demi的博客

这几年安防产业亦出现相当热门的数据化人工智能学习和识别技术的概念，它们与安防有什么关联？如何应用在安防监控中？这种AI人工智能目前最多的应用又是哪些？

伴随着AI技术、自动化工具的应用及平台化趋势的加强，无论是老生常谈的漏洞利用、DDoS攻击、内网安全问题，还是新兴涌现的身份欺诈、API滥用、物联网设备安全风险，都在为2019年的动荡埋下伏笔。我们相信，2019年必将是网络安全领域的又一个重要年份。

提到自动驾驶，不少人脑海中复现的是驾驶员无需进行任何操作，汽车会自行完成导航、启动、行驶、停靠、避让等操作，驾驶员仅需设置目的地，其余的全部交给汽车。这种想法，并不是无稽之谈，因为自动驾驶的终极发展目标，就是能够实现上述功能的无人驾驶。

你是否尝试过使用可平铺纹理覆盖大型表面，或者为网格添加精致细节？那么你一定发现使用较大平铺值会生成明显重复图案的问题。Unity Labs开发了一种新的纹理制作技术，它会避免此类问题的发生，这种技术称为程序化随机纹理制作（Procedural Stochastic Texturing）。

智能连接（Intelligent connectivity）是一种全新的概念——未来，5G、AI和物联网的融合能够成为加速科技发展的催化剂，并催生出新的颠覆式的数字化服务。基于智能连接的愿景，AI能够对物联网收集到的数据信息进行分析并转换成容易理解的语言，从而为用户以更有用、更有意义的方式呈现信息。5G代表了另一个缺失的元素，即能将这些技术提升到一个新的水平，使能智能连接的愿景。

从最底层的芯片到最广泛的技术融合，从理科思维浓厚的神经网络到最容易理解的“大数据杀熟”，AI可谓无处不在。不管你喜不喜欢，2019年AI（人工智能）趋势已经袭来。科技自媒体平台Hacker Noon日前刊出一篇数字营销策略师Irfan Ahmed Khan所写的文章。内容是介绍今年AI行业9大行业风向。

对于人工智能能够为各企业机构完成哪些任务，IT与业务领导者们时常感到困惑，并深受多个人工智能错误观念的困扰。全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner认为，开发人工智能项目的IT与业务领导者必须分清现实与谬见，以制定其未来战略。Gartner揭穿了关于人工智能的五个常见谬见与误解......

大家都知道，机器学习在人工智能中是一个非常重要的内容，我们在进行学习人工智能之前要对机器学习有一定的了解，而机器学习中最重要的就是那些算法了，只有我们掌握了那些算法我们才能够更好地掌握和熟料机器学习的内容。对于机器学习我们需要清楚很多事情，我们在这篇文章中给大家总结了几点内容，希望这几点内容能够帮助大家解决更多的问题。

计算机和网络安全技术是不断变化发展的，所以你不能只学到一种战略就满足于现状，想要知道如何保护你的计算机和网络，你不仅需要知道管理保护的最佳策略，还要知道突破这些防御系统的最佳策略。

机器人自主定位导航需要解决三个问题：定位、建图与路径规划。当你打开手机中的导航软件，在选择前往目的地的最佳路线之前，首先要做的动作是什么呢？没错，就是定位。我们要先知道自己在地图中的位置，才可以进行后续的路径规划。机器人也是如此。