demi的博客

在本文中，我们将讨论简单神经网络背后的数学概念。其主要目的是说明在建立我们自己的人工智能模型时，数学是如何发挥巨大作用的。

入坑机器视觉后，发现在开发与使用过程中总有各种bug导致系统的不稳定，故总结之，以此为鉴，谨记勿犯！

近日，来自新加坡的研究人员开展了一项实验，他们成功利用人工智能和相关API来制作令人信服的鱼叉式网络钓鱼电子邮件，而无需人工干预，该实验可验证攻击者未来可能采取的攻击策略。

偏差与方差主要与两个因素有关：训练集误差（train set error）、验证集误差（dev set error）

日新月异的科技如今显著改变着人们的工作和生活。云计算技术也在以更快的速度发展。根据调研机构的预测，到2023年，全球云计算市场的规模预计将增长到6233亿美元。

近期，中科院计算所高林团队于IEEE TPAMI发表了一项重要的研究成果[1]，提出了一种新颖的三维模型局部变形基底分析方法和可微几何模型编辑建模方法，并已开源了基于计图实现的代码，网络模型的训练速度较Tensorflow提升53%。

网络运营人员告诉我，未来，人工智能将管理他们的网络。他们还告诉我，供应商也向他们传达了同样的讯息。好消息是，“有些方面”是真的。坏消息也是如此。为了从人工智能网络管理中获得最大收益，你必须弄清楚那个模糊的“有些方面”

整理了一些Unity3d高频面试题目，希望可以帮助到大家。

针对目前通信局房及其内部通信设施资源数字化工作，提出一套完整的基于人工智能的技术方案，详细论述了SLAM、三维重建、三维语义分割、目标检测、OCR识别等技术在通信机房三维重建、机柜设备属性与标签识别等方面的应用。

为了了解边缘计算对物联网的影响，让我们先花点时间想象一下我们周围众多的传感器和可穿戴设备，以及它们正在捕获的数据类型。边缘计算使我们能够在任何物联网网络边缘的设备附近解读这些庞大的数据。这将实时触发分析和响应，而不会给拥塞的网络带来负担。