demi的博客

未来的颠覆性技术通常缺乏广泛接受的定义，并且往往是由不一定负责制定标准和执行技术发展的个体实体发明的。互联技术领域的创新和进步始于连网计算机，然后，该技术在互联网时代得到了快速发展，并已经超越了作为物联网革命一部分的连网物理对象的概念。

2019年是虚拟现实和增强现实（VR / AR）增长的一年-统称为扩展现实（XR）。这些突破性技术的出现开始使人们远离最初流行的游戏和娱乐领域，用户可以戴上耳机并完全沉浸在计算机生成的环境中，旨在满足设计，营销，教育，培训和零售需求的虚拟现实。

VkPipelineStageFlagBits：主要是同步命令包括管道阶段参数，将该命令的同步范围限制为仅那些阶段, 渲染管线的各个阶段。这允许对确切的执行依赖性进行细粒度控制和由动作命令执行的访问。实现应该使用这些管道阶段来避免不必要的停顿或缓存刷新。

4月14日，工信部科技司公示通信行业10项国家标准和64项行业标准。公示文件显示，10项行业国家标准中涉及拉曼光纤放大器、光纤试验方法规范、量子保密通信应用场景和需求、智慧城市、光放大器试验方法基本规范等内容。

随着科技的不断发展，越来越多的黑科技开始涌入我们的生活，同时解锁的方式也日渐多样。从指纹打卡，到支付宝的刷脸。生物特征识别系统已经被大众熟识，但这种方式真的安全可靠么？在未来，我们是否可以扔掉繁琐的钥匙和密码呢？

国际标准化组织 ISO 将计算机图形学定义为：计算机图形学是一门研究通过计算机将数据转换成图形，并在专门显示设备上显示的原理方法和技术的学科。它是建立在传统的图学理论、应用数学及计算机科学基础上的一门边缘学科。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。

着全球制造市场的竞争日益激烈，企业需确保以最高效率运营显得很重要的。由于过程相关故障导致的停机时间被认为是非增值停机时间，直接影响公司的盈利能力。机器视觉是一个新兴领域，如果设置正确，可以减少过程效率低下。任何使用机器视觉作为机器人引导或检查的设施都应重视这一领域，以寻求可能的改进。在机器视觉系统中如果没有适当的设置，可能会导致机器视觉过程的非增值停机。

人工智能最具挑战性的课题之一是计算机视觉技术。近年来，随着计算机视觉应用的日益广泛，计算机视觉技术在机器人、监控、医疗等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们列出了十个流行的计算机视觉项目以及它们的可用数据集，供初学者学习。

积神经网络（CNN）是一种目前计算机视觉领域广泛使用的深度学习网络，与传统的人工神经网络结构不同，它包含有非常特殊的卷积层和降采样层（有些文章和书籍里又称之为池化层、汇合层），其中卷积层和前一层采用局部连接和权值共享的方式进行连接，从而大大降低了参数数量。