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AI每日精选 | 商汤开源最大目标跟踪库PySOT，代码已正式上线！/ 网友分享跨平台计算机视觉及机器学习软件库SOD引关注

AI每日精选 | 商汤开源最大目标跟踪库PySOT，代码已正式上线！/ 网友分享跨平台计算机视觉及机器学习软件库SOD引关注

行业动态

“希迪智驾”（CIDI）在内蒙矿场交付远程智能驾驶矿卡项目 5月13日消息，智能驾驶技术研发商“希迪智驾”（CIDI/长沙智能驾驶研究院）宣布推出了自动驾驶矿卡和远程智能驾驶矿卡解决方案。今年3月11日，该公司在内蒙某矿场正式交付了远程智能驾驶矿卡项目，该项目涵盖虚拟驾驶舱远程遥控驾驶、四路视频回传、驾驶模式切换、紧急情况介入、车辆状态远程监控等功能。

埃德蒙顿医生正与人工智能科学家及药厂巨头合作开发医疗健康软件加拿大埃德蒙顿省的科学家和医生正在与一家跨国制药公司合作开发一种新工具，帮助医生预测衰老对健康的影响。开发人工智能的Edmonton软件公司AltaML和与Oliver初级保健网络相关的医生将与制药巨头Boehringer Ingelheim Canada Ltd.合作研发一种指数，临床医生由此能用它来预测糖尿病，心脏病和心理健康等慢性疾病条件。 “我们现在正在使用最新的技术来管理非常复杂的疾病，我们在埃德蒙顿首次做了尝试，”埃德蒙顿非盈利组织Health City的首席执行官Reg Joseph说。 “作为一个社区，这是个；令人振奋的好消息，因为我们（埃德蒙顿）在人工智能和机器学习方面有很强的实力，这是我们公司能够弥合差距并实际开发新技术的一个好例子。”约瑟夫告诉CBC新闻。约瑟夫说，Boehringer Ingelheim Canada Ltd.正在投资新的治疗方法，并期望能“超越药丸疗效”。（CBC）

网友公布其ICLR 2019参会笔记，干货满满推特网友David Abel 近日在网上公布了他参加ICLR 2019的笔记，内容非常丰富，包括其对本次会议亮点总结，各个项目的原理，研究方法，问题总结以及个人感悟等信息，可谓是干货满满。

英国税务局被令删除其数百万的非法生物识别声纹英国数据保护监管机构指责英国税务局未经正式同意从百万公民处收集生物识别数据，并下令其在限定时间内删除相关数据记录。自 5 月 9 日通知起，英国税务局有 28 天的时间删除任何未获得明确同意记录以及创建的与个人身份相关的独特生物识别声纹语音身份认证记录。英国税务局的语音身份认证系统于 2017 年 1 月推出，该机构指导拨打求助热线的用户记录短语已将其声纹用作密码使用，由于未明确告诉用户他们有权力拒绝该请求，这一系统很快引起了社会大众的批评。据了解，总共有大约 700 万英国公民通过该系统录制了声纹。（TechCrunch）

大公司新闻

陆金所上架首个猫狗脸AI识别宠物医疗保险 5月13日消息，陆金所的保险频道推出了一款“萌宠医疗健康险”。陆金所表示，这是业内首个实现AI猫狗脸识别与在线快速理赔的宠物医疗保险，宠物猫狗是为照偏上传后就可以获得属于自己的医疗健康保险，解决收费贵、治疗难的问题。（界面）

特斯拉再次重组其Autopilot软件团队，马斯克亲自掌管据国外汽车新闻网站Electrek报道，有知情人士透露，特斯拉再次重组其Autopilot软件团队，该公司CEO马斯克将亲自执掌大权。现在，有更多的人直接向他汇报工作，一些高管被解雇，而有些人则得到提拔。总体而言，特斯拉以高离职率而闻名，该公司的Autopilot团队更是如此。在过去几年中，该团队已多次更换领导者。

