Wimbledon Tennis Open AI
AI apareceu em Wimbledon, único quadro agregado maravilhoso, mas também quando os fãs ajudante pequeno
Esta guerra quente Wimbledon, será a tecnologia de inteligência artificial em um. Wimbledon através da tecnologia IBM Watson para selecionar, fragmentos agregados jogo brilhante, fez filme de guerra apresentou uma revisão dos fãs. O método de selecção , é através da imagem e análise de som, como o jogador segurando seus braços, os aplausos do público, etc. Além disso Vídeos em destaque, Wimbledon também usam AI para quando os fãs assistente, assistente de voz sobre o lançamento do jogo no ano passado :. Fred, pode de acordo com fãs planejando demanda de viagens, e os usuários também podem questionar e responder maneiras de voz. Não só isso, este ano comemora o 150º aniversário das Wimbledon cartazes, IBM Watson também através da análise e correspondência de fotografias depois de 150 anos, Zhang fez uma selecção dos 8.400 cartazes Mosaic Stadium (mais detalhes)
Wayve dirigindo sozinho
novo recorde da Grã-Bretanha Wayve 20 minutos, a unidade do sistema AI igreja
A startup britânica AI Wayve, um pesquisador da Universidade de Cambridge, melhorou com sucesso o aprendizado e ensinou o sistema de inteligência artificial a percorrer estradas rurais dentro de 20 minutos.Os pesquisadores dizem que os carros de hoje são equipados com vários sensores e longas cordas. Regras bem escritas, mas eles acreditam que o sistema de IA deve aprender a dirigir, assim como as pessoas aprendem coisas, começando com tentativa e erro, então elas usam um algoritmo de aprendizado profundo (DDPG) para A única imagem da câmera monocular é tratada como entrada, e todo o sistema de IA está explorando, otimizando e avaliando as três iterações de processo.A equipe Wayve primeiro treina o sistema de IA no mundo virtual, depois vai para o teste real na estrada e Quando o erro ocorreu, a intervenção humana foi corrigida Finalmente, o sistema aprendeu a viajar na estrada secundária em 20 minutos sem se desviar da estrada (mais detalhes).
ADN do Instituto de Tecnologia da Califórnia
Circuito biomolecular sintético crepúsculo, rede neural artificial de DNA pode reconhecer marcadores moleculares
California Institute of equipe de pesquisa Tecnologia, anunciou recentemente que eles estabeleceram redes neurais artificiais para sintetizar DNA, pode identificar a molécula de escrita. Os investigadores disseram que este é um passo importante na síntese de biomoléculas AI incorporados no circuito. A equipa de investigação consiste em bioengenharia professor assistente Qian Qiang levou seu estudante de pós-graduação Kevin Cherry a desenvolver um modelo complexo baseado na rede neural de DNA, que pode identificar números de 1 a 9. Se um número desconhecido for dado, a rede neural artificial de DNA no tubo de ensaio executará uma série de a reacção é calculada, em seguida, emite dois sinais fluorescentes, tais como verde e amarela representa 5, verde, e vermelho representa 9. Kevin cereja referido circuito biomolécula que se desenvolvem, pode reconhecer centenas de biomoléculas dia, pode ser analisada directamente Ambiente Molecular (mais detalhes)
Aprendizado aprimorado do OpenAI
Enquanto os humanos demonstrarem o jogo uma vez, o OpenAI conta com o aprendizado aprimorado para tornar o AI azul fora do azul.
