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AI每日精选 | 微软Build大会发布多款产品与服务:涉及云和AI等领域 / DeepMind&谷歌提出超越GNN的图匹配网络

AI每日精选 | 微软Build大会发布多款产品与服务:涉及云和AI等领域 / DeepMind&谷歌提出超越GNN的图匹配网络

大公司新闻

百度新增多项自动驾驶技术专利启信宝显示，北京百度网讯科技有限公司新增多条专利信息，其中有多条涉及无人驾驶技术的专利发明，包括自动驾驶车辆周围行人疏散方法、装置及存储介质，能够疏散车辆周围围观人群，确保自动驾驶车辆的正常行驶；自动驾驶功能授权方法、装置、系统及存储介质，能启动自动驾驶功能。这两项专利的申请时间分别是 2018 年 12 月 10 日和 12 月 12 日。

去世苹果华裔工程师家属正式起诉特斯拉，称自动驾驶系统是致命车祸主因据美国媒体报道，去年 3 月一起特斯拉车祸中遇难的苹果公司华裔工程师黄伟伦的家属近日起诉特斯拉，指控其自动驾驶辅助系统（Autopilot）存在性能缺陷，以及特斯拉对该系统的虚假失实的广告营销，才导致这场悲剧的发生。去年 3 月，38 岁的苹果工程师黄伟伦（Walter Huang）在高速公路上驾驶一辆特斯拉 Model X 行驶时撞到路边安全屏障，导致车辆起火，不幸遇难。出事时，该车辆开启了自动驾驶模式。

微软正在让 Cortana 更好地进行对话在今年的微软 Build 开发者大会上，微软展示了 Cortana 如何能够主动响应对话并组织会议和提醒的示例。 Cortana 已经可以做很多这些功能了，但此次经过改进的是它的会话能力。微软去年收购了 Semantic Machine，并与微软研究人员合作，构建会话式人工智能，将技能和环境结合起来，让像 Cortana 这样的智能助理能做到你要求他们做的事情。它旨在连接微软拥有的服务甚至第三方服务，因此当你要求 Cortana 添加日历条目或组织预订时，Cortana 等智能助理可以获得正确的上下文。（The Verge）

Cray AI 帮助奥地利中央气象和地球动力学研究所改进天气预报全球超级计算机领导者 Cray Inc. 今天宣布，奥地利中央气象和地球动力学研究所（ZAMG）正在使用 Cray 超级计算机来支持与维也纳大学共同研究的多年天气实时预报项目，旨在造福社会和工业。ZAMG 是第四个选择 Cray 来运行高级机器学习和 AI 的气象中心。该项目的重点是改善气象产品，包括天气，风电产量评估和空气质量分析的当地实时预报。实时预报意味着在短时间内预测天气，通常小于两个小时。使用深度学习方法及超级计算机优化风力发电机的定位以实现最高效率，并利用当前和历史天气数据训练神经网络。

亚马逊纽约无人零售店开业据美国财经网站 CNBC 报道，亚马逊于 5 月 7 日宣布，已在纽约市中心布鲁克菲尔德广场设立了 Amazon Go，占地约 1300 平方英尺。同时，该零售店还接受现金支付。这是亚马逊在纽约设立的首家 Amazon Go，也是亚马逊的第 12 家无人零售店。更重要的是，这也是亚马逊第一家接受现金的 Amazon Go 无人零售店。

研究与技术

ResNet-50的推理时间为26ms : 有助于智能手机上所有DNN的实时执行随着一系列高端移动设备的迅速崛起，很多之前需要桌面级计算能力的应用程序现在可以毫无问题地在这些设备上运行。但是，如果缺少细致优化，执行深度神经网络（实时视频流处理的关键组成部件，也是众多流行应用的基础）依然面临挑战，特别是在需要极低延迟或高准确率推理时。本篇论文《26ms Inference Time for ResNet-50: Towards Real-Time Execution of all DNNs on Smartphone》提出一个编程框架 CADNN，其借助于先进的模型压缩（稀疏性）和一组全面的架构感知优化在移动设备上高效地执行 DNN。评估结果表明，CADNN 的表现优于 Tensorflow Lite 和 TVM 等所有当前最佳的密集 DNN 执行框架。

麻省理工研究员提出更智能的神经网络训练机器之心消息，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）研究人员在一篇新论文中表示神经网络包含了至多缩小 10 倍但同样能训练并准确预测的子网络，甚至有时比原网络速度更快。研究人员希望通过确定原始网络中与最终预测相关的子网络，减少不必要的部分，从而节省数小时的工作量，使得不仅仅是大公司，独立程序员也可以创造有价值的模型。

微软宣布开源其量子计算开发工具微软于近日宣布开源用于编写量子代码的编程语言 Q# ，用于该语言的编译器以及量子模拟器。该公司表示，此举目的为使量子计算以及算法开发变得更加简易透明，帮助学术机构轻松使用这些工具，帮助开发人员更好地贡献他们的代码与想法。据猜测，该代码将储存在微软 GitHub 页面上，这将是该团队首次开源平台的核心研究成果。（TechCrunch）

