自动驾驶汽车正迅速地发展，未来将使用域控制器、人工智能等相关技术，实现准确且明智的决策判断，以朝全自动化驾驶的方向发展；另外，在自动驾驶汽车产业价值链中，厂商将交叉合作开发，以降低开发成本、增进技术的扩展性；此外，借助新兴商业模式的出现，可为自动驾驶汽车产业带来更多的市场商机。

过去几年中，深度学习中的很多技术如计算机视觉、自然语言处理等被应用在很多实际问题中，而且相关成果也表明深度学习能让人们的工作效果比以前更好。

高科技的家电和最先进的家用电器不应该以安全和保障为代价。了解升级到智能家居系统的风险，并了解如何保护自己。

GPU的另一个重要参数是浮点计算能力。浮点计数是利用浮动小数点的方式使用不同长度的二进制来表示一个数字，与之对应的是定点数。同样的长度下浮点数能表达的数字范围相比定点数更大，但浮点数并不能精确表达所有实数，而只能采用更加接近的不同精度来表达。

Vulkan 1.1.124已于本周日晚上发布，其中包含两个新扩展。除了通常的更正和澄清之外，Vulkan 1.1.124还带来了两个新扩展......

10月8日上午消息，Strategy Analytics新兴设备技术（EDT）研究团队最新发布的研究报告《至2024年，全球88国智能手机销量预测按技术划分》预测，5G设备在2019年有一个缓慢的开始，2020年将会起飞。该报告指出，5年内5G手机将占所有手机销量的近一半。

目前，已经涌现大量的人工智能工具，一方面可以帮助传统媒体平台实现繁冗人工环节的自动化，大大提高效率，同时也惠及千千万万的自媒体运营者，例如内容格式自动化处理、佣金版税管理等，以下我们列举即将改变新闻出版和自媒体行业的八大人工智能应用。

深度学习不适用于什么样的任务？依我之见，以下这些主要场景的深度学习弊大于利。

智能家居的问题可能并不像人们宣传的那样美好。就像所有事物一样，智能家居中物联网的实施也有光明和黑暗的一面，但似乎黑暗一面比光明一面更为邪恶。

随着科技的发展，机器人必然逐渐进入我们的生活，甚至在许多领域替代人类。本文列出了目前全球范围内最先进的一些机器人......

近年来，因汽车数量持续增长而引起的交通安全、出行效率、环境保护等问题日益突出，车联网相关领域的研究和发展受到了广泛关注。

要学会使用PBR首先需要了解什么是PBR，需要从真实世界的这些PBR材质特有的属性拆分开来去了解他们，这样我们就需要了解光，物体表面材质以及光是如何与材质交互的。光包括了颜色，亮度，衰减，强度，形状等主要属性，真实的世界中永远是多光源并存的。那么自然界中的材质是如何跟光交互的呢？

到底什么是HDR？这个概念大概很多人早就听说了，比如买电视的时候，看游戏宣传的的时候，都声称自己是HDR啥啥啥的，那么到底啥是HDR呢？咱能不能把这玩意用到自己的游戏之中呢？

IoT Analytics预测，到2020年，全球活跃的物联网设备数量将达到100亿台，到2025年将达到220亿台；另据Enterprise CIO预测，到2020年，全球物联网市场将增长到4570亿美元，年复合增长率将达到28.5%。

本文将介绍开发Project MARS时，使用的一些扩展编辑器的方法和技巧，其中一些方法是普遍适用的，另一些则取决于具体用例，许多方法在GitHub上SuperScience代码库提供相应示例以供参考。

近日，Judea Pearl 发表技术报告，指出当前机器学习的三个主要障碍，并提出了人工智能范式的完整结构应该包含三个层级，而当前的机器学习尚处于底层，最后他列举了七个用于克服这些障碍的因果推理工具。

卷积一词最开始出现在信号与线性系统中，其物理意义是描述当信号激励一个线性时不变系统后发生的变化。

自从以深度学习为代表的神经网络算法的精度大大提升以后，人工智能开始终于又再次火了起来，且有席卷全球之势。根据BBC预测，到2020年，人工智能总体市场将会高达1190亿元的规模，年平均复合增长率也将达到19.7%。庞大的市场潜力就吸引了众多的芯片、算法和应用厂商投身其中。

简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。标准化的前提是特征值服从正态分布，标准化后，其转换成标准正态分布。

卷积层输入特征图(input feature map)的尺寸为