demi的博客

生物识别技术在近几年有了长足的进展，但要使生物识别从理论研究走向实际应用，众多的科研单位还需要突破和解决其中一系列的关键技术。从统计的意义上讲人类的指纹、掌形、虹膜等生理特征存在着唯一性。因而这些特征都可以作为鉴别用户身份的依据。

Q学习（Q-Learning）算法是提出时间很早的一种异策略的时序差分学习方法；DQN 则是利用神经网络对 Q-Learning 中的值函数进行近似，并针对实际问题作出改进的方法；而 DDPG 则可以视为 DQN 对连续型动作预测的一个扩展；本文将从定义对比分析 DQN 和 DDPG ，更好地理解二者的算法区别与联系。

2020年不仅仅是动荡的一年;相反，这一年标志着许多数字和技术的进步，这是克服挑战性环境的直接反应。这场流行病无疑迫使甚至持反对意见的人都转向了数字化，而被叫停的人也激增了；商业领域除了利用数字浪潮之外，没有任何喘息之机。

机器学习中的数据偏差是一种错误，其中数据集的某些元素比其他元素具有更大的权重和或表示。有偏见的数据集不能准确地表示模型的用例，从而导致结果偏斜，准确性水平低和分析错误。

人工智能处于数字革命的最前沿。人工智能改变我们生活最重要的方式之一就是通过网络安全。对于网络安全而言，人工智能不仅意味着新的机遇，同时也意味着新的挑战，因为道德黑客和黑帽黑客都在利用人工智能技术。你需要了解2021年网络安全最关键的一些发展趋势，以及企业组织如何保护其官方数据免受黑客和其他恶意行为者的网络攻击。人工智能在打击数据泄露和恶意软件分发方面发挥着越来越重要的作用。

这是【所有Unreal网游开发者】都应该看的一篇技术文章。开始前，我先给初学者一个建议。如果你打算看UE4的同步源码，最好先大致阅读一遍这本书——《网络多人游戏架构与编程》，里面基本涵盖了UE4同步框架的大部分内容，可以让你少走不少弯路。

随着技术的发展，无人机的应用场景不断扩展。我们时常在新闻里能看到无人机在各行各业的应用，就如今年的春晚，据说也采用了无人机的技术来操控。那，无人机还有哪些应用场景呢？本文我们就来详细了解一下无人机的应用场景吧。

智能过程自动化（又称IPA）是确保人工智能实现手动任务自动化的过程。所有企业在各种业务流程中都有瓶颈。IPA将使他们能够有效地增强决策能力，从而帮助识别趋势并预测未来的瓶颈。

High Definition Render Pipleline，高清管线流程，专注于高端图形渲染，针对高端硬件配置，像PC、XBox 和Playstation，其面向高逼真度的游戏、图形demo和建筑渲染、超写实效果，以及所需的最佳图形效果。

过程纹理通过编写代码来生成相应的颜色值，而不是从图像中获取颜色值。相比较从图像中获取颜色而言，过程纹理的优点是可以对空间中的任意一点定义纹理，并且不需要额外的存储空间来存储图像。通常某些具有数学表达式的图像可以很好地通过过程纹理来实现。过程纹理计算空间中某个点的纹理时可能需要花费更多的时间，从图像获取只需要直接获取即可。