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AI每日精选

多位学者因签证原因无法前往NeurIPS / Google AI提出物体识别新方法

大公司新闻

Facebook，Twitter严厉打击AI保姆评级服务 Facebook和Twitter正在对「华盛顿邮报」上周报道的自动保姆评级系统采取行动，该服务违反了社交网络关于用户监控和数据隐私的规定。Predictim是一家总部位于加利福尼亚州的初创公司，负责分析保姆的在线历史，包括Facebook和Twitter上的在线历史，并提供他们是否面临吸毒，欺凌或「态度恶劣」风险的评级。Facebook表示目前已极大地限制了Predictim的几周前访问Instagram和FaceboFok上的用户信息，Predictim违反了禁止开发人员使用个人数据来评估有关招聘资格的规定。（多伦多星报）

光大集团与北京市政府签署战略合作协议 11 月 30 日上午，光大集团与北京市政府在京签署战略合作框架协议。根据协议，光大集团将把「云缴费」服务打造成北京金融科技发展的名片，把光大控股旗下特斯联智慧城市服务打造成北京首善之区的名片。

研究与技术

二阶优化！训练ImageNet仅需35个Epoch 近日，东京工业大学的研究者发表论文《Second-order Optimization Method for Large Mini-batch: Training ResNet-50 on ImageNet in 35 Epochs》，提出了一种二阶方法，实现了和优化 SGD 类似的准确率和效率。在 35 个 epoch 内，该方法把低于 16,384 的 mini-batch 收敛到了 75% 的 Top-1 验证准确率，而即使是 mini-batch 大小为 131,072 时，研究者花费 100 个 epoch 也只能取得 75% 的准确率。

Google AI提出物体识别新方法：端到端发现同类物体最优3D关键点这是 Google AI 的一篇 NeurIPS 2018 论文《Discovery of Latent 3D Keypoints via End-to-end Geometric Reasoning》，该论文提出了名为「KeypointNet」的端到端框架，用于 3D 物体类型识别。最有意思的是，该论文还展示了使用 KeypointNet 得到的 3D 物体类型识别的部分可视化结果。

亚马逊发表医学临床文本新研究，研究结果将提高医院死亡率预测近日，来自亚马逊的研究团队发表了一篇名为“通过医学命名实体与多模式学习来提高医院死亡率预测”的论文。文中，研究团队探讨了临床文本如何补充临床预测学习任务的问题。研究团队利用内部医学自然语言处理服务来执行命名临床记录上的实体提取和否定检测，并将所选实体组成新的文本语料库以训练文档表示。此外，研究团队还提出了一种多模神经网络来联合训练时间序列信号和非结构化临床文本，以预测ICU患者的院内死亡风险。研究人员称，该模型优于基准2％AUC。

微软将在NeurIPS公布一种名为NAO的神经构架优化新方法机器之心获悉，微软今日在其官网预告将于今年NeurIPS大会公布一种名为NAO的神经架构优化新方法。不同于自动神经结构中基于强化学习或进化算法的现有方法，研究人员们利用基于梯度的方法在更紧凑的空间来进行优化。研究人员称，未来将计划使用NAO来搜索例如神经机器翻译等其他重要AI任务的架构。

微软将在NeurIPS发表其关于缩小目标型聊天机器人与闲聊型聊天机器人差异的推荐对话研究。据微软官方消息，在今年的NeurIPS大会上，来自蒙特利尔理工学院，蒙特利尔魁北克人工智能研究所，微软研究院蒙特利尔与Element AI的研究团队将在会上发表一篇关于缩小目标型聊天机器人与闲聊型聊天机器人差异的推荐对话研究。据了解，该研究团队收集分析了超过11000个对话数据集，在经过交叉检查后筛选出高质量标签，并将这些标签用于训练聊天机器人的组件。研究人员称虽然该项研究的基线实施并不完美，但它展示了数据集收集Scheme语言所带来的可能性和挑战。

Uber提出Metropolis-Hastings GAN Uber Engineering近日发表博客称，其研究团队将于下周在NeurIPS 2018的贝叶斯深度学习研讨会上发表新研究成果：利用鉴别器在训练完成后从发生器中挑选更好的样本。该项工作为谷歌和加州大学伯克利分校的研究人员提供了一种非常类似的近期工作的补充抽样方法。该方法和鉴别者拒绝抽样的主要思想是使用来自训练的鉴别器的信息，以便从发生器中选择更接近真实数据分布的样本。通常，鉴别器在训练之后被抛弃，因为训练过程应该将来自鉴别器的所有所需知识编码到发生器中。然而，生成器通常是不完美的，而鉴别器持有有用的信息，因此值得探索如何更有效地采样以改进已经训练过的GAN。Uber使用Metropolis-Hastings算法从该分布中进行采样，并将得到的模型称为Metropolis-Hastings GAN。

