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优衣库用机器人打包服装,工厂近全自动化【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。

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新奇

日本优衣库采用 Mujin 机器人打包服装

工厂接近完全自动化

日前,优衣库的母公司快速零售公司与工业机器人创业公司 Mujin 开展合作,以智能包装机器人对生产线进行全自动化改造。

Mujin 合作创始人和执行董事长滝野一征表示,截至 2018 年 10 月,优衣库设在东京的仓库 90% 的人工岗位被智能机器人取代。Mujin 的智能机器人采用 3D 成像镜头对服装产品进行扫描,然后进行折叠打包。

来源:cnbeta.com

Adobe Photoshop Camera 使用 AI

「重新定义」移动照片编辑

Adobe 于 11 月在 Adobe Max 上宣布推出 Photoshop Camera。Photoshop Camera 是 Adobe 专为使用 Instagram 和 Snapchat 上,拍摄和编辑照片的移动设备用户而设计。

该免费应用程序目前处于测试阶段,它使用 AI 来实时识别智能手机相机看到的内容,然后即时应用 Photoshop 效果,而无需打开单独的应用程序或等待后处理。

来源:venturebeat.com

学界

AI 从数十亿的选择中

为你量身推荐阅读材料

在网络时代,人人都可以拥有线上的数十亿书籍、新闻报导和文件资料,这是最好的阅读时光,当然,前提是你如果有时间筛选的话。

麻省理工学院助理教授 Justin Solomon 最近和 Watson AI 实验室,以及位于麻省理工大学的几何数据处理小组合作,在神经信息处理系统大会(NeurIPS)上,展示了一种用于筛选大量文本的新技术

他们的方法结合了三种流行的文本分析工具——主题建模,单词嵌入和最佳传输,可以提供比目前流行的用于对文档进行分类最优的竞争方法更好、更快的结果。如果算法了解一个人过去的喜好,这种方法就可以扫描数百万种可能性来寻找类似的东西。随着自然语言处理技术的改进,这类「你可能也喜欢」的建议正在变得越来越高效和相关。

来源:news.mit.edu

苏黎世联邦理工学院以及苏黎世大学新研究:

超网络的持续学习

近日,来自苏黎世联邦理工学院以及苏黎世大学的研究团队发表了一篇名为「超网络的持续学习」的研究。

人工神经网络在依次执行多项任务时,会遭遇灾难性的遗忘。为了克服这个问题,研究团队提出了任务条件化的「超网络」(基于任务身份生成目标模型权重的网络), 该方法能够帮助在顺序针对多个任务训练网络时,处理灾难性的遗忘问题。除了在标准持续学习基准测试中获得最先进的性能外,长期的附加实验任务序列显示,任务条件超网络表现出非常大的保留先前记忆的能力。

来源:arxiv.org

企业

今日头条反低俗助手「灵犬」升级

新增语音识别功能

近日,今日头条研发的灵犬反低俗助手,完成了功能升级。新版「灵犬」增加了语音识别功能,将支持语音输入方式对内容进行反低俗检测,具备反色情低俗、反暴力谩骂、反标题党等能力。

「灵犬」是头条发布的一款检测内容健康度的辅助小工具,最初于 2018 年 3 月 28 日上线。至今已经经历了多次升级,目前已支持文本识别、图片识别和语音识别,能够对网络中的不良内容进行甄别和鉴定。

经过本次更新后,「灵犬」将通过分析音频类型,判断该音频是否包含实质内容;针对有实质内容的音频,灵犬会在后台将语音转换成文字后进行反低俗鉴别,并给出最终的健康度结果。

来源:techweb.com

Uber 创始人退出公司董事会

Uber 在近日宣布,公司的联合创始人、前 CEO 卡兰尼克(Travis Kalanick)将于 2019 年 12月 31 日正式退出公司董事会。

Uber 方面宣称,卡兰尼克退出后,将专注于他的新业务和慈善事业。在 2017 年,Uber 在经历了一系列风波之后,卡兰尼克被迫卸任 CEO,但仍留任公司董事会位置,此后他就开始致力于新企业 CloudKitchens。

另据《金融时报》报道,卡兰尼克目前已经卖掉了他所有的优步股份。通过退出董事会并出售股票,他实质上已经完全脱离了自己所创立的这家公司。

来源:theverge.com

技术

Deep Danbooru 源代码现已在 GitHub 开源

据悉,动漫女孩图像标签估计项目Deep Danbooru 源代码现已在 GitHub 开源,用户可访问 github.com/KichangKim/DeepDanbooru 查看。

Deep Danbooru 由 Reddit 用户 u/KichangKim 创建,曾在社交网络引起广泛关注。同时 u/KichangKim 也在 GitHub 上发布了以下更新:

• ML 库从 CNTK 更改为 TensorFlow 2.x

• Optimizer 由 Adam 更改为 SGD

• 数据集已更新(20191108)

来源:reddit.com

BERT 借助 NVIDIA GPU 加速

AI 语言模型学习德语和瑞典语

据 NVIDIA 官方博客介绍,NVIDIA GPU 可帮助 BERT 加速学习德语和瑞典语。

BERT 全称 Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一种基于微调的多层双向变换器编码器,由 Google 在 2018 年发布。目前在航空、金融、半导体以及电信等行业,BERT 都发挥了重要的作用。

Peltarion 和 deepset 均借助 NVIDIA GPU,分别发布了 BERT 的瑞典语和德语优化版本,NVIDIA GPU 的高性能极大减少了 BERT 训练时间,促进了 AI 语言模型的发展。

来源:blogs.nvidia.com

本文分享自微信公众号 - HyperAI超神经(HyperAI),作者:神经星星

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-12-25

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