demi的博客

5G网络技术主要分为三类：核心网、回传和前传网络、无线接入网。

深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。

这是一篇关于CNN（卷积神经网络）的简单指南，本文将介绍CNN如何工作，以及如何在Python中从头开始构建一个CNN。

本文探讨了在5G领域使用机器学习的一些实例，为基于机器学习在5G 领域的高级应用和分析方法指出了潜在的可能方向。随着5G应用对网络性能的要求日益增加，更加强大和优化的网络将会为大幅度提高网络性能，随之而来也为用户带来更好的体验。

在德勤最新的全球汽车消费者调查中，数以万计消费者就影响汽车行业的核心问题分享意见。根据《2019年德勤全球汽车消费者调查》，自动驾驶科技应用不断广泛延伸至实际生活中，但消费者对于自动驾驶汽车的安全性的信心似乎未见提升。

神经网络的发展史可以分为三个阶段，第一个阶段是Frank Rosenblatt提出的感知机模型，感知机模型的逻辑简单有效，但不能处理异或等非线性问题。第二个阶段是Rumelhart等提出的反向传播算法，该算法使用梯度更新权值，使多层神经网络的训练成为可能。第三个阶段得益于计算机硬件的发展和大数据时代的到来，促进了深度神经网络的发展。

Unity Technologies推出了一项更新，可以更轻松地将增强现实功能插入本机移动应用和游戏中。

这篇文章主要面向的是非专业的读者，简单直白地介绍了机器学习的概念、内涵、以及机器学习的相关问题。对于专业人士而言也可以依据这篇文章对机器学习的概念做更深入的理解，看看如何向身边朋友们解释你所从事的工作。

CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。

最近关于自动驾驶的发展消息让人兴奋，有许多相关测试证明了其安全性和可靠性。据Counterpoint Research预测，随着技术和监管问题的解决，2030年销售的新车中约有15％将实现完全自主驾驶（4至5级）。为了实现自动驾驶的愿景，OEM、供应商以及初创企业正在使用最尖端的技术来解决算力、软件开发、算法设计中的问题。但又因为监管和法律的问题，可能会成为自动驾驶实现的最大阻碍。