1.拳击与机器人的结合
也许每一个少年都曾经有过一个拳击梦和一个机器人梦。而有一部电影就把这两种元素结合在了一起。
这部电影的名字叫做《铁甲钢拳》。
故事发生在2020年。2020年的整个世界发生了巨大的变化，人类拳击已经被禁止了，所以说如果你想去进行拳击比赛的话，你必须要有机器人才行，而休杰克曼所饰演的这个角色，他就是专门从事于机器人拳击的一个人。
但是一个拳击机器人要花很多钱，所以说他花光了自己的积蓄去购买了一个拳击机器人，但是这个拳击机器人的效果并不好，进行了几场比赛就被打坏了。
这个时候突然出现了一个他素未谋面的儿子。
自己的儿子必须要和自己相处一段时间，所以说他和他的儿子一起去进行一些拳击机器人拳击的东西。
一个偶然的机会，他们走到到了一个废品收购站，并在那个地方捡到了一个拳击机器人，这个全集机器人和其他的拳击机器人不一样。
其他的拳击机器人都是由人所操控的，但是这个机器人是有自己的处理方式的，他会模仿人的行为，但是并不为人所直接操控。
他的儿子非常激动，因为这是他第一次拥有一个拳击机器人。
他和主角一起培训这个拳击机器人，并且教会他了很多拳击技巧。
他们带着这个拳击机器人一起征战在机器人拳坛，而且赢下了很多比赛，同时也赢了很多钱，最终他们走到了最后一步，和超级拳击机器人进行战斗，最终他们两个赢下了这一场艰难的比赛。
在这个过程中，他们与这个机器人也有了很深的感情。
当有人说要出钱买这个机器人的时候，他们非常的犹豫，最终他们拒绝了。他们之后也和这个机器人一起生活着，并且过的很好。
2.新型AI机器人可在4秒钟内找到漫画主人公
据报道，开发人员发明了一款人工智能机器人，可以利用面部识别技术在4秒内从300个虚构的人物中找到角色“威利”，并且可以用机械手臂指出来。
《威利在哪里》是一套由英国插画家Martin Handford创作的儿童书籍。威利是书中的主人翁，是一个环游世界的旅行家。
他的重要特征是身穿红白条纹的衣服，头戴绒球帽，手上拿着木制手杖，带着一幅眼镜到处环游冒险。而他最爱出现令人意想不到的地方，隐藏在拥挤的场景中。
找到威利，便成为孩子们儿时的乐趣。而现在，一款AI机器人，就可以快速找到，并且比大部分5岁小孩还快。
该设计师名叫Matt Reed，来自美国田纳西州首府纳什维尔的创意机构Redpepper。
机器人带有一个摄像头，可以拍下这一页的照片。然后传送至谷歌的自动视觉技术，这些面孔就会进行检测和分析，若分析结果匹配率达到95%以上，机械臂就会指出画面上威利的位置。
设计师表示，我原本以为用 107 张照片建立的模型会不够强，但结果显示机器人能识别原有照片组内没有的威利模样。
对于下一代来说让技术变得有趣是非常重要的——这感觉是一个很好的展示方式。
人们想要得到灵感，想让他们知道，任何人都能做到这一点，你只需要解决一个问题，你就会学到比你想象中还要多的东西。
3.斯坦福大学用深度感知、注视点追踪为普通眼镜带来近距离对象聚焦能力
用于VR头显的复杂光学元件能够带来修正视觉问题的智能眼镜。
来自斯坦福大学研究人员的“Autofocals”原型采用深度感知和注视点追踪来为用户带来近距离对象聚焦能力。
设备旨在更好地解决老花眼问题，亦即眼睛难以聚焦于近距离对象。
随着年龄的增长，老花眼会发生在数百万人的身上，即使你原本的视力非常优秀。
市场上同时存在可调节镜片眼镜，但你必须通过侧面的针盘进行缓慢的手动调节。所以，如果你可以根据用户需要实时自动改变整个镜片的形状，这又如何呢？
这正是Padmanaban及其同事Robert Konrad和Gordon Wetzstein研发的项目。
尽管当前的原型过于笨重和受限，但概念看起来十分具有前景。
基本上，当我们将眼睛从远处移动到近处并进行聚焦时，我们在现实中所看到的变化不会在VR中发生，而这有可能引起眼睛疼痛和用户恶心。
所以，能够根据注视位置而自动调整的透镜将非常有用。Padmanaban认为，这同样适用于无法在现实世界中聚焦近距离对象的人员。
具体工作原理如下：眼镜的深度传感器采集用户前方场景的基本视图。报纸位于14英寸远，桌子3英尺远，房间的其余部分则距离更多。
然后，眼动追踪系统将追踪用户当前的注视点，然后与深度图交叉引用。
对于已经提前输入关于用户视力问题细节的眼镜设备（如难以聚焦于20英寸以内的对象），它可以做出是否应该，以及如何调整眼镜镜片的智能决定。
即便只是早期原型，Autofocals都可以与传统校正相媲美，有时甚至更好。另外，Autofocals的‘自然’操作令它们在首次穿戴时就能正常使用。
团队目前正在进行测试，以更加定量地衡量系统的改进，并测试任何潜在的不良影响，故障或其他投诉。
设备距离商业化还有很长的路要走，但Padmanaban表示，一些制造商已经在研究这种类型的方法。
尽管仍处于早期阶段，但它非常具有前景。
4.微软推出人工智能心脏病风险预测指标
据报道，有许多风险因素决定了人们患心脏病的风险，例如生活方式、家族史、职业、现有疾病等等。
了解人们患心脏病的风险可以帮助他们或他们的医生优先考虑干预措施。
周五，微软推出了由人工智能支持的心脏病风险评分API，供大型印度医院网络Apollo使用。
世界范围内基于人工智能的模型是在几十年前形成的，并以西方人口为基础。我们的新API评分基于Apollo Hospitals共享的40万印度人的数据，可以轻松识别每位患者的风险水平。
这个AI工具考虑了21种风险因素，包括饮食、吸烟和吸烟偏好等生活方式属性以及通过呼吸率、高血压、收缩压和舒张压反映的心理压力和焦虑，并将对治疗计划提供丰富的见解和早期诊断。
该评分将风险分为高、中、低，并提供了对可修改的最大风险因素的见解，从而帮助医生以更全面的方式咨询患者，同时为患者提供改善生活方式和及时干预的见解。
AI和ML与我们医生的全球专业知识的合并将有助于预防心脏病、拯救生命并确保患有心脏病的人能够做出明智的健康选择。
印度民众的心脏风险评分是精确医疗保健如何加速预防心血管疾病和减轻疾病负担的真实例子。