demi的博客

在这篇文章中，我们将进入使用深度学习进行图像分割的世界。我们将讨论：图像分割是什么以及图像分割的两种主要类型；图像分割结构；图像分割中使用的损失函数；你可以使用的框架。

在很多打斗游戏中，经常能看到物体被撕碎或者打破的效果，这种效果比较直观，可以通过分割一个网格来实现，即在原来网格基础上，再算出一个新的网格，本章将介绍一种通过着色器分割一个物体的方法。

相比传统座舱，智能座舱更智能、更舒适，是电子产品不断向车内转移而产生的新一代汽车座舱，更能够贴近用户的需求。智能座舱正随着智能化新技术、新材料等不断发展而持续进化。

本篇主要讲的是计算机图形学中比较重要的主题之一，渲染，并且着重于讲述光栅化的渲染方式。我们要了解光栅渲染，其实先要理解什么是渲染。这必将引出它的上一层级，计算机图形学。在图形管道当中，渲染是作为最后一个主要步骤而存在的，是为模型或者动画最终呈现外观的主要步骤。渲染是计算机图形学的主要的子主题之一，也是我们将要讨论的重中之中，因为渲染在实践中总是与图形学的其他的模块有着很深的联系。

人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。

2020年，全球范围内发生了许多急剧的变化，世界各地的机构都在努力适应新冠疫情下的新常态。在这种转变中，网络威胁领域也出现了重大变化。2021年以后，随着新的智能边缘的崛起，我们将面临另一个重大变化，受到影响的不仅仅是终端用户和远程连接到网络的设备。在对2021年的威胁预测中，我们评估了网络罪犯在未来一年及今后会采取的策略，包括对智能边缘计算、5G设备和计算能力进步的预测和洞察，以及因此而出现的新一轮高级威胁浪潮。

2020年是非常普通的一年，却又非常不平凡，生活中，人工智能替代了外卖小哥，公交司机，在病情满街的时候，是人工智能承担了人患病的风险，医学上，人人关注的新冠，从数字信息的更新到疫苗的研发，在人工大数据的围墙之下，阻止了大爆发的感染。

本文将主要介绍计算机视觉中的几个重要的研究方向。主要包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割等。通过对这几个计算机视觉任务的对比，我们将更好的理解每个视觉任务的含义以及应用场景。我们将通过这张对比图来对以上的概念进行说明。

生物特征识别技术是分析人体特征的科学技术。生物特征识别是一种测量人的身体特征以验证其身份的方法。这些特征包括生理特征，如指纹和眼睛，或行为特征，如完成安全认证谜题的独特方式。行为生物识别主要是用来验证一个人的身份。

ISO 26262标准体系庞大、内容驳杂，在一开始学习这个标准时往往难以抓住核心脉络。因此本文尝试梳理ISO 26262标准体系中的功能安全开发思路，作为详细标准学习的一个引导。