目前人工智能技术的落地主要是在预测能力能达到应用级的应用上，算是在享用这些应用的能有的红利。一旦人工智能在应用层的红利消失，剩下的可能就得靠人力了。那么自然的问题是，人工智能的红利，在各种相关的应用上还能持续多久？ 人工智能的尽头会是人工吗？ 还是必然会走向人机混合呢？

很多时候向规则的事物里添加一些“杂乱无章”的效果往往会有意想不到的效果，这些效果的来源就是造成，我们会学习使用噪声来模拟各种看似“神奇”的特效。

我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。

人工智能、自动化等颠覆性技术的迅速发展正在改变现代企业。这些技术为企业提高效率、提高生产率铺平了道路。大多数企业将人工智能和自动化视为一种变革的驱动力，可以带来业务的增长。通过利用它们，公司，无论是小型、中型还是大型，都将使其营销活动的投资回报最大化。

CPU内部流水线结构拥有并行计算能力，一般用于显示内容的计算。而GPU的并行计算能力更强，能够通过计算将图形结果显示在屏幕像素中。内存中的图形数据，经过转换显示到屏幕上的这个过程，就是渲染。而负责执行这个过程的，就是GPU。

机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。

本文将给出一些如何规范shader代码的建议。我们一般使用Cg/HLSL来编写shader代码，有三种数据类型，.float、half和fixed。这些精度将决定计算结果的数值范围。