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人工智能和大数据的开发过程中需要注意这12点

人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点?

人工智能领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。

在我们新近翻译的《智能Web算法》(第2版)中，对Pedro Domingos教授的观点进行了高度的概括，提炼出12个注意点，为行业开发实践提供了重要参考：

注意点1：你的数据未必可靠

游戏开发者谈游戏产品开发最常见的五个错误

原作者：Dr. Michael Garbade
译者：Willow Wu

你在考虑开发一款手游吗？如果你想获得成功，就一定要避开那些最常见的错误做法。没有找到正确方法就着手开发，等着你的将会是一场灾难。

来自瑞典的资深开发者MyIsaak擅长C#语言和Unity游戏开发，他经常会在网上直播Diablo III Board的游戏开发过程。

你从这些专业人士身上越到的越多（他们已经经历了这个过程），思维就越清晰，能够及时避开那些常见的错误开发方式。

以下是游戏开发中最常见的五个错误：

1. 忽略目标群体

德勤2019年9大科技趋势预测：中国科技实力将全球凸显

近日，全球最大会计和金融服务公司之一德勤（Deloitte）预测了2019年的9大科技趋势，具体如下。

1、智能扬声器快速增长且价格降低

德勤预测，2019年将售出1.64亿台智能扬声器，平均价格为43美元。2018年该行业总收入为43亿美元，明年这一数字将增长63％。到2018年底，家庭智能扬声器数量预计将达到2.5亿台。

2、5G网络到来

德勤预测明年5G网络将出现。更准确地说，25家运营商将在明年推出5G服务，另外25家将在2020年推出。

深度学习究竟存不存在缺陷？

如今，人工智能无疑是最热门的技术之一。人工智能的发展离不开机器学习算法的不断进步，而作为机器学习的一个分支，深度学习也在其中起着重要的作用。然而，深度学习目前也是存在着一些棘手的问题。近日，《福布斯》采访了与人工智能相关的高管，就2019年人工智能发展趋势进行了预测。MediaMath首席技术官普拉萨德·查拉萨尼表示：“深度学习模型已经被证明很容易受到数据中难以察觉的扰动，这些扰动会欺骗模型做出错误的预测或分类。随着对大型数据集的依赖越来越大，人工智能系统需要防范此类攻击数据”。

深度学习真的万能吗？

法线贴图（Normal Mapping）

法线贴图就是在原物体的凹凸表面的每个点上均作法线，通过RGB颜色通道来标记法线的方向，你可以把它理解成与原凹凸表面平行的另一个不同的表面，但实际上它又只是一个光滑的平面。对于视觉效果而言，它的效率比原有的凹凸表面更高，若在特定位置上应用光源，可以让细节程度较低的表面生成高细节程度的精确光照方向和反射效果。

图像几何变换（缩放、旋转）中的常用的插值算法

在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。

最邻近插值：

这是一种最为简单的插值方法，在图像中最小的单位就是单个像素，但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数，那么就对这个浮点坐标进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值。取整的方式就是：取浮点坐标最邻近的左上角的整数点。

关于自动驾驶汽车法律政策的十点思考

自动驾驶技术的发展将带来全面的社会和经济影响。历史地看，传统汽车成为了人们最主要的代步工具，塑造了如今的城市。那么，自动驾驶技术在重塑汽车的同时，也将塑造未来的城市和人类生活。

一、自动驾驶，一场将全面影响人类社会的交通革命

机器学习实践的10个小秘诀

对于开发人员而言，基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。然而，开发者想要在它们的应用程序中融入机器学习，通常会犯一些错误，本文列了十条注意点以飨读者。

在提供发现埋藏数据深层的模式的能力上，机器学习有着潜在的能力使得应用程序更加的强大并且更能响应用户的需求。精心调校好的算法能够从巨大的并且互不相同的数据源中提取价值，同时没有人类思考和分析的限制。对于开发者而言，机器学习为应用业务的关键分析提供了希望，从而实现从改善客户体验到提供产品推荐上升至超个性化内容服务的任何应用程序。

像Amazon和Micorosoft这样的云供应商提供云功能的机器学习解决方案，承诺为开发者提供一个简单的方法，使得机器学习的能力能够融入到他们的应用程序当中，这也算是最近的头条新闻了。承诺似乎很好，但开发者还需谨慎。

机器视觉设计五个要素

机器视觉在中国的发展已有十余个年头。过去十年是机器视觉产业在中国市场发展最快的十年，经过一定时期的普及与推广，机器视觉已逐渐为广大客户所熟知，而且应用范围，也逐渐开始扩大，大规模的应用领域由起初的电子、制药等行业，逐步扩展到包装、印刷等各大领域。

