如果没有人机界面，驾驶员将无法与自动驾驶汽车（AV）进行通信。此外，如果没有一个合适的人机界面系统设计，就不可能实现有效的人机对话。因此，在实现完全独立之前，汽车应该以最全面的方式与人沟通它们的意图。反过来说，随着此类系统的发展，司机和通勤者的要求也越来越高。

本文对近年来人工智能数据安全与隐私保护的研究工作进行了总结和分析。

据相关调研机构预测，到2025年，全球将有21．3％的家庭使用智能家居设备，而在2020年，智能家居的普及率约为4．9％。而在这一过程中，智能家居安全问题并未被完全解决——为了便捷，安全问题似乎被忽视……

在互联网行业，随着信息化的普及，数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求，同时，机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。

人工智能不断发展，改变了企业的运营方式和我们自己的日常体验。事实上，人工智能几乎渗透到了每个行业。如今，越来越多的实际用途被发现，这使得专家和最终用户期待2021年人工智能的大发展。

借助 Prefab 暂存数据：可以直接在脚本的 Inspector 上填写，然后把整个 GameObject 拖成 Prefab 暂存。

本文向大家展示一些在 UE4 中设置色键材质的例子。虽然大多数 AR 演示都是将数字对象合成到实时视频中，但是有些项目需要混合现实，包括将实景对象投影到数字场景中。这通常涉及某种绿幕设置，这种设置可能更具挑战性，因为你没有内置的阿尔法。

Imagination Technologies宣布：在 Imagination 和百度飞桨（PaddlePaddle）的合作中，其 IMGDNN API 已集成到 Paddle Lite 中，丰富了全球开发者发展人工智能（AI）的生态系统。

空间划分算法有很多，比如均匀网格，四/八叉树，k-d树，Bsp树，每一种算法都有自己的优缺点，我们需要从理论上理解这些算法，然后在实际项目中进行灵活的运用。

随着所有行业对人工智能的呼声越来越高，IT领导者必须掌握与人工智能合作的一些秘密，以便收集商业见解。

Imagination Technologies作为RIOS的战略合作伙伴和RISC-V生态的坚定支持者与长期参与者，也受邀参加由帕特森RISC-V国际开源实验室（RIOS实验室）等机构举办的“第二届 RISC-V国际开源论坛”。

深度神经网络的参数网络极其庞大复杂，也因此让机器得以实现以往难以想象的各类功能。然而，这种复杂性也成为制约其广泛应用的祸根：神经网络的内部工作机理一直是个谜，就连创建者自己也搞不清它到底怎么做出决策。自深度学习在2010年初全面流行以来，这个难题一直困扰着人工智能业界。

未来，哪些行业将从人工智能中受益？14位技术专家对哪些行业和部门最终将从AI中受益最大进行了预测。

创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。

将 slink:VkAccelerationStructureNV 资源分类更改为非线性，并且将 slink: VkAccelerationStructureKHR 更改为既不是线性也不是非线性。为了达成 << resources-bufferimagegranularity，bufferImageGranularity >> 目的，这会影响内存分类。

智能技术令汽车更加聪明，也将更多地帮助我们安全驾驶。作为全球领先的GPU IP供应商，其GPU可用于多种汽车SoC，在汽车领域的市场份额已超过50%。2020年，我们发布了多篇ADAS、自动驾驶相关的内容，希望为大家解读其背后的技术。

特征选择：我们可以选出原始特征的一个子集。特征提取：通过现有信息进行推演，构造出一个新的特征子空间。

物联网（IoT）技术从来没有离开过人们的视线。这一网络带来了智能服务、电子设备或家用电器等实物与人之间互动模式的根本转变，从而帮助我们丰富生活。物联网（IoT）技术从来没有离开过人们的视线。这一网络带来了智能服务、电子设备或家用电器等实物与人之间互动模式的根本转变，从而帮助我们丰富生活。

训练好的模型，用自己蒸馏一下，就能提高性能，是不是很神奇，这里面的原理到底是什么呢，这要从模型集成开始说起。

早期的gpu是没有z-buffer的，为了得到正确的图像，必须使用画家算法，也就是从后往前绘制几何体。几何体每帧都需要根据摄像机的位置进行排序，进而实现从后往前的绘制。