demi的博客

感知（Perception）：主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。

边缘计算，将计算节点的精细网格放置于靠近终端设备的位置，是一种可行的方法来满足于在边缘设备上深度学习的高计算和低延迟要求，并在隐私、带宽效率和可伸缩性方面提供额外的好处。

相信我们都做过一些图片分类或者是其他分类的项目，我们知道神经网络是在w和b参数调节基础上，使得x与y达到对应输出的效果。比如最经典的Mnist手写字体识别，给一张图片模型判断后将会输出数字结果.....

在 2019 年，围绕这艘被称为“人工智能”的创新火箭飞船，有两个问题不可避免地逐渐清晰化。首先，它的加速度超出了大多数人的预期。其次，它有几个重要的“螺丝”出现了松动。

英媒称，英国研究人员认为，在抗击新型冠状病毒的传播问题上，人工智能（AI）或许能提供帮助。

随着新一年的到来，智能家居设备仍将是2020年最大的购买领域之一。本文将重点介绍在未来12个月内设备出现故障的主要原因。

物联网改变了移动应用程序的开发格局。那么，为物联网开发移动应用程序有何不同？物联网与移动应用程序开发齐头并进。物联网改变了人类与机器的互动方式，甚至改变了机器之间的互动方式——而移动应用程序通常是使之成为可能的关键。

学习的种类：监督学习；无监督学习 ；强化学习。典型任务：

卷积神经网络顾名思义，是一种使用了卷积运算的神经网络。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络的复杂度不断提升，逐渐发展出针对不同问题而设计的卷积（convolution）运算。

对于汽车自动化，国际自动机工程师学会将其分为了6个等级——从0级到5级。其中，0级指没有实现自动化，还需人工驾驶，而5级则是能够实现完全自动化，驾驶过程中不需要人为干预。目前，我们离level 5 还有很大距离，自动化程度十分有限。不过，只要产业界和学术界持之以恒，实现完全自动驾驶也是迟早的事。