选自DeepMind 作者：Piotr Mirowski等 机器之心编译 当前的无人驾驶汽车高度依赖于精确的地图进行导航，尽管各家科技公司已经构建了接近完美的 3D 地图，但这种方式仍然存在一些弊端（巨大的容量、需要不断更新等）。近日，DeepMind 提出了一种端到端深度强化学习寻路方法，其训练的神经网络可以帮助汽车在没有地图的情况下正确前往目的地，这一研究或许可以帮助自动驾驶汽车技术向前迈进一大步。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.00168 小时候，你是如何熟悉周围环境
上腾讯街景，看SIGGRAPH Asia 2014实景盛况 12月3日~6日， SIGGRAPH Asia2014亚洲电脑图像和互动技术展览及会议在深圳会会展中心举行，这次会议首次引入了腾讯街景，用户可以在腾讯地图或大会主页上参观高清全景，漫游大会展区。 用户还可以用手机通过腾讯街景官网、微信公众号、微信扫街景、腾讯地图客户端等方式随时随地查看、分享、评论街景。至今，腾讯街景已上线152座城市，覆盖1500家旅游景区、1600家酒店、500家地产、700家高校。 全景体验请点击页面底部的【阅
翻译 | AI科技科技大本营 参与 | 刘畅 编辑 | Donna 和很多人一样，我们会通过一个人的外表和穿着来判断其经济能力，也会通过字迹来判断其品性。但这篇文章中，斯坦福大学研究人员会通过你所开的车辆类型来判断你可能会在下届总统选举中将票投给川普还是希拉里。 从根本上说，这个研究或者这个结果并不是最近才出现的，市场研究人员和政治分析家已经研究这个问题几十年了，而斯坦福大学更多是借助人工智能在研究方法上进行了创新。 研究介绍 该项研究由李飞飞博士斯坦福AI Lab的学生Timnit Gebru主持。该
那会儿你可能还不知道什么是地图，也没有导航软件。但那条路的画面都在脑子里刻着。茂密的竹林，很多蛇出没的小山丘，还有泥鳅抓不完的池塘。
作者：郭子豪 中国地质大学（武汉）研究生 HPSCIL Urban Comp 城市之光团队成员
为了研究和娱乐目的创造一个有益的「时间旅行」体验，谷歌AI研究院推出了一个基于浏览器的工具集名为「 rǝ」 (发音为 re) 。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 近日，斯坦福大学的研究人员公布了一个数据集，其中包含带有相机姿态的街景数据、8个城市的3D模型和拓展的元数据。这个数据集数据量庞大，街景数据集就
大数据文摘作品 作者：龙牧雪 是的，谷歌DeepMind又在搞事情。 这次，是用深度强化学习和神经网络来建立导航系统。无需标注好的地图指引，AI仅仅依靠街景照片的图像识别就能到达目的地。类似于AlphaGo Zero的没有棋谱，也能学会下棋。 注意，这无关乎驾驶，仅仅关乎导航——穿越真实城市，到达指定的经纬度坐标。整个过程不涉及交通数据（周围有没有车和人），也没有对车辆控制建模。 但这已经足够复杂了。在曼哈顿的5个区域、伦敦和巴黎市中心，AI能成功穿过复杂的交叉路口、人行道、隧道和各种拓扑结构。 3月31号
（VRPinea 5月13日讯）昨天凌晨，谷歌2022年度全球开发者大会如约而至。虽然往届I/O大会的焦点主要集中在软件上，但自从谷歌在2019年的大会上推出Pixel3a智能手机以来，硬件的“存在感”就开始逐渐增强，甚至在今年超越了软件。
译者 | 王柯凝 【AI科技大本营导读】在童年记忆中，你是如何沿着路线去朋友家、学校或者商店的？那时候没有地图，只是简单的记住街景和沿途转向。随着开始尝试新的越来越复杂的线路，你变得更加自信，在这个过程中，或许你会暂时迷路，但是得益于熟悉的路标或太阳朝向，又能找到正确的路线。因此，导航是一种很重要的认知任务，人类或者动物不需要地图就能够在复杂的世界中进行远距离穿越。 在没有地图的城市中学习导航时，我们提供了一个交互式导航环境 —— 使用来自 Google 街景视图的第一视角并将其环境游戏化，来训练人工智
想象一下，仅需输入几行文字，便能创造出一段栩栩如生的视频——这不再是科幻小说中的场景，而是OpenAI带给我们的现实。Sora，这个由OpenAI精心研发的文本到视频模型，正在将这一梦想变为可能。它不仅能够将文字转化为动态影像，还在探索成为现实世界的模拟器。让我们一起揭开Sora的神秘面纱。
【导读】 一个社区，一个城市的未来会发展成什么样？计算机视觉可以告诉我们答案。MIT 媒体实验室的研究员分析了160万组拍摄于不同年份的照片。使用比较的结果，研究者测试了几个社会科学中关于城市复兴的几个流行的假设。他们发现，受过高等教育的居民的数量、离城市商业中心的接近性、与其他有吸引力的社区的距离以及系统分配的初始完好评分与社区未来的实体条件的改善有着强烈的正相关。下一个大城市的兴起，受过高等教育的人才是关键因素。在中国，如果寻找下一个北上广，这是一个启示。
