demi的博客

每个人都知道物联网，但它的一个子集——工业物联网，在整个制造业和工业流程中具有非常广阔的前景，并一直在提高运营效率。事实上，它已经让大多数公司的生产力、可扩展性和成本效益得到显著改善。

在过去的十年中，我们的家庭已经装满了越来越多的设备，无论大小，简单和复杂，它们都已连接到Wi-Fi。每个设备都需要路由器的一些时间和带宽，这已成为一个问题。家庭里拥有的设备越多，路由器的容量就越稀疏。如果这种情况继续下去，速度可能会减慢。

大多数人工神经网络忽略了生物神经网络的尖峰特性，这使得简化底层模型以及诸如反向传播等学习技术成为可能。但是，这样做是否违背了生物神经网络最核心的原则了呢？

GPU：负责整个渲染流水线。它会从处理CPU传递过来的模型数据开始，进行Vertex Shader、Fragment Shader等一系列工作，最后输出屏幕上的每个像素。因此它的性能瓶颈包括顶点、像素、显存等因素有关。

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。

人工智能，或者说计算机视觉的一个最终目标在于构建一个真正可适用于真实世界复杂环境的系统。而就目前所应用的机器学习系统而言，大部分采用了有监督的学习方法，也必然导致了需要广泛收集图像样本，并进行对应的图像标注的工作。而人力时有穷尽，高质量的样本集图片又是构建一个优秀的机器学习系统的关键因素。

我国物联网产业经由十年的蓬勃发展，在科技创新、政策扶持和市场需求的多重驱动下，物联网通信设备和系统运营提供商达到了世界前列水平，目前物联网生态系统已基本形成。

根据受欢迎程度，线性回归和逻辑回归经常是我们做预测模型时，且第一个学习的算法。但是如果认为回归就两个算法，就大错特错了。事实上我们有许多类型的回归方法可以去建模。每一个算法都有其重要性和特殊性。

安全是自动驾驶最核心的问题，也是当前各自动驾驶企业面临的最大挑战。自动驾驶系统是借助互联网及人工智能(AI)在无人类控制方向盘和剎车的情况下车辆就能自动行驶。然而，就怕汽车遭到网络攻击可能面临被劫持和失控的危险，还有当驾驶员出现意外而无法正常操控汽车时紧急状况。如何评估自动驾驶车辆及技术安全性，目前业界尚未有统一标准，但已有部分企业开始行动。

近日，知名商业杂志Forbes刊文，预测了2020年人工智能的120个发展趋势。文章采访了120个科技公司创始人/高管，从人工智能的底层技术、行业应用、法律、伦理等等方面，以不同维度阐述人工智能面临的机遇和挑战。