在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少，训练出来的模型很容易产生过拟合的现象。在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。

AI将接棒 “性能之争”，成为市场增长的新驱动，悉数手机发展史，手机市场的阶段性变化受到几个因素影响，一是通讯网络的代际发展，通讯的升级，直接导致了手机市 场在增量市场与存量市场之间切换；二是手机产品的变化发展，这种发展有大哥大到功能机、功能机到智能机的颠覆式变 革，也有像素、屏幕优化等升级式发展。

人工智能将继续成为2019年讨论的热门话题。它引起了初创企业，企业，供应商，媒体，研究公司和政府机构的关注等等。他们都试图利用人工智能实现并提高其底线。来年将是建立新AI应用程序和现有应用程序增长的关键一年。以下是我想要强调的前五大趋势。

机器学习是目前人工智能最令人激动的研究方向之一。我们可能更关注机器学习算法的实现细节，沉浸于机器学习所需要的数学功底，但对于机器学习从业者来说，如何更好更快速的实现一个机器学习项目更值得关注。

目前ADAS常用的环境感知传感器主要有摄像头、毫米波雷达和超声波雷达三种，本文将针对这三种传感器进行介绍，其它应用较少的红外传感器、激光雷达等本文不予涉及。

计算机图形学中不可避免的会涉及到图像分析与处理的相关知识，前些时间也重温了下常用到的采样、重建以及纹理贴图等内容，并对其中的走样与反走样有了更多的认识，这里小结一下。

NLP的工程化，不是一个个算法的累积，也不是一个个任务的独立优化，而应该是系统工程，综合考虑语言、计算、场景等多种因素，不断演进融合，寻求效果满意解的过程。根据赫伯特.西蒙（图灵奖和诺贝尔奖双料得主）的有限理性模型，受到所处环境的高度复杂性和有限的信息加工能力限制，因此NLP应用落地时，我们不可能遵循”最优化“的策略，而应该以获取当前可接受的“满意解"为目标。

Unity支持不同的渲染路径。应具体取决于你的游戏内容和目标平台/硬件来选择使用哪一个。不同的渲染路径有不同的特点和性能特点，主要影响灯光和阴影。延时光照是有着最高保真度的光照和阴影的渲染路径。如果你有很多实时灯光，最好是使用延时光照。它需要一定水平的硬件支持，仅在 Unity Pro可用，移动设备上不支持。 正向渲染一个基于着色器的渲染路径。它支持逐像素计算光照（包括法线贴图和灯光Cookies）和来自一个平行光的实时阴影。在默认设置中，少数最亮的灯光在逐像素计算光照模式下渲染。

人们常用“模糊计算”（Fuzzy Computing）笼统地代表诸如模糊系统、模糊语言、模糊推理、模糊逻辑、模糊控制、模糊遗传和模糊聚类等模糊应用领域中所用到的诸多算法及其理论。在这些应用系统中，广泛地应用了模糊集理论，并揉和了人工智能的其他手段，因此模糊计算也常常与人工智能相联系。

我们这一代人的生活，变化实在是太快了。拨号上网仿佛还在昨天，今天就要迎来5G时代了。那么，5G到底是个啥？对我们又有啥好处？5G的G是英文Generation的缩写，也就是“世代”的意思，它就跟大哥大变成智能手机，DOS系统变Win10，绿皮车变复兴号一样，都是一种大幅度的技术升级。