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印度拟建立全球最大人脸识别系统【智能快讯】

By 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。

HyperAI 超神经精心整理了 AI 行业的近期资讯,快来一起围观吧!

新奇

印度拟建立全球最大人脸识别系统

9 月 20 日消息,印度正计划建立世界上最大的人脸识别系统,印度总理莫迪的政府将于下月公开招标,以建立一个系统,将印度各地的监控摄像头捕捉到的人脸识别数据集中起来。

该系统将与数据库联系起来,包括从护照到指纹等一切记录,以帮助印度警察部队识别罪犯、失踪人员和尸体。

来源:bloomberg.com

百度地图发布「语音定制功能」

20 分钟即可为用户定制个人语音包

9 月 19 日,百度地图正式发布「语音定制功能」,内部代号「百雀灵」。

据百度地图方面介绍,这是全球首个地图语音定制产品,用户只需在百度地图 App 上录制 20 句话,20 分钟左右即可生成个人完整语音包,并在百度地图的景区智能语音导览、智能语音交互、导航等全部场景使用。

来源:tech.163.com

学界

加州大学团队基于森林火灾数据

解决灭火资源调度问题

加州大学 Irvine 分校的科学家和工程师,通过基于决策树的算法,预测森林火灾与时间,天气条件和当地植被的关系。通过预测灾难,研究人员希望它能帮助各州充分调度资源来对抗森林火灾。

训练数据来自阿拉斯加州西北部发生的 1,168 起火灾,这些地区以高密度的云杉树而闻名,云杉树是一种比其他针叶树更易燃的树。研究团队收集了在 2001 年至 2017 年间的火灾数据和卫星遥感地图。

来源:theregister.co.uk

麻省理工人工智能研究团队通过 15 分钟测试

预估心脏病死亡风险

来自麻省理工学院的研究团队,创建了一个名为 RiskCardio 的系统,以预测患者死于心脏病的风险。

该系统主要适用于急性冠状动脉综合征(ACS)患者,它能够在患者的原始心电图(ECG)信号的 15 分钟内完成工作,通过记录心脏的节律和电活动,并利用 ECG 数据样本将该特定患者分类为「风险类别」,进而预测患者在接下来的 30 天到一年之间的死亡风险。

来源:dailymail.co.uk

企业

华为发布 Mate 30 系列手机,AI 赋能支持 5G

华为日前在德国慕尼黑举行了新品发布会,推出了 Mate 30 系列手机,以及 Watch GT2 、智慧屏等硬件设备。

Mate30 和 Mate30 Pro 两款机型,均搭载 7nm 制程工艺的麒麟 990 5G 芯片,集成了 21 颗天线,具有超曲面 OLED 环幕屏、以及高感光徕卡电影四摄。

在发布会上,还演示了隔空操作(手势控制屏幕)、随心转屏(随人脸朝向自动显示竖屏或横屏)等新奇功能。

华为消费者业务 CEO 余承东表示, Mate30 系列是首台及唯一一台第二代 5G手机。

来源:huawei.com

Deepmind Health 正式加入 Google Health

过去几年中,DeepMind 建立了一个医学研究团队 DeepMind Health,来解决一些医疗保健中最复杂的问题,通过开发人工智能研究和移动工具,对患者和护理团队产生了积极影响。

在今日,该团队正式加入 Google Health ,以期能够利用 Google 在应用程序开发,数据安全,云存储和用户设计等领域的专业知识,和企业影响力,来构建出支持护理团队的产品和技术。

早在去年 11 月,DeepMind 就宣布要将健康业务将合并至 Google,在经历了 10 个月后,这一时刻终于来临。

来源:deepmind.com

技术

Facebook 开源 wav2vec

用于语音识别的无监督预训练

Facebook AI 官方近日发布了 wav2vec 代码,旨在促进行业无监督语音识别技术的发展。

wav2vec 是一种通过原始音频训练自动语音识别(ASR) 模型的算法,通过与 ASR 系统协同工作,无需书面转录,仅使用原始音频作为训练数据。

其准确度比 Deep Speech 2 提高了 22%。未来 wav2vec 有望应用于关键字定位和声音检测,可主动查找和标记有害内容,确保用户在 Facebook 平台的安全。

来源:ai.facebook.com

谷歌建立洪水淹没模型,用于印度洪水预测

印度巴纳特地区为洪水高发区,为了提高当地洪水预测的能力,降低洪水对人民生命财产的威胁,谷歌与当地水务委员会(CWC) 等政府部门合作,共同建立了洪水淹没机器学习模型。

该模型使用河流水位的测量或预测数据作为输入,模拟整个洪泛区的水流行为,包括实时水位测量、海拔地图创建以及水力建模,以实时数据及高清图片作为训练数据,目前已经可以较为准确地预测洪水,谷歌也在争取扩大在印度运营系统的覆盖范围。

来源:ai.googleblog.com

本文分享自微信公众号 - HyperAI超神经(HyperAI)

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原始发表时间:2019-09-20

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