三分钟带你简单了解物联网的架构和矩阵
demi 在 周五, 07/19/2019 - 14:47 提交
说到物联网,有些人会觉得跟我们的现实生活相提甚远或是无关紧要,然而在如今的科技化信息化高度发展的社会当中,我们的衣食住行都离不开物联网的存在。
说到物联网,有些人会觉得跟我们的现实生活相提甚远或是无关紧要,然而在如今的科技化信息化高度发展的社会当中,我们的衣食住行都离不开物联网的存在。
目前看来,自动驾驶过程中令人担忧的一点是,驾驶员可能因此会变成“局外人”,比如测试中系统并未要求其主动监控车辆的驾驶情况、做决策或提供实际的驾驶操作。这就降低了驾驶过程中对环境要素及道路事件的感知与了解,也降低了驾驶人员对未来的交通情况所做出的必要预判,即所谓的“情境感知”。
生成对抗网络(GAN,Generative Adversatial Networks)是一种深度学习模型,近年来无监督学习上最具前景的方法之一。 模型主要通用框架有(至少)两个模块:生成模型和判别模型的互相博弈学习产生的相当好的输出。 原始GAN理论中,并不要求G和D都是神经网络,但使用中一般均使用深度神经网络作为G和D。
索引图像在目前看来,需要应用的场合比真彩图像少的多,但是,在某些特殊的领域(比如游戏)和应用(比如屏幕传输)索引图像依旧发挥这重要的作用。本文将简单的描述下索引图像的有关事啊。
智慧城市通过从各种传感器收集信息以更加有效地管理城市资产和资源,从而将自己定位为解决城市困境的手段。
裁剪(Culling)的字面意思是“从大量事物中进行删除”。在计算机图形学中,相对应的就是裁剪技术所要做的工作——“从大量游戏事物中进行删除”。所谓的“大量事物”就是需要绘制的整个场景,删除的是对最终图像没有贡献的场景部分,然后将剩余场景发送到渲染管线。
机器学习即 ML,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
彩色图像,每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于(0,255)。灰度图像在黑色与白色之间还有许多级的颜色深度。二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成,“0”代表黑色,“1”代白色。索引图像的文件结构比较复杂,除了存放图像的二维矩阵外,还包括一个称之为颜色索引矩阵MAP的二维数组。
人工智能将比任何其他创新更有能力塑造我们的未来,任何不了解它的人很快就会发现自己被抛在后面。
在追踪算法三中已经提到了它的缺陷之处:到达目标点的时候并不会马上停下来,而是不停的来回穿梭在目标点。这一篇其实就是第三篇优化这个缺陷的算法。