生成对抗网络是个好东西，不过训练比较麻烦，这里有一些技巧和陷阱，分享给大家。

你能想象到10年后自己的工作场所会变成什么样子吗？由于快速发展的技术正在改变工作性质、劳动模式以及工作场所等概念，因此，它可能会与今天我们所看到的一切截然不同。为了保持竞争力，跟上时代发展要求，您需要了解新兴技术对未来工作的影响。您必须战略性地整合这些创新，来吸引合适的人才，在提高效率的同时提升利润。

你的公司已经开始使用人工智能（AI）了，但是你是否有效地控制了人工智能所涉及的风险？人工智能是一个新的增长渠道，有可能提高生产力和改善客户服务。但是，你需要评估涉及到网络安全的风险管理。首先，你在考虑人工智能趋势的时候就应该把风险纳入其中。

由于人工神经网络的快速发展，它已经成为模式识别的强有力的工具。神经网络的运用展开了新的领域，解决其它模式识别不能解决的问题，其分类功能特别适合于模式识别与分类的应用。多层前向BP网络是目前应用最多的一种神经网络形式，它具备神经网络的普遍优点，但它也不是非常完美的, 为了更好的理解应用神经网络进行问题求解, 这里对它的优缺点展开一些讨论。

图像配准广泛用于遥感，医学图像，计算机视觉等。通常，它的应用根据图像获取方式主要分为四组：从不同视角获取同一场景图像；从不同时间获取同一场景图像；从不同传感器获得同一场景图像；场景到模型的配准。

虽然我不是专门研究迁移学习的，但是作为一个AI研究者，就如题图吴老师所说，迁移学习极为重要，是必须要学习的，今天就先总结介绍一些迁移学习的基础知识。

渲染细节：根据影响物体的光源不同，正向渲染用单个或者多个通道来渲染物体；在正向渲染中光源本身也会根据他们的设置和强度受到不同的对待。ForwardBase和ForwardAdd是专门为在Forward渲染路径下渲染物体而设计的两种Pass。其中ForwardBase会优先于ForwardAdd渲染。

2019年7月，AI的当前态势如何？根据最新调查、研究与预测结果，我们对AI技术在工作影响层面的未来期望与当前现实做出总结；此外，我们亦整理了AI技术采用的条件、挑战与收益；以及与数据这一AI基本素材相关的其它指标。

插值算法在图像缩放处理中是一项基本且重要的问题。插值算法有多种，最常用的有最近邻插值、双线性插值以及立方卷积插值。本文对三种插值算法进行简单分析并对它们的处理结果加以比较，最后总结了三种算法各自的优缺点。