本文重点介绍了图像恢复这个任务，以及如何使用深度图像先验来解决此任务。图像恢复是指从其劣质图像中恢复未知真实图像的任务。 图像损耗可能在图像形成，传输和存储期间发生。 该任务广泛的用于卫星成像，低光摄影。由于数字技术的进步，计算和通信技术从退化图像恢复清晰图像非常重要。

深度学习在视觉领域取得了巨大的成功，即便如此，深度学习在视觉上仍然有很多的局限性，这篇文章从深度学习的历史开始说起，阐述了深度学习在视觉上的局限性，并给出了一些可能的方案。

自动驾驶汽车已经成了整个汽车行业的掌上明珠，未来这些汽车有可能影响我们每个人的生活。在有些人看来，这项技术只不过是交通进化历程中新迈出的一步而已，毕竟已经有人在控制操纵杆玩“飞行汽车”了。不过，无人驾驶的未来世界还是让一部分人感到恐慌，他们担心这些“机器人”会给世界带来混乱。

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

人工智能和自动化不再是科幻小说的内容；它们在商业和消费者领域都是一种非常真实而且在不断增长的存在。对于许多公司而言，人工智能可以通过高级数据分析简化操作并改善决策制定。自动化日常任务还可以解放员工，让他们集中精力从事可以推动业务发展的大型项目。

数学是很难的科学，但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言，我们无可避免的要学习它。看看下面的这些GIF动图，它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧。

编者按：知名创投研究机构CB Insights调研了25种最大的AI趋势，以确定2019年该技术的下一步趋势，他们根据行业采用率和市场优势评估了每种趋势，并将其归类为必要、实验性、威胁性、暂时的，网易智能整理翻译，参与小小、Meadowdow、怿立、nariiy、Aaliyah。

胶囊网络将挑战最先进的图像识别算法

1、开源框架（Open-Source Frameworks）

一般传统的光照是 forward rendering(shading) ，即我们在顶点着色器(VS, 大多是法线和位置到剪切空间的变换)中做一系列的顶点变换，再到片元着色器(FS)中对每个像素进行光照计算。由于每个物体的每个像素只有一次单独的FS调用，所以我们不得不提供给FS所有光源信息，并在计算每个像素光照效果时将它们都考虑进去。