在黑客非法访问物联网产品数据的所有案例中，很少有消费者意识到许多物联网设备的设计是为了收集和共享潜在的私人数据，并作为其正常运营的一部分。随着“智能”成为设备的新默认设置，隐私风险并不总是明确的，特别是当公司将来自多个来源的数据结合起来以推断个人习惯、动作和情绪状态时。

下一个Wi-Fi标准802.11ax(通常被称为Wi-Fi 6)被大肆宣传。供应商常常将新技术构建为“下一个大事件”，然而，就Wi-Fi 6而言，这种热情是有理由的，因为它设计的前提是Wi-Fi是设备的主要连接，而不是便利的网络。

针对模糊图像的处理，个人觉得主要分两条路，一种是自我激发型：基于图像处理的方法，如图像增强和图像复原，以及曾经很火的超分辨率算法；另外一种属于外部学习型：就如同照葫芦画瓢一样的道理，其算法主要是深度学习中的卷积神经网络......接下来我们一起学习这两条路的具体方式。

人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来，人工智能理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。

Unity 表面着色器为开发者提供了一层简单快速的编写 Shader 的方式，对开发者来说隐藏了光照模型这些复杂的的概念，但是有时候 Unity 自带的光照模型往往不能满足我们的需求，而需要自己定义光照模型。所以接下来就一起看看 Unity 中常见的光照模型函数。

VR对于教育行业来说非常重要，本文列举了教育中VR的十大好处，希望世界各地的一些教育工作者能够将其作为一种积极因素，鼓励在他们的机构中采用VR，甚至可能会激发一些开发人员开始研究一些令人惊叹的新教育内容！

特征工程（Feature Engineering）目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，是数据挖掘模型开发中最耗时、最重要的一步。内容包括：特征处理（Feature Processing）、特征选择（Feature Selection）。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。训练之前一定要执行参数初始化，否则可能减慢收敛速度，影响训练结果，或者造成Nan数值溢出等异常问题。

现在是物联网（IoT）的好时机。当钟声在消费领域响起时，工业领域的众多应用变得普遍，因此是时候开始研究工业物联网（IIoT）了。IIoT是“ 工业4.0 ” 概念的基础，开辟了一个新的可能性领域。我们不再谈论为个人用户服务的共同连接设备，我们谈论的是一个连接该部门所有元素的工业连接系统，例如机器，人员，建筑物等，以创建一个全新的范例。