OpenAI mais recente pesquisa mostra que a AI jogadores agora que viram demonstração humano tempo de jogo vingança de Montezuma, o jogo vai ser capaz de aprender habilidades e obter uma alta pontuação de 74.500. A diferença é que com outros estudos, OpenAI não exige que os jogadores para imitar AI humana comportamento, mas através da aprendizagem reforçada, para otimizar para obter um melhor comportamento. primeiro, OpenAI um algoritmo simples, a seleção de um fragmento de uma manifestação humana no jogo, e depois deixar os jogadores AI jogar, e otimizar o uso da extremidade proximal da política no processo de demonstração (PPO) de reforço de aprendizagem, para que possamos atingir o grau de humanidade. OpenAI salientou o valor deste estudo é que ele permite que o comportamento desviar demonstração agente, é uma oportunidade para considerar soluções para demonstração da humanidade nunca pensou. (mais)
GraphQL GraphCMS
decapitado combinados e características GraphQL GraphCMS lançamento oficial
Os usuários agora têm um novo sistema de gerenciamento de conteúdo (CMS) pode escolher! GraphCMS Exteriores anunciou o lançamento da versão oficial, além do novo design da interface do usuário, mas também para melhorar e unificar a API GraphQL, enquanto melhora recursos de segurança. O funcionário também prometeu no futuro serão adicionados dentro função 3 meses, histórico de alterações, fluxos de trabalho personalizados, funções personalizadas e permissões, vista de conteúdo, e localização de apoio. GraphCMS desenvolvedores Embaixador Jesse Martin disse que, com o desenvolvimento de funcionais, GraphCMS de originalmente um pequeno projeto, promovido ao decapitado CMS (sem cabeça CMS), e recebeu milhões de dólares em dinheiro de semente por desenvolvedores independentes e empresas bem-vindos. (mais)
reconhecimento facial Aeroporto Sydney
Austrália Sydney Airport para começar a testar com o relatório de reconhecimento de face, as operações de embarque
Aeroporto de Sydney da Austrália e Qantas Airways anunciou recentemente que irá expandir-se para o reconhecimento facial substituir o teste de controle de passaporte. Este é o aeroporto de Sydney última parte do plano de apuramento automático de cinco anos anunciado é para substituir as operações do passaporte últimos inconveniente, Qantas é a primeira um parceiro. a primeira fase do trem de passageiros do aeroporto de Sydney Qantas certos voos internacionais, vai começar a testar, a fim de completar o relatório de verificação facial, bagagem, acesso aos lounges de aeroporto e embarque. mas algumas pessoas questionaram, biometria, enquanto poderoso, mas os dados cai nas mãos do governo e grandes empresas temem a preocupações de privacidade por infracção. Aeroporto de Sydney disse que iria procurar activamente os passageiros concordaram em participar do programa de teste, e prometeu fornecer "a proteção da privacidade mais rigorosas" também irá cumprir todas as leis e regulamentos pertinentes. (detalhes Texto completo)
Supercomputador
Após quase cinco anos, os Estados Unidos retornou ao trono de supercomputadores mais importantes do mundo, "Taiwan fir" ganhou 148 primeiro
Semestrais quinhentos grandes rankings supercomputador mundial lançado recentemente, o Departamento de Energia e IBM dos EUA de construir um supercomputador com Summit mão para 122.3 petaflops de computação aperto poder sob a luz original topo do ranking China Shineway Taihu (93 petaflops), que são os Estados Unidos desde novembro de 2012, após quase cinco anos, mais uma vez recuperar o trono dos supercomputadores mais importantes do mundo. além de Estados Unidos este ano para ganhar o Summit, também para o Sierra (71,6 petaflops) foi o terceiro. segundo lugar Taihu é a China Shineway luz, o quarto lugar é também da China, uma vez que o Tianhe-2 atualizado Tianhe-2A (61,4 petaflops), o quinto lugar foi Infrastructure AI Bridging Nuvem do Japão (19,9 petaflops). vale a pena mencionar ele é gasto pela rede nacional de centros de NT $ 430 milhões de yuan encomendados pela Fujitsu para criar "fir Taiwan" (Taiwania) também entrou na lista, com 1,33 petaflops de computação desempenho classificada como a No. 148. (mais)
Reconhecimento de voz do MIT
Sem intervenção humana, a AI enquanto 60 horas para assistir o filme vai ser capaz de identificar mais de 20 sons de instrumentos
Recentemente, o MIT revelou seu próprio sistema de IA: o PixelPlayer, usando aprendizado profundo auto-supervisionado, procurando padrões de dados em filmes com três tipos de redes neurais, incluindo redes para análise visual de filmes, substituindo rótulos feitos pelo homem por elementos visuais. Além de uma rede para análise sonora de filmes e um sintetizador, ele pode associar pixels específicos a sons e separá-los separadamente O algoritmo faz a auto-supervisão e assiste ao filme musical de 60 horas e pode ser reconhecido automaticamente sem treinamento de intervenção humana. O som de 20 tipos de instrumentos, e pode entender a correspondência entre o som e os instrumentos na imagem.O sistema permite que o usuário edite independentemente o som, o que é muito útil para a reprodução da música antiga. (Mais detalhes)
Fonte da imagem / Wayve, BAIR, IBM, MIT
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Fonte de dados: iThome terminando, julho de 2018