Imagination继2017年的基诺 · 马里奥-海(Keno Mario-Ghae)和2018年拉兹万 · 卡拉马劳(Razvan Caramalau)之后，高级硬件工程师路易莎·史密斯（Louisa Smith）于2019年5月2日在伦敦IET（英国工程技术协会）的麦克斯韦图书馆举办的颁奖典礼上获得了BrightSparks（闪亮人物）大奖。
前向渲染是通过深度缓冲和颜色缓冲来实现的，使用深度缓冲来决定一个片元是否可见，如果可见，则更新颜色缓冲区中的颜色值。如果场景中有n个物体受m个光源的影响，那么要渲染整个场景，则需要n*m个pass，如果m较多的话，这个开销还是比较大的。
物联网这一术语通常指的是网络连接和计算能力扩展到通常不被认为是计算机的设备、传感器和日常用品的情况，允许这些东西（设备）在最少的人工干预下生成、交换和消费数据。不过，并没有单一的、普遍的定义。
GPU图形处理，可以大致分成 5 个步骤：第一步，vertex shader。第二步，primitive processing。第三步，rasterisation。第四步，fragment shader。最后一步，testing and blending。
迁移学习是深度神经网络最吸引人的特性之一。在这篇文章中，我们将首先看看什么是迁移学习，什么时候可行，什么时候不可行，为什么在某些情况下行不通，最后总结一些关于迁移学习的最佳实践的建议。
在进行任何AI/ML部署之前，组织需要将其数据科学的研究工作与项目管理的最佳实践相结合。在2019年1月，Gartner发布了一项调查，37%的受访者表示他们已经在某种程度上使用了人工智能(AI)，但54%的受访者表示，他们所在组织的技能短缺阻碍了他们积极推进使用人工智能的进程。
物联网时代受欢迎的五大岗位：工业数据工程师；机器人协调员；IT/IoT解决方案架构师；工业计算机工程师/程序员；工业用户界面(UI)/用户体验设计师(UX)。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语言识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。当然，随着目前深度学习的崛起，尤其是RNN，LSTM等神经网络序列模型的火热，HMM的地位有所下降。
2019年5月10日 - Imagination Technologies宣布即日起提供其PowerVR光线追踪技术授权，从而使采用光学建模技术来实现的最前沿真实图像渲染能够被集成到图形处理器（GPU）中，并用于移动设备、汽车、服务器和其他市场。该项技术是PowerVR正在向前演进的GPU路线图的一部分，用以提供最佳的功耗、性能和面积（PPA）解决方案。
梯度下降的框架主要分三种：1，全量梯度下降：每次使用全部的样本来更新模型参数，优点是收敛方向准确，缺点是收敛速度慢，内存消耗大。；2，随机梯度下降：每次使用一个样本来更新模型参数，优点是学习速度快，缺点是收敛不稳定。；3，批量梯度下降：每次使用一个batchsize的样本来更新模型参数，平衡了全量梯度下降和随机梯度下降的方法。。