毫无疑问，2018年是人工智能(AI)发展的重要一年，因为进一步推动了人工智能的主流应用，并成功地实现了提供更多功能的自动化。越来越多的企业探索人工智能的应用程序，并且公众已经习惯于每天与人工智能技术进行交互。
人工智能技术将继续改变世界。在2019年，人工智能应用不仅将继续在全球普及中增长，而且还将围绕重要主题开展更深层次的对话，推动创新商业模式，并以新的方式影响社会，其中包括以下7个方面的发展。
1. 将更广泛地部署机器学习即服务(MLaaS)
在2018年，人们见证了机器学习即服务(MLaaS)的重大进展，谷歌、微软和亚马逊等行业巨头一路领先。预构建的机器学习解决方案和能力在市场中变得越来越有吸引力，特别是对于没有更多内部资源或人才的小型公司来说，销售和部署可以轻松实施的打包解决方案的机会很大。
为了让自动驾驶汽车成为技术的福音，它需要一个能够智能处理周围环境的系统，协助其应对复杂的交通场景、路障、坑洼、车道、车道标记或路上经过的任何车辆。只有当它像人类一样对外部世界有感觉时，上述功能才能实现。自动驾驶需要与其他车辆、乘客和周围的交通参与者进行沟通，这样它就可以确定道路上的确切位置，并决定在当前情况下如何行动。
在5G时代，网络与人工智能的结合将成为必然命题，运营商应紧紧抓住国家人工智能发展规划带来的历史性机遇，充分利用各方技术、产品、运营实力，促进通信行业向网络智能化、业务个性化、行业应用智慧化和管理智能化转型。
遗传算法(Genetic Algorithms)，也有人把它叫作进化算法(Evolutionary Algorithms)，是基于生物进化的“物竞天择，适者生存”理论发展起来的一种应用广泛且高效随机搜索与优化并举的智能算法，其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，不依赖于问题的梯度信息。遗传算法最初被研究的出发点不是为专门解决最优化问题而设计的，它与进化策略、进化规划共同构成了遗传算法的主要框架，都是为当时人工智能的发展服务的。
余弦相似度（Cos距离）与欧氏距离的区别和联系：欧式距离和余弦相似度都能度量 2 个向量之间的相似度；放到向量空间中看，欧式距离衡量两点之间的直线距离，而余弦相似度计算的是两个向量之间的夹角；没有归一化时，欧式距离的范围是 (0, +∞]，而余弦相似度的范围是 (0, 1]；余弦距离是计算相似程度，而欧氏距离计算的是相同程度（对应值的相同程度）；归一化的情况下，可以将空间想象成一个超球面（三维），欧氏距离就是球面上两点的直线距离，而向量余弦值等价于两点的球面距离，本质是一样。
本文要讲的是研究人员在应用CapsNet（胶囊网络）进行文本分类时发现了什么。我们需要了解下列的网络层次以及相应的算法。N-gram卷积层是标准的卷积层，通过多个不同的卷积核在句子的不同位置提取N-gram特征。主胶囊层是第一个胶囊层，在这个胶囊层中，胶囊将卷积操作的标量输出替换为矢量输出，从而保留实例化参数，如单词的局部顺序和单词的语义表示。
IoU是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。IoU是一个简单的测量标准，只要是在输出中得出一个预测范围(bounding boxex)的任务都可以用IoU来进行测量。为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：① ground-truth bounding boxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的大概范围）②我们的算法得出的结果范围。
安全界对漏洞的定义为：在硬件、软件、系统等具体实现或者系统安全策略上存在的缺陷，从而使攻击者能够达到于某种破坏效果。以漏洞的实现原理为依据，可将游戏安全漏洞划分成3大类，分别为：游戏逻辑漏洞、协议稳定性漏洞、服务端校验疏忽漏洞。
栅格重采样是将输入图像的像元值或推导值赋予输出图像中每个像元的过程。当输入图像和输出图像的位置（经过几何变换或投影设置等操作）或像元大小（即栅格影像分辨率）发生变化时，都需要进行栅格重采样。此外，栅格重采样是栅格数据在空间分析中处理栅格分辨率匹配问题的常用数据处理方法，为了便于分析，通常将不同的分辨率通过栅格重采样转化为相同的分辨率。
IPv6具有IPv4所缺乏的特性，这使得它在物联网部署方面具有优势，例如支持大型物联网网络、有助于延长物联网设备的电池寿命，减少其管理和维护负担。那么物联网能否有助于推动企业网络中的IPv6应用?