【新智元导读】 一个社区，一个城市的未来会发展成什么样？计算机视觉可以告诉我们答案。MIT 媒体实验室的研究员分析了160万组拍摄于不同年份的照片。使用比较的结果，研究者测试了几个社会科学中关于城市复兴的几个流行的假设。他们发现，受过高等教育的居民的数量、离城市商业中心的接近性、与其他有吸引力的社区的距离以及系统分配的初始完好评分与社区未来的实体条件的改善有着强烈的正相关。下一个大城市的兴起，受过高等教育的人才是关键因素。在中国，如果寻找下一个北上广，这是一个启示。 从逃离北上广到下一个北上广 逃离北上广在
AiTechYun 编辑：nanan 在你童年时你是如何学会去朋友家、学校或者小卖部的？也许你不需要地图，只是简单地记住沿途街道的外观和转弯处就行。随着你逐渐探索周边的街区，你变得更加自信，掌握了自己的位置，并学习了新的、更加复杂的路。你也许会短暂地迷路，但当你看到地标就会再次找回去，或者甚至通过太阳找到方向。 导航是重要的认知任务，它可以使人类和动物在复杂的世界中无需借助地图，就可实现长途跋涉。这种远程导航可以同时支持自我定位（ self-localisation，指自己所在的位置）和目标表述（我要去的地
今天继续我们的Android高德之旅，上一篇已经可以显示最基本的地图了，有基本的缩放、旋转功能，还有最后做的小特效，今天这篇文章来记录一下高德地图的5种地图类型。
当今社会，人工智能作为先进的科技代表，在各个方面都影响着人们生活与社会的发展。图像处理技术的准确性、时效性在人工智能领域越来越重要。由于自动驾驶、智慧城市等在全球范围内受到了更多人的认可。在无人驾驶方面，鉴于无人驾驶这一技术对于安全性的较高要求，驾驶系统需要在不断变化的外界环境中进行车辆的行驶过程中的路线规划以及对障碍物如其他车辆、建筑物等的检测，这就要求很高的精确度来完成这项精准的任务，通过语义分割可以实时判断道路上的各个标记。在这些领域，理解周围环境的语义信息对于躲避障碍物、减少车与车或车与人之间的碰撞具有非常重要的现实意义。
选自Stanford News 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 斯坦福大学的研究者们正在使用计算机视觉系统，利用谷歌街景图片上街边汽车的型号来识别给定社区的政治倾向，其识别准确率超过了 80%。这项研究的论文已发表在《美国科学院论文集》上，研究人员表示，新的研究不仅可以节省大量人力开支，也可以为人口统计任务提供前所未有的实时数据。 从奢华的宾利到经济家用的 MPV，再到实用的皮卡，每个美国人驾驶的汽车都或多或少是他们个性的外在表述。就像俗话说的：你就是你所开的汽车，斯坦福大学的研究人员正在把这一思想提升
本文内容选自清华大学建筑学院研究员、博士生导师龙瀛老师于2019年10月11日在清华大数据“应用·创新”系列讲座上所做的题为《面向智慧城市的人本尺度城市形态：理论、方法与实践》的演讲。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇，主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像，此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
选自Google Blog 作者：Julian Ibarz 机器之心编译 参与：李泽南、晏奇 谷歌地图的街景功能拥有 800 亿张高分辨率图片，而且这个数字还在以每天百万的速度不断增加。街景图片是获取准确地理信息的绝佳渠道，而利用深度学习从图片中获取信息，并实时更新地图地址内容正是谷歌研究团队努力的目标。 每一天，谷歌地图都会为数百万人指路，并提供相应的实时路况信息和商店推荐。为了向用户提供最好的体验，这些信息必须随着不断变化的世界实时更新。谷歌街景车每天都会收集数百万张图片，而人工分析这超过 800 亿张
选自arXiv 作者：Tailing Yuan等 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 文字识别一直是图像处理领域中的重要任务。近日，清华大学与腾讯共同推出了中文自然文本数据集（Chinese Text in the Wild，CTW）——一个超大的街景图片中文文本数据集，为训练先进的深度学习模型奠定了基础。目前，该数据集包含 32,285 张图像和 1,018,402 个中文字符，规模远超此前的同类数据集。研究人员表示，未来还将在此数据集之上推出基于业内最先进模型的评测基准。 资源链接：https://ct
