大多数时候，项目并不需要一直保持最高帧率渲染，尤其是在移动平台上。过去，Unity开发者们常使用Application targetFrameRate或Vsync（垂直同步）来限制引擎的渲染速度。这种方法在影响渲染的同时，还会对其他部分的运行速率造成一些影响。而新的按需渲染API允许开发者将渲染频率从整体中独立出来调整。
贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不同之处。本文我们来详细讨论。
大家有没有发现这样一种现象：在很多数据集中，每个样本内部，都或多或少地包含着一些与标签无关的信息；这些信息的话，其实就是冗余的。然后，即使在同一个样本集中，各个样本的噪声含量也往往是不同的。那么，降噪算法中常用的软阈值函数，能不能嵌入到深度残差网络中呢？
VR（Virtual Reality）是指利用计算机技术生成一种虚拟环境，用户借助特殊的输入/输出设备，与虚拟世界中的物体进行自然的交互，通过视觉、听觉和触觉等获得与真实世界相同的感受。
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。
尽管在理论上实现现代GPU的方法是无限的,但真正有效的方法是切实的了解问题并着手将方案变为现实。制造现代高性能半导体器件以及试图加速当前可编程光栅化技术所面临的问题揭示了GPU硬件行业发展的未来趋势。
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。
传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征（表示工程）实现图像特征的提取与抽象，通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。
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。
在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来做清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。
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。
尽管edge终端技术将会改变世界，但它并不容易部署，高级开发人员和产品专家向我描述了他们目前的工作流程和遇到的困难，如此复杂的工作让我感到震惊。现在的工作流程和解决方案非常复杂，甚至是不可预知的。在我看来如果你真的想在edge终端上进行部署那么就需要一个像Imagination公司一样庞大且专业的AI工程团队。
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。
虚拟现实技术(Virtual Reality，缩写为VR)，通过计算机模拟创建和体验虚拟世界，产生一个三维空间的虚拟世界是一种多源信息融合、交互式的三维动态视景和实体行为的系统，从而给用户沉浸式的模拟体验。
结合人工智能技术，能更快速、高效的开展新冠患者的筛查和诊疗工作；针对新型冠状病毒的新药研发也正在加紧运行，《柳叶刀》的最新研究就展示了利用人工智能筛选出的上市药物巴瑞替尼，可能对新冠病毒感染有效。
今天与各位分享Unity安全软件开发生命周期（SSDLC）中较为重要的一个部分：证书管理。令牌（token）、密钥和证书又可称为机密内容，要在代码中保证机密内容的安全性有时是件难度颇高的事。我们希望本次分享的知识，可以让大家从前车之鉴中学到一些有用的东西。
众所周知密码安全一直是一个非常重要的问题，我们每个人可能都有很多的密码，而且很多都是重复使用的，这样可能就无法保证安全。毫无疑问这是大部分数据泄露事件的根本原因。幸运的是一群聪明的工程师正在想办法解决这个问题，他们一起创建了FIDO（Fast Identity Online，线上快速身份验证）联盟。