精度无损，体积压缩70%以上，百度PaddleSlim为你的模型瘦身在 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上，PaddleSlim 全新发布，对于在内存紧张、功耗限制、存储有限的设备上进行深度学习应用的开发者是一份重磅惊喜。PaddleSlim 是一个无论是新手还是经验者都可以很方便用来优化模型以进行部署的模型压缩库：在普通的模型训练上，只需要两行 python 代码，构造一个 Compressor 对象，即可调用。PaddleSlim 实现了目前主流的网络量化、剪枝、蒸馏三种压缩策略，并可快速配置多种压缩策略组合使用。针对体积已经很小的 MobileNet 模型，在模型效果不损失的前提下实现 70% 以上的体积压缩。

CVPR 2019 | 基于级联生成式与判别式学习的乳腺钼靶微钙化检测《Cascaded Generative and Discriminative Learning for Microcalcification Detection in Breast Mammograms》是计算机视觉领域顶级会议 CVPR 2019 的一篇入选论文。该论文由深睿医疗与北京大学王亦洲课题组合作，是其自研算法在智慧医疗领域的应用，针对乳腺钼钯中的微钙化（直径<= 1 cm）检出问题提出了结合生成式和判别式模型的新思路。钙化检测对于乳腺癌的早期诊断十分关键，根据美国放射学院第五版 BI-RADS 标准，可疑恶性钙化点通常直径在 1 cm 以内。因此，研究微钙化的检出算法具有重要的临床意义。

DeepMind&谷歌提出超越GNN的图匹配网络近日，DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究，该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络（GMN），性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文《Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects》已被 ICML 2019 接收。DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题，做出了两个重要贡献。首先，研究者展示了如何训练图神经网络（GNN），使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次，研究者提出了新型图匹配网络模型（GMN），该模型以一对图作为输入，通过基于跨图注意力的新型匹配机制进行联合推理，从而计算它们之间的相似性分数。实验分析表明 GMN 模型不止能在相似性学习的环境下利用结构，还能超越针对这些问题手动精心设计的特定领域基线系统。

行业动态

传亚马逊正洽购自动驾驶货运公司图森未来 5 月 7 日消息，接近亚马逊高层的知情人士透露，亚马逊正在与中国自动驾驶货运公司图森未来洽谈收购事宜。图森未来已经在今年 2 月成功完成 9500 万美元的 D 轮融资，本轮由新浪资本领投，估值超过 10 亿美元。图森未来 CEO 陈默回应称，公司确实在北美开启了一轮融资，正在与多家战略投资者接触，但都比较初步。陈默表示，不会接受被收购的命运。（钛媒体）

英特尔CEO司睿博:5G、人工智能、自动驾驶是三大核心的转折性技术 5 月 7 日消息，英特尔 CEO 司睿博（Bob Swan）在接受专访时表示，「如今，整个半导体行业处于一个令人振奋的时间节点，我们看到一些非常关键性的技术转折点（Tech Inflections）正不断涌现，正在创造大量新的机遇。其中，5G、人工智能、自动驾驶是三大核心的转折性技术，将给我们带来巨大的机遇，推动计算、分析、存储和检索方面的需求。」（第一财经）

非洲第一家专注于 AI 初创公司的风险投资（VC）公司总部位于南非立法首都开普敦的人工智能公司 Cortex Group 推出了所谓的「非洲第一家专注于 AI 的风险投资（VC）公司」，旨在支持非洲初创企业。Cortex Group 是人工智能软件和解决方案公司 Cortex Logic 的控股公司。该公司由六个部门组成，每个部门专注于人工智能生态系统的关键部分：资产管理，金融科技，健康，风险投资，投资组合和逻辑。此次新成立的风险投资机构 Cortex Ventures 旨在成为非洲一站式商店，专注于人工智能的初创企业和规模扩张，寻求早期或成长阶段的资金。

投融资

在线英语教育机构「阿卡索」完成近亿元C2轮融资，将加大AI技术在师资打造上的投入 5 月 7 日消息，在线英语教育机构「阿卡索」宣布完成近亿元 C2 轮融资，由老股东广发信德领投。本次融资将用于师资力量升级，优化外教管理体系和招聘体系，并加大 AI 技术在师资打造上的投入。据阿卡索透露，本次 C2 融资将主要围绕外教师资团队的升级优化，具体从外教的聘用体系和管理体系两方面进行。在外教的管理体系上，阿卡索将借助 AI、大数据等前沿技术，实现快速筛选，优化外教和学员的匹配效率。（芥末堆）

最新政策

白宫将正式对特斯拉在中国制造的自动驾驶零部件征收25%关税据外媒报道，美国白宫拒绝了特拉斯公司提出的免除对中国制造的自动驾驶零部件征收 25% 关税的申请。其申请免税的产品包括其自主研发的、支持 Autopilot 3.0 系统全自动驾驶（FSD）的全新芯片以及其组成的自动驾驶模块（ECU）。目前 Autopilot 3.0 系统在新款 Model 3、Model S 和 Model X 中标配，不过用户如果需要将软件升级到「FSD」状态，则需要额外花费 6000 美元。据悉，马斯克将搭载该芯片的自动驾驶模块（Autopilot ECU）称为「车辆的大脑」。目前，该模块的组装工作由广达电脑在上海的工厂组装。

