Wimbledon Tennis Open AI
AI apareció en Wimbledon, no solo para reunir imágenes maravillosas, sino también como asistente de un fanático.
Esta guerra caliente Wimbledon, será la tecnología de inteligencia artificial en una sola. Wimbledon a través de la tecnología de IBM Watson para seleccionar, fragmentos agregados juego brillante, hecha película de guerra incluyó una revisión de los aficionados. El método de selección , es a través de imágenes y análisis de sonido, como el jugador que tenga los brazos, los aplausos del público, etc., además de destacados Vídeos, Wimbledon también utilizan IA para cuando los aficionados asistente, asistente de voz en el lanzamiento del juego el año pasado :. Fred, puede según ventiladores planeando viajar la demanda, y los usuarios también pueden cuestionar y responder maneras de voz. No sólo eso, este año conmemora el 150 aniversario de las Wimbledon pósters, IBM Watson también a través del análisis y comparación de las fotografías después de 150 años, Zhang hizo una selección de 8.400 carteles Estadio mosaico (más detalles)
Wayve autodirigido
El nuevo Wayway de Gran Bretaña tarda 20 minutos en conducir el sistema de IA de la iglesia
Por el investigador de la Universidad de Cambridge compuesto por los arranques británica AI Wayve, tiene éxito para mejorar el aprendizaje, la iglesia sistema de inteligencia artificial conducción a lo largo de una carretera en 20 minutos. Los investigadores dijeron que la mayoría de los coches de hoy en día está equipado con varios sensores y una larga lista Normas bien redactadas, pero creen que el sistema de inteligencia artificial debe aprender a conducir, al igual que las personas aprenden cosas, comenzando con la prueba y el error. Por lo tanto, utilizan un algoritmo de aprendizaje profundo mejorado (DDPG) para una sola imagen de cámara monocular como entrada, y todo el sistema de inteligencia artificial es la exploración, la optimización, la evaluación de estos tres proceso iterativo. Wayve primer entrenamiento del equipo este sistema de inteligencia artificial en el mundo virtual, y después de la prueba real en el camino, y Cuando se produjo el error, se corrigió la intervención humana. Finalmente, el sistema aprendió a viajar por la carretera nacional en 20 minutos sin desviarse de la carretera. (Más detalles)
ADN del Instituto de Tecnología de California
Crepúsculo biomolecular sintético del circuito, red neuronal artificial del ADN puede reconocer marcadores moleculares
Instituto de equipo de investigación de Tecnología de California, ha anunciado recientemente que se han establecido redes neuronales artificiales para sintetizar ADN, se puede identificar la molécula de escritura a mano. Los investigadores dijeron que este es un paso importante en la síntesis de biomoléculas AI incorporado en el circuito. El equipo de investigación consiste en profesor asistente de bioingeniería Lulu líder dinero, estudiante graduado Kevin cereza a sus redes neuronales basadas en el ADN, el desarrollo de un modelo complejo que puede identificar los números 1-9 Si se les da un número desconocido, un tubo de ensayo de ADN será una serie de redes neuronales artificiales se calcula la reacción, a continuación, da salida a dos señales fluorescentes, tales como verde y amarillo representa 5, verde, y rojo representa 9. Kevin cereza dicho circuito biomolécula que se desarrollan, puede reconocer cientos de biomoléculas día, puede ser analizado directamente Ambiente Molecular. (Más detalles)
Aprendizaje mejorado OpenAI
Mientras los humanos demuestren el juego una vez, OpenAI confía en un aprendizaje mejorado para hacer que la IA salga azul.