行业动态

知行科技：十年内不会实现完全无人驾驶自动驾驶一级供应商知行科技总经理宋阳表示，满足所有场景的L5级别自动驾驶技术在十年内不可能出现。按美国汽车工程师学会的分级，自动驾驶从L0至L5共分为6级，自L3级开始进入自动驾驶阶段，L4级别主要依靠机器实现自动驾驶，而L5则实现完全自动驾驶，方向盘、刹车踏板等部件将消失。（财新）

工信部：1至10月工业机器人产量同比增长8.7%近日，工信部装备工业司发布官方统计，数据显示 2018 年 1 月至 10 月，我国工业机器人产量为 118452 台（套），同比增长 8.7%，10 月当月产量为 9590 台（套），比上年同月下降 3.3%。

多位学者因签证原因无法前往NeurIPS 下周在加拿大参加NeurIPS人工智能会议的一些研究人员无法及时获得签证，导致一些高管质疑政府是否依然想要世界领先的人工智能国家。目前还不清楚有多少人受到签证问题的影响，但至少有十几位研究人员在社交媒体上表达了他们关于拒签或申请被搁置的故事。谷歌人工智能研究员、人工智能组织Black in AI的创始人Timnit Gebru在此次活动中举办了一个研讨会，他在Twitter上表示，他们要求参加研讨会的60名学者中有将近一半的学生拒绝签证申请。（the star）

产品与应用

微信将在AI教育应用上实现全面连接微信支付运营中心副总经理雷茂锋表示，微信将在 AI 教育应用上实现全面连接。微信会把 AI 能力作为工具输出给合作伙伴，包括大学、中学、小学、幼儿园，以及培训机构。运用微信的能力连接老师、学生，教育培训机构。在技术能力上，通过合作伙伴的优势，将语音识别、评估、反馈、适应性学习等人工智能实现为机构、家校、师生「减负」。（澎湃）

DPIR使用人工智能加快鱼类计数北领地初级产业和资源部（DPIR）已转向人工智能（AI）以加快鱼类计数活动。这项任务过去由DPIR科学家完成，他们在达尔文周围的珊瑚礁上观看了数小时的水下录像，但AI现在能够在几分钟内完成任务。该开源解决方案借助Microsoft的服务开发，基于Azure Cognitive Service构建，在GitHub上发布，并在一个月内首次运行。然后在六个月内广泛部署，并且由于调整和改进其机器学习，现在可以识别成功率为95％至99％的鱼类。（ZDNet）

高德地图首推车载智能网联设备将配置于奥迪汽车高德地图宣布推出首款车载智能网联硬件设备A+Box(高德车盒)。同时，高德与奥迪联合宣布基于高德车盒产品达成合作，明年初开始高德车盒将搭载在奥迪旗下多款车型上。高德车盒采用车规级的8核高性能处理器，硬件标准较现有车载系统有大幅提升，能够带来不逊于主流手机的流畅交互体验。此外，车盒内置4G网络，集成了包括导航、语音交互、车载娱乐、无感支付等车内应用服务能力，并可实时在线更新迭代。

谷歌AI最新博客，Pixel 3照相利用机器学习改进景深估计机器之心获悉，谷歌AI近日发表最新博客表示，去年谷歌描述了使用相位检测自动对焦（PDAF）像素使用传统的非学习立体算法，使用单个相机计算深度的方法。今年，在Pixel 3上，谷歌转向机器学习以改进深度估计，以产生更好的肖像模式结果。

IBM帮助美国海军陆战队开发人工智能数据管理工具美国海军陆战队目前已与IBM合作建立人工智能工具，用于处理人员和设备数据，以衡量各个营的准备部署情况。据管理IBM海军陆战队账目的Matthew Dalkiewicz说，该工具最终可以帮助高级管理人员以最有效的方式在全球部署大约186,000名现役军人和无数军事硬件。（executivebiz）

东京・京都「APARTMENT HOTEL MIMARU」首次导入运用智能音箱和聊天机器人的 IT 服务机器之心获悉，日本大和房屋集团旗下的株式会社Cosmos Hotel Management 与TradFit株式会社发出通告称：为提高客户服务质量，将在 “MIMARU东京赤坂”、“MIMARU京都新町三条”的所有客房及前台配备智能音箱。据悉，目前，智能音箱可对应6种语言，聊天机器人可对应17种语言。客户通过使用搭配智能音箱的自主研发聊天机器人服务，可以获取酒店周边的饭店、旅游景点、交通指引等各种信息。

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