啥味道?谷歌用深度学习帮你「闻」出来【智能快讯】

谷歌利用深度学习预测分子气味,TensorFlow推出JavaScript模型构建新法,三星发布支持5G和AI的高端芯片,丰田计划在东京奥运期间推出自动驾驶出租车服务,机器人仅需三小时成为教学助手,无人机结合AI提升灾区搜救效率,AI助瘫痪患者实现思维书写。

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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。

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技术

谷歌通过深度学习教计算机识别分子并预测气味

近日,谷歌官方发布,可通过机器学习技术直接预测单个分子的气味描述符,进而确定嗅觉特性。

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科研人员将嗅觉预测转换为多标签分类问题,同时利用 Graph Neural Networks(GNNs)技术,无需制定任何规则即可直接预测单个分子的气味标签。

该方法与目前的最新技术相比,在气味预测性能方面有了显著改善,有望用于调料、香水的配制,气味检测和鉴定(如实验室,工业生产)等方面。谷歌还表示,未来将开放和共享更多相关数据集,以促进气味电子化的研究。

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来源:ai.googleblog.com

TensorFlow 官方发布新方法
可利用 AutoML 构建和部署 TensorFlow.js 模型

近日,TensorFlow 官方发布,JavaScript 开发人员可利用 AutoML 构建和部署 TensorFlow.js 模型。

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该方法为 JavaScript 开发提供了一种新思路,开发人员可以直接在自己的数据上训练自定义模型,并使用 GCP AutoML 服务,将其部署到自己的 JavaScript 应用程序中。如果用户已经有了自定义模型,可利用 AutoML Vision Edge 模型优化内存空间,在提高精度的同时降低延迟。

来源:medium.com/tensorflow

企业

三星发布高端旗舰芯片
助推手机端的 5G 和 AI 应用

近日,三星公布了新款的高级移动处理器 Exynos 990。这款芯片基于 7nm EUV 制程打造,支持 5G 和手机中的 AI 处理增强任务

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芯片的 CPU 部分配有两颗定制核心、两颗 Cortex-A76 核心跟四颗 A55 核心,性能比之前增强了 20%。GPU 上,则采用了基于 Valhall 架构的 Mali-G77(MP11)。

据介绍,Exynos 990 配备了一流的双核神经处理单元(NPU),和改进的数字信号处理器(DSP),以增强设备上的 AI 使用体验,它们每秒可以执行超过 10 万亿次运算(TOP)

据悉,Exynos 990 有望在今年年底开始批量生产。 

来源:news.samsung.com

丰田将在东京奥运会期间
推出自动驾驶出租车服务

丰田汽车公司在近期透漏,预计在明年 7 月至 9 月,将于限定区域内提供自动驾驶乘车服务,以助力彼时举办的 2020 年的东京奥运会。

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丰田方面表示,市中心地区环境复杂,行人,车辆,多样化的道路基础设施和摩天大楼,构成了具有挑战性的环境,但这也能展示丰田自动驾驶技术的能力。他们将使用「 SAE Level-4」标准的自动驾驶汽车,在制定区域进行有限制的出租车服务。

在去年,丰田还曾与优步共同投资 5 亿美元,用于自动驾驶项目的研究。

来源:theverge.com

学界

只需三小时,机器人即可成为合格的老师
 
近日发表在《科学机器人》杂志上的一篇论文,表明机器人只需花费三个小时,就能成功学会课堂环境中老师的行为。
 
这项研究是由普利茅斯大学的研究人员进行,他们研发出了一套名为 SPARC(监督性渐进式自主机器人能力)的系统,能够学会老师在课堂上的行为,了解与每种动作相关的独特动态,并学习对学生产生积极的影响。

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演示中先控制机器人,教它如何在教育活动中帮助年轻的学生,然后它能够自主地支持孩子们从事相同的活动。随后提供的建议与老师的建议一致。
 
机器人还学会了,如何通过赞美和鼓励等行为来激发学生的兴趣。
 
来源:techxplore.com
 
科学家研发新方法
利用无人机和 AI 检测灾区的生命迹象
 
南澳大利亚大学的工程师们,在近日公布了一项远程监测生命体征的新技术。结合无人机,以及计算机视觉系统, AI 能够在灾区环境中,以更高的准确率,检测出 4-8 米外范围内的幸存者。
 
