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AI每日精选

AI每日精选 | 微软人工智能和物联网实验室正式启用，首批30家企业入驻；华为面向全球发布AI-Native数据库等

AI每日精选 | 微软人工智能和物联网实验室正式启用，首批30家企业入驻；华为面向全球发布AI-Native数据库等

产品与应用

智能音箱 Sonos One 和 Sonos Beam 将内置 Google Assitant Sonos 今天推出了 Google Assistant，作为 Sonos One 和 Sonos Beam 智能扬声器语音助手的第二选择。安装最新的应用和固件更新后，用户可以在其中任何一台设备上切换到 Google Assistant。（The Verge）

商汤科技发布AI教育机器人SenseRover系列 5月15日消息，商汤科技教育事业部总经理戴娟宣布推出AI教育机器人系列，包括一款名为SenseRover MINI的迷你编程小车，以及名为SenseRover Pro的自动驾驶小车。儿童用户可以在商汤SenseStudy的平台上进行编程编辑后，对编程小车进行电机控制与传感器试验。

商汤科技推出四款智慧城市AI产品 5月15日消息，商汤科技智慧城市事业群首席运营官高焱宣发布四款智慧城市新产品，分别为智能城市能力开放平台方舟2.0、边缘AI能力中心产品Sensenebula、AI端节点产品SensePass，以及端边云能力整合应用平台Sense Studio。商汤科技CEO徐立表示，上述四款产品具有多算法、全序列的产品覆盖特点。

韩国安全公司提供智能监控系统等全面安全解决方案安全行业，传统上被称为劳动密集程度最高的行业之一。韩国该行业正利用人工智能和物联网技术在第四次工业革命时代中保持发展势头。例如，韩国安全公司S-1 Corp.，同时作为三星集团的子公司，为便利店提供全面的全面安全解决方案。该公司将安装在商店内的闭路电视摄像机（CCTV）连接到智能监控系统，该系统能够自动检测暴力，火灾和其他紧急情况，并将其报告给当地控制中心。该系统还能检测视觉和声音，以最大限度地减少盲点的缺陷。S-1解释说，智能闭路电视可以安装在大型机构，隧道，桥梁和其他公共设施中，以防止入侵，事故和其他紧急情况。（koreabizwire）

亚马逊音箱 Echo 新添智能警报功能 Alexa Guard 亚马逊的 Alexa Guard 功能现已在美国推出，仅限邀请预览，持续数月。这个免费更新让 Echo 在主任离开的时候依然可以听到家中的危险迹象。比如说玻璃破碎（由窃贼或喜怒无常的猫引起）或烟雾警报器将会触发 Alexa ，Echo 发送由音频剪辑组成的智能警报。如果你的 Echo 有一个内置摄像头，它会向你的家中显示一个直接的视频输入。（The Verge）

华为面向全球发布AI-Native数据库GaussDB 5月15日消息，华为在北京面向全球发布了人工智能原生（AI-Native）数据库GaussDB。GaussDB有两大创新：1）首次将AI技术融入分布式数据库的全生命周期，实现自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈。在交易、分析和混合负载场景下，基于最优化理论，首创基于深度强化学习的自调优算法，调优性能比业界提升60%以上；2）通过异构计算创新框架充分发挥X86、ARM、GPU、NPU多种算力优势，在权威标准测试集TPC-DS上，性能比业界提升50%，排名第一。

大公司新闻

微软人工智能和物联网实验室正式启用，首批30家企业入驻 5月15日消息，由微软（中国）有限公司携手实验室合作伙伴张江集团在浦东新区打造的微软人工智能和物联网实验室正式启用并投入运营，首批30家国内外知名企业和初创公司入驻。实验室聚焦人工智能和物联网技术与制造、零售、医疗、金融、城市建设等行业的深度融合及创新发展，为入驻企业提供广泛覆盖产品技术支持、应用场景创新、人才技能培训、市场渠道拓展的全方位资源。

谷歌云在大阪设立 GCP Region 谷歌今天宣布在大阪地区设立云平台节点（GCP Region），这是日本的第二个 GCP Region 和亚太地区的第七个。谷歌指出，大阪地区的 GCP Region 将加入谷歌的东京 GCP Region，并将为本地客户提供更低的延迟。（TechCrunch）

瑞银利用机器学习填补外汇流动性缺口欧洲最大金融控股集团瑞银推出ORCA-Direct机器学习算法，利用历史交易数据为银行客户寻找波动性上升时期的最佳流动性。该算法于2018年5月首次向客户限量推出，该举动使瑞银的算法外汇业务数量在2018年翻了一番。据波士顿咨询以及金融机构标杆Expand的数据显示，该算法的利用使得瑞银成为了第二季度至第四季度市场分额增长最快的外汇算法经纪人。据了解，瑞银并不是唯一一家为算法技术投资数百万美元的大型银行，摩根大通进来也发布了一种新的机器学习算法。（Reuters）

