文章库 PRO通讯会员 SOTA！模型

AI每日精选

AI每日精选10条

AI每日精选10条

大公司新闻

科大讯飞发布1024计划3.0 在科大讯飞全球开发者大会上，科大讯飞轮值主席胡郁发布 1024 计划 3.0，其中包括 AI 教引计划 3.0、AI 生态计划 3.0、AI 公益计划 3.0。其中，教引计划 3.0 包括设立讯飞 AI 大学、建立 AI Lab 等；生态计划 3.0 目前形成了能力星云、iFLYOS & AIoT、解决方案三大生态产品矩阵；公益计划 3.0 方面，目前，AI 公益的方言保护计划吸引 700 万人参与。（新浪科技）

特斯拉财报电话会议实录：马斯克称上海超级工厂几个月后达到全产能生产在财报电话会议上，在被问到上海工厂是否在生产 Model 3 以及上海工厂第二个建筑的用途时，特斯拉 CEO 马斯克表示，「是的，我们是在生产 Model 3，在交付大量的车，我们也在大力提高产量。我们预期会在几个月后达到全产能生产。第二个建筑物是为了用于电池和模块的生产，另外我们会加建大量的结构，来为上海的 Model Y 的生产来做准备。」（腾讯科技）

行业动态

BOSS直聘：新一线城市AI技术岗薪资均破2万元 BOSS 直聘发布《2019 前三季度新一线城市技术人才洞察》，数据显示，2019 年前三季度，15 个新一线城市技术人才平均招聘薪资为 12153 元，同比增长 6.6%。新一线城市技术人才薪资最高岗位中均与 AI 技术相关，且均破 2W。其中，杭州对技术人才需求最为迫切，其技术岗位占到整体招聘数量比例达 16.8%。（TechWeb）

2020年香港将推两个创新研发平台，专注医疗及AI领域 10 月 24 日消息，香港正探讨建设第 3 个 InnoHK 创新香港研发平台。香港创新及科技局局长杨伟雄表示，外界对早前宣布设立的 2 个科技创新平台反应理想，他相信新平台的成效将不低于前 2 个平台。杨伟雄称前 2 个科技创新平台分别专注于医疗科技和人工智能及机械人科技，至今收到 65 份申请书，其中不乏知名大学和科研机构，正在审批，预计 2 个平台将于 2020 年初至年中推出。（香港特区政府新闻网）

Strategy Analytics：2019年全球消费者在智能家居摄像头上支出将超79亿美元 Strategy Analytics 报告指出，2019 年全球消费者将在智能家居摄像头（包括可视门铃）上支出近 80 亿美元，并以 14% 的复合年增长率增长至 2023 年近 130 亿美元。可视门铃的普及将推动 2019 年智能家居摄像头总销量突破 5600 万。报告预测，到 2023 年，全球消费级摄像头销量将激增至超过 1.11 亿台，复合年增长率为 19.8％，是 2019 年总量的近三倍。

投融资

「竹间智能」完成4500万美元B+轮融资，由云晖资本及领沨资本联合领投「竹间智能」近日宣布完成 4500 万美元 B+轮融资。本轮由某重要战略合作方、云晖资本及领沨资本联合领投，凯思博投资、众安资本、趋势资本、普华资本、一路资本跟投。本轮融资后，竹间智能将继续在 NLP、情感计算及多模态人机交互技术领域持续创新突破；同时，研发升级 Bot Factory™平台，推广标准化产品、进行生态落地构建，加速 AI 解决方案跨行业落地。

产品与应用

菜鸟网络宣布最新一代智能仓正式上线，发货能力提升60%10 月 24 日消息，菜鸟网络宣布，位于无锡的最新一代智能仓正式上线。在新一代智能仓内，有总量超过千台的多种不同类型机器人，其中最大的机器人更是能搬起吨级重货。在 AI 的调度下，超千台机器人协同作业，发货能力比上一代智能仓提升 60%。

IBM 将 AI 逆向综合分析加到云应用程序中去年在波士顿举行的 ACS 2018 年秋季会议上，IBM Research 发布了 IBM RXN for Chemistry，一个基于云的应用程序，能将有机化学与一种语言体系相关联。该应用程序背后是一种先进的神经机器翻译方法，它可以使用序列到序列（seq2seq）模型来预测化学反应的最可能结果，该 AI 模型被称为分子变压器。它经过端到端的培训，可完全由数据驱动，无需查询数据库或任何其他外部化学信息。类似于将化学问题从一种语言（反应物+试剂）转换为第二种语言（产品）的正向化学预测问题，研究团队注意到了将翻译过程颠倒的并行性。逆向问题不是预测可能发生的化学反应的结果，而是确定创建给定目标分子所需的化学物质，该过程也称为逆合成。IBM 团队在过去的一年中致力于改善 IBM RXN 的用户体验，今天他们宣布为该程序扩展了逆向翻译任务的方法。逆向合成的实现比训练 AI 模型进行正向化学反应预测更具挑战性，IBM 的首要目标是构建一个从零开始的评估指标，以了解模型的优势和局限性，并提供一种系统地改进 AI 技术的方法。(IBM blog)

研究与技术

研究人员利用深度学习识别脑出血，准确度高达 99%加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校医学院的研究人员正在研究一种深度学习模型，以减少在 CT 扫描中诊断颅内出血（颅骨出血）所需的时间。仅在美国，每年就进行超过 8000 万次 CT 扫描，因此人工智能在大量图像中可以提高放射科医生的效率。研究人员通过 Amazon Web Services 使用英伟达 V100 Tensor Core GPU 来训练和推断其人工智能模型，该模型可以分割出血区域，并以 99％的准确度识别出脑出血。（英伟达）

Virtus Health 利用人工智能提高体外受精成功率 Virtus Health 已宣布与 Harrison-AI 和 Vitrolife 合作，将在年底之前开始对其名为 Ivy 的人工智能技术进行随机对照试验。Virtus Health 集团首席执行官 Sue Channon 在本周悉尼举行的「未来健康」活动上发表讲话时解释说，这些测试将用于进一步验证体外受精时 AI 的使用。

登录后评论

暂无评论

暂无评论~

文章库 PRO通讯会员 SOTA！模型