怡亞通人工智能創新產品NJ-1 Al紅外測溫儀上市
3 月 9 日，怡亞通人工智能創新產品——NJ-1 Al 紅外測溫儀（以下簡稱 NJ-1）正式上市。據悉，NJ-1 由怡亞通、華為、億方人工智能以及美國知名紅外測溫系統供應商 FILIR 聯合推出。該款紅外測溫儀採用紅外熱成像機芯，可將可見光與紅外熱像融合為一體，並採用自動溫度矯正算法以及 AI 人臉識別算法，實時準確地測量通行人員體溫。當發現體溫超過預警範圍的疑似發熱人員，系統將自動報告，以便相關工作人員快速進行確認。NJ-1 在實現無接觸自動測溫的同時，與額溫槍相比，具有測溫距離更遠、速度更快等優勢，可以廣泛用於機場、火車站、地鐵站、醫院、學校和大型企業等場所的人員體溫監控。
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1660756877438076483&wfr=spider&for=pc
Envision 將 AI 引入 Google Glass 幫助視障用戶「看」到環境
Envision 近日首次推出 Envision Glasses，這是一種基於 AI 的 Google Glass 增強 AR 眼鏡，幫助視障用戶「看到」他們的環境。Envision Glasses 作為完整的解決方案，將 Google Glass Enterprise Edition 2 與 OCR 和計算機視覺軟件相結合，可以識別佩戴者的環境，然後使用眼鏡的內置揚聲器大聲說出描述。該公司通過輕巧的眼鏡框採用 AI 技術，從而極大地改善了現實世界中的識別體驗，以適用於盲人和弱視用戶。（VentureBeat）
https://venturebeat.com/2020/03/09/envision-brings-ai-to-google-glass-to-help-visually-impaired-users-see/
日本發明人工智能系統無需活檢潰瘍性結腸炎
據外媒報道，東京醫科牙科大學（TMDU）開發了一種人工智能系統，無需活檢測試可有效評估潰瘍性結腸炎（UC）患者的內鏡黏膜情況。在今年 2 月發表於胃腸病學的一項研究中，TMDU 研究人員發表了一種具有 DNN 的人工智能系統，評估 UC 內窺鏡檢查結果的準確性與專家內窺鏡檢查員相當。其 DNUC 算法無需活檢分析能夠識別正在好轉的 UC 患者。該研究不僅為醫療機構節省時間和金錢，並減少侵入性醫療程序對 UC 患者造成影響的可能性。
https://medicaldialogues.in/gastroenterology/news/artificial-intelligence-may-obviate-biopsy-need-in-ulcerative-colitis-63765
亞馬遜宣佈開售其無現金商店技術給其他零售商
據外媒報道，亞馬遜週一宣佈將向其他零售商提供名為「Just Walk Out」的無現金商店技術。該技術結合了攝像頭，傳感器，計算機視覺技術和深度學習功能，可讓客戶選購後直接離開商店而無需排隊付款。這項技術與如今為 Amazon Go 無收銀員便利店和亞馬遜在西雅圖新近推出的 Amazon Go Grocery 商店提供支持的技術相同。亞馬遜還開設了一個詳細介紹該技術工作方式的網站，並回答此新業務線的相關問題。該網站介紹道亞馬遜提供的系統包括「實現無排隊結帳的所有必要技術」，即除了軟件系統，亞馬遜還將提供相機硬件和傳感器技術。該網站沒有提及價格，但表示該系統還通過電話和電子郵件提供全天候支持。
https://techcrunch.com/2020/03/09/amazon-is-now-selling-its-cashierless-store-technology-to-other-retailers/
阿聯酋巡邏車即將安裝智能巡邏系統在路上發現罪犯
據外媒報道，阿聯酋阿布扎比警察局將推出智能巡邏系統，在街上逃竄的被通緝犯罪分子會立即被逮捕。安裝在警車頂部的智能長形板將實時識別人臉。該高科技系統將與中央運營部門的服務器鏈接，其軟件可以快速檢查與監視列表中任何犯罪分子的匹配情況。如果發現匹配，將立即通知現場警察以採取進一步措施。阿布扎比警官說：「這將在未來幾個月內啟動，一次升級約五到十輛警車配置，至所有車輛完成升級。」「除了面部識別系統，智能酒吧還可以檢測出汽車車牌號及超速行駛車輛並跟蹤其他交通違規行為。」
