据国外媒体报道，互联网巨头谷歌公司公布了一组图片，这些图片展示了先进人工智能系统如何对图片进行分析和处理。因此，它们也可以被称作计算机眼中的世界。
谷歌公司的工程师为了处理网络上数以亿计的图片，开发了一种被他们称为“人工神经网络”的工具，简称为“ANNs”。 为了能够识别特定物体，谷歌的人工神经网络系统先对大量相似图片进行处理和学习，然后就能学习到特定物体独一无二的特征。例如，如果要使人工神经网络识别叉子，那么ANNs首先要处理大量含有叉子的照片，然后学习得到叉子的特征，即叉子含有一个手柄、两到四个尖头。在识别过程中，人工神经网络就通过判断图片中是否含有手柄以及尖头来识别图片中是否含有叉子。
令人高兴的是，谷歌公司已经开始向公众提供ANNs的源代码。人们可以上传自己感兴趣的图片，并将原始图片变换成那些看上去既神奇但又感觉有点可怕的图片。面对如此怪异的识别结果，一个简单的解释是ANNs是通过获取图像里面的模式来识别图像，就像小孩可以在云中找到一些形状一样。但模式识别有可能导致错误的结果，这就使得ANNs可能将一幅正常图片变换成一幅非常奇怪的错误图像。实际上，谷歌的人工神经网络系统包含十到三十层节点。当图片被送入神经网络之后，每层节点都会提取复杂信息。在这些复杂信息中图片的轮廓相对简单，最复杂的是整幅图片。
计算机科学家最近认识到，当使用神经网络系统的更高层处理图片时，可以获得更复杂的特征甚至是一个完整的对象。但系统存在缺陷，比如一幅图片中含有一个人的面部，而面部刚好有个类似眼睛的污点，那么ANNs会被污点欺骗，经过一段时间的重复处理后就会在污点处形成眼睛。
这个被称作DeepDream的以人工神经网络为基础的图片识别软件的结果是超现实的，它可以把世界上最著名的画作变换成非常奇怪的、美丽的抽象形式作品。
然而，仅仅是使用这款软件就需要很深的专业知识，超出了大部分人的能力范围。英国《每日邮报》因此招募了相关领域专家Bill Cava来使用DeepDream，并将世界上一些知名的地标性图片（如大本钟）以及埃德·米利班德猛（英国工党党魁）吃三明治的图片公布出来。
yle="cC:r�h�y�, 70); text-decoration: underline;">ONU或路由器位置的应用场合等。
隐形光缆系统目前在中国市场上已经有所应用。比如在佛山某小区，由于建房时没有预留管道，使得小区内用户想要开通FTTH业务必须在墙上钻洞，不仅施工成本高、难度大，也不是所有墙体都可以钻洞，而对用户来说，钻洞也会破坏用户家内的装修。这大大增加了运营商开通入户服务的难度，服务一直无法开通。而采用了隐形光缆系统后，入户无需打洞，可以走门缝，且在开关门的过程中光纤信号不受影响，入户后也完全不影响室内原有装修，得到了用户的认可。
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