demi的博客

当前以人工智能为代表的第四次工业革命正在快速改变着我们的生产、生活环境，其中以对就业结构的改变尤为显著。因此，在产业结构调整、人口老龄化严重、人口出生率下降的背景下，如何将“人口红利”转化为“人才红利”成为人工智能背景下解决就业问题的关键。

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。

这篇文章的目的是希望能够解释一些关于深度学习（DL）的误解，在机器学习领域，同时也被称为爆发的小宇宙和科研炒作。事实是在中间的某个地方，我希望能把这趟浑水弄清 - 至少有一点点。重要的是，我希望澄清一些攻击深度学习的问题，并讨论为什么它在自然语言处理（NLP），图像识别和机器翻译等方面表现良好，而在其他方面却失败了。

只有当公司解决客户问题、节约成本或符合标准时，物联网才有可能取得成功。在物联网领域，我花了大量时间与初创企业和成熟的产品公司合作，我深刻认识到，所有物联网公司都必须遵守12条法则才能取得成功。

本文我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。

在物联网应用中，5G网络切片可以提供优质的服务，并可增强可靠性和安全性。5G是下一代移动通信网络技术，可以为物联网应用提供不少关键的优势，包括低延迟、高带宽，以及支持在室内和室外的长期、密集的网络覆盖。

表面遮挡住光源路径就会产生阴影，由理想点光源产生的阴影边缘是比较锐利的，而现实世界中的阴影边缘确是模糊的，该模糊部分成为半影。半影的出现，是由于现实世界的点光源不是空间意义上的一个点，它会覆盖一定的面积，就会产生以不同角度掠过物体边缘的光线。

图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。

人工智能(AI)在人们的日常工作和生活中日益普及，而且企业越来越依赖于人工智能来完成一系列任务，因此IT团队实施人工智能面临的风险越来越高。其实施成功与否的后果可能是深远的。如果没有正确实施，人工智能可能带来更多的偏见，以及许多其他的破坏性后果。

很多人以为虚拟现实是现代才有的产物，但是其实早在上世纪20年代，它就已经以某种形式存在。人们对于VR的了解还是相当有限的，甚至还有一些误解，为了更进一步了解这个领域，让大家能够更清楚的认识虚拟现实，并去接受它。本文总结分析了虚拟现实革命的十大必读和十大误区。