进展 | Uber 申请新专利
利用人工智能判断乘客是否醉酒
“有外媒担忧，司机可能会拒载醉酒乘客以避免麻烦。”
6月12日消息，据国外媒体报道，Uber 申请的一项专利近期被曝光，它正在试图利用人工智能识别用户是否醉酒，以为其提供定制的乘车选择。
这项专利名叫“通过机器学习来预测用户的状态”。根据描述，Uber 计划借助 AI 算法，通过 APP 识别乘客的异常行为，比如用户输入时的错别字、点击链接和按钮的精准程度、走路的速度等等因素，以及打车时所处的时间、乘车的地点等。
比如，周六凌晨1点，一个在类似夜店的区域内沿街行走、拿着手机打字笨拙的人，很有可能是醉酒了。根据不同国家和地区的规定，这一算法或将使系统拒绝为乘客提供拼车服务。
原文链接：
http://tech.caijing.com.cn/20180613/4469642.shtml
进展 | 换脸 AI 升级
表情、动作、视线方向都能实时迁移
“该技术的局限在于对长头发的处理较为粗糙。”
“变脸”技术已经不新奇，来自德国慕尼黑工业大学、斯坦福大学等的一组研究人员最近开发了一个叫“HeadOn”的 AI，它可以“变人”——根据输入人物的动作，实时地改变视频中人物的面部表情、眼球运动和身体动作，使得图像中的人看起来像是真的在说话和移动一样。
研究人员在论文里将这个系统称为“首个人体肖像视频的实时目标（source-to-target）重演方法，实现了躯干运动、头部运动、面部表情和视线注视的迁移”。
HeadOn 视频演示
HeadOn，是一个用普通 RGB-D 相机录制的人像视频的重演系统。该系统不仅可以控制面部表情的变化，而且再现了头部、上身的摆动和眼睛注视的方向，克服了当前的面部重演方法的局限性。也就是说，重演了视频中的整个人体。
研究人员开辟一种新方法，可以快速、自动地从一个简短的 RGB-D 初始化序列中构建人的头部和躯干的几何代理（proxy），这个方法的核心是将对变形代理的精确跟踪与基于视图的纹理相结合，进行基于视频的重新渲染。使得生成的虚拟形象具有完整头部的参数化3D 模型，使用混合形状进行表情控制，并与个性化的上身模型集成。
该研究团队去年即研发了令人瞠目结舌、引发很大争议的“变脸 AI”Face2Face，但 Face2Face 只能实现面部表情的转换，HeadOn 增加了身体运动和头部运动的迁移。
FaceVR 视频演示
原文链接：
《【换脸AI升级版】面部表情、身体动作、视线方向都能实时迁移》
论文地址：
http://niessnerlab.org/papers/2018/7headon/headon_preprint.pdf
科研 | 人工智能进太空
SpaceX 将在空间站研究 AI 的使用
“科技应用超越星系。”
预计在北京时间6月29日17时41分，SpaceX 将执行其第15次空间站货运补给任务，这次“龙”飞船携带了5个主要的研究项目，分别是：研究人工智能的使用，测量植物温度的传感器，太空中的肠道健康研究，血管靶向制剂研究，微重力环境下无机结构的形成。
其中一个项目名为 CIMON 的人工智能，由德国航空航天中心与空中客车合作研制，旨在辅助宇航员们在空间站的日常工作。作为空间站上首个 AI，西蒙的存在能帮助宇航员增强专业知识，并缓解由于长期飞行带给宇航员们的压力及工作负荷。
原文链接：
黑科技 | AI 练就“穿墙看人”本领
“WiFi 可以穿透墙壁并反射人体，是良好的人体追踪器。”
MIT 和波士顿大学等组成的团队，最近利用神经网络技术开发了一种可以穿透墙壁提供准确人体姿势判断的系统 RF-Pose，基于 WiFi 追踪人体信号和反射人体的特性，通过跨形态的监督学习，该系统可以准确预估遮挡物背后的人体2D 动作。
该系统只通过一张照片，就可以进行人体姿态估计，将图片中人的头、手、腿等等位置的关键点标注出来，形成一个精准的“人体骨架”。
目前这个 AI 的监测效果，在没有遮挡的情况下，准确率达62.4%；需要穿墙透视的时候，它的准确率是58.1%。
原文链接：
《穿墙透视法!MIT让WiFi追踪人体看穿姿势动作,附论文下载》
论文地址：
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhao_Through-Wall_Human_Pose_CVPR_2018_paper.pdf
医疗 | AI 可以通过呼吸判断疾病
“该技术在医学、法医、环境分析等领域将有广泛应用空间。”
拉夫堡大学科研人员正在开发一种可以感知人类呼吸的 AI 系统，通过深度学习识别出我们所呼出气体中带有疾病症兆的物质。
动物和植物可以利用嗅觉辨识悬浮在空中的数百种不同的物质，但与其他动物相比，人类的嗅觉远不够发达。出于这个原因，人类并未关注空气介质所携带信息的丰富性。人工智能的使用或将改变这种情况。
几十年来，世界各地的实验室都能够使用机器来检测空气中的微量物质。这些称为气相色谱质谱仪或 GC-MS 的系统（gas-chromatography mass-spectrometers or GC-MS）可以分析空气，以发现数千种不同的挥发性有机化合物分子。
GC-MS 首先将气体样本中的化合物分离出来，然后将其捣碎成碎片，从而创建可识别化合物的专有“指纹”。人类呼出的空气中存在数百种化合物，它们可能会揭示各种癌症存在的症兆。因此，世界各地的实验室都在尝试将 GC-MS 作为一种无创诊断工具，用以识别疾病。但这个过程非常耗时，常需要专家手动检查和分析。
利用深度学习网络，“读取”气味留下的痕迹，如此，深度学习网络从每个呼吸样本中学到的知识将越来越多，最终它们能够识别呼出空气中的特定化合物。
原文链接：
https://www.weforum.org/agenda/2018/06/ai-is-acquiring-a-sense-of-smell-that-can-detect-illnesses-in-human-breath-15f84f2f-865b-453a-b834-7ccef8d626a7/
医疗 | 港大开发神经外科机器人系统
助脑手术更安全高效
“帕金森症是全球第二普及的神经系统疾病，预计到2030年将有超过870万名患者。”
近日，香港大学科研团队成功开发出一套神经外科机器人系统，能于核磁共振扫描仪（MRI）头部线圈内做立体定位。在不受磁场影响下，可确保手术能更准确、更安全、更有效地进行，造福大批帕金森症及其他相关脑部疾病患者。
研究团队还设计了可以对左右大脑同时精准手术的机械手臂，开发了先进的三维追踪标记，可以助机器人系统在 MRI 中实时、快速地定位，令脑部手术朝着更安全、更准确和更有效的方向迈出重要一步。
除了应用于脑外科外，研究团队指出，机器人系统的核心技术有望应用于其他 MRI 导航手术，例如心脏导管术、前列腺或乳房组织切片检查等，下一步会开展更多临床研究，以确定系统于相关领域的功效。
原文链接：
https://www.leiphone.com/news/201806/SDH6Kx6pd2vtdVXN.html
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