滴滴用AI技术帮助提升安全：司机每天出车前人脸识别后才可接单在2019年苏州智博会上，滴滴展示了其人工智能技术能力，并重点介绍了如何基于海量交通、驾驶数据以及大数据预测、语音、图像识别等技术帮助提升安全。以人脸检测和识别技术为例，滴滴已广泛将其用于司机人不符检测等场景，司机每天首次出车前、夜间每次出车前需通过人脸验真，接单间隙滴滴还会随机抽查人脸识别，司机通过后才能继续接单。（TechWeb）

百度Apollo自动驾驶与车路协同项目落户沧州近日，百度Apollo自动驾驶与车路协同项目落户沧州经济开发区。该项目是由沧州经济开发区与百度公司、沧州云图科技有限公司共同合作实施的“人工智能+互联网”项目，将实现人工智能技术在智能网联汽车、智能装备制造、智能交通等领域的融合创新应用。（河北日报）

优步正式在纽约证券交易所交易，开盘价跌至42美元在以每股 45 美元定价其首次公开发行股票之后，为了筹集了 81 亿美元，优步于今日起在纽约证券交易所正式进行交易。其股票开盘价跌至 42 美元，低于其 IPO 价格。据了解，优步目前已从不少于166名不同支持者手中筹集了 285 亿美元，其最新估值为 750 亿美元。（TechCrunch）

投融资

马斯克旗下脑机互联公司Neuralink拟融资5100万美元，现已筹集3900万美元 5月13日消息，据国外媒体报道，一份提交给美国证券交易委员会（SEC）的文件显示，埃隆·马斯克（Elon Musk）创办的脑计算创业公司Neuralink拟在最新一轮融资中筹集5100万美元，现已获得3900万美元资金。目前还不清楚出资者是否包含传统风险投资者，以及其中是否包含马斯克和Neuralink的员工。该公司发言人尚未对此置评。

产品与应用

美国Root AI公司首次开发出用于农业领域的人工智能机器人 5月13日消息，位于美国马萨诸塞州的智能农业机器人研发商Root AI首次开发出一款应用于农业领域的人工智能机器人——Virgo 1号。据该公司官网介绍，它的核心特点是应用人工智能软件实现“实时检测果实成熟度、轻柔触碰摘取、三维导航智能移动”。利用人工智能技术，Virgo 1号能识别西红柿的成熟度，确定哪些果实可以采摘，据称其识别效率要高于传统的人工识别。采摘过程中，这款机器人可自动行驶，前端安装有传感器和照相机充当“眼睛”，机械臂上两个像钳子一样的“手指”能用合适的力度采摘西红柿，不会捏破西红柿，也不会扯断藤蔓。

滴滴与比亚迪合作的无人车亮相智博会，搭载6颗摄像头 5月9日至11日，2019全球人工智能产品应用博览会（简称“2019全球智博会”）在苏州国际博览中心举办。在会上，滴滴无人车再次亮相，车顶安装6台高清摄像头和一套Velodyne雷达，开发平台基于比亚迪“秦”纯电汽车。Velodyne Puck雷达内置360度旋转件，能对车身两侧物体进行绘制，输出波长为903纳米，体型较小，属于一款轻量级激光雷达。滴滴的自动驾驶部门于2018年获得路侧牌照，并表示正在大力开发自动驾驶系统。（TechWeb）

瑞典森林公司正在使用AI完成繁琐任务，有望降低成本提高利润从观察纸浆熬制几个小时到跟踪卫星照片上的寄生虫，再到处理冗长的法律文件，瑞典的森林公司正在创造他们永远不会要求人类去做的新工作。例如，包装制造商BillerudKorsnas AB，作为人工智能的早期采用者，该公司通过使用人工智能分析数千个图表来确定在木屑变成纸浆之前需要多长时间来处理木屑。虽然这个过程可以手动完成，但该公司表示很难找到任何愿意花一整天时间看这些图表的工人。瑞典的森林公司是一个拥有人工智能以降低成本和提高利润的行业的最新例证。再例如，该国的银行正在开发机器人客户建议和服务，如聊天机器人和时尚巨头Hennes＆Mauritz AB正在使用人工智能和大数据预测趋势并优化其物流链。专业人士表示道，虽然森林工业仍然滞后于零售和制造业使用人工智能，但人工智能仍然是传统工艺公司中最强大的自动化驱动力。（彭博社）

