当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。降维（dimensionality reduction）是指通过对原有的feature进行重新组合，形成新的feature，选取其中的principal components。

人工智能技术作为一种新兴技术受到了广泛关注，越来越多力量都期望能够利用人工智能技术形成在电磁领域的技术优势，牢牢抓住电磁领域信息作战的主动权，拉开与潜在对手的电子战装备的技术差距。

5G技术最引人关注的承诺之一就是对虚拟现实和增强现实(VR和AR)的权利支持，彻底改变游戏世界乃至整个娱乐领域。但正如我们所知，VR和AR的大发展真的有潜力改变游戏和娱乐行业吗？5G又将如何帮助这两种技术更好的发展改变我们的生活？让我们一起来看看。

5G、人工智能(AI)和物联网（IoT）技术的发展正引领着万物智能互联时代的到来。尽管这种技术融合有可能改变我们的生活和工作方式，但在实现惠益之前，仍有一些不确定因素和障碍需要克服。

神经风格迁移之前的风格迁移方法：基于笔划的渲染；图像类比方法；图像滤波方法；纹理合成方法。神经风格迁移（NTS）分类：基于在线图像优化的慢速神经网络方法；基于在线模型优化的快速神经网络方法。

人工智能如今已经成为了一个热门话题，但实际情况是能够像人类一样思考的计算机还有很长的路要走。如今的人工智能具有很大的价值，但它是人类增强能力的一种形式，人类训练人工智能系统，然后可以替代人类执行复杂的任务。

3月12日，在IDC年度方向大会上，IDC网络基础设施分析师兼副总裁Mehra表示，“自2016年以来，SD-WAN已经出现了令人难以置信的市场增长，网络发展的自然进程不可避免地导致了优势。SD-WAN和边缘计算是相互依赖的。边缘计算需要动态广域网，而SD-WAN可以使边缘计算使用案例受益。两者是相互关联的，就像鸡生蛋和蛋生鸡一样。”

在这个网络快速发展的时代，各种事物与事物的连接，人与人的连接，人与物的连接，越来越紧密，越来越快捷，而慢慢的，人工智能慢慢的进入我们的生活中。将会带来一场效率革命。本文给大家盘点一下，日常生活中有哪些事物运用了人工智能的技术。