5G改变世界的5种方式
demi 在 周一, 01/14/2019 - 09:21 提交
随着通讯技术的发展,从3G到4G的转变是非常顺利。事实上,我的手机仍然时不时地恢复到3G模式。那么,5G有什么大不了的?是让我们欣喜若狂,还是让我们失望透顶?据我所见,答案是欣喜若狂,而且非常!
随着通讯技术的发展,从3G到4G的转变是非常顺利。事实上,我的手机仍然时不时地恢复到3G模式。那么,5G有什么大不了的?是让我们欣喜若狂,还是让我们失望透顶?据我所见,答案是欣喜若狂,而且非常!
经过大范围的建模和运行超过10万次的模拟,一个人工智能系统被赋予预测2018年世界杯冠军的任务。人工智能预测西班牙夺冠的可能性最高,为28.9%,其次是德国26.3%和巴西21.9%。然而,冠军是法国,克罗地亚和比利时分列二三名。所以AI预测并不是每次都足够准确。
如果我们要最大限度地利用人工智能技术,就需要找到优化人工智能的方法,以获得最佳的结果。研究和咨询公司德勤(Deloitte)建议,不要把人工智能视为“思考机器”,而应将其视为能够帮助人类更好的思考的认知假体,其中的一种方法是在人工智能结果上建立准确性的检查点。为此,有人提出了加快这一进程的五个好的方法。
1. 明确定义人工智能和人类的角色
当人工智能被用于医学诊断时,它的作用是以人类无法企及的速度浏览大量的医学数据,然后由人工智能提供一个诊断和治疗计划,再由一个人类医生接管并审查人工智能生成的诊断和治疗计划,再由医生凭借临床经验权衡判断。在此过程中,医生还可以咨询其他医学专家,经过评估后,才能最终确定并实施。这是一个很好的例子,说明人工智能是如何与人类一起工作的,从而形成可操作的最佳结果。
2. 反复运行人工智能模型仿真
近数十年内,由于机器学习的热潮,计算能力有着摩尔定律的加持,以及大数据时代的来临,让越来越多的领域里都能被机器学习很好的应用。特别是在自然语言处理,计算机视觉等领域都有非常好的发展,甚至已经可以达到商业用途的地步。但是随着数据的增长,数据的安全是否得到了保障,模型的功能性是否得到了验证这仍然是个大大的问号。
在传统的神经网络中,比如多层感知机(MLP),其输入通常是一个特征向量。需要人工设计特征,然后将用这些特征计算的值组成特征向量。在过去几十年的经验来看,人工找的特征并不总是好用。有时多了,有时少了,有时选的特征根本就不起作用(真正起作用的特征在浩瀚的未知里)。这就是为啥过去几十年神经网络一直被SVM等完虐的原因。
在OpenGL中,面是由多边形构成的。三角形可能是最简单的多边形,它有三条边。可以使用GL_TRIANGLES模式通过把三个顶点连接到一起而绘出三角形。使用GL_TRIANGLE_STRIP模式可以绘制几个相连的三角形,系统根据前三个顶点绘制第一个多边形,以后每指定一个顶点,就与构成上一个三角形的后两个顶点绘制形的一个三角形。使用GL_TRIANGLE_FAN模式可以绘制一组相连的三角形,这些三角形绕着一个中心点成扇形排列。
临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ,可能有理解错误的地方,希望发现了告诉我一下
主要是了解思想,就不写具体的计算公式之类的了
<(一) ICP算法(Iterative Closest Point迭代最近点)/strong>
ICP(Iterative Closest Point迭代最近点)算法是一种点集对点集配准方法,如下图1
如下图,假设PR(红色块)和RB(蓝色块)是两个点集,该算法就是计算怎么把PB平移旋转,使PB和PR尽量重叠,建立模型的
shader和Material的基本关系
Shader(着色器)实际上就是一小段程序,它负责将输入的Mesh(网格)以指定的方式和输入的贴图或者颜色等组合作用,然后输出。绘图单元可以依据这个输出来将图像绘制到屏幕上。输入的贴图或者颜色等,加上对应的Shader,以及对Shader的特定的参数设置,将这些内容(Shader及输入参数)打包存储在一起,得到的就是一个Material(材质)。之后,我们便可以将材质赋予合适的renderer(渲染器)来进行渲染(输出)了。
所以说Shader并没有什么特别神奇的,它只是一段规定好输入(颜色,贴图等)和输出(渲染器能够读懂的点和颜色的对应关系)的程序。而Shader开发者要做的就是根据输入,进行计算变换,产生输出而已。
Unity中Shader的三种基本类型
按照渲染管线的分类,可以把Sharder分成3个类别:
固定功能着色器(Fixed Function Shader)
固定功能着色器为固定功能渲染管线的具体表现。
渲染管线是什么?渲染管线,英文 Rendering Pipeline,我们可以将其理解为一个流程,即我们告诉 GPU 一堆数据,最后得出来一副二维图像,这堆数据包括 "视点 / 三维物体 / 光源 / 光照模型 / 纹理" 等元素。
工作与生活的平衡是互联网上最备受争议的话题。我们在网上可以看到很多围绕这个话题的文章,它们给我们提出了许多建议,帮助我们提高生活质量,也建议我们哪些东西是应该放弃的。以下的10个给游戏开发者和程序员的建议,摘录自Livecoding.tv 发布的一篇博客。希望当大家看完这篇文章后会从中受到启示,可以拥有一个更美好的生活。本文旨在献给所有希望往游戏开发方面发展的朋友。
滤波也许可以说是图像处理和计算机视觉最基础的操作。术语”滤波“最宽泛的理解,即滤波后的图像在某一指定位置的像素值是输入图像在同一位置的 某邻域内的所有像素值的函数。例如,高斯低通滤波计算这个邻域内所有像素值的一个权重平均值,其中权重随着距离邻域中心越远而减小。