ARM 联合多家知名公司，建立自动驾驶计算联盟【智能快讯】-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HyperAI/article/details/102493445

近期，AI行业迎来多项重大进展，包括ARM成立自动驾驶计算联盟，英伟达利用AI技术改善夜间驾驶安全，科学家借助机器学习识别抗生素耐药性，MIT研发系统追踪网络犯罪，谷歌开源ROBEL推动机器人研发，ONNX更新支持更多操作，AI软件加速工作面试流程，以及AI技术助力大白鲨追踪。

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By 超神经

AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。

想知道最近的 AI 动态吗？HyperAI 超神经精心整理了 AI 行业的近期资讯，快来一起围观吧！

企业

ARM 宣布成立自动驾驶计算联盟

鉴于自动驾驶的开发难题， ARM 在日前宣布成立 自动驾驶计算联盟 （Autonomous Vehicle Computing Consortium），以期带来新的突破。

这则消息，于加州圣何塞举行的 Arm Techcon 2019 大会中被宣布，联盟包含的公司有 ARM、 丰田、通用汽车、英伟达、博世、德国马牌、电装公司、恩智浦。

据称，新联盟计划从安全性，隐私，计算和软件等角度入手，展开对自动驾驶技术的研究。

来源：arm.com

英伟达推出新的 AI 技术

解决远光灯带来的眩光问题

英伟达最近在官方博客中披露了一项新的研究，以解决行车过程中 远光灯带来的眩光问题。

该方法基于 深度神经网络 （DNN）完成自动高光束的控制感知（称为 AutoHighBeamNet ），从而提高夜间行车的视野和安全性。

通过摄像头捕捉路面信息，AutoHighBeamNet 从大量的场景中学习，从而感知到视频帧中的活动车辆，最终实现远光灯的自动控制输出。

来源：news.developer.nvidia.com

学界

科学家利用机器学习和博弈论

识别细菌对抗生素的耐药性

抗生素耐药性细菌是世界上日益严重的问题，仅在美国，每年就有数百万人感染了耐药病原体，成千上万人死于相关的感染。

华盛顿州立大学的研究人员，在最近开发了一种新颖的方法，利用 机器学习算法和博弈论方法，成功找出了多种细菌中以前无法识别的 抗生素抗性基因。

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研究结果发布在《Scientific Reports》上

他们研究了遗传物质几个特征的相互作用，包括结构和蛋白质序列的物理化学，进化和组成等特性，最终以 93％到 99％ 的准确率，完成了三种类型细菌中抗药性基因的鉴定。

来源：news.wsu.edu

MIT 使用机器学习来追捕网络犯罪

劫持 IP 地址是一种普遍的网络攻击形式。诸如发送垃圾邮件，恶意软件传播，甚至是窃取比特币等。

麻省理工学院和加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSD）的研究人员，最近开发了一款机器学习系统，通过 学习 IP 劫持的一些常见特征，能够来追捕这一类网络犯罪活动。

IP 劫持者通常利用 边界网关协议（BGP）中的一个关键缺陷，为了查明这类串行攻击，研究小组从历年的网络运营商邮件列表中提取数据，并记录每隔五分钟的历史 BGP 数据，训练了该机器学习模型，最终达到了自动识别此类行为的目的。

来源： techxplore.com

技术

谷歌开源 ROBEL

旨在促进当前机器人硬件的研发

近日，谷歌官方宣布开源 ROBEL， 以适应新兴的基于强化学习的机器人研发需求。

经过 ROBEL 训练的机器人

可以更自如地克服障碍物行走

ROBEL 是一个 供机器人学习的基准 ，不同于传统控制方法，它成本低且强大可靠，由 D'Claw 和 D'Kitty 组成，可作为快速实验平台，支持各种实验需求，促进全新的强化学习和控制方法的开发，有望直接在机器人硬件上操作，并为其提供控制解决方案。

来源：ai.googleblog.com

ONNX 1.6 发布

新版本支持更多的 Sequence 和图谱操作

ONNX 推特近日公布， 1.6 版本 现已更新完毕，用户可登录 onnx.ai 获取新版本信息。

ONNX 是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架可以采用相同格式存储模型数据并交互。在 1.6 版本中，ONNX 现已支持 Sequence 和图谱类型 （仅在 ONNX-ML 中），同时对 Sparse tensor 的支持也将显著节省存储空间。

来源：twitter.com/onnxai

新奇

面部分析软件被应用于工作面试

处理信息速度加快 90%

由美国公司 HireVue 开发的面试软件，可分析候选人 语音的语言和语气， 并记录他们在 回答相同问题时的面部表情。 该 AI 算法根据约 25,000 条面部和语言信息的数据库评估申请人，这些信息是之前「成功录用」的面试记录汇编而来。