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AI每日精选

AI每日精选10条

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产品与应用

波士顿动力公司机械狗开始在挪威的石油钻井平台巡逻据外媒报道，波士顿动力公司开发的机械狗 Spot 将于今年开始在挪威海 Skarv 油田巡逻 Aker BP 的石油和天然气生产船，测试其运行检查、检测碳氢化合物泄漏、收集数据和生成报告的能力。Aker BP 运营高级副总裁 Kjetel Digre 在接受采访时表示：「机械狗永远不会累，它们具有更大的适应能力和收集数据的能力。」Spot 是第一个在挪威石油生产商 Aker BP ASA 获得自己员工编号的机器人。该公司首席执行官 Karl Johnny Hersvik 说，他「很确定」Spot 不会成为获得员工编号的最后一个机器人。

阿里安全推出「AI防疫师」系统 2 月 12 日消息，阿里安全推出「AI 防疫师」系统，该系统具备实时精准测体温、佩戴口罩识别、预警和追踪高危人群等功能，可在园区、办公室、商场、地铁站、机场等人群密集的公共场所快速部署。

新型磁存储器件有望解决AI「内存瓶颈」近日，美国西北大学和意大利墨西拿大学的研究人员在《自然·电子》杂志上发表研究报告称：他们开发出一种基于反铁磁材料的新型磁存储器件，其体积很小、耗能也非常低，很可能有助于解决目前人工智能（AI）发展所遭遇的“内存瓶颈”。在新研究中，团队使用了柱状反铁磁材料，这是以前科学家从未探索过的几何形状。研究表明，生长在重金属层上的、直径低至800纳米的反铁磁铂锰（PtMn）柱，通过极低电流后可以在不同的磁态之间可逆地转换。通过改变写入电流的振幅，即可实现多级存储特性。研究人员指出，基于反铁磁铂锰柱制成的存储器件仅为现有的基于反铁磁材料存储设备的1/10，而更重要的是，新型器件的制造方法与现有的半导体制造规范兼容，这意味着存储设备制造商可以轻松采用新技术，而无需购买新设备。目前，他们正努力寻求进一步缩小设备尺寸，改善数据写入耗能的方法，以尽快将新技术投入实际应用。

海淀医院首次引入「影像人工智能肺炎辅诊系统」近日，海淀医院作为北京市新冠肺炎定点收治医院，在全市率先引入「影像人工智能肺炎辅诊系统」，300 幅胸片仅需 10 秒即可处理完成，辅助诊断、量化评估新冠肺炎疑似病例，大幅提高了诊断效率。据了解，这套影像人工智能肺炎辅诊系统是由北京推想科技有限公司针对此次疫情，基于武汉同济医院的真实病例进行模型训练，与同济医院医生合作研发的。该系统在中关村科学城党工委、管委会的支持协助下，率先被引入海淀医院用于影像科和呼吸科，成为北京第一家上线使用该系统的医院。目前已协助筛查分诊、辅助诊断、量化评估新冠肺炎疑似病例达百余例。

大公司新闻

Facebook继续发力AI，收购创企Scape Technologies 据外媒报道，Scape Technologies是一家总部位于伦敦的计算机视觉创业公司，专研AI定位技术，致力于研发超出GPS能力以外的定位精确性。根据最近的监管文件，这家公司已经被Facebook收购。完整的交易条款尚不可知，尽管更新的资料显示Facebook目前拥有公司大部分控制权（超过75%）。但是，通过查看其它文件，这次的收购价格可能在4000万美元左右。

百度联合谷歌、Facebook、Upenn等举办ACL 2020首届同声传译研讨会近日，国际顶会ACL官网披露大会议程，由百度领衔，联合Google、Facebook、Upenn、清华大学等海内外顶尖企业及高校专家们共同申办的首届同声传译研讨会（The 1st Workshop on Automatic Simultaneous Translation），将在自然语言处理领域国际顶级学术会议ACL2020中召开。研讨会期间，百度还将举办国际首届同传评测，以进一步促进技术交流与发展。

中国联通升级大数据与人工智能服务平台：预算528.3万元 2月12日消息，中国联通日前发布公告正式宣布采购大数据与人工智能服务平台（机器学习与模型孵化系统）应用软件1套。主要功能包括机器学习平台功能升级、定制化开发服务、模型服务等。项目采购预算为528.3万元（不含税）。此次采购是对现有机器学习与模型孵化系统进行完善及优化，满足不断扩展的业务支撑需求。此外，联通要求投标人具备以下资质类证书：有效期内的ISO9001或者ISO20000质量管理体系认证证书；b. 有效期内的CMMI3及以上证书。

投融资

Carbon Relay 筹集 6300 万美元用于自动化 Kubernetes 应用程序部署位于波士顿和华盛顿特区的 Carbon Relay，今天宣布完成由 Insight Partners 牵头的 6300 万美元融资。继 2019 年 1 月进行了 500 万美元的 A 轮融资后，这使其总筹资额达到了约 7000 万美元。首席执行官 Provo 表示，随着公司继续扩大市场份额，融资将推动公司增长。「我们创建了第一个 AIOps 解决方案，用于优化 Kubernetes 环境中的应用程序，以增强应用程序性能，同时还大大降低了基础架构成本。」Provo 在一份声明中说。（VentureBeat）

研究与技术

新半监督模型在 ImageNet 上准确性达到最先进水平 Quoc Le 和谷歌大脑团队以及卡耐基贝隆大学的研究人员提出了一种新的半监督学习训练方法，该方法可在 ImageNet 上达到最高的准确性（88.4％），比此前需要大量弱标记 Instagram 图像的最先进模型高了 2％。它还将 ImageNet-A top-1 的准确性从 61.0％提高到 83.7％，将 ImageNet-C 的平均损坏错误从 45.7％降低到 28.3％，并将 ImageNet-P 的平均翻转率从 27.8％降低到 12.2％。他们首先在标记的 ImageNet 图像上训练一个 EfficientNet 模型，并以其为教师在 300M 未标记的图像上生成伪标记，然后将更大的 EfficientNet 训练为带有标记和伪标记图像组合的学生模型。他们通过让学生作为老师来迭代此过程，在伪标签的生成过程中，不会对教师产生干扰，从而使伪标签尽可能准确。

Music2Dance：使用 WaveNet 的音乐驱动的舞蹈生成来自东南大学、Xmov 和德克萨斯农工大学的研究人员最近提出了一种新颖的系统，称为 Music2Dance，用于解决全自动音乐编排问题。他们的初衷是想把最初为语音生成而设计的 WaveNet 转变为人体运动合成—为了平衡这两个任务之间的巨大差异，他们提出了这一新模型架构，并已经捕获了与专业舞者同步的音乐舞蹈配对，从而建立了高质量的音乐舞蹈对数据集。

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