2020年人工智能改变了我们生活的哪些方面?
demi 在 周三, 11/18/2020 - 17:50 提交
2020年是非常普通的一年,却又非常不平凡,生活中,人工智能替代了外卖小哥,公交司机,在病情满街的时候,是人工智能承担了人患病的风险,医学上,人人关注的新冠,从数字信息的更新到疫苗的研发,在人工大数据的围墙之下,阻止了大爆发的感染。
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本文将主要介绍计算机视觉中的几个重要的研究方向。主要包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割等。通过对这几个计算机视觉任务的对比,我们将更好的理解每个视觉任务的含义以及应用场景。我们将通过这张对比图来对以上的概念进行说明。
生物特征识别技术是分析人体特征的科学技术。生物特征识别是一种测量人的身体特征以验证其身份的方法。这些特征包括生理特征,如指纹和眼睛,或行为特征,如完成安全认证谜题的独特方式。行为生物识别主要是用来验证一个人的身份。
ISO 26262标准体系庞大、内容驳杂,在一开始学习这个标准时往往难以抓住核心脉络。因此本文尝试梳理ISO 26262标准体系中的功能安全开发思路,作为详细标准学习的一个引导。
我将机器学习算法视为瑞士军刀。 有许多不同的算法。 某些任务需要使用特定的算法,而某些任务可以使用许多不同的算法来完成。 性能可能会根据任务和数据的特征而变化。在本文中,我将分享16个技巧,我认为这些技巧将帮助您更好地理解算法。 我的目的不是要详细解释算法如何工作。 我宁愿提供一些有关它们的提示或细节。
我们经常使用#include 指令包含UnityCG.cginc。这个文件中包含了unity预定义的大量结构和函数,通过#include指令可以复用这些结构和函数,而不必每次都重新定义它们。我们可以定义自己的cginc文件,然后用#include指令包含该文件,实现着色器代码的复用。虽然包含了整个cginc文件,但unity只会在实际代码中包含被用到的cginc文件中的那部分代码。
随着智能网联汽车技术的发展,人们发现并不是所有的车辆安全问题都源于系统错误和失效,而是很多时候来源于环境影响或系统本身的功能/性能不足。例如,自动驾驶系统即使不发生故障,也可能因为神经网络黑盒输出等因素的不确定性导致功能的偏离,进而造成交通伤害。
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在云与智能普及的时代背景下,5G、Wi-Fi等不同的通信技术将在无线网络产品中融合。同时,无线网络产品也将越来越向全场景化演进,共同支撑起智能化网络演进的未来。