demi的博客

Gartner最近的一项调查显示，很多公司才刚刚开始机器学习之旅，而37%的组织已经实施了人工智能。如果你已经准备好接受机器学习，你可能先要评估十个问题或评估人工智能、机器学习和深度学习的完整指南，然后才能对机器学习进行概念验证。

图像配准方法主要分为三类：一种是灰度方法信息方法，另一种是基于特征的方法，可细分为特征点、直线段、边缘轮廓、特征结构以及矩不变统计特征等，还有一种就是基于变换域的方法，如相位相关、Walsh Transform等方法。傅里叶-梅林变换就是一种变换域的方法。

说到分类就要说到线性可分和线性不可分。这是属于模式识别中的概念。在欧几里德几何中，线性可分是一组点的集合性质。最容易描述的情况是在二维平面中，有一些点，分别是红色的点和蓝色的点。如果我们可以使用一条直线将不同颜色的点分开，那么这些点就是线性可分的......

人工智能(AI)被认为是本世纪最大的技术创新之一。然而，就像所有的创新一样，我们必须先专注于基本的应用，然后才能真正地达到目标。人工智能对于无线网络，对于必须保护它们的人，以及那些试图攻击它们的人，都具有巨大的潜力。那么，人工智能今年将如何发挥作用?它将如何塑造未来?

在TMT偏技术的领域，如今什么正如火如荼地崛起？除了5G、IoT之外，边缘计算也是一股不能忽视的力量。甚至边缘计算比5G、IoT的落地速度还要更快。Spiceworks信息技术网络监测平台最近对700家企业进行的一项调查发现，15%的企业目前正在使用边缘计算，另有17%的企业也开始处于实施阶段。

设备最有效的连接选择是什么：蜂窝、有线、wi-fi还是无线电？如果是有线或WiFi，您是否可以管理设备的设置？您知道在每个位置安装网络布线或基础设施会增加多少项目成本？您能管理WiFi吗？如果不能，但是链接到它，当现场发生一些事情时，您将如何确保在每个位置都能保持网络连接？

虚拟现实技术已经经历一定时间的发展了，早在20世纪80年代，VPL研究公司的创始人Jaron Lanier便定义了虚拟现实概念并开发了第一批VR眼镜和手套。近40年后，这项技术开始逐渐成为主流，成为大众可以轻易接触并使用的东西。许多人都有过体验VR的经历或者经常在日常生活中见到它，无论是在主题公园、VR体验馆还是在朋友家。

通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此......

光栅化规则定义矢量数据如何映射到光栅数据。 光栅数据贴靠到会进行剔除和裁剪的整数位置（以绘制最低像素数量），并在传递到像素着色器之前对每像素属性进行插值（从每顶点属性）。存在几种类型的规则，这些规则依赖于正在映射的基元的类型以及数据是否使用多重采样来减少失真。 以下各个图示展示了如何处理极端情况。

机器视觉是图像技术、模式识别技术以及计算机技术发展的产物，是实现智能化、自动化、信息化的先进技术领域。机器视觉的发展带动了人工智能的进步。机器视觉系统从物理结构上来讲，一般包括以下几个部分：光源、摄像机和镜头、图像采集卡、机器视觉软件等运动控制部分。