机器视觉市场在发展，机器视觉技术在进步，在以不断满足客户发展需求的同时，最基本需求的满足也是不容忽视的。一直以来，我国的科技水平都处于不断发展的阶段，机器视觉技术作为科技发展的产物，为了更好的适应行业需求，也在不断的优化升级。纵观行业发展，国内机器视觉市场机遇与挑战并存，而行业技术的升级更显得尤为必要了。

基于深度卷积神经网络和跳跃连接的图像去噪和超分辨

Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Connections

作者：Xiao-Jiao Mao、Chunhua Shen等

本文提出了一个深度的全卷积编码-解码框架来解决去噪和超分辨之类的图像修复问题。网络由多层的卷积和反卷积组成，学习一个从受损图像到原始图像的端到端的映射。卷积层负责特征提取，捕获图像内容的抽象信息，同时消除噪声/损失。相对应，反卷积层用来恢复图像细节。

网络结构

智能手机：恐怖分子的双刃剑

除了枪支弹药，智能手机也可以成为恐怖分子手中强有力的武器，在一些大片里，我们时常会看到恐怖分子利用手机引爆隐藏的炸弹，监狱里的犯人利用手机遥控狱外人员继续作案等场景，其实这些场景都是真实存在的。但是，与此同时，执法机构也能够通过智能手机获取有效情报，并成功追踪到恐怖分子的踪迹。

2015年11月13日，法国巴黎市发生了一系列恐怖袭击事件，造成上百人死亡。虽然时过三年，此事仍然是众所周知的大规模袭击事件之一，也是法国甚至全球民众心中的一块伤口。人们不禁感叹，如果没有手机一切或许就无法顺利地按照计划进行。

一位不愿透露姓名的前法国反恐官员表示，袭击Bataclan音乐厅和其他夜生活场所的伊斯兰国（IS）极端组织的枪手和投弹手就是使用手机来协助完成屠杀活动的。

物联网的多功能性

IHS Markit预测，到2025年，全球将有大约754亿台物联网设备。几年后，大多数工业和消费领域都会出现连网设备。

在这里，EU Automation营销总监Jonathan Wilkins解释了物联网如何影响面向消费者的企业，以及制造商可以从中吸取什么教训。

物联网设备无处不在。一些是有用的，比如可以显示心率、步数和食物摄入量的健身跟踪器；有些没那么有用，比如Quirky 智能鸡蛋托盘，它可以监测冰箱里的鸡蛋数量及其有效期。如果用心选择，物联网设备可以帮助广泛的行业，如制造业、医疗保健和城市规划。

改变消费者

百名高管畅谈2019人工智能走向

选自 | Forbes
编译 | 网易智能（公众号 smartman163）
参与 | 晗冰

据国外媒体报道，近日《福布斯》采访了与人工智能相关的120位高管，就2019年人工智能将会如何进行了展望。对于未来的人工智能，虽然众说纷纭，但无疑是期望人工制更实用、更精确、为社会带来更好的未来。

BRDF模糊环境光照的简单实现

1. 介绍

基于物理的渲染系统用双向反射分布函数(BRDF)来描述物体表面的反射表现。BRDF考虑物体表面各个方向的入射光（环境光）而不是仅仅计算某单一方向的入射光。近年的大量相关研究投入到如何实现环境光照效果与硬件渲染相结合。然而，其大部分的实现过于复杂，而且对硬件的要求过高。另一方面，众所周知，在BRDF实现的主要特性中，环境光照效果并不要求严格的计算的精确性。

所以，后来发展出大量的近似处理技巧来得到可以接受的近似环境光照效果。本文中，我们将介绍一种非常简单的利用已有功能的实现方式。

AI应用爆发期：解读智慧城市三大热门领域

城市是人类文明发展的产物，随着物联网、AI等科技技术的发展，我国正处于城镇化加速发展的时期，部分地区“城市病”问题日益严峻。为解决城市发展难题，实现城市的可持续发展，建设智慧城市已成为当今城市发展的趋势。

智慧城市运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。这其中包括了“城市大脑”，以及智慧城市的每一个“细胞”的协同运作。从建设内容上，可分为基础设施建设、信息化的应用、各种产业的智慧化建设;从面向的对象不同，可分为智慧政务、智慧产业、智慧民生三大内容。

本文整理智慧城市较为热点的“交通、医疗、社区”三大板块进行分析。