demi的博客

为了给即将到来的 5G 网络提供完善的支持，谷歌已经在 Android R（又名 Android 11）开发者预览版本中做好了支持五种不同的 5G 连接状态的准备。随着 5G 时代的到来，Android 体验亦有望迎来各种激动人心的扩展，比如“动态计量”和新近更新的带宽预估 API 。

大多数时候，项目并不需要一直保持最高帧率渲染，尤其是在移动平台上。过去，Unity开发者们常使用Application targetFrameRate或Vsync（垂直同步）来限制引擎的渲染速度。这种方法在影响渲染的同时，还会对其他部分的运行速率造成一些影响。而新的按需渲染API允许开发者将渲染频率从整体中独立出来调整。

随着智能家居市场的持续增长，人们不禁要问未来的智能家居会是什么样子。以下是我们对未来十年智能家居的展望。

贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不同之处。本文我们来详细讨论。

大家有没有发现这样一种现象：在很多数据集中，每个样本内部，都或多或少地包含着一些与标签无关的信息；这些信息的话，其实就是冗余的。然后，即使在同一个样本集中，各个样本的噪声含量也往往是不同的。那么，降噪算法中常用的软阈值函数，能不能嵌入到深度残差网络中呢？

VR（Virtual Reality）是指利用计算机技术生成一种虚拟环境，用户借助特殊的输入/输出设备，与虚拟世界中的物体进行自然的交互，通过视觉、听觉和触觉等获得与真实世界相同的感受。

将神经网络应用于大图像时，输入可能有上百万个维度，如果输入层和隐含层进行“全连接”，需要训练的参数将会非常多。如果构建一个“部分联通”网络，每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分，参数数量会显著下降。卷积神经网络就是基于这个原理而构建的。

2020，不仅仅是一个数字，更是世界即将发生变革的一个分水岭，不仅仅是我们常常挂载嘴边的AI、机器人、区块链、量子计算、无人机等等，还有更多的领域也在相互推动中产生变革。

传统的图像特征提取（特征工程）主要是基于各种先验模型，通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征（表示工程）实现图像特征的提取与抽象，通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。

IDC于近日发布了《IDC FutureScape: 全球机器人 2020 预测 – 中国启示》（IDC #US44623620，2020年1月），报告中介绍了全球机器人行业2020年的十项预测以及中国启示，并提供了在2020-2025年期间行业终端用户技术买家对于技术发展路线所需要考虑的行动指南。