人工智能非盈利机构使用卫星追踪全世界发电厂的空气污染实时数据基于人工智能技术的非盈利组织WattTime计划利用卫星图像对全球所有发电厂产生的空气污染以及碳排放进行实时监控，并向社会大众公开这些数据。该机构将从卫星获取包括热红外摄像机数据在内的图像数据，再将这些图像通过各种算法进行处理，以获得排放标志。该机构表示，希望能够通过检查可见的烟雾，热量和二氧化氮来推断出每个发电厂的精确实时排放。（麻省理工科技评论）

北斗导航无人驾驶新疆哈密市棉花种植用上新科技 5月11日消息今年，新疆哈密市国家农业科技园区引进新型北斗导航自动驾驶系统，实现棉花播种机无人驾驶、精准作业，新科技带来高效作业。无人驾驶棉花自动播种机采用电机式北斗导航自动驾驶系统，导航定位数据可为后期棉花施肥、植保、收获等作业提供精准位置信息，为农户带来便利。

研究与技术

商汤开源最大目标跟踪库PySOT，代码已正式上线！近日，来自商汤科技的 STVIR（SenseTime Video Intelligence Research team）开源最大目标跟踪库 PySOT，并于 2019 年 5 月 13 日凌晨正式上线代码！（https://github.com/STVIR/pysot）。PySOT 目标跟踪库实现了目前SOTA的多个单目标跟踪算法，该项目是用Python编写，基于PyTorch深度学习框架。该项目还包含用于评估跟踪器（tracker）的Python工具接口。

数字检测器自发出现在用于视觉目标识别的深度神经网络中机器是否也能拥有这种抽象的“数量感”？最近发表在Science Advances上的一篇论文《Number detectors spontaneously emerge in a deep neural network designed for visual object recognition》似乎回答了这个问题，来自德国图宾根大学的研究者发现，人工智能已经可以自然形成与人类类似的数量感。研究者将网络单元调谐为抽象数量，并对比真实神经元在“数量感”上的活动。研究者最终表明，在目标分类任务中，数量选择性会自发地出现在深度神经网络中。人类和动物思维的一些最高级方面与世界的结构以及我们对此的视觉体验息息相关。

基于感应网络的few-shot文本分类随着深度学习和自然语言处理技术的发展，很多公司都在致力于发展人机对话系统，希望人和机器之间能够通过自然语言进行交互。近日，阿里巴巴小蜜北京团队打造了一个智能对话开发平台——Dialog Studio，以赋能第三方开发者来开发各自业务场景中的任务型对话，而其中一个重要功能就是对意图进行分类。大量平台用户在创建一个新对话任务时，并没有大量标注数据，每个意图往往只有几个或十几个样本，那如何使用现有的少量样本构建意图分类模型呢？面对这类冷启动问题，研究者提出使用小样本学习（few-shot learning）来解决对话平台中的意图识别冷启动问题。

微软开源软件工具包 InterpretML 微软今日宣布，其在在麻省理工学院许可下开源软件工具包—InterpretML（理解机器学习），该工具包能帮助开发人尝试各种方法来解释模型和系统。 InterpretML实现了诸多可理解的模型，其中包括可解释的Boosting Machine（对广义加性模型的改进），以及另外集中用于生成黑盒模型行为或其个体预测解释的方法。微软在技术博客中介绍道，当人工智能系统影响人们生活时，理解行为至关重要。通过了解行为，数据科学家才能得以正确调试模型从而推断模型的行为方式，设计师可以将这些信息传达给最终用户。再例如，如果医生，评委和其他决策者能够信任支持智能系统的模型，他们就可以做出更好决策。通过此工具包的开源，开发人员从而也能比较和参照不同方法产生的解释效应，并选择最适合符合需求的方法。同时，这种比较还能帮助数据科学家通过检查方法之间的一致性来了对解释的信任程度。

