2021年人工智能展望
demi 在 周二, 02/02/2021 - 09:34 提交
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。
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。
将 slink:VkAccelerationStructureNV 资源分类更改为非线性,并且将 slink: VkAccelerationStructureKHR 更改为既不是线性也不是非线性。为了达成 << resources-bufferimagegranularity,bufferImageGranularity >> 目的,这会影响内存分类。
特征选择:我们可以选出原始特征的一个子集。特征提取:通过现有信息进行推演,构造出一个新的特征子空间。