微软将元在肯尼亚 & 尼日利亚花费 1 亿美建造技术开发中心微软今天表示，将投资 1 亿美元在未来五年内在肯尼亚和尼日利亚开设非洲技术开发中心。微软在一份声明中表示，微软将聘请 100 多名本地工程师到这两个国家的新非洲工厂工作，以定制其在非洲市场的应用，并为非洲大陆及其他地区开发新的应用。新非洲开发中心的工程师将使用人工智能，混合现实和机器学习来构建应用程序。（Reuters）

行业动态

中国人工智能市场规模年末将达730亿元，明年有望接近千亿市场 5月15日消息，在长三角G60科创走廊人工智能产业联盟成立大会上，CSG科大智能研究院院长刘伟表示，2018年中国人工智能市场规模达到416亿元，增长56%。预计到2019年末，整体规模将达到730亿元，2020年有望接近1000亿元。其中，2018年中国人工智能市场以生物识别、视频识别、图像识别等为核心的计算机视觉市场规模最大，达近百亿元。（中国证券网）

投融资

脑部影像新锐公司icometrix募资1800万美元近日，脑部影像人工智能解决方案全球专业公司icometrix通过Forestay Capital以及Optum Ventures与现有投资者Capricorn Venture Partners牵头的合作，筹集了1800万美元。据悉，icometrix的icobrain软件获得了CE标志和美国FDA的许可，它能从神经系统疾病（如多发性硬化症、阿尔茨海默症和痴呆、创伤性脑损伤）患者的脑部MRI和CT扫描中提取有临床意义的信息。icobrain人工智能解决方案已经在全球100多家医院和影像中心网络中得到应用，在排名前5的医药公司中有4家进行了临床研究。

加州芯片软件初创公司 Quadric 融资 1500 万美元 Quadric 是一家总部位于加利福尼亚州 Burlingame 的创业公司，为自动化系统开发定制设计芯片和软件套件，今天宣布在由汽车零部件制造商 Denso 领导的一轮融资中筹集了1500万美元。该公司计划将 Quadric 的技术整合到其自动驾驶栈系统中。 Pear，Uncork Capital，SV Angel，Cota Capital 和 Trucks Venture Capital 也参与其中。（VentureBeat）

休斯顿AI零售能源平台获1,820万美元B轮融资总部位于休斯顿的 Innowatts 近日完成 Energy Impact Partners 领投的B轮融资。该公司设计通过人工智能运作的零售能源技术平台，获得了 1820 万美元的投资。跟投者包括A轮的 Shell Ventures ， Iberdrola 和能源与环境投资（EEI日本）以及新投资者 Evergy Ventures 。这笔资金将用于发展公司的 eUtilityTM 平台技术（基于B2B云的软件工具），帮助零售能源供应商更好地为客户提供优质能源服务和见解。 eUtilityTM 平台已经处理了来自全球和 13 个地区能源市场超过 2100 万客户的仪表数据。

Algorithmia 完成 2500 万美元 B 轮融资，打造 AI 自动化平台 Algorithmia 是一家位于西雅图的创业公司，为企业提供基于不同云服务的 AI 自动化平台。该公司今天宣布了由 Norwest Partners 领投的 2500 万美元 B 轮融资。 MadronaGradient Ventures，Work-Bench，Osage University Partners 和 Rakuten Ventures 也参加了这一轮。 Algorithmia 五年前开始聚焦算法市场，但它目前现要关注机器学习并帮助企业将模型投入应用。（TechCrunch）

英伟达投资以色列初创公司WekaIO，加速人工智能数据传输机器之心消息，英伟达近日宣布投资以色列初创公司WekaIO，以加速人工智能应用的高速数据传输。据了解，WekaIO 于2014年成立于以色列，而后迁移至美国加州圣何塞，但该公司目前仍在特拉维夫设有工程办事处。WekaIO致力于为客户提供高性能文件存储软件，以加速网络连接共享闪存存储与GPU之间的数据传输。英伟达数据中心客户将使用 WekaIO 的 Matrix 软件定义存储系统来处理人工智能应用所涉及的大数据输入和输出工作负载，机器学习，高速分析和高性能计算。

研究与技术

斯坦福大学医学院首次大型测试，人工智能如何在不泄漏医疗秘密的情况下拯救生命人工智能算法需要大量的医学数据进行训练，机器学习才能由此提供强大的新方法以发现和了解病因。这些数据中包括图像，基因组信息或电子健康记录等所有非常敏感的信息。日前，研究人员正在研究如何让AI从大量医疗数据中学习，同时保证数据不被泄漏。加利福尼亚的斯坦福医学院日前正在进行首次重大测试，患者可以选择将他们的医疗数据贡献给AI系统，该系统可以被训练以诊断眼病而无需实际访问病人的个人详细信息。参与者通过应用程序提交眼科检查结果和健康记录数据。该信息用于训练机器学习模型以识别图像中的眼病（例如糖尿病性视网膜病和青光眼）的迹象。但这些数据受到Oasis Labs开发的技术的保护，Oasis Labs是一家从加州大学伯克利分校开设的创业公司，其保证信息不会泄漏或被滥用。上周，斯坦福大学医学院与加州大学伯克利分校，斯坦福大学和苏黎世联邦理工学院的研究人员合作开始试验。据称，私人患者数据的敏感性迫在眉睫。对来自不同医院的数据进行过训练的AI算法可以潜在地诊断疾病，预防疾病和延长生命。但在许多国家，由于法律限制，医疗记录无法轻易分享并提供给这些算法。使用AI在医学图像或数据中发现疾病的研究通常涉及相对较小的数据集，这也极大地限制了技术的发展。（MIT科技评论）

