- 未来iPhone将有望借助人脸识别技术完成解锁
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- 据彭博社消息，苹果正在研发使用人脸识别解锁iPhone的功能，据说能在几百毫秒内识别并解锁iPhone。 据知情人士透露，苹果目前正在测试的安全系统可以让用户通过扫描面部实现登录设备、授权支付以及安全启动应用的功能该功能的实现主要依托一款全新3D 传感器，目前仍处于开发阶段。苹果还在测试眼部扫描技术以增强该系统。 来源：搜狐
- 百度开放DuerOS 和Apollo 两大平台
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- 7月5日，百度AI开发者大会（Baidu Create 2017）在北京国家会议中心举办，本次大会是全球首个专注于AI开发者的盛会。百度董事长兼CEO李彦宏、百度集团总裁兼COO陆奇到场，发布了百度在AI上的几大动作：发布DuerOS 开放平台、宣布全资收购西雅图的AI创业公司Kitt.ai、宣布开放自动驾驶系统Apollo1.0。 百度希望通过这次大会，能为所有的开发者提供更便捷开放的平台...
- 控制无人机打先锋 F-22借助人工智能大幅提升战力
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- 美国《国家利益》双月刊网站7月8日发表题为《F-22和F-35战机将主导未来战争的真正原因》的报道称，空军高官称，F-35、F-22和其他战机很快将使用改进的人工智能技术来控制附近的无人机僚机，这些僚机可以携带武器、测试敌军防空系统和在高风险区域执行侦察监视任务。 空军首席科学家格雷戈里扎卡里亚斯以计算机算法不断进步和F-35战机已包含一定程度的人工智能设计为证，称空军研究试验所正在快速实现...
- IBM就人工智能相关政策向美国国会发出的公开信
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- 近日，IBM Watson 和云平台高级副总裁David Kenny 向全体美国国会议员发出了一封公开信，概述IBM就人工智能技术兴起所引发相关政策问题的观点。在Kenny先生即将向新成立的众议院人工智能核心会议发表的就职演说中也会支持同样的观点。公开信全文如下： 尊敬的国会议员、行业领导以及政策专家： 人工智能(AI) 正在重塑这个世界。这是一个激动人心的时刻，但也促使我们思考一些问题。由...
- DeepMind提出Auto-encoding GAN的变分方法
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- 生成对抗网络是目前机器学习研究领域学习生成模型的最主要的方法之一，它提供了一种学习隐变量模型的更灵活的算法。定向隐变量模型描述了源噪声数据是如何通过非线性函数变换为貌似真实的数据样本的，而GAN则通过辨别真实数据和模型生成数据来驱动学习过程。GAN可以在大型数据集上进行训练，当使用图像数据进行训练的时候，GAN能够生成视觉上相当真实的图像样本。但这种灵活性也带来了优化过程中的不稳定性，会导致模...
- 首台以光为动力的清洁机器人
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- 近日，英国和荷兰的科学家开发出了一款可以像毛毛虫一样爬行的机器人，而它的动力来源只是一束单一恒定光源。这个设计理念非常巧妙：他们将较长的高分子材料安装在较短的框架上后会产生凸起，当紫色的LED灯照到凸起前方的材料时，这部分将会收缩，从而将另一部分材料暴露在LED光源下。 如此循环，这个小框架就可以不断运动。团队成员表示，这个发明可以把小物品运到狭窄的地方，或者用它来清洁太阳能电池表面。 ...
- 语义角色标记深度模型，错误率降低10%
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- 日前，Stanford NLP Group 发推特表示，华盛顿大学、FAIR 和艾伦研究所的合作研究Deep Semantic Role Labeling: What Works and Whats Next，是NLP 2005 年以来首个大突破。该论文已经被ACL-17 接收。论文的第一作者是华盛顿大学的华人博士生何律恒。 论文显示，该研究为语义角色标注（SRL）引入了一个新的深度学习模型...
- MIT CSAIL提出并行计算系统Fractal，能实现88倍加速
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- 据外媒MIT News最新报道，MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室）已经开发出了一个新系统Fractal，这个系统不仅能使并行程序运行起来更有效率，也使得编码更加容易。雷锋网对这篇新闻进行了翻译，原文如下。 现在，大多数台式电脑的芯片都会配置四核或者一些处理单元，这种配置能保证计算机可以并行运行不同的计算任务。在未来，芯片里可能会有几十个甚至数百个核，如何利用并行性是一...
- Ian Goodfellow牵头举办NIPS机器学习对抗赛，提升系统鲁棒性
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- 每年年底举办的NIPS 都是令学者为之一振的顶级学术盛会。今年首次增加了一个新议程，即「NIPS 2017 Competition Track」。本次竞赛活动从23 个候选提案中选择了五个数据驱动的比赛项目，覆盖领域广泛。而今天谷歌大脑研究员Ian Goodfellow 在Twitter 上强烈推荐了他牵头组织的Adversarial Attacks and Defences（对抗攻击防御）比...
- GoogleBrain提出基于固定尺寸记忆表示的注意力模型
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- Attention模型是近些年来自然语言处理领域重要的进展之一。注意力模型是从认知心理学中人脑注意力模型中引入的概念，在人观察世界时，对不同对象的关注程度是不同的，比如你在看书仔细品味文章中的一句话时，虽然你能看到整页的文字，但是注意力的焦点集中在这个句子上，其他文字虽然还在你的眼中，但是实际分配到的注意力是很少的。自然语言处理中也是同理，输入文本的不同部分对输出的贡献是不同的，即需要分配的注...
