demi的博客

每隔几年，就会出现一个叫“下一代互联网”的技术，而且每次还都不一样。现在，“下一代互联网”又成了Web3.0、元宇宙、数字人和智能汽车等。

人体运动识别是计算机视觉研究中的经典问题，因其在人机交互、医疗监护和视频监控等场景的应用而受到广泛关注。基于图卷积网络自动提取骨架图序列的时空特征用于人体运动识别的方法，已经取得了很大进展。

近日，Unity 正式发布了专为零基础用户定制的智能制造数字孪生工具包 UMT（Unity Manufacturing Toolkits），旨在帮助无建模基础与代码撰写经验的从业者迅速构建智能制造数字孪生系统。

输入附件是图像视图，可用于片段着色器内部的像素局部加载操作。这基本上意味着，可以在后续子通道中的同一像素（已被写入）处读取在一个子通道中写入的帧缓冲区附件。

从应用的角度，汽车上小到胎压监测系统TMPS、摄像头，大到整车控制器、自动驾驶域控制器，都离不开各式各样的芯片。可以说汽车的智能化就是芯片的智能化。

神经网络足以强大到可以解决任何问题？无论何时，选择神经网络总是正确的选择吗？

如今，越来越多的设备在边缘连接。更好的是，由于人工智能和机器学习，它们更加强大。这种更智能、更近距离的设备接连出现，正在改变设备在物联网(IoT)中的功能。

根据IDC最新预测数据，2021年全球物联网（企业级）支出规模达6,902.6亿美元，并有望在2026年达到1.1万亿美元

科技进步如此之快，以至于人类几乎在生活的各个方面都依赖于科技。例如，智能家居设备允许大多数人将任何兼容的设备连接到互联网上。

机器人技术是一个多元化的行业，有很多变数。它的未来充满了不确定性：没有人能预测它未来几年的发展方向。