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PilotNet:让人工智能向人类司机学习驾驶车辆 | 一周 AI 新闻

百度AI · 2017-05-08
路怒症什么的就不要学了!

智能安全感 

Deep Sentinel获A轮融资,把深度学习带入家庭安全

PilotNet:让人工智能向人类司机学习驾驶车辆 | 一周 AI 新闻

Deep Sentinel是一家家庭安全初创公司,来自美国旧金山,近日刚宣布获得了740万美元A轮融资,由Shasta Ventures领投并有Bezos Expeditions、Lux Capital和UP2398共同参与。

创始人Selinger表示,该公司正在生产一系列基于深度学习的摄像机,用以评估对财产可能造成的威胁。Deep Sentinel 提供的价值将主要来自其软件部分,该系统旨在通过视频流、其他上下文信息来分析家庭可能面临的威胁,并通过适当的警告或灯光予以提示。

正如Selinger所表示,Deep Sentinel提供的不仅仅是一个监控解决方案,而更多旨在回应并最终阻止犯罪分子。希望它可以在全面性和体验上给用户带来差异。

照骗

微软研究院新论文:通过深度图像类推实现视觉属性迁移

PilotNet:让人工智能向人类司机学习驾驶车辆 | 一周 AI 新闻

或许你唱过的“是不是爱你就会变成你”只是随口一说,但微软研究院的科学家们可是认真的!近日,微软亚洲研究院通过一篇题为“通过深度图像类推实现视觉属性迁移”的论文,提出了一种新的、有趣的图像风格迁移方案。

这项新的视觉属性迁移技术,将应用于那些在外观上差异很大,但却有着相似语义结构的照片。将一张图像的视觉信息(如颜色、色调、纹理、风格)迁移到另一张图像上。

比如,你可以将一幅油画或者素描变成一张描述相同对象的实景照片。这一技术能够发现两幅输入图像之间具有语义学意义的密切关联。而为了实现这一目的,该技术采用了“图像类推”的概念——其特性由一种用于匹配的深度卷积神经网络中提取而出。

目前这一方法的有效性已在多个不同案例中得到验证,这些案例包括风格/纹理转移、色彩/风格交换,以及将油画、素描变成照片或延时摄影。

带带我

PilotNet:让人工智能跟人类司机学车

近日,英伟达与谷歌推出PilotNet:让人工智能向人类司机学习驾驶车辆。通过 NVIDIA PilotNet,英伟达和谷歌的工程师们构建了一个基于神经网络的全新系统,可以通过观察人类的行为学习驾驶汽车。

这一系统通过学习人类驾驶者的操纵方式来学习驾驶汽车。神经网络通过车上安装的摄像头收集路面情况,随后将图像和驾驶者动作的记录进行配对。

研究者们记录了大量不同环境中的驾驶数据:有画线和没有画线的道路;乡间小路和高速公路;一天中不同光照条件下的同一段路,以及不同天气条件下的道路环境。

通过观察,神经网络通过训练在完全没有手动输入编程指令的情况下学会了如何驾驶 BB8(Nvidia自动驾驶汽车)。目前该神经网络已经可以在新环境中成功驾驶车辆了。

战略

微软布局人工智能,宣布投资Agolo和Bonsai

作为微软重要的战略布局之一,微软创投宣布投资Agolo和Bonsai两家AI公司。微软创投的企业副总裁Nagraj Kashyap在5月4日发布的博文中表示这两家公司都在使用AI的力量来改变我们的工作方式。

总部位于纽约的Agolo刚刚结束了350万美元的种子轮融资,由微软创投和湾区公司CRV领投。这家公司主要开发先进的摘要软件,能够分析数千份文档来总结文档中的核心要点,并根据用户兴趣方向进行偏好调整。

Bonsai是总部位于伯克利的公司,在最新一轮融资中获得了760万美元的融资,公司主要负责创建AI平台来帮助企业如何创建和部署智能系统。Kashyap表示:“通过自动化管理复杂的机器学习算法,Bonsai能够让开发者充分使用AI的最新能力。”

重磅!

国量子计算机诞生,创世界纪录

5月3日,科技界迎来了一则重磅消息:世界上第一台超越早期经典计算机的光量子计算机诞生。

中国科学院5月3日在上海举行新闻发布会,对外发布了这一消息,这个“世界首台”是货真价实的“中国造”。该光量子计算机是由中科大、浙江大学、中科院物理所、中科院-阿里巴巴量子计算实验室等协同完成参与研发的。

量子计算机是指利用量子相干叠加原理,理论上具有超快的并行计算和模拟能力的计算机。曾有人打过一个比方:如果现在传统计算机的速度是自行车,量子计算机的速度就好比飞机。

这是历史上第一台超越早期经典计算机的基于单光子的量子模拟机,为最终实现超越经典计算能力的量子计算奠定了基础。5月2日,该研究成果以长文的形式在线发表于《自然光子学》。

高效

北京地铁安检正研究接入人脸识别技术

PilotNet:让人工智能向人类司机学习驾驶车辆 | 一周 AI 新闻

地铁安检几乎是城市居民每天都会面对的日常环节,但你可能不知道的是,去年一年,通过地铁安检查获30余万件禁带品,重量接近30万吨。地铁站的身份核录也起到很大作用,公交总队抓逃人数在全公安系统居首。

为了提升地铁进站安检速度,减少乘客等候时间,北京市正研究通过提升安检技术手段,做相关试点,包括人脸识别等高科技手段在安检中的体现,减少乘客安检等候时间。

同时,在智能检物方面,将提升X光机,对乘客包内物品进行图像比对,随着图像库的不断积累,通过比对可以断定包内物品是不是禁带物品,如果能够通过图像比对确定的则无需开包复检。

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