demi的博客

AI看似是人的对立面，精准、冰冷且绝对理性；人则是偏见的集成，这偏见来源于既有的知识储备、思维方式、立场、情绪和习惯。但在现实世界里，由人创造、从人类数据中学习观察的AI，却常常表现出和人类相似的偏见，从招聘中的性别歧视，到人脸识别下的种族误判。AI的偏见从何而来？在科技能量日益增强的当下，我们如何减少算法的歧视与偏见，让它发挥更多向善的力量？

虽然无人机比赛纯粹是为了好玩，但在这些比赛中避开障碍物的技术也可以让作业中的商用无人机在用于复杂场合和时间敏感的行动时避开障碍物，如搜索和救援。麻省理工学院正试图使无人机能够在避开障碍物的同时飞得更快。

5G的炒作告一段落。但是，就像科技世界中的许多事情一样，5G充满了神话和误解。在这里，我们看一些影响最广泛的。

不建立尊重和信任的团队氛围，就不可能有一支有战斗力的队伍。

云渲染就是基于云服务器针对渲染行业提出的应用解决方案——通过一键提交文件传输至云端，代替本地渲染工作。

过去二十多年来，深度学习需要越来越多的乘法累加运算，计算机的性能也基本遵循摩尔定律大幅增长。然而，随着半导体工艺发展到临近极限，摩尔定律已经失去动力，继续保持成长趋势是一个极大的挑战。

Vulkan 描述符布局和缓冲区，在Vulkan中正确处理此问题的途径是使用资源描述符(resource descriptors)。描述符是着色器自由访问缓冲区和图像资源的一种方式。我们需要设置一个包含转换矩阵的缓冲区，并使顶点着色器通过描述符访问它们。

许多人声称自动驾驶汽车是车辆技术的下一步。考虑到制造商在驾驶辅助技术方面取得的突飞猛进，这种说法似乎是正确的。然而，尽管这些安全功能看起来很先进，但与完全自动化汽车所需的相比，它们只是基本步骤。在我们开始计算在自动驾驶汽车成为大规模生产的现实之前我们需要等待多长时间之前，我们首先需要了解自动化水平以及我们在这项技术方面取得了哪些进展。

尽管现代GNN在理解图形数据方面取得了巨大的成功，但在有效处理图形数据方面仍然存在一些挑战。

作为楼宇自动化的近亲，智能家居的几个属性还是可以在家庭之外应用。物联网驱动的自动化在其他地方也有商业应用。在这里，我们将发现一些可以使用类似智能家居功能以实现便利、安全、安保和自动化的地方。