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双目立体视觉是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在机器视觉系统中，双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物的两幅数字图像，或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物的三维形状与位置。

计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？

相比于动态批处理来说，静态批处理适用于任何大小的几何模型。它的实现原理是，只在运行开始阶段，把需要进行静态批处理的模型合并到一个新的网格结构中，这意味着这些模型不可以在运行时刻被移动。但由于它只需要进行一次合并操作，因此比动态批处理更加高效。

初学者可能往往会把图像分辨率和超分辨率搞混淆，先来看一下他们的概念。图像分辨率指图像中存储的信息量，是每英寸图像内有多少个像素点，分辨率的单位为PPI(Pixels Per Inch)，通常叫做像素每英寸。图像超分辨率是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。

首先要考虑的是应用程序所需的颜色精度和差异程度。在某些应用中，机器视觉相机必须区分检测到的颜色和目标值之间的距离。在这一领域，高精度机器视觉用户需要比能够接受较低精度和差异化水平的用户更先进的相机。

常见的六大聚类算法：K-Means(K均值)聚类；均值漂移聚类；基于密度的聚类方法(DBSCAN)；用高斯混合模型（GMM）的最大期望（EM）聚类；凝聚层次聚类；图团体检测(Graph Community Detection)。

技术安全人员的短缺、向云计算的快速迁移、法规遵从性要求，以及持续不断的威胁攻击仍然是当前企业面临的主要安全挑战。持续蔓延的冠状病毒疫情却是大多数安全组织在2020年面临的最大挑战。调研机构Gartner公司分析副总裁Peter Firstbrook表示：“冠状病毒疫情对商业世界产生了重大影响，加快了大多数组织的业务流程数字化、端点移动性和云计算的扩展，并揭示了传统思维和技术的局限性。”

批处理的实现原理就是为了减少每一帧需要的draw call数目。为了把一个对象渲染到屏幕上，CPU需要检查哪些光源影响了该物体，绑定shader并设置它的参数，再把渲染命令发送给GPU。

人工智能（AI）作为一项迅速兴起的技术，在各个领域都引发了不小的轰动。在今年，这 5 个人工智能的全新应用，或许应该被给予更多关注：1. 快速预判 COVID-19 的检测结果；2. 为司机提供更佳的驾驶视野；3. 分析来电用户的情绪变化；4. 提供线上会议的实时转录；5. 减少餐饮业的食物浪费。

据MarketsandMarkets™发布的市场调研报告，全球智能家居市场规模预计将从2020年的783亿美元增长到2025年的1353亿美元，在预测期内的复合年增长率为11.6%。