demi的博客

随着世界努力应对数据海啸，数据中心也在快速发展。智能连接设备数量的快速增长和数据消耗的大量增加给基础数据中心基础架构带来了巨大压力。数据中心已经变得如此复杂，只有人类才能在不影响性能和效率水平的情况下管理这种日益增长的复杂性。像AI这样的技术可以极大地帮助组织显著提高其数据中心的效率。

车联网是指使用传感器、软件和其他技术，来促进汽车、卡车、摩托车和其他车辆之间通过互联网交换数据。它有望彻底改变汽车行业，提供更好的驾驶体验、安全性、油耗和客户终生价值。让我们来看看2021年及以后最引人注目的联网汽车、车联网和远程信息处理统计数据。

本博客主要内容为图书《神经网络与深度学习》和National Taiwan University (NTU)林轩田老师的《Machine Learning》的学习笔记，因此在全文中对它们多次引用。

通过示例介绍如何在关卡中移动、旋转和缩放Actor。

以太网（Ethernet）是现实世界中最普遍的一种计算机网络。截止到现在IEEE802.3工作组总共定义了标准以太网、快速以太网、千兆以太网、万兆以太网、新型以太网五大以太网标准体系。这些标准最明显的区别就是速率不同。

什么是图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签来自预定义的可能类别集。

早期的黑客主要是热衷于学习关于计算机和网络的一切知识。而如今的黑客正在开发越来越复杂的网络间谍工具，获取的经济价值也高达数百万美元，从世界500强公司转向医疗行业。

IDC于近日发布了《中国人工智能软件及应用市场研究报告-2020》，报告显示：中国人工智能产业化应用在过去5年间已经取得显著的成效，呈现出无可比拟的规模与速度。

清华大学 Jittor 团队提出了一种基于细分结构的网格卷积网络 SubdivNet。该方法首先将输入网格进行重网格化（remesh），构造细分结构，得到一般网格的多分辨率表示，并提出了直观灵活的面片卷积方法、上 / 下采样方法，并将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。

图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分割等任务也有很好的作用，因此值得好好总结。