韩国研究小组利用深度学习提高鼻窦炎确诊率近日，首尔国立大学盆唐医院的一个研究小组利用深度学习算法开发出诊断鼻窦炎的技术，从而诊断的准确性。最常用于诊断鼻窦感染的X射线与CT扫描相比，最多可达到70％到80％的准确率。因此，如果鼻窦感染需要进一步诊断或手术，则除X射线外还进行CT扫描。该研究小组在首尔国立大学盆唐医院2003年至2017年间进行了大约9,000次X射线扫描，以创建训练新的深度学习算法。研究小组将这些结果与来自诊断放射学的五名医生提供的CT扫描进行了比较，以验证新算法的准确性，结果表明它与负责分析CT扫描医生的确诊的准确率相当。该研究结果已发表在最新版的Investigative Radiology期刊上。（koreabizwire）

纽约大学副教授Daniel Shiffman推特分享自制神经网络驱动的虚拟车辆近日，纽约大学ITP（Interactive Telecommunications Program）项目副教授Daniel Shiffman在推特分享了他的最新作品，一辆神经网络驱动的虚拟车辆。这辆小车可以根据随机生成的路径行驶而不会碰壁。该作品使用了P5.js以及TensorFlow库，其训练直播的原始代码也在GitHub公布。据了解，该作品将收录进Shiffman教授个人著作《Nature of Code 2.0》中，作为最后一个范例进行展示。

ThinkNet：迄今为止最简单的语言建模网络这篇短论文《Think Again Networks and the Delta Loss》介绍了一种名为 Think Again Network（ThinkNet）的抽象概念，并展示了 ThinkNet 在语言建模任务中的简单应用。它可以用于任何状态依赖的函数（如循环神经网络），在 Penn Treebank 上达到了当前最低的困惑度。实质上，ThinkNet 抽象概念通过添加额外的循环来扩展任何状态依赖函数。其理念是将函数 F(x, s) 重复运行 t 次（每次运行对应一个ThinkNet时间步长），并让混合函数 M 为下一次执行准备初始状态。定义 ThinkNet 后，我们可以在 T 个时间步长后简单地计算其损失。

面向大规模联邦学习的系统设计联邦学习（federated learning）是一种分布式机器学习方法，其支持大语料库分散数据上的模型训练。基于TensorFlow，研究者为移动设备领域的联邦学习构建了一种可扩展产品系统（scalable production system）。在本篇论文《TOWARDS FEDERATED LEARNING AT SCALE: SYSTEM DESIGN》中，研究者描述了最终的高层级设计，提出了所面临的的挑战及相应的解决方案，谈及了开放性问题和未来发展方向。

重磅报告

报告显示AI可以改变英国医疗保健机器之心获悉，根据全党议会小组（APPG）关于心脏病和循环系统疾病的调查和报告的结果，人工智能可以改变英国的医疗保健。剑桥微软研究院学术健康与人工智能合作伙伴关系负责人Kenji Takeda表示，该技术将为医生提供更多与患者在一起的时间。“对于与病人一起度过的每一个小时，医生可能会花另外两个小时来记录临床相互作用，”他说。 “在微软，我们致力于赋予医疗保健前沿人员权力，帮助他们提供最好的医疗服务。但我们也希望赋予患者权力，因为我们所有人都在不同的地方接触医疗保健系统，包括当地药房，全科医生，医院和家庭内部。我们需要确保我们充分利用技术......并让临床医生有时间专注于患者。“ 根据微软新闻中心欧洲执行编辑Esat Dedezade最近发表的一篇微软文章，该调查发现，85％的受访者支持在诊断和治疗中使用AI，86％的受访者对他们的匿名健康数据被分享以用于能够拥有更好的诊断医疗条件感到高兴。

最新政策

工信部装备工业司发布2019年智能网联汽车标准化工作要点 5月15日消息，工信部装备工业司发布2019年智能网联汽车标准化工作要点。其中提到：1）稳步推动先进驾驶辅助系统（ADAS）标准制定。完成乘用车和商用车自动紧急制动（AEB）、商用车电子稳定性控制系统（ESC）等标准制定，组织开展先进驾驶辅助系统术语及定义、盲区监测、车道保持辅助等标准的研制工作；2）全面开展自动驾驶相关标准研制。完成驾驶自动化分级等基础通用类标准的制定，组织开展特定条件下自动驾驶功能测试方法及要求等标准的立项，启动自动驾驶数据记录、驾驶员接管能力识别及驾驶任务接管等行业急需标准的预研工作。

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