demi的博客

计算机视觉的早期实验始于20世纪50年代，并在20世纪70年代首次在商业上用于区分打字文本和手写文本，但如今计算机视觉的应用已呈指数级增长。预计到2022年，计算机视觉和硬件市场预计将达到486亿美元。

每个人都曾想拥有自己的自动驾驶汽车，但自动驾驶汽车并不完美。首先需要肯定一点，自动驾驶汽车仍然需要像你和我一样做出决定，而这样的结果是它们并没有完全消除碰撞的可能性，从某一个角度来看，自动驾驶汽车只是减少它发生的可能性而已，越来越多在自动驾驶模式下的汽车发生事故的报告能说明这点。

机器学习有望从根本上改变软件开发的本质，这也许是自FORTRAN和LISP被发明以来软件开发领域改变最大的一次。这些变化对数百万正在从事软件开发的人而言，意味着什么呢？失业？裁员？现有的软件开发将变得面目全非？

全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets近日发布报告显示，到2025年，全球5G IoT（物联网）市场规模将达63亿美元，而在2020年。该市场规模预计将仅为7亿美元，预测期内复合年增长率（CAGR）为55．4％。

噪声是干扰和妨碍人类认知和理解信息的重要因素，而图像噪声则是图像中干扰和妨碍人类认识和理解图像信息的重要因素。由于噪声本身具有不可预测性，可以将它当做一种随机误差（这种误差只有通过概率统计的方法来识别）。因此，图像噪声可以视为一种多维随机过程，可以选择随机过程的概率分布函数和概率密度函数来作为对图像噪声进行描述的方法。

学习算法的预测误差，或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分：偏差(bias)，方差(variance) 和噪声(noise)。在估计学习算法性能的过程中，我们主要关注偏差与方差。因为噪声属于不可约减的误差 (irreducible error)。

我们必须要明白我们是如何看到一个物体的，我们在现实生活中看到某一物体的颜色并不是这个物体真正拥有的颜色，而是它所反射的(Reflected)颜色。换句话说，那些不能被物体所吸收(Absorb)的颜色（被拒绝的颜色）就是我们能够感知到的物体的颜色，所以最终的颜色要由光源的颜色以及物体的颜色来共同决定。

图像增强的目的是要改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的的增强图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或增强某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体的特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，将强图像判读和识别效果，满足某些特征分析的需求。

深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，本文我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。

大数据技术和人工智能技术的广泛推广应用让我们的生活变得更加方便快捷，而以此为基础创建智慧交通管理模式，能够对我国目前的交通拥堵问题进行有效地解决，让我国的交通领域能够实现规范发展，提高交通方面的管理效率。