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当今社会，无人驾驶已经成为影响人们生活的最大的课题之一。全球各大科研机构也纷纷投入了大量的人力物力，进行无人驾驶的研究。无人驾驶不再是遥不可及，可以说它对当今社会的影响是巨大的，有可能会颠覆我们的认知。现如今网上关于无人驾驶汽车的利弊，都各有说法。
延迟渲染：先将摄像机空间的点光栅化转化成屏幕坐标后再进行处理。这样就能减少处理的次数，从而提高效率，既然把处理流程放在了后面，那么处理所需要的参数也必须带到后面的流程。这里使用MRT(multi target render)就很重要，RT占用的显存越大，对显卡的的带宽要求也就越高。
该内容是Kailash Ahirwar首发在Github的，以下是GitHub链接：https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai 。对新手来说，学习机器学习和深度学习是比较困难的，各种深度学习库也是比较难理解，所以，我(原作者)创建了这个机器学习和深度学习速查表，希望对多家有帮助：
卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外一个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段，即反向传播阶段。
尽管智能家居产品越来越多，并满足了各种需求和预算，但消费者仍然对其采用产生了抵制情绪。除了安全和隐私方面的担忧之外，缺乏对物联网好处的认识也导致了许多首次购买者推迟购买。
在神经网络里面，会经常用到activation function，不管是CNN还是RNN亦或是其他带有神经元的网络，activation function都扮演着重要角色。刚接触神经网络的时候，脑子里总会浮现很多问题。为什么会有这么多activation function?为何这个函数就比另一个效果好？这么多函数，我们该使用哪一个？
加州大学洛杉矶分校在PLOS Computing Biology上发表了一篇文章，分析了深度卷积网络(DCNN)和人类识别物体方法的不同：深度卷积网络(DCNN)是依靠物体的纹理进行识别，而人类是依靠物体的轮廓进行识别。
对于应用深度学习需要思考什么的问题，我们无法统一答复，因为答案会随着你要解决的问题的不同而不同。但是我们希望以下的问答将成为一个帮助你如何在初期选择深度学习算法和工具的清单。
机器学习是当下人工智能浪潮的核心技术，受到了工业界的广泛应用，为社会带来了巨大的产业价值。然而，如果机器学习系统受到攻击，将会带来怎样的严重后果？我们该如何分析、规避这种风险？下面，本文作者将基于 6 个月的研究心得，教给大家破解机器学习系统攻击的正确方式！
在开始调参之前，需要确定方向，所谓方向就是确定了之后，在调参过程中不再更改。1、根据任务需求，结合数据，确定网络结构。例如对于RNN而言，你的数据是变长还是非变长；输入输出对应关系是many2one还是many2many等等
如今，人工智能已成为科技界的热门话题。它不仅改变了人们的生活，而且还颠覆了各行业领域。尽管如此，人们对它有不同的看法。有些人可能认为这是一件坏事，因为他们的工作岗位可能被人工智能取代。另一方面，人工智能倡导者仍将人工智能视为一种推动因素，将显著减轻人们的工作负担，并通过自动化使人们的生活更轻松。
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。
随着真实性更高的基于物理渲染（PBR）的到来，线性空间（Linear space）光照计算也越来越被经常提及。虽然线性空间和与之“对立”的伽马空间（gamma space）是简单而重要的概念，但很多开发者对它们的真正意义并不了解。这篇文档将会介绍伽马空间和线性空间、它们之间的区别以及在Unity引擎中的应用。
人工智能的发展已经初步成熟，如今被广泛地应用于文明社会的各个方面，它影响着我们的决策、情感和行为。问题是，人工智能不止是潜移默化地影响着我们对事物的看法，也带来了它有害的一面：不公平和不平等。
汽车主动安全技术能够在一定程度上预防和避免交通事故的发生，近年来汽车主动安全技术得到了巨大的发展，许多主流的主动安全技术例如ABS，ESP，ACC，LWDS和TPMS等在新型汽车上得到了广泛应用。本文分析了汽车主动安全技术的发展现状，介绍了上述主流主动安全技术并对未来的汽车主动安全技术发展趋势做出了详细阐释。