Según las últimas investigaciones de OpenAI, los jugadores de IA ahora pueden aprender habilidades de juego y obtener un puntaje alto de 74.500 observando la demostración humana de la venganza de Montezuma. A diferencia de otros estudios, OpenAI ya no requiere que los jugadores de inteligencia artificial imiten a los humanos. Comportamiento, pero a través del aprendizaje mejorado, para optimizar el comportamiento de obtener puntajes altos. Primero, OpenAI usa un algoritmo simple para seleccionar un segmento de la demostración del juego humano, luego deja que el jugador AI juegue y utiliza la optimización de la política de extremo cercano en el proceso de demostración. El aprendizaje mejorado (PPO) puede alcanzar el nivel humano. OpenAI enfatiza que el valor de esta investigación es permitir que los agentes se desvíen del comportamiento de demostración, por lo que hay una oportunidad de considerar soluciones que los demostradores humanos no han pensado (más detalles)
GraphQL GraphCMS
Combinado con las funciones sin cabeza y GraphQL, GraphicCMS se lanzó oficialmente
¡Ahora los usuarios tienen un nuevo Sistema de Gestión de Contenido (CMS) para elegir! GraphCMS anuncia el lanzamiento de la versión oficial, además del nuevo diseño de interfaz de usuario, también mejora y unifica la API GraphQL, mientras mejora las funciones de seguridad. El funcionario también promete en el futuro Las nuevas características agregadas dentro de 3 meses incluyen historial de revisión, flujos de trabajo personalizados, roles y permisos personalizados, vistas de contenido y soporte para ubicaciones geográficas. El embajador desarrollador de GraphCMS, Jesse Martin, dijo que con el desarrollo de características, GraphCMS ha evolucionado El pequeño proyecto original fue promovido a un CMS sin cabeza (sin cabeza CMS) popular entre los desarrolladores y empresas independientes, y ha recibido un fondo inicial de millones de dólares. (Más detalles)
Reconocimiento facial del aeropuerto de Sydney
El aeropuerto de Sydney, Australia comenzó a probar con reconocimiento facial, abordaje
Aeropuerto de Sydney de Australia y Qantas Airways ha anunciado recientemente que va a expandirse para el reconocimiento facial sustituir la prueba de control de pasaportes. Este es el aeropuerto de Sydney última parte del plan de liquidación automática de cinco años anunciado es reemplazar las últimas operaciones de pasaportes de papel inconvenientes, Qantas es la primera un socio. la primera fase del tren de pasajeros del aeropuerto de Sydney Qantas ciertos vuelos internacionales, se iniciará la prueba con el fin de completar el informe de análisis facial, equipajes, acceso a las salas de aeropuertos y de embarque. pero algunas personas cuestionado, biometría, mientras poderosa, pero los datos cae en manos del gobierno y las grandes empresas temen de las preocupaciones de infracción de privacidad. aeropuerto de Sydney dijo que buscará activamente a los pasajeros de acuerdo en participar en el programa de prueba, y se comprometió a proporcionar "la más estricta protección de la privacidad", también cumplirá con todas las leyes y regulaciones pertinentes. (detalles Texto completo)
Supercomputadora
Después de cinco años, Estados Unidos regresó al líder mundial de superordenadores, y el "abeto taiwanés" ganó el 148º lugar.
Semestrales quinientos grandes ranking mundial de superordenadores publicado recientemente, el Departamento de Energía de Estados Unidos e IBM para construir un superordenador con la mano Cumbre a 122,3 petaflops de computación apretón poder bajo la luz mejor clasificado de la original China Shineway Taihu (93 petaflops), que son los Estados Unidos desde noviembre de 2012, después de casi cinco años, una vez más recuperar el trono de los principales supercomputadoras del mundo. Además de los Estados Unidos este año para ganar la Cumbre, también a la Sierra (71,6 petaflops) fue tercero. segundo puesto taihu es la luz de china Shineway, el cuarto lugar es también de china, ya que el Tianhe-2 actualizado Tianhe-2A (61,4 petaflops), el quinto lugar fue AI Bridging infraestructura de nube de Japón (19,9 petaflops). vale la pena mencionar se pasó por la red nacional de centros de NT $ 430 millones de yuanes encargados por Fujitsu para crear "abeto de Taiwán" (Taiwania) entró también la lista, con 1,33 petaflops de rendimiento informático ocupa el número 148. (más)
Reconocimiento de voz MIT
Sin intervención humana, AI puede reconocer más de 20 instrumentos viendo una película de 60 horas.
MIT recientemente presentó su propio sistema de inteligencia artificial: PixelPlayer, utilizando aprendizaje profundo autocontrolado, buscando patrones de datos en la película con tres tipos de redes neuronales, incluida una red para el análisis visual de películas, reemplazando las etiquetas hechas por humanos con elementos visuales. Y una red para el análisis de sonido de la película, así como un sintetizador que puede asociar píxeles específicos con el sonido y separarlos por separado. El algoritmo auto supervisa y mira la película de 60 horas de rendimiento musical sin la necesidad de entrenamiento de intervención humana. El sonido de 20 tipos de instrumentos, y puede entender la correspondencia entre el sonido y los instrumentos en la imagen. El sistema permite al usuario editar independientemente el sonido, que es muy útil para la reproducción de música antigua. (Más detalles)
Fuente de la imagen / Wayve, BAIR, IBM, MIT
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Fuente de datos: acabados iThome, julio de 2018