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AI每日精选

AI每日精选10条

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大公司新闻

小米语音首席科学家Daniel Povey公布下代Kaldi计划 11 月 20 日消息，在 MIDC 大会小米 AI 生态峰会暨小爱同学 3.0 发布会分论坛上，小米语音首席科学家、国际著名开源语音识别工具 Kaldi 创始人 Daniel Povey 分享了其下一代 Kaldi 的计划，未来将在 DNN 方面使用 PyTorch，在 PyTorch 中执行 LF-MMI。同时，AI 实验室主任 NLP 首席科学家王斌也首次面向公众，与小米公司的其它研发人员讲解了小米 AI 在视觉、语音、声学算法、自然语言处理、知识图谱、机器学习六大方向的进展。据介绍，截至 2019 年 6 月，小爱同学日活接近五千万，连接设备多达 1.96 亿台。截至 11 月 14 日，小爱同学唤醒次数达到 341 亿次。（智东西）

华为正式对外发布HiAI3.0版本，深度开放芯端云能力在 11 月 19 日举行的 2019 软件绿色联盟开发者大会上，华为正式对外发布了 HiAI3.0 版本。作为面向智能终端的人工智能平台，HiAI3.0 在芯、端、云三个层面的技术实现了进一步开放，并全面赋能开发者，提升开发效率。去年 4 月，华为发布了 HiAI 1.0 整体解决方案，定位为面向移动终端的 AI 计算平台, 向开发者提供人工智能计算库及其 API，让开发者便捷高效开发终端 AI 应用。同年 11 月，2.0 版本发布，带来了更强的算力、更丰富的场景化 API 和支持更多的终端。使开发者人人都能创新 AI 应用。与此同时，为了进一步规范当前市场上的手机应用，软件绿色联盟集结顶级专家学者，分别从安全、功耗、性能、稳定性、兼容性五个方面入手对应用标准进行升级。发布了《软件绿色联盟应用体验标准 3.0》（简称绿标 3.0）。

滴滴将在上海推出自动驾驶叫车服务「Robo Taxi」11 月 20 日消息，滴滴智能出行部负责人郄小虎周二在中国广州举行的 CNBC 的「东科技西」活动上表示，滴滴将很快在上海推出自动驾驶叫车服务「Robo Taxi」，用户可以通过滴滴出行 app 实用该服务。（CNBC）

投融资

计算机视频图形图像技术公司「七维科技」完成数千万元B轮融资近日，计算机视频图形图像技术公司「七维科技」宣布完成由广东南方媒体融合发展投资基金和青岛巨峰科技创业投资有限公司投资的数千万元 B 轮融资。本轮资金将用于产品研发和市场拓展。七维科技成立于 2014 年，致力于将计算机视觉 AI 方面技术应用到视频娱乐场景，面向企业端提供 VR/AR、融媒体等泛内容领域的技术支持，同时也提供相应的设备、内容生产和营销等全链条服务。

STEAM教育解决方案服务商「蓝宙科技」完成1亿元Pre-A轮融资 11 月 20 日消息，蓝宙科技已获得 1 亿元 Pre-A 轮融资，投资方为东方瑞宸、南京高淳区国资委科创基金和若干银行授信，本轮融资将主要用于课程与产品研发、市场推广。蓝宙科技是一家 STEAM 教育解决方案服务商，一方面为 B 端学校和培训机构提供教具与配套课程、师资培训及 AI 智慧教室建设等服务；另一方面，为 C 端用户推出了蓝宙星球玩具品牌，提供 STEAM 益智、电动遥控、编程及 AI 应用类玩具产品。

重磅报告

IBM 称只有 14％的中国公司积极应用人工智能 IBM 大中华区业务首席执行官 AlainBénichou 表示，中国被公认为是人工智能（AI）的全球领导者，但只有 14％的公司正在积极使用 AI 软件。Bénichou 引用了 IBM 商业价值研究所的研究报告说，中国的采用率高于全球平均水平，但仍未达到预期的水平。贝尼休周二在中国广州南沙区的 CNBC 东方科技西部会议上说：「还有很长的路要走。」「在具有认知能力的公司中，只有 14％的公司真正在其所做的业务中都积极使用 AI。」（cnbc）

研究与技术

资源分享 | 两万五千张人工智能生成虚假肖像 Rosebud AI 近日分享了两万五千张由人工智能生成的虚假人物肖像照。Rosebud AI 称，该组照片专注于增加模型外观的多样性。该公司同时表示，他们提供客制化服务，能够为用户创建特定特定视觉效果模型。点击链接获取资源。

利用机器学习解读日本古文字 Kuzushiji 日本古文字 Kuzushiji 是日本文化的重要组成部分，然而，Kuzushiji 与现代日语的语法以及词汇存在很大的不同，这使得大多数人很难阅读该文字。为了让 Kuzushiji 更加容易被识别，日本国立文学研究所（NIJL）创建并发布了一个 Kuzushiji 数据集，该数据集由人文开放数据中心（CODH）策划，目前含有 4000 多个字符类和一百万个字符图像。研究团队还公布了一个名为 KuroNet 的 Kuzushiji 转录模型。该模型能够以平均时间为每页 1.2 秒的速度转录整个 Kuzushiji 页面，包括未经精心优化的后处理管道。（The Gradient）

Quoc Le 谷歌大脑团队新论文：RandAugment：实用的自动数据扩充功能，减少了搜索空间近日，包括 Quoc Le 在内的谷歌谷歌大脑团队发表了一篇名为「RandAugment：实用的自动数据扩充功能，减少了搜索空间」的研究。该论文在社交媒体引起了广泛的关注。RandAugment 的搜索空间大大减少了，从而使它可以针对目标任务进行训练，而无需单独的代理任务。此外，由于参数化，可以将正则化强度调整为适合不同的模型和数据集大小。RandAugment 可以在不同的任务和数据集中统一使用，并且可以立即使用，与 CIFAR-10 / 100，SVHN 和 ImageNet 上的所有自动增强方法匹配或超越。在 ImageNet 数据集上，该技术达到了 85.0％的准确度，比以前的最新技术提高了 0.6％，与基线增强相比提高了 1.0％。在对象检测方面，RandAugment 会比基线增强提高 1.0-1.3％，并且在 COCO 上 AutoAugment 的 mAP 处于 0.3％以内。最后，由于其可解释的超参数，RandAugment 可用于研究模型和数据集大小不同时数据增强的作用。GitHub 传送门：bit.ly/2OvMJi3

人工智能算法可学习量子力学定律在化学领域，人工智能已经成为预测量子系统实验或模拟结果的工具。为此，人工智能需要能够系统地纳入物理学的基本定律。由华威大学、柏林工业大学和卢森堡大学领导的化学家，物理学家和计算机科学家组成的跨学科团队开发了一种深度机器学习算法，可以预测分子量子态，即波函数—它决定了分子的所有特性。以常规方式求解这些方程需要大量的高性能计算资源（数月的计算时间），这通常是用于医学和工业应用的新型专用分子的计算设计的瓶颈。新开发的 AI 算法通过学习解决量子力学的基本方程来实现在几秒钟内在笔记本电脑或移动电话上提供准确的预测。他们的研究论文近日发表在了《自然通讯》杂志上。(ScienceDaily)

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