AI 技术讲座精选：借助深度学习战胜癌症和检测疾病——深度学习和自动驾驶汽车领域最新动态

【AI100 导读】随着卷积神经网络的出现和深度神经网络的完善，近些年来基于深度学习的人工智能计算机视觉飞速发展，开始为医疗健康领域做出贡献。本文整合了深度学习和自动驾驶的最新动态。

使用数据科学战胜癌症（Using Data Science to Beat Cancer）

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在人工智能和其他科研领域中，没有哪个问题比帮助战胜癌症更重大或更具影响力。Elad Gil 和 Nancy Brinker 所著的这篇论文强调了这方面涉及的一些挑战：“我们认为要使癌症研究和人工智能项目获得更多可供使用的数据，必须实现三件事情。首先，使病人能很容易地提供数据。其次，为专攻人工智能、数据科学和癌症的跨领域研究人员提供更多的资金。最后，建立一个新的数据库，专门收集不同种族患者的数据。”

建筑物：使用卷积神经网络（CNN）方法呈现的灾前和灾后画面

应用神经网络生成超高分辨率的卫星图像检测市区毁坏（Applying Neural Networks to Very High Resolution Satellite Imagery to Detect Damage in Urban Areas）

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不久之后，我们就能向神经网络不断地馈送高分辨率的卫星图像（来自 Planet之类的公司），从而有效地实现全球疾病检测自动化。

日产（Nissan）的自动驾驶汽车解决方案（Nissan’s Path to Self-Driving Cars? Humans in Call Centers）

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我不确定我认同这种方法，但是当研究自动驾驶汽车应对不明路况应采取怎样的措施时，这不失为一种有趣的方案。

深度文本纠错（Deep Text Correcter）

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由深度学习驱动的自动纠错！演示一下 demo。

https://vimeo.com/198256576

关于自动驾驶汽车的 16 个问题（16 Questions about Self-Driving Cars）

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自动驾驶汽车什么时候能合法化？我们通勤花费的时间会变长还是变短？

相对于虚拟现实，现实生活中的深度学习网络会接受多大程度的训练？

我们还需要交通信号灯吗？如果您对这些论题感兴趣，请查看 A16Z 合伙人 Frank Chen 的这篇文章。

由电脑编码的信号：电脑通过电子衣袖刺激正确的肌肉，使运动受思维控制

使用神经学和机器学习帮助瘫痪患者恢复手部动作（Neuroscience and Machine Learning Restore Movement in Paralyzed Man’s Hand）

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有些过时，但是绝对值得一读！“使用神经旁路技术将患者的思维信号传送到他的手部肌肉，他就能恢复对右手和手指的控制。该系统有效地绕过患者的脊椎伤。”

使用卷积神经网络识别电视上播放的内容（Using Convolutional Neural Networks to Identify What’s on TV）

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CNN 的创新用途：检测电视广告。我想知道它可能还有哪些其他用途？

造型评价：Faraday Future FF 91 vs.Lucid Air（Styling Size-Up: Faraday Future FF 91 vs. Lucid Air）

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两辆漂亮（且备受争议）的电动汽车被并列展览。

优步（Uber）向当地政府抛出橄榄枝：数据时代来了（Uber Extends an Olive Branch to Local Governments: Its Data）

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“优步开通的这个网站将允许大众使用由数万辆优步汽车收集的数据学习不同城市的交通模式和速度。优步未来几周将邀请规划机构和研究人员访问此网站。”

深度学习和自动驾驶汽车 Facebook 群（Deep Learning & Self-Driving Cars Facebook Group）

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该群作为一个实验，用于观察 Facebook 能否成为一个讨论机器学习和自动驾驶汽车论文、文章和更多相关内容的好平台。

本文作者 Oliver Cameron 目前是 udacity 自动驾驶汽车团队的负责人。之前是 ycombinator 初创公司的创始人。

本文由 AI100 编译，转载需得到本公众号同意。

编译：AI100

原文链接：https://medium.com/transmission-newsletter/beating-cancer-detecting-disaster-with-deep-learning-323901f66372