标签：研发项目 评分 演示 工作流 商务 国家安全 获得 集中式 好的
https://mp.weixin.qq.com/s/bwKY6t1NjYfup8ExJaOy1wBy 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！微软宣称已获得向中国华为出口软件的许可证
微软的一位发言人通过电邮对媒体表示，「11 月 20 日，美国商务部批准了微软向华为出售大众软件的许可申请。我们感谢商务部应我们的申请采取的行动。」
美国在六个月前，以国家安全担忧为由，将华为列入实体清单。规定除非有商务部的特批，否则禁止美国企业向华为供应零配件。
但政令一直没有真正启动。前不久，美国已再次决定延后实施向华为「断供」的决定。据悉本次除了微软之外，还有数十家公司也获得了美国商务部的供货许可。
来源：reuters.com
富士胶片在RSNA上展示
数字放射成像 AI 的研发进展
富士胶片（Fujifilm）是诊断成像产品和医学信息解决方案的领先提供商，近日在 RSNA （北美放射年会）上，它们展示了数字放射成像的人工智能的研发进展。
在 RSNA 上，富士胶片演示了如何在急诊室，手术室以及常规 X 射线检查中使用其 AI 平台。并介绍了将 AI 技术与数字 X 射线照相术相结合的多种应用。
未来，它们还会将 AI 技术中的深度学习，与自身图像处理传统相结合，继续开发有潜力支持诊断成像工作流程的 AI 技术。
来源：prnewswire.com
新算法用来训练 AI 避免其不端行为
由斯坦福大学和麻省大学阿默斯特分校的研究人员，于 11 月 22 日在《科学》杂志上发表了一篇论文，通过算法训练 AI 避免一些不良的行为。
论文概述了一种新技术，可以将诸如避免性别偏见之类的模糊目标，转化为精确的数学标准，从而使机器学习算法能够训练 AI 应用程序来避免这种行为。
研究人员还希望开发一套技术，使用户可以轻松地指定他们想约束哪些不良行为，并使机器学习设计者可以放心地预测，使用过去数据训练的系统何时可以依赖该系统，并在实际环境中使用。
来源：techxplore.com
AI 或能帮助解决美国即将来临的心理健康危机
根据美过行为健康委员会 2017 年的一份报告，五年之后，由于服务需求的增长超过供应，美国目前已经负担沉重的精神卫生系统，可能短缺 15600 名精神科医生。
而新的研究则预示 AI 能能够改善这一状况。科罗拉多大学博尔德大学的研究教授彼得·佛尔兹（Peter Foltz），在本月发表了一篇有关人工智能在精神病学方面的结合的论文。
Foltz 说，AI 可能是临床医生充分利用与患者共处的时光并弥合访问障碍的有效途径。人工智能辅助的数据分析可以帮助临床医生更快，更准确地做出诊断，更快地使患者接受正确的治疗，并提前发出预告，这些信息可能会挽救生命。
来源：time.com
OpenAI 发布 Safety Gym
旨在提高强化学习安全性
近日 OpenAI 在官方博客中发布 Safety Gym，用于评估训练过程中强化学习的安全性。
Safety Gym 开箱即用，是一个环境及工具套件，具有更丰富的环境配置、更大规模的难度系数和复杂程度。科研人员就此提出一种比较算法的标准化方法，以在训练模型的过程中避免代价高昂的错误。借助 Safety Gym AI 开发者可在共享系统上更安全地进行全方面协作。
来源：openai.com
Facebook 发布 DeepFovea
将深度学习应用于 VR/AR 的集中式重建
高质量的 AR 和 VR 体验需要高图像分辨率、高帧率和多个视图，这可能会占用大量资源，近日 Facebook AI 在官网中发布 DeepFovea，试图借助深度学习技术大幅提高渲染效率。
DeepFovea 是一个新型的、基于AI 的 Foveated Rendering 系统，旨在提高增强现实和虚拟现实的表现。
它在不牺牲用户体验的前提下，采用比旧系统少几个数量级的像素来渲染图像，大幅减少渲染所需的计算资源，从而提供更逼真、画质更好的用户体验。
来源：ai.facebook.com
索尼成立 AI 部门，专注于游戏和食品
索尼在本周三的公告中表示，公司已成立索尼 AI，该部门将从事人工智能的研究和开发，并将在日本，美国和欧洲设有办事处。
索尼 AI 研发项目主要集中于游戏，影像，传感器业务以及美食学。这家科技巨头在公告中表示：「这些旗舰项目将增加对新技术的采用，对于在未来几年进一步提高索尼游戏和传感器业务有着至关重要的价值。」公告还透露道，AI 研究将「与索尼集团相关业务部门进行密切合作」。
来源：cnbc.com
这不是开玩笑：AI 在逗人笑方面击败了人类
由哈佛商学院博士后研究员 Michael H. Yeomans 领导的研究小组在一项新研究中，使用 30 多个笑话来确定人或 AI 谁能更好地预测别人认为哪些笑话更有趣。
该团队招募了 75 对参与者，其中包括配偶和密友，有 71％的参与者彼此认识超过五年。首先，参与者对笑话进行评分，等级从「非常好笑」到「一点都不好笑」。然后又预测了其同伴对八个笑话的评分。
同时，一个计算机算法运行了一系列的测试来进行自己的评估。在这个研究中，计算机无法解析笑话中的语言，也无法遵循一种模型来表明哪些功能使笑话变得有趣。它采用的方法是基于参与者以前对某些笑话的偏好，依靠「协同过滤」算法来了解哪些样本笑话在统计上与每个测试笑话相似。
结果是，电脑算法在 61％ 的情况下准确地选择了人们认为最好笑的笑话，超过了人类参与者 57% 的准确率。
来源：hbswk.hbs.edu
—— 完 ——
扫描二维码，加入 AI 讨论群
获得更多优质数据集
了解人工智能落地应用
关注顶会&论文
回复「读者」了解详情
更多精彩内容（点击图片阅读）
标签：研发项目 评分 演示 工作流 商务 国家安全 获得 集中式 好的
原文地址：https://blog.51cto.com/14929242/2534265