https://www.khaleejtimes.com/uae/abu-dhabi/these-patrol-cars-can-soon-spot-criminals-on-uae-streets
阿里達摩院成立XG實驗室，聚焦5G技術和應用
阿里達摩院近日宣佈正式成立 XG 實驗室，該實驗室致力於推動下一代網絡通信技術的研究，現階段主要聚焦 5G 技術和應用的協同研發。達摩院方面表示，新成立的 XG 實驗室將為超高清視頻、在線辦公、AR/VR、工業互聯網、智能物流、自動駕駛等場景研究符合 5G 時代的視頻編解碼技術、網絡傳輸協議等，並制定相關標準。
https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-03-10
華為發佈5G服務與軟件解決方案
3 月 9 日，華為全球技術服務部副總裁胡建宇發佈基於「平臺+智能」的 5G 全棧服務與軟件解決方案，包括 AI+大數據驅動的全流程數字化 5G 智敏建網解決方案——CWR@Digital；5G 智能網優解決方案；保障超可靠 5G 網絡的 AUTIN 5G 智能運維解決方案；5G 人才培養與認證解決方案以及全球首發的 5G 雲聯絡中心解決方案等。
https://www.huawei.com/cn/press-events/news/2020/3/5g-service-software-solution
DARPA與諾斯羅普·格魯曼合作製造機器人服務衛星
據悉，美國國防高級研究計劃局（DARPA）已與諾斯羅普·格魯曼子公司 Space Logistics LLC 建立合作關係，以開發用於維修和延長軌道衛星使用壽命的機器人技術。基於最近與地球同步軌道上的通信衛星對接的任務擴展飛行器 1（MEV-1），該機構的地球同步衛星機器人服務（RSGS）計劃將使用該技術開發靈巧的機器人服務，由私人公司經營。
https://smart.huanqiu.com/article/3xMYkAcsinx
中國首個L4級自動駕駛開放測試基地在重慶永川開建
3 月 9 日，由北京百度網訊科技有限公司與重慶市永川區政府、重慶市計量質量檢測研究院共同打造的百度西部自動駕駛開放測試基地工程項目啟動。該項目總投資 10 億元。該項目擬用 20 平方公里約雙向 180 公里道路建設測試基地，設立百度 Apollo 自動駕駛測試運營中心，主要開展自動駕駛開放道路測試場建設、自動駕駛技術研究等業務。首期建成後可承載 100 臺以上自動駕駛汽車開展測試示範。
https://epaper.cqrb.cn/html/cqrb/2020-03/10/006/content_255523.htm
工信部公示《汽車駕駛自動化分級》國家標準，明年1月1日實施
3 月 9 日，工信部發布《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標準報批公示，公示截止到 2020 年 4 月 9 日，這項標準將於明年 1 月 1 日正式實施。《汽車駕駛自動化分級》是我國智能網聯汽車標準體系的基礎類標準之一，將為我國後續自動駕駛相關法律、法規、強制性標準的出臺提供支撐。其中包括了對駕駛自動化的定義、駕駛自動化分級原則、駕駛自動化等級劃分要素、駕駛自動化各等級定義、駕駛自動化等級劃分流程及判定方法等。
http://m.news.cctv.com/2020/03/10/ARTIaF5RUUcHS7S5WgsQogTV200310.shtml
自動駕駛寒冬將至
未來十年，自動駕駛汽車有望為全球經濟創造數萬億美元的收入。但眼下自動駕駛的寒冬似乎已經到來。各國政府和工業界已經在一段時間內推出了聯網自動駕駛汽車。幾年前，英國政府甚至承諾在 2021 年之前在道路上出現「沒有人類安全操作員的全自動駕駛汽車」。實際上個月，有 21 位行業專家簽署了一封標題為「自動駕駛停滯不前」致英國國會議員的公開信，警告自動駕駛行業正在失去衝勁。信中寫道：「政府已將出行的未來置於產業戰略的核心，但我們正處於艱難時刻，」因缺乏監管結構這一全球性問題，今年早些時候該 21 位專家向英國政府寫了一封公開信聲明特別要求提供更多資金投資於「安全和保證框架」。（ZDNet）
