一、人工智能主要分三层：1、最底层 --基础架构。云计算、芯片以及TensorFlow这样的框架。2、中间层 -- 通用技术。图像识别、语音识别、语义理解、机器翻译等3、应用层 -- 应用于垂直行业。 也就是人工智能+ 二、人工智能领域细分1、行业+AI，适合创业公司。深耕一个垂直行业，通过人工智能技术赋能行业，提高生产力，产生实际价值。比如安防和医疗行业。https...

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76153871视觉目标跟踪（Visual Object Tracking）是计算机视觉领域的一个重要问题。尽管近年来受到了广泛研究，目标跟踪问题由于本身的高难度、高质量数据的稀少，研究热度比目标检测、语义分割等基本视觉任务略低一些。深度学习的发展和计算机算力的增强带来了视觉算法性能的突飞猛进，而目标跟踪领域中基于深度神经网络的方法只

转自：http://nooverfit.com/wp/%E8%81%8A%E8%81%8A%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B%E4%B8%AD%E7%9A%84%E5%A4%9A%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E6%A3%80%E6%B5%8B%EF%BC%88multi-scale%EF%BC%89%EF%BC%8C%E4%BB%8Eyolo%EF%B

一、通过 dumpsysSurfaceFlinger 分析Android 系统图层：从下面的dumpsys log看出当前系统有三个图层（红色部分是每个图层的坐标和大小），从最底层到上层分别是ImageWallpaper(壁纸), SurfaceView(视频小窗口), launcher(桌面)。其中视频小窗口用Overlay的方式独立输出到视频层，这样的话只有壁纸层和桌面层通过GPU混合后输

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/377799012在机器学习中，损失函数是代价函数的一部分，而代价函数则是目标函数的一种类型[1]。Loss function，即损失函数：用于定义单个训练样本与真实值之间的误差；Cost function，即代价函数：用于定义单个批次/整个训练集样本与真实值之间的误差；Objective function，即目标函数：泛指任意可以被

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38031181https://zhuanlan.zhihu.com/p/151212267现在又有一个 AI 能干 Photoshop 的活了——自动抠图，一键去除照片背景。这款 AI 抠图产品已经成型，叫做 GreenScreen。集智体验了一下，效果还不错。比如，我们让 AI 为象征自由的男人——香蕉君抠个图吧。熟悉的原图：然后

转自：https://www.sohu.com/a/235288080_734621在一些美剧中，我们经常会看见这样的场景：美国联邦调查局（FBI）通过某种黑科技手段，将无处不在的摄像头捕捉到的模糊影像放大，形成更为精细、清晰的图像，把嫌疑人“人肉”到底，帮助调查人员更精确地识别。我们来扒一扒这个“黑科技”，其实它是通过超分辨率算法，将低分辨率、不清晰的人脸超分成高清晰度的画面，再用人脸识别技术匹

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转自：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#casehttp://n2value.com/blog/memory-requirements-for-convolutional-neural-network-analysis-of-brain-mri/VGGNet in detail. Lets break dow