当前，数字化转型已进入倍增创新阶段，中国企业级用户也在不断提高其数字化转型水平。网络安全作为保障企业级用户规划、建设、实施、运营数字化转型的基础，受到了全球以及中国的广泛重视。

如果您的日常设备（例如洗衣机、照明设备、扬声器、电视和摄像头）可以与您通信，向您发送信息，甚至从遥远的地方执行您的命令，那会怎么样？借助物联网和人工智能等技术，可以数字化家庭并使日常设备更智能。

2020年已经到来，人工智能的热度依旧。该技术已成为活跃在科技领域的核心力量，融入社会的方方面面。在新的一年里，人工智能领域又将呈现哪些趋势变化呢？下面就根据已知数据来预测一下。

无人驾驶专指 L4、L5 阶段，汽车能够在限定环境乃至全部环境下完成全部的驾驶任务，特制驾驶员不介入情况下汽车可以完成全自动驾驶的控制动作，指向自动驾驶汽车技术发展的最终形态。

千呼万唤始出来，备受瞩目的Unity 2019.3现已上线。本次版本发布了全新的编辑器界面、新的输入系统、更快的编辑器内迭代开发及其他方面的优化。此外，高清渲染管线和许多2D资源包也在2019.3中推出正式版本。

这些机器学习的专业术语能够简要地介绍最重要的机器学习概念—包括商业界和科技界都感兴趣的话题。在你遇到一位AI指导者之前，这是一份不详尽，但清楚易懂又方便在工作、面试前快速浏览的内容

感知（Perception）：主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。

边缘计算，将计算节点的精细网格放置于靠近终端设备的位置，是一种可行的方法来满足于在边缘设备上深度学习的高计算和低延迟要求，并在隐私、带宽效率和可伸缩性方面提供额外的好处。

相信我们都做过一些图片分类或者是其他分类的项目，我们知道神经网络是在w和b参数调节基础上，使得x与y达到对应输出的效果。比如最经典的Mnist手写字体识别，给一张图片模型判断后将会输出数字结果.....

在 2019 年，围绕这艘被称为“人工智能”的创新火箭飞船，有两个问题不可避免地逐渐清晰化。首先，它的加速度超出了大多数人的预期。其次，它有几个重要的“螺丝”出现了松动。

英媒称，英国研究人员认为，在抗击新型冠状病毒的传播问题上，人工智能（AI）或许能提供帮助。

本文档将讨论Unity高清晰度渲染管线。我们将研究管道中的一些渲染技术，以帮助您熟悉内部结构，然后在移动设备上可用。

随着新一年的到来，智能家居设备仍将是2020年最大的购买领域之一。本文将重点介绍在未来12个月内设备出现故障的主要原因。

CES 2020大会的第一天我来到了汽车展厅，其中最大的展台之一就有奥迪（Audi）。出于某种原因奥迪选择采用悬挂的塑料帘子来装饰展台，你必须穿过这些塑料帘子才能够看到里面的东西，这颇具挑战性，至少它掩盖了一些有趣的东西。

物联网改变了移动应用程序的开发格局。那么，为物联网开发移动应用程序有何不同？物联网与移动应用程序开发齐头并进。物联网改变了人类与机器的互动方式，甚至改变了机器之间的互动方式——而移动应用程序通常是使之成为可能的关键。

学习的种类：监督学习；无监督学习 ；强化学习。典型任务：

在CES展会上8K无处不在，每个品牌都在为他们的高端产品做宣传，原生的8K内容比拉斯维加斯的豪华酒店还要难得，这意味着要拥有更多的客户就需要不断升级，需要有人工智能技术。

卷积神经网络顾名思义，是一种使用了卷积运算的神经网络。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的复杂度不断提升，逐渐发展出针对不同问题而设计的卷积（convolution）运算。

对于汽车自动化，国际自动机工程师学会将其分为了6个等级——从0级到5级。其中，0级指没有实现自动化，还需人工驾驶，而5级则是能够实现完全自动化，驾驶过程中不需要人为干预。目前，我们离level 5 还有很大距离，自动化程度十分有限。不过，只要产业界和学术界持之以恒，实现完全自动驾驶也是迟早的事。

人工智能系统拥有的数据越多，其能力提高的速度就越快。然而，对于拥有较少数据的部分企业和组织而言，如何满足人工智能对数据的需求则是一个难题。但是，这并不意味着此类企业和组织无法使用人工智能。