产品与应用

微软Build大会发布多款产品与服务:涉及云和AI等领域综合 VentureBeat 等多家美国媒体报道，微软在北京时间 5 月 7 日凌晨举行的 Build 2019 开发者大会上发布了多款新产品和服务，涉及云服务、人工智能、机器人、物联网等诸多技术领域，包括 Microsoft Search、Microsoft Graph、Fluid Framework、基于 Chromium 内核的 Edge 浏览器等。其中，微软宣布推出一个基于 Azure 的新平台有限预览版。这个平台部分建立在微软收购的 AI 创业公司 Bonsai 交易的基础上，可帮助开发人员训练模型，以便为自主物理系统提供动力。这个新平台可将微软的机器教学和机器学习工具与模拟工具（如微软自己的 AirSim 模拟工具或第三方模拟器）相结合，用于在现实但安全的环境中训练模型，并与微软的诸多物联网服务和开源机器人操作系统结合到一起。（新浪科技）

微软和 Red Hat 推出全新事件驱动的 Kubernetes 自动缩放工具 KEDA 是 Red Hat 和微软之间新的开源协作，可帮助开发人员部署无服务器、事件驱动的容器。基于 Kubernetes 的事件驱动的自动缩放（或 KEDA）作为工具被调用，允许用户在 Kubernetes 之上构建自己的事件驱动的应用程序。KEDA 处理触发器以响应其他服务中发生的事件并根据需要扩展工作负载。（TechCrunch）

微软推出用于 AI 辅助编码的 IntelliCode 预览版 IntelliCode 是 Microsoft 的 AI 辅助编码工具，现在已经普遍可用。它支持 Visual Studio 中的 C＃和 XAML 以及 Visual Studio Code 中的 Java，JavaScript，TypeScript 和 Python。微软今天宣布，它目前会包含在 Visual Studio 2019 中，作为版本 16.1 中的预览模式。 IntelliCode 本质上是下一代 IntelliSense，一款微软极受欢迎的代码完成工具。令 IntelliCode 与众不同的是，该公司通过向 GitHub 提供数千个至少有 100 颗星的开源项目的代码来训练它。使用此数据，该工具可以制作更智能的代码完成建议。它还会在提出建议时考虑当前的代码和上下文。（TechCrunch）

安全系统科技公司 Athena Security 计划为全球清真寺安装人工智能枪支检测系统新西兰 3 月基督城清真寺枪击案以后，安全系统科技公司 Athena Security 以及 Al-Ameri International Trading 认为人工智能安全摄像头或将帮助阻止类似悲剧的发生，并表示正计划通过一项名为 Keep Mosques Safe 的项目为世界各地的清真寺安装人工智能安全系统。据报道，该系统可以在枪手开火前检测到活跃的枪手，随即向执法部门和第一响应者发出安全威胁警报。雅典娜安全网站称，由于不具备防御性，容易产生误报，需要不算的人工协作等等原因，该系统仍然存在一些缺陷。（GIZMODO）

微软 Word 使用人工智能帮助用户提升写作能力微软正在为在线版本的 Word 用户开发一款名为 Ideas 的人工智能写作辅助功能，该功能能为用户提供语法方面的建议。除去基本的语法错误修改功能以外，Ideas 还能建议用户改写短语来使句子变得更加简洁明了。除此之外，该功能还能提高用户的阅读体验。其所使用的机器学习技术可以预估文章的阅读时间，并从中提取关键点，甚至解释缩写词语来帮助用户更好地阅读文章。据了解，该技术将于今年 6 月推出预览版本，并于秋季推出正式版本供用户使用。（Engadget）

微软推出自动机器人训练新平台，加速企业机器智能化微软于本周的 Build 开发者大会宣布了一个基于 Azure 的全新平台的有限预览。该平台建立在微软早前收购的自动强化学习人工智能创业公司 Bonsai基础之上，目的在于帮助开发者训练自动物理系统的动力支持所必要的模型。该平台将微软用于机器教学以及机器学习的工具与公司的物联网服务以及微软开源机器人操作系统相结合来进行模型训练。微软商业人工智能副总裁 Gurdeep Pall 称此举目的在于帮助企业加速机器智能化进程。（TechCrunch）

百事可乐子公司 Frito-Lay 使用人工智能优化马铃薯剥皮工艺百事可乐公司高级研发工程师 Shahmeer Mirza 通过将机器学习原理与计算机视觉技术相结合，设计了一套新的马铃薯重量传感器以及马铃薯剥皮过程控制方案。在百事可乐子公司 Frito-Lay 工厂，Mirza 采用视觉系统来收集正在加工的马铃薯的大小及数量数据，并在输送机上使用称重元件来称量生产过程中使用的所有马铃薯。Mirza 称，这个仍在进行中的项目每年预估可以为该公司的北美市场节省超过一百万美元的资金。(Automation World)

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