给出了目前目标检测中的一些问题和挑战。

伴随着无人驾驶技术的发展，造车新势力、传统车企等纷纷开启智能驾舱技术研究。语音识别、液晶仪表、中控屏幕和后座娱乐等多屏融合的智能驾驶舱为用户带来更智能、安全的交互体验。智能驾舱已经成为ADAS、自动驾驶和人工智能等新时代技术的关键接口。

无人机作为空中人工智能领域的“智慧眼”，在安全可靠的治安巡检、精准无误的地形测绘、随时随地的航拍取景、移动的智能识别等领域有着具体应用，都离不开移动通信技术的支撑！基于5G通信技术的发展，无人机也迎来新飞跃。本文我们就来看看5G+无人机的优势吧。

近日，荣耀正式推出荣耀平板X7，搭载联发科P22T（MT8768T），运行基于Android 10.0的Magic UI 4.0系统，售价899元起。

<center><img width="600" src="http://imgtec.eetrend.com/files/2021-05/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100112588-20…; alt="荣耀平板X7"></center><br>

本文我们了解一下将渲染图像提交到屏幕的基本机制——Vulkan 交换链，并且需要在Vulkan上下文中被明确创建。从屏幕的角度观察，交换链本质上是一个图像队列。

机器学习帮助一些最好的显微镜看得更清楚，工作得更快，并处理更多的数据。

神经网络是深度学习的载体，而神经网络模型中，最经典非RNN模型所属，尽管它不完美，但它具有学习历史信息的能力。

The Imagination IT team support systems and services for staff across our global locations, enabling the engineering excellence behind the latest hi-tech products.

This Senior Applications engineer role supports Imagination's customers in the design of their products that utilise Imagination’s processor cores.

据外媒报道，当人们最初穿上的保暖外套开始让他们变得太热时，这可能是令人沮丧的。然而，用一种实验性的可正反两面穿的织物制成的外套，可以同时为穿着者提供热量和冷却。

协程在Unity中是一个很重要的概念，我们知道，在使用Unity进行游戏开发时，一般（注意是一般）不考虑多线程，那么如何处理一些在主任务之外的需求呢，Unity给我们提供了协程这种方式。

神经辐射场(NeRF)这一技术能够创建人工智能生成的三维环境和三维物体。但这种新的图像合成技术需要大量的训练时间，并且缺乏实现实时、高度响应接口的实现。然而，企业和学术界之为这一挑战提供了新的思路——新视图合成 (NVS)。

自从2012年数据科学被评为21世纪最性感的工作以来，来自不同领域的许多人开始转向数据科学或相关的机器学习角色。用新奇的人工智能算法解决复杂的问题，再加上一份不错的薪水，听起来很有吸引力。很多公司都加入了宣传的行列，现在提供在不到一年的时间里学习数据科学/AI/ML的新兵训练营。在加入这样的训练营或转向机器学习之前，请考虑以下10件事。

近日，麦肯锡全球董事合伙人管鸣宇在上海发布了今年的《中国汽车行业最新趋势》。从这份报告中可以看出，中国的高端车市场在2020年增长了13%，而美国下跌了12%；中国的新能源市场则在2020年大幅增长了22%，美国只有4%。

5月6日– Imagination Technologies 和完美世界游戏（Perfect World Games）宣布，双方正在合作将光线追踪技术（ray tracing）整合至完美世界游戏的移动游戏中。这一整合工作和相关研究将推动光线追踪在移动设备上的实际应用。

在制造业中使用沉浸式技术（例如虚拟现实和增强现实）可以帮助人们以更高的精度和效率执行任务。

Vulkan 逻辑设备与队列，在选择要使用的物理设备之后，我们需要设置一个逻辑设备用于交互。逻辑设备创建过程与instance创建过程类似，也需要描述我们需要使用的功能。

随着5G基础设施的大量建设和逐步商用，各类应用实现了新的演进。4月29日，在OFweek 2021人工智能在线大会上，Imagination Technologies产品经理黄音发表“5G商用下的IoT和边缘计算”主题演讲，分享了5G如何加快推进计算在云、边、端的部署，以及由此为自动驾驶、云游戏等应用发展带来的优势。

加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种新的人工神经元装置，训练神经网络来执行任务，如识别图像或为自动驾驶汽车导航，有一天可能需要更少的计算能力和硬件。该设备可以使用比现有基于CMOS的硬件少100到1000倍的能量和面积来运行神经网络计算。