demi的博客

据相关调研机构预测，到2025年，全球将有21．3％的家庭使用智能家居设备，而在2020年，智能家居的普及率约为4．9％。而在这一过程中，智能家居安全问题并未被完全解决——为了便捷，安全问题似乎被忽视……

在互联网行业，随着信息化的普及，数据量的暴增使得人们对存储空间又有了新要求，同时，机器学习、人工智能、无人驾驶、工业仿真等领域的崛起，使得通用CPU在处理海量计算、海量数据/图片时遇到越来越多的性能瓶颈，如并行度不高、带宽不够、时延高等。

人工智能不断发展，改变了企业的运营方式和我们自己的日常体验。事实上，人工智能几乎渗透到了每个行业。如今，越来越多的实际用途被发现，这使得专家和最终用户期待2021年人工智能的大发展。

借助 Prefab 暂存数据：可以直接在脚本的 Inspector 上填写，然后把整个 GameObject 拖成 Prefab 暂存。

本文向大家展示一些在 UE4 中设置色键材质的例子。虽然大多数 AR 演示都是将数字对象合成到实时视频中，但是有些项目需要混合现实，包括将实景对象投影到数字场景中。这通常涉及某种绿幕设置，这种设置可能更具挑战性，因为你没有内置的阿尔法。

空间划分算法有很多，比如均匀网格，四/八叉树，k-d树，Bsp树，每一种算法都有自己的优缺点，我们需要从理论上理解这些算法，然后在实际项目中进行灵活的运用。

随着所有行业对人工智能的呼声越来越高，IT领导者必须掌握与人工智能合作的一些秘密，以便收集商业见解。

深度神经网络的参数网络极其庞大复杂，也因此让机器得以实现以往难以想象的各类功能。然而，这种复杂性也成为制约其广泛应用的祸根：神经网络的内部工作机理一直是个谜，就连创建者自己也搞不清它到底怎么做出决策。自深度学习在2010年初全面流行以来，这个难题一直困扰着人工智能业界。

未来，哪些行业将从人工智能中受益？14位技术专家对哪些行业和部门最终将从AI中受益最大进行了预测。

创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。