demi的博客

随着所有行业对人工智能的呼声越来越高，IT领导者必须掌握与人工智能合作的一些秘密，以便收集商业见解。

深度神经网络的参数网络极其庞大复杂，也因此让机器得以实现以往难以想象的各类功能。然而，这种复杂性也成为制约其广泛应用的祸根：神经网络的内部工作机理一直是个谜，就连创建者自己也搞不清它到底怎么做出决策。自深度学习在2010年初全面流行以来，这个难题一直困扰着人工智能业界。

未来，哪些行业将从人工智能中受益？14位技术专家对哪些行业和部门最终将从AI中受益最大进行了预测。

创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。

将 slink:VkAccelerationStructureNV 资源分类更改为非线性，并且将 slink: VkAccelerationStructureKHR 更改为既不是线性也不是非线性。为了达成 << resources-bufferimagegranularity，bufferImageGranularity >> 目的，这会影响内存分类。

特征选择：我们可以选出原始特征的一个子集。特征提取：通过现有信息进行推演，构造出一个新的特征子空间。

物联网（IoT）技术从来没有离开过人们的视线。这一网络带来了智能服务、电子设备或家用电器等实物与人之间互动模式的根本转变，从而帮助我们丰富生活。物联网（IoT）技术从来没有离开过人们的视线。这一网络带来了智能服务、电子设备或家用电器等实物与人之间互动模式的根本转变，从而帮助我们丰富生活。

训练好的模型，用自己蒸馏一下，就能提高性能，是不是很神奇，这里面的原理到底是什么呢，这要从模型集成开始说起。

早期的gpu是没有z-buffer的，为了得到正确的图像，必须使用画家算法，也就是从后往前绘制几何体。几何体每帧都需要根据摄像机的位置进行排序，进而实现从后往前的绘制。

立体视觉意味着人工智能可以通过一对相机来感知图像的深度以及物体的距离。大多数三维相机模型都是基于立体视觉理论和技术的。两台摄像机之间设置一定的距离，这样它们就可以从不同的角度“看”物体。评估两个图像之间的对应关系，人工智能确定到目标的距离，分析，并建立目标的3D结构。