demi的博客

过去二十多年来，深度学习需要越来越多的乘法累加运算，计算机的性能也基本遵循摩尔定律大幅增长。然而，随着半导体工艺发展到临近极限，摩尔定律已经失去动力，继续保持成长趋势是一个极大的挑战。

Vulkan 描述符布局和缓冲区，在Vulkan中正确处理此问题的途径是使用资源描述符(resource descriptors)。描述符是着色器自由访问缓冲区和图像资源的一种方式。我们需要设置一个包含转换矩阵的缓冲区，并使顶点着色器通过描述符访问它们。

许多人声称自动驾驶汽车是车辆技术的下一步。考虑到制造商在驾驶辅助技术方面取得的突飞猛进，这种说法似乎是正确的。然而，尽管这些安全功能看起来很先进，但与完全自动化汽车所需的相比，它们只是基本步骤。在我们开始计算在自动驾驶汽车成为大规模生产的现实之前我们需要等待多长时间之前，我们首先需要了解自动化水平以及我们在这项技术方面取得了哪些进展。

尽管现代GNN在理解图形数据方面取得了巨大的成功，但在有效处理图形数据方面仍然存在一些挑战。

作为楼宇自动化的近亲，智能家居的几个属性还是可以在家庭之外应用。物联网驱动的自动化在其他地方也有商业应用。在这里，我们将发现一些可以使用类似智能家居功能以实现便利、安全、安保和自动化的地方。

随着未来智能机器人的不断发展，人们对人机交互的要求也越来越高，智能化、流畅化、拟人化，这都深深考验着我们对各种机器模块的应用能力。本文我们从机器人视觉人工智能和机器人控制三个方面来探讨机器视觉与人工智能的人机交互问题。

近期，清华大学温玉辉博士后、刘永进教授、中科院计算所副研究员高林、香港城市大学傅红波教授等合作，在CVPR2021上发表论文，提出了一种基于标准化生成流（Glow）的自回归运动风格迁移方法，并在GitHub上开源了Jittor代码。

由于物联网和工业物联网设备产生的大量数据，边缘计算呈爆炸式增长。随着5G网络的发展和5G 变得越来越普遍，新设备上线后将产生比以往任何时候都多的数据。因此，许多企业发现使用边缘计算来执行实时、低延迟的数据分析非常有效。边缘计算使本地处理数据接近数据生成源成为可能。

尽管虚拟现实 (VR)/增强现实 (AR) 已经存在了一段时间，但直到 2014 年 Facebook 收购 Oculus VR 时，这项技术才开始引起人们的广泛关注。

集成机器学习涉及结合来自多个熟练模型的预测，该算法的成功在于保证弱分类器的多样性。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。集成学习是一种思想。当预测建模项目的最佳性能是最重要的结果时，集成学习方法很受欢迎，通常是首选技术。