https://www.zdnet.com/article/for-self-driving-cars-winter-is-coming/
工業物聯網公司「湃方科技」完成數千萬元A輪融資，創新黑馬基金領投
3 月 10 日消息，工業設備智能管理全棧解決方案提供商「湃方科技」已完成數千萬元 A 輪融資，本輪融資由創新黑馬基金領投，老股東 BV 百度風投、經緯中國均持續加碼。資金將用於新銷售業務擴張，更高性價比產品研發、商業人才引進和品牌建設。該公司成立於 2018 年 9 月，主要通過人工智能芯片技術和人工智能算法技術，為設備製造商、設備使用商和設備代理商客戶提供跨品類、全棧式的設備管理 AIoT 解決方案。
https://www.36kr.com/p/5299559
大阪大學科學家使用 FPGA 研發新計算設備，以最大程度地提高人工智能應用效率
近日，大阪大學的科學家使用 FPGA 構造出一種新型計算設備，用戶可以對其進行定製，以最大程度地提高人工智能應用的效率。與當前使用的可重新佈線硬件相比，該系統將電路密度提高了 12 倍。此外，預計該技術可將能耗降低 80％。這一進步或將使得人工智能解決方案更佳靈活，可提供增強的性能同時消耗更少的電能。（ScienceDaily）
https://www.sciencedaily.com/releases/2020/03/200309093011.htm
Facebook AI「Other-Play」算法可改善自動駕駛汽車性能
Facebook AI 研究人員近日推出一種名為「Other-Play」算法，以下為論文概述：我們考慮零協調的問題 - 構建可以與以前從未見過的新玩家（例如人類）進行協調的 AI 智能體。標準的多智能體強化學習（MARL）方法通常專注於自玩（SP）設置，在此設置中，智能體通過自己玩遊戲來構造策略反覆。不幸的是，天真地將 SP 應用於零協調問題會導致智能體建立高度專業化的約定，而這些約定不會延續到他們尚未受過訓練的新夥伴身上。我們介紹了一種稱為「其他遊戲」（OP）的新穎學習算法，該算法通過尋找更可靠的策略來利用潛在問題中存在的已知對稱性，從而增強自玩遊戲。我們從理論上和實驗上對 OP 進行表徵。我們研究了合作式紙牌遊戲 Hanabi，並顯示 OP 智能體與獨立訓練的智能體配對時得分更高。在初步結果中，我們還顯示，與最先進的 SP 智能體相比，與人類玩家配對時，我們的 OP 智能體獲得更高的平均分數。（Venturebeat）
https://venturebeat.com/2020/03/09/facebook-ais-other-play-algorithm-could-improve-autonomous-vehicle-performance/
吳恩達團隊論文登「自然」，AppendiXNet：使用視頻預訓練從 CT 檢查小數據集中利用深度學習診斷闌尾炎
近日，吳恩達團隊新技術論文論文登「自然」，該論文名為：“AppendiXNet：使用視頻預訓練從 CT 檢查小數據集中利用深度學習診斷闌尾炎”。以下為論文概述：用於數字醫學中複雜任務的深度學習算法的開發依賴於大型標籤訓練數據集的可用性，且這些訓練數據集通常包含數十萬個示例。該研究目的是開發一個 3D 深度學習模型 AppendiXNet，該模型使用少於 500 個訓練 CT 考試的小型訓練數據集來檢測闌尾炎。我們探索了在大量視頻上對模型進行預訓練是否比從頭開始訓練模型會提高模型的性能。AppendiXNet 已在名為 Kinetics 的大量 YouTube 視頻上進行了預訓練，該視頻由大約 500,000 個視頻剪輯組成，併為 600 種人類行為分類之一進行註釋，然後在一個以闌尾炎為註釋的 438 個 CT 掃描的小型數據集上進行微調。我們發現，在自然視頻上對 3D 模型進行預訓練可以將模型的性能從 AUC 的 0.724（95％CI 0.625，0.823）顯著提高到 0.810（95％CI 0.725，0.895）。當訓練數據有限時，深度學習在使用視頻預訓練的 CT 檢查中檢測異常的應用可以有效地推廣到其他具有挑戰性的斷面醫學成像任務。