新研究利用机器人和人工智能探索深海世界根据普利茅斯大学领导的一项新研究，人工智能可以帮助科学家揭示生活在海底的物种种类。随着海洋环境面临越来越多的威胁，科学家迫切需要更多关于栖息在海床中的生物信息，以便为保护生物多样性和管理提供信息。安装了最新相机的utonomous水下航行器（AUV）现在能够收集大量数据，但人类必须处理数据时仍会遇到瓶颈。在「Marine Ecology Progress Series」发表的一项新研究中，海洋科学家和机器人专家测试了计算机视觉系统在进行这一任务的有效可能性。（phys）

MIT新研究，通过「对抗性示例」检测机器学习系统是否稳健近日，麻省理工学院研究人员提出能通过检测模型在不该出错时却犯错的方式，用于评估神经网络的机器学习模型如何用于各种任务。卷积神经网络旨在处理和分类图像以用于计算机视觉和许多其他任务。但是人眼难以察觉的轻微修改，比如图像中的一些较暗的像素，就可能会导致CNN产生截然不同的分类。此类修改被称为「对抗性示例」。研究对抗性示例对神经网络的影响可以帮助研究人员确定模型如何受到现实世界中意外输入的影响。在研究团队本周在国际学习代表会议上发表的论文中，研究人员描述道，这种技术对于任何输入，要么找到对抗性的例子，要么保证所有被扰动的输入，即便其仍然看起来与原始相似，也还是能被正确分类。通过这种操作，这种方式就能测量神经网络网络对特定任务的稳健性。

利用周期一致对抗网络可视化气候变化的后果蒙特利尔MILA研究所，ConscientAI Labs 和微软研究所的研究人员提出了一个项目，旨在使用周期一致的对抗网络（CycleGANs）生成描绘气候变化的准确，生动和个性化结果的图像。通过在极端天气事件（例如洪水，森林火灾等）之前和之后的房屋的街景图像上训练CycleGAN模型，通过学习映射，然后将其应用于尚未经历这些事件的位置的图像。这种视觉转换与气候模型预测相结合，以评估长期（50年）气候相关事件的可能性和类型。该研究项目的最终目标是通过利用气候模型预测，在保持科学可信度的同时，通过更加深刻地了解气候变化的影响，使个人能够对气候未来做出更明智的选择。

亚马逊今日开放Leap 元学习器的原始 PyTorch 实现机器之心消息，亚马逊今日于GitHub公布其Leap 元学习器的原始 PyTorch 实现。该存储库根据 Apache 2.0 许可证授权，并使用 Python 3.6 在 Ubuntu 16.04 上针对 PyTorch v0.4 开发的。据该团队此前发表的论文显示，Leap是一个通过跨学习过程迁移知识的框架。研究团队将每个任务与训练过程从初始化到最终参数的流形相关联，并构建一个元学习目标，最小化该路径的预期长度。该框架仅利用在训练期间获得的信息，并且可以以可忽略的成本即时计算。研究证明此框架在元学习和迁移学习中，在一组计算机视觉任务上优于其他竞争方法。并且，研究团队证明Leap可以在涉及数百万个梯度步骤的强化学习环境（Atari）中跨学习过程迁移知识。

网友分享跨平台计算机视觉及机器学习软件库SOD引关注机器之心消息，美国Reddit论坛MachineLearning频道一网友近日分享了一个名为SOD 的嵌入式，现代化跨平台计算机视觉及机器学习软件库，引起了该频道网友的关注。SOD展示了一套用于深度学习，高级媒体分析及处理的 API，其内容包括：有限的嵌入式系统上的实时，多类对象检测和模型培训计算资源和物联网设备。

斯坦福视觉与学习实验室推出用于稀疏张量的自动微分库Minkowski Engine 机器之心消息，斯坦福视觉与学习实验室今日发布了一个稀疏张量的自动微分库，Minkowski Engine。该卷积库支持所有标准神经网络层，其主要功能如下：动态计算图，自定义内核形状，广义稀疏卷积，扩张卷积，多 GPU 培训，多线程内核映射，多线程编译以及高度优化的 GPU 内核。GitHub链接：https://bit.ly/2J9Amb2

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