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电梯将柯基犬与踏板车混淆,该算法获得了申请专利和其他来自 AI 世界的新闻

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我们努力让读者不仅了解比特币行业的发展,而且还讨论相关技术领域(网络安全以及现在的人工智能 (AI) 领域)正在发生的事情。

ForkLog 收集了过去一周 AI 界最重要的新闻

俄罗斯联邦经济发展部确定了人工智能领域项目的标准。 在莫斯科地铁的 Filevskaya 线上,已经推出了使用人脸识别的车费支付系统。 微软已经为 Bing 搜索引擎开发了自己的语言模型。 澳大利亚法院已经承认人工智能对专利发明的权利。 在中国,电梯将柯基犬与电动滑板车混淆,并拒绝载客。 一位爱好者开发了一个迷你版的 OpenAI 的 DALL-E 算法,该算法可以从文本描述中生成图片。

俄罗斯联邦经济发展部确定了人工智能领域应考虑的项目

俄罗斯经济发展部制定了人工智能领域项目的标准。

根据该文件,人工智能包括旨在开发、创建和实施以下领域技术的解决方案:

计算机视觉; 自然语言处理; 语音识别与合成; 智能决策支持系统; 先进的人工智能方法。

此类项目将有资格获得创新促进基金和斯科尔科沃基金会的资助,总金额为 120 亿卢布。

组织代表已经发起了相关项目的竞赛。

莫斯科地铁推出人脸识别出行支付服务

莫斯科地铁启动了使用人脸识别 Face Pay 的票价支付系统的测试。

首都交通部介绍了这项服务的运作方式。 首先,系统使用安装在旋转门中的摄像头扫描乘客的面部。 然后程序将图片与该人留在银行的生物特征数据进行比较,并从账户中扣除车费。

在第一阶段,该实验在 Filevskaya 地铁线上启动,有 1000 名志愿者参与。

市长办公室说:“我们将逐步将所有线路连接到测试并增加焦点小组,到今年年底,所有车站都将像我们承诺的那样提供服务。”

媒体:中国监管机构推迟考虑英伟达与 ARM 的交易

中国反垄断机构已无限期推迟审议英伟达与 ARM 之间的交易。

自 2021 年初以来,当局一直在与这些公司进行谈判,但官方审查尚未开始。 这可能是由于中美之间正在进行的贸易战。

早些时候,由于监管机构休假,欧盟委员会暂停了对合并的考虑。 出于国家安全考虑,英国当局还干预了这笔价值数十亿美元的交易。

微软为搜索引擎 Bing 开发了自己的语言模型

微软开发了包含 1350 亿个参数的 Make Every feature Binary (MEB) 语言模型,并将其集成到 Bing 搜索引擎中以改善搜索结果。

它分析查询并帮助确定 Internet 上最相关的页面。 MEB 与搜索引擎中内置的一组其他机器学习算法一起执行此任务。

模型如何处理 Microsoft Windows 请求的示例。 数据:微软。

据公司代表称,该语言模型在所有地区和所有语言中满足了 100% 的必应请求。

“这是微软有史以来创建的最大的通用模型,展示了通过对大量数据进行稳健的持续学习来记忆事实的出色能力,”该博客说。

对比:谷歌搜索引擎使用的BERT语言模型包含3.4亿个参数,OpenAI的GPT-3包含1750亿个参数。

Yandex的无人业务估计为70亿美元

Yandex 开发无人驾驶车辆的部门估计价值 70 亿美元,被评为世界市场的领导者之一。

根据摩根士丹利的报告,为了保持这一地位,公司需要加大对该领域发展的投资力度。

研究人员使用人工智能创建猕猴大脑的 3D 地图

中国科学技术大学的研究人员使用人工智能创建了分辨率为 1 μm 的猴子大脑 3D 地图。

科学家给猕猴注射了一种转基因病毒,当它进入神经元时会产生一种发光的蛋白质。 在灵长类动物死亡后,他们拍摄了 250 片大脑切片的详细图像。

与麻省理工学院和加州大学洛杉矶分校的开发人员一起,该项目加入了人工智能,将照片合并为一张图像并进行压缩。

以高分辨率捕获的猴子大脑结构的示例。 数据:南华早报。

据研究人员称,这种方法可以应用于其他器官和身体部位。

澳大利亚法院裁定神经网络有权为该发明申请专利

根据澳大利亚专利法,人工智能可以成为“发明者”。 这个先例是由当地联邦法官设定的。

在此之前不久,英国研究人员代表 Dabus 神经网络在多个国家提交了两项发明的注册申请。 然而,监管机构拒绝了专利申请,并表示发明者可能是人,而不是机器。

然而,澳大利亚法院推翻了专利局的决定,将申请送交复议。

在中国,电梯物体识别系统混淆了狗和电动滑板车

在中国山东省,一部电梯将这只柯基犬识别为电动轻便摩托车。 系统通知宠物主人不允许移动车辆。

结果证明对象识别算法训练不足。

研究人员创建了一项服务来预测未来的技术发现

麻省理工学院的研究人员开发了一个在线人工智能系统来预测重要的技术发现。

他们分析了 97% 的美国专利制度。 这些数据构成了一种算法的基础,该算法确定增长最快的领域与软件相关。

开发人员声称他们的系统将为企业家、研究人员、投资者和政策制定者提供有关未来技术机会的线索。

一位爱好者开发了一个缩小版的 OpenAI 的 DALL-E 算法,该算法可以从文本描述中生成图片

昵称 Boris Dayma 的开发人员创建了一个 DALL-E 迷你模型,用于从任何文本描述生成图像,并发布了一个交互式演示。

算法如何处理请求“鳄梨椅飞入太空”的示例。 数据:DALL-E。

该项目基于 OpenAI 的原始 DALL-E,但其架构比原始架构小 27 倍。 据作者介绍,他创建它使用的计算资源要少得多,花了三天时间。

该程序的源代码可在 GitHub 上找到。

在 ForkLog 上阅读:

五角大楼已经测试了决策系统以与俄罗斯和中国竞争。 谷歌开发了用于机器学习的移动张量核心处理器。 亚马逊推出了一个使用人工智能摄像头跟踪送货司机的系统。 DeepMind 已经开发了一种用于创建人工智能的通用架构。 神经网络已经学会了借助“通用”面孔来欺骗识别系统。 Apple 已使用 AI 搜索用户 iPhone 上的非法内容。

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