demi的博客

我们什么时候才能拥有在各方面能够模仿人脑的人工智能？专家们对这个问题意见不一。但大家都同意的是，目前的人工智能系统与人类的智力相去甚远。直接表现是：AI只在特定任务中表现优异，无法将其能力扩展到其他领域。

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。

在实现自动驾驶的过程中，对于车端感知的自动驾驶其由于感知范围有限，感知性能上由于传感器自身存在的限制，可能导致感知性能暂时性降低甚至失效，仅靠单车的智能，很多典型的驾驶场景是无法满足安全驾驶需求的，这也是当前主机厂开发自动驾驶系统的痛点。

2021 年 3 月 4 日，信息技术与创新基金会（ITIF) 发布《在增强现实和虚拟现实中平衡用户隐私和创新》报告，建议决策者应当鼓励创新同时建立必要保障措施的监管环境。

Vulkan Window Surface，到目前为止，我们了解到Vulkan是一个与平台特性无关联的API集合。它不能直接与窗口系统进行交互。为了将渲染结果呈现到屏幕，需要建立Vulkan与窗体系统之间的连接，我们需要使用WSI(窗体系统集成)扩展。

企业依靠分析来发现数据集之间的相关性并产生见解，但是许多数据来自不同的位置，并且需要系统提取数据并将其传输到一个集中的场所。这带来了多重安全挑战。

当前的 AI 缺少信息进入 “大脑” 后的加工、理解和思考等，做的只是相对简单的比对和识别，仅仅停留在 “感知” 阶段，而非 “认知”，以感知智能技术为主的 AI 还与人类智能相差甚远。

从安全的角度来看，生物识别技术具有明显的优势，特别是与其他多个因素（例如PIN或安全性问题）结合使用时。

当我们处理与事件发生的时间轴有关系的问题时，比如自然语言处理，文本处理，连续几天的天气状况，语音识别，机器翻译等。在考虑这些和时间轴相关的问题时，传统的神经网络就无能为力了，因此就有了RNN。这里介绍RNN基本原理是为了铺垫我们的重点LSTM网络。

在5G浪潮驱动下，车路协同、智慧停车、智能交通规划、自动驾驶等应用普遍被提上日程，同时5G带来了数据量的大爆炸，越来越多的应用跑在了云端，很多具体的应用场景对延时的要求会变得非常严格，随着强实时数据的迅速攀升在边缘侧进行预先处理，于是“边缘计算”在智能交通领域应运而生。