https://www.nature.com/articles/s41598-020-61055-6
谷歌宣佈用於量子機器學習的開源庫 TensorFlow Quantum
谷歌 AI 週一更博宣佈與滑鐵盧大學、X 研發機構、及大眾汽車公司合作發佈 TensorFlow Quantum（TFQ），一個用於快速建立量子 ML 模型原型的開源庫。TFQ 將量子計算和機器學習研究界聯合以控制和建模自然或人工量子系統，如具有約 50-100 量子位的嘈雜中級量子處理器（NISQ）。TFQ 的關鍵特徵是能夠同時訓練和執行多個量子電路的能力，得益於 TensorFlow 能夠跨計算機集群並行化計算，並在多核計算機上模擬相對較大的量子電路。谷歌還宣佈發佈新的高性能開源量子電路模擬器 qsim，特別針對多核 Intel 處理器進行了優化。谷歌表示 TensorFlow Quantum 主要致力於在經典量子電路模擬器上執行量子電路，並希望未來 TFQ 能夠在 Cirq 支持的實際量子處理器上執行量子電路。
https://ai.googleblog.com/2020/03/announcing-tensorflow-quantum-open.html
CVPR 2020 | 更高質量的點雲補全：上海交通大學團隊提出點雲分形網絡
傳統的點雲補完方法基於一定的物體基礎結構的先驗信息，如對稱性信息或語義類信息等，通過一定的先驗信息對缺失點雲進行修補。這類方法只能處理一些點雲缺失率很低、結構特徵十分明顯的缺失點雲。近年來，一些工作也嘗試使用深度學習來實現點雲補全，如 LGAN-AE[3]，PCN[4], 和 3D-Capsule[5] 等，這些工作以不完整點雲作為輸入，輸出完整點雲，造成網絡過於關注到物體的整體特徵而忽略了缺失區域的幾何信息。另一方面，這些網絡會生成偏向於某類物體共性特徵的點雲，而失去某個物體的個體特徵。在論文《PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion》中，上海交通大學團隊提出點雲分形網絡（PF-Net：Point Fractal Network），採用了類似分形幾何的思想，同樣以不完整點雲作為輸入，但是僅輸出缺失部分點雲，並且較好地保留了某個物體的個體特徵。
https://arxiv.org/pdf/2003.00410.pdf
時間自適應卷積，加拿大卡爾頓大學提出比自注意力更快的特徵提取器
在論文《Time-aware Large Kernel Convolutions》，來自加拿大卡爾頓大學的研究者介紹一篇非常有趣的工作：使用「時間自適應」的卷積去替換 Transformer 中的自注意力，從而將時間複雜度從降低到 O(n)，極大加快了文本生成的速度，同時還得到了非常好的效果。在數據集 WMT En-De, En-Fr 和 IWSLT De-En 上取得了和當前最優相同的結果。
https://arxiv.org/pdf/2002.03184v1.pdf
較當前SOTA智能體性能表現更佳，Facebook提出Other-Play新型學習算法
在論文《“Other-Play” for Zero-Shot Coordination》中，來自 Facebook AI 研究院的學者提出一種名為 Other-Play（OP）的新型學習算法，通過尋找更魯棒的策略以及利用潛在問題中已知的對稱性，該算法能夠增強自我對決。他們從理論和實驗兩方面描述了 OP 算法的特徵。研究者探究了合作型卡牌遊戲花火（Hanabi），結果證明當 OP 智能體與其他獨立訓練的智能體放在一起時會取得更高的分數。此外，初步研究結果顯示，與當前 SOTA SP 智能體相比，本文中的 OP 智能體與人類玩家成對出現時也會取得更高的平均分數。
https://arxiv.org/pdf/2003.02979.pdf
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