说到正则化大家应该都不陌生，这个在机器学习和深度学习中都是非常常见的，常用的正则化有L1正则化和L2正则化。提到正则化大家就会想到是它会将权重添加到损失函数计算中来降低模型过拟合的程度。了解更多一点的同学还会说，L1正则化会让模型的权重参数稀疏化(部分权重的值为0)，L2正则化会让模型的权重有趋于0的偏好。
12月6日，OFweek 2019（第四届）中国物联网产业大会在深圳举行。会上，主办方公布了“维科杯•OFweek2019中国物联网行业年度评选”的结果，Imagination的PowerVR Series3NX神经网络加速器（NNA）IP凭借强大的计算性能和可扩展性，以及对一系列嵌入式应用的良好支持，在本次评选中荣获“物联网行业创新技术产品奖”。
Dropout是在《ImageNet Classification with Deep Convolutional》这篇论文里提出来为了防止神经网络的过拟合。它的主要思想是让隐藏层的节点在每次迭代时(包括正向和反向传播)有一定几率(keep-prob)失效。
谣言止于智者，谣言止于科学。本文从科学的角度带你去了解5G为什么对人类几乎是安全的。在追求真理的过程中，我们应该依靠的是科学证据，而不是恐惧和意识形态来决定事物是否应该存在与发展这个问题。
Physically-based rendering (PBR) 说起来是令人兴奋的，如果不负责任的说，它是未来实时渲染的趋势。 这个术语经常被人提及， 也让人产生疑惑：具体到底是个什么鬼呢。
12月3日，一年一度的Imagination Inspire在上海拉开序幕，同期第十代PowerVR图形处理器架构IMG A系列新品推出。会议邀请了业内人士探讨AI芯片发展趋势和方向。清华大学、北京大学双聘教授魏少军出席会议并发表题为“深度学习与智慧芯片-路径与架构”的演讲。
卷积层(Convolutional layer)主要是用一个采样器从输入数据中采集关键数据内容；池化层(Pooling layer)则是对卷积层结果的压缩得到更加重要的特征，同时还能有效控制过拟合。
人工智能技术作为人类的一项发明创造，本身具备了一定的创造力。无论是专利法治实践还是理论研究均无法否认，在弱人工智能时代，人工智能技术兼具发明创造工具和发明创造方案的提供者的双重身份。
盖斯特汽车战略咨询指出，目前，自动驾驶汽车处于不断发展的状态，包括特斯拉、大众和沃尔沃在内的众多汽车公司，以及苹果和谷歌在内的科技巨头都投入了巨额资金，为自动驾驶技术的实际道路应用努力奋斗。近日，一份调查为读者奉上有关前沿移动技术的一些答案。
世界上几乎没有公司能够声称其图形市场可以追溯到90年代的“黄金时代”，在那个时代的少数幸存者中当然有NVIDIA和AMD（以前称为ATI），但也有Imagination Technologies。该公司自图形加速器成立之初就存在，并且行业正在发生变化。在2000年初至中期，该公司不再使用台式机，而是专注于提供针对移动设备优化的GPU IP。
<font size="4" color="#ff1256"><strong>移动GPU IP市场状况</strong></font>
12月3日消息，Imagination Technologies公司针对图像及视频应用，发布了PowerVR 第十代（Series10）图形处理架构IMG A系列（IMG A-Series）。据称，IMG A系列是Imagination Technologies有史以来发布的性能最强大的图形处理器（GPU）半导体知识产权（IP）产品，首次搭载该IP的SoC器件预计在2020年出货。
2019年12月3日 Imagination Technologies宣布推出其第十代PowerVR图形处理架构IMG A系列（IMG A-Series）。IMG A系列可以支持汽车电子（包括辅助驾驶/自动驾驶）、AIoT、计算、数字电视/机顶盒/数字电视盒（DTV / STB / OTT）、移动设备和服务器等应用。
它是一款能同时处理图形和人工智能应用的GPU，还是一款可以智能调度实现多APP流畅应用的GPU！更是有史以来可带来绝佳流畅图形体验的最快GPU ！
<a href="http://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100046359.html"><font color="#004a85">之前我们介绍了RNN 网络结构以及其所遇到的问题</font> </a>，RNN 结构对于关联度太长的时序问题可能无法处理，简单来说，RNN对于太久远的信息不能有效地储存，为了解决这个问题，有人提出了LSTM的网络结构，LSTM 网络结构最早是由 Hochreiter & Schmidhuber 在1997 年提出的，随着后来研究者的不断改进，LSTM网络在很多
Long Short Term Memory Networks (LSTMs) 最近获得越来越多的关注，与传统的前向神经网络 (feedforward network)不同，LSTM 可以对之前的输入有选择的记忆，从而有助于判断当前的输入， LSTM的这一特点在处理时序相关的输入时，有着很大的优势。
2019年12月3日 – Imagination Technologies宣布推出其第十代PowerVR图形处理架构IMG A系列（IMG A-Series）。作为其有史以来发布过性能最强大的图形处理器（GPU）半导体知识产权（IP）产品，IMG A系列将PowerVR GPU架构加以发展演进，以满足各种下一代设备对图形处理和计算的要求。
2019年12月3日– Imagination Technologies宣布为本科教学提供完整的移动图形处理课程，作为Imagination大学项目（IUP）中的一部分。 全新更新的《移动图形概论2020版》包含丰富的教材组合，以及基于Imagination广受欢迎的PowerVR图形处理器（GPU）的课程实践练习。
