- NIST报告:视频中的人脸识别是一大挑战
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- 据美国国家标准与技术研究院(NIST)官网2017年4月5日报道，为了推进视频人脸识别的多样化应用，NIST开展了一项称为“视频人脸评估(FIVE)“的大型公开测试。FIVE项目报告显示，视频人脸识别是一项艰巨的挑战。为每类应用获取最佳、最准确的识别结果，需要良好的算法、专门的设计工作、多学科专家小组、有限规模的图像数据库和现场测试。 FIVE在各种环境下拍摄的109小时视频图像上，运行了来...
- 人工智能程序给照片评分
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- 近日，图库搜索引擎Everypixel推出的一款工具“Everypixel Aesthetics“可以给你答案。这种新的神经网络算法旨在为图片自动生成标签，并判定它的质量优劣。该工具来自Everypixel，这家创业创企业希望通过创建一种可同时在多个平台浏览的搜索工具，改变素材图片市场。Aesthetics工具还处于测试阶段，它允许用户上传照片，得到一系列自动生成的标签列表，以及“这张图片惊艳绝...
- MindMaze推VR脸部情绪识别设备MASK
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- MindMaze，瑞士公司。MindMaze是一家拥有55名雇员的神经科学公司，专注于将虚拟现实和运动捕捉跟大脑机器界面结合，帮助病人从创伤中恢复。去年完成1亿美元融资且估值达到10亿美元，其技术已经应用在欧洲和亚洲的50家医院中，用于帮助中风患者和被截肢者的康复疗程。 如今，MindMaze展示了一种在VR中读取脸部情绪的设备，名为MASK。戴上集成MASK的头显后，你马上可以看到屏幕上的虚拟...
- 百度全资收购硅谷AI初创公司xPerception
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- 4月13日上午消息，百度今日宣布全资收购美国科技公司xPerception，其创始人为Magic Leap早期华人核心员工包英泽。xPerception专注于机器视觉软硬件解决方案，面向机器人、AR/VR、智能导盲等行业客户提供以立体惯性相机为核心的机器视觉软硬件产品。 xPerception创立于硅谷，xPerception采用了软硬件一体的解决方案——“算法+芯片“，最新的第三代SLAM算法...
- 阿里云发布定义万物智能的ET大脑平台
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- 3月29日，阿里云举办云栖大会·深圳峰会，此次云栖大会以智能为主题，发布定义了万物智能的ET大脑平台。从ET进入城市交通、医疗和制造领域，到机器学习平台PAI2.0，阿里云希望让人工智能这门复杂而前沿的科学变得更加通用，为“万物智能“提供基础设施和智能引擎，让AI无处不在。 在交通方面，目前应用在杭州试点项目中，对杭州的重要交通工具通过视觉技术的分析，通过对移动数据的分析，通过对公交信息数据的分...
- 大数据计算生物学：面临“新机遇与挑战”
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- 3月23日至24日，由中科院-马普学会计算生物学伙伴研究所主办的大数据计算生物学“新机遇与挑战“国际研讨会在上海举行。来自中国、德国、英国、美国、日本等国的100多位专家学者，围绕生物医学大数据管理与分享；生物医学大数据分析新技术；整合多维数据的机遇与挑战等议题进行交流。 大会主席、计算生物学伙伴研究所执行所长王泽峰研究员介绍说，在两天的会议期间，与会科学家将聚焦大数据时代精准医学研究和计算生物...
- 美军方支持利用脑植入装置调控心智能力
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- 当前，在BRAIN计划的资助下，有若干项目正在专注研发新一代脑植入装置。其中有两个代表性项目：一是重建主动式记忆计划（Restoring Active Memory，RAM），其目的是利用植入装置增强遭受创伤后脑外伤（Traumatic Brain Injury，TBI）的士兵的记忆能力。二是系统化神经技术新兴疗法（Systems Based Neurotechnology for Emerg...
- 谷歌正式宣布AlphaGO五月对战柯洁
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- 4月10日，谷歌召开新闻发布会宣布，5月AlphaGo将对战柯洁。在比赛的后两天，峰会还将举办配对赛和团队赛两场形式各异的交流比赛。在配对赛中，两位棋手将分别与AlphaGo 组队，挑战棋手如何理解AlphaGo独特风格并与之合作；在团体赛中，将由五位中国顶尖棋手合作，建立棋手“神经网络“，降低心里因素的影响，从而做出更加客观的判断。 据悉，此次参战的AlphaGo 2.0 可能采用了全新的算...
- 基于蜘蛛网络的形态学计算研究
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- 据科学节点(Science Node)网站2017年4月6日报道，通过研究蜘蛛如何利用其网络来分析信号，形态学计算旨在寻求反向工程的智能机器。虽然蜘蛛网络仅像是一个简单的陷阱，但科学家认为这是一个将蜘蛛的智慧加以扩展的复杂信息中心。 科学家推测复杂的蜘蛛网络结构能向蜘蛛提供有关环境、猎物、潜在伴侣甚至捕食者等有价值的信息。蜘蛛通过发出振动并通过腿部的物理感受器接收响应来探测其网络。脉冲差异能用...
- 谷歌透露机器学习专用芯片TPU的技术细节
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- 2017年4月初，谷歌资深硬件工程师诺曼·尤派(Norman Jouppi )发文《数据中心的TPU性能分析》，介绍了谷歌专用机器学习芯片张量处理器( TPU)的技术细节，包括模块框图、芯片布局图、印制电路等等。 诺曼指出，谷歌TPU的处理速度要比图形处理器(GPU)和中央处理器(CPU)快15至30倍(分别对比的是英特尔Haswell CPU以及Nvidia TeslaK80 GPU);而...