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这套系统,通过摄像头捕捉到人体的半身,利用 AI 算法捕捉到胸腔中的微小运动,进而分析出心跳和呼吸频率等参数。与以前的研究不同,该系统不依赖于肤色变化或体温,是更准确的检测生命迹象的方法。
 
研究人员称,该系统适用于多种情况,包括地震和洪水,核事故,化学爆炸,生物袭击,大规模枪击,战斗搜索和营救或飞机坠毁在偏远地区。
 
来源:sciencedaily.com


新奇

AI 帮助瘫痪患者在脑海中「书写文字」

据科学杂志报道,研究人员已借助 AI ,将完全瘫痪的患者与外界交流的速度提高了近一倍

因中风或神经系统疾病导致完全瘫痪的患者——在尝试与外界交流时,通常表述都十分非常困难。在参与运动的大脑部位植入电极,使瘫痪的病人可以移动光标,用他们的思想选择屏幕上的字母。用户每分钟最多输入 39 个字符,但仍然比自然手写慢三倍左右。

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在本周举行的神经科学学会年会上,由多所高校合作的一个研究小组报告说,在新的试验中,其神经网络模型在一名颈部以下瘫痪的志愿者帮助训练下,最终可以以每分钟 66 个字符的速度,以大约 95% 的准确率读出志愿者想象的句子。

研究人员预计,随着研究的发展,「书写」速度将会提高,他们还将使用他们的系统更好地了解大脑是如何计划和协调精细的运动的。

来源:sciencemag.org


Waymo 高管指责媒体夸大自动驾驶的商业化前景

Waymo 首席发言人 Tekedra N. Mawakana周二表示,Waymo「一直在经历太多难以控制的媒体炒作。有时候,很多炒作与现实相差甚远。」

Mawakana 说,虽然现在的报道变得越来越「真实」,但他还是要说,过度的炒作会导致人们产生错误的想法。Mawakana 称:「我们希望自动驾驶汽车能够保持低调,不希望媒体对其过度关注和吹捧。」

来源:marketresearchbase.com

—— 完 ——
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### 关于智能快讯工具 智能快讯并非是一个广泛知名的标准IT技术、软件开发或运维工具。然而,基于当前的技术发展趋势和引用中的描述[^1],可以推测“智能快讯”可能是指一种集成了人工智能功能的工具,用于提升业务运维效率或者辅助决策支持。 如果假设该工具确实存在并应用于上述领域,则可以从以下几个方面来理解其潜在用途: #### 1. **智能化运维** 智能运维作为未来发展的方向之一,通过利用大数据分析与机器学习算法,可以助企业实现诸如容量预测、故障预警等功能。因此,“智能快讯”可能是某种监控平台的一部分,提供实时数据更新、异常检测报告或其他形式的情报推送服务。 #### 2. **测试自动化扩展至AI驱动型解决方案** 在现代软件开发生命周期(SDLC)中, 测试活动变得越来越重要[^2], 尤其是在敏捷开发模式下快速迭代的应用场景里。“智能快讯”也许代表了一种新型测试框架或者是与此类流程紧密集成的信息传递机制——即当某个特定条件满足时触发通知消息给相关人员以便采取行动. #### 3. **挑战与局限性考虑** 尽管如此, 我们也应注意到虽然理论上讲引入更多先进技术和理念有助于提高整体工作效率,但在实际操作层面仍面临诸多障碍.[^3]. 对此,"智能快讯"这类概念产品或许还需要克服现有环境下的种种限制才能真正发挥效用价值. ```python # 假设我们正在构建一个简单的模拟版本的‘智能快讯’脚本, # 它可以根据预定义规则发送警报邮件。 import smtplib from email.mime.text import MIMEText def send_alert(subject, body, to_emails): msg = MIMEText(body) msg['Subject'] = subject msg['From'] = 'smartflash@example.com' msg['To'] = ', '.join(to_emails) with smtplib.SMTP('localhost') as server: server.sendmail(msg['From'], to_emails, msg.as_string()) if __name__ == "__main__": alert_subject = "Capacity Warning" alert_body = "The current system load is approaching the maximum limit." recipient_list = ["admin@example.com"] send_alert(alert_subject, alert_body, recipient_list) ``` 以上代码片段展示了一个非常基础的概念验证程序,它模仿了如何创建类似于“智能快讯”的报警系统。 ---
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