

深度残差收缩网络是深度残差网络的一种的改进版本，其实是深度残差网络、注意力机制和软阈值函数的集成。在一定程度上，深度残差收缩网络的工作原理，可以理解为：通过注意力机制注意到不重要的特征，通过软阈值函数将它们置为零；或者说，通过注意力机制注意到重要的特征，将它们保留下来，从而加强深度神经网络从含噪声信号中提取有用特征的能力。

出生在上世纪七八十年代的人，现在仍然能回忆起那些没有互联网的日子。然而，生于21世纪的小伙伴是永远都体会不到那种日子的，互联网几乎从他们出生之日起就一直是其日常生活的一部分。

神经科技以人类神经系统原理为基础，旨在研究人类大脑这一极为复杂的模型架构。在实际作用方面，神经科技将帮助研究人员了解大脑功能与引发功能障碍的原因，并助力医生治疗各类神经系统疾病。