demi的博客

图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。

人工智能(AI)在人们的日常工作和生活中日益普及，而且企业越来越依赖于人工智能来完成一系列任务，因此IT团队实施人工智能面临的风险越来越高。其实施成功与否的后果可能是深远的。如果没有正确实施，人工智能可能带来更多的偏见，以及许多其他的破坏性后果。

很多人以为虚拟现实是现代才有的产物，但是其实早在上世纪20年代，它就已经以某种形式存在。人们对于VR的了解还是相当有限的，甚至还有一些误解，为了更进一步了解这个领域，让大家能够更清楚的认识虚拟现实，并去接受它。本文总结分析了虚拟现实革命的十大必读和十大误区。

近几年来，“深度学习”在国内暴得大名，无论是理论界还是实践界都对此趋之若鹜，许多学者对此有过论述，几乎所有一线教师都非常关心这一论题。就国内研究而言，短短五年就有论文500篇之多。然而，我们不无遗憾地看到，绝大多数理论及实践成果都有一种“单向度取向”，即主要是基于学习心理学认知学派的“信息加工”理论而展开的研究成果，鲜有“全视角”观照；其中国内研究多数又以“译介”为主，实证成果稀少。

机器学习和互联网意味着海量数据和复杂的联系，同时也意味着人类无法理解的运行过程——人工智能的“黑箱”是近期学界热议的一个话题，当我们无法理解算法和它生产出的内容，它会怎样改变人类的思想和整个世界的运行？与此同时，完全无法理解这些数据意味着什么的人工智能，真的是在分析世界吗？

前不久，Cybersecurity Ventures的主编Steve Morgan在发表了一篇文章，里面推荐了十本关于网络安全的好书。

几年前，在学术机构之外很难找到人认真讨论人工智能(AI)。但在今天，几乎每个人都在说AI。和所有新技术趋势一样，这波新浪潮正源源不断地带来好奇心和热情。普罗大众的参与，虽然创造了不少伟大的想法，但在许多情况下也导致了错误看法的出现。

近期，著名研究机构未来今日研究所（Future Today Institute）发布了《2019技术趋势报告》。该报告涉及人工智能、网络安全、隐私与数据、交通、先进机器人、电子竞技、营销与广告、能源、气候与地理科学、农业技术，以及生物技术与基因编辑等数十个行业和前沿技术领域，并提出了值得关注的315个趋势。

根据工业和信息化部、公安部、交通运输部等三部委共同发布的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，自动驾驶汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、云端等智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

接触机器学习的时间还比较短，对于训练的结果往往无法解释，不知道为什么好，也不知道为什么不好。所以罗列了一下卷积神经网络中设置的参数，希望能有所帮助。