最近，来自香港大学的Jihan Yang和纽约大学的谢赛宁等人，联合发表了一项新研究：在虚拟环境中模拟现实世界。
安妮 编译自 CNBC 量子位出品 | 公众号 QbitAI 继上月把谷歌街景拿来研究城市变迁后，本月街景继续解锁新打开方式——将街景变为专业级的“摄影”作品。 △ 街景原图 △ 将上图街景创作后的作
来源：Stanford News 编译：常佩琦 【新智元导读】李飞飞领导的斯坦福大学视觉研究室近期将人工智能的研究成果应用到人口统计学中。研究人员通过算法对谷歌街景图像中各社区的汽车类型和位置数据进行分析，在此基础上可为人口统计提供重大参考，其中包括可以预测社区人员的政治倾向。利用谷歌街景的人工智能算法分析几乎可以实时生成分析结果，相较社区调查优势显著。 "You are what you drive." 从低调的宾利到实用的皮卡，美国人认为你所开的汽车就代表了你的个性。俗话说，"You are what
https://blog.csdn.net/qq_36119192/article/details/82752515
AI科技评论按：最近，一篇名为《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the
NASA刚刚宣布：借助谷歌人工智能，发现迷你版太阳系的第8颗行星，现在又从《美国科学院院报》（PNAS）传出消息—— 📷 人工智能透过分析街景数据，竟然能够准确预测当地选民的政治倾向！ 到底咋回事？难道人工智能神时代真的比料想的提前了？ 📷 📷 来自美国斯坦福大学一个研究团队，在《美国科学院院报》上最新发表一篇学术报告披露： 他们利用人工智能，从几千万张谷歌街景图中的汽车照片，分析出该地区人口组成的一系列信息，包括选民的政治倾向。 简单来说，就是透过分析某一城市街道上轿车和皮卡的数量，来预测该地区选民更喜欢
2月18日，自然资源部办公厅发布关于印发《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲（2019版）》我们先来回顾下之前国家对于智慧城市建设的指导性纲要文件：
谷歌地球(Google Earth)是一款Google公司开发的虚拟地球仪软件，它把卫星图像、地图、百科全书和飞行模拟器整合在一起，布置在一个地球的三维模型上。通过它我们可以找到你想找到的地方，当你定位到一个具体的地方的时候，再点击的时候，你都能看清那个地方的建筑，特别真实，有种身临其境的感觉。当你打开谷歌地球(Google Earth)，首先映入眼帘的是地球在宇宙中的画面，画面特别好看，使用起来特别舒服。喜欢的小伙伴们快点下载吧~
尼泊尔发生了本世纪陆地第五次八级大地震，加德满都12座世界遗产建筑被不同程度损毁，尼泊尔专家称能工巧匠需要用大约10年时间才可修复这些古迹。在他们实现这一目标之前，百度拿出了一个快速解决方案：基于照片游技术，号召全球网友上传加德满都相关景点照片，尝试用技术在虚拟世界对被损毁的景点进行360°还原。这听上去是一个巨大的“拼图”工程，好在有一项名为“照片游”的技术，而这项技术未来甚至有望取代街景车，做到真正还原世界每一个时刻的每一个角落。 照片游技术收集和还原真实世界 百度地图还原加德满都的计划，使用被称为照
DeepMind的科学家们进行了相关研究，并在Arxiv.org上发表了一篇论文。
（VRPinea 2月24日电）今日重点新闻：2020东京电玩展：将演示PS5和Xbox Serie X；林登实验室计划出售社交VR平台Sansar；GeForce Now云游戏用户破百万，NVIDIA：还有1500款游戏排队中。
如果一座城市的楼房、街道、汽车、人、树木、都可以被标记，并被转化为可量化的评分体系，那么人与空间的感知关系则会拥有更多可能。上周的数据侠实验室，DT君邀请到城室科技的CEO刘浏老师。他们基于人工智能的深度学习技术，将城市街景进行视觉感知评估，为我们认知城市提供了新的思考。
浙江大学公共卫生学院吴息凤教授课题组通过卷积神经网络模型，基于街景图像的绿色视图指数对可见绿色暴露进行评估，并证实了工作场所周围较高的绿色景观指数有利于成年人降低 MetS 风险。
智能城市建设是一个系统工程：首先实现的是城市管理智能化，由智能城市管理系统辅助管理城市，通过管理系统人们可以监视城市的运行，了解城市每天中发生的变化，以及及时的根据这些变化做出相应的管理；其次是包括智能交通、智能电力、智能安全等基础设施的智能化，交通是一个城市的驱动，交通的畅通加速了城市的发展，通过 Web 可视化的交通管理，可以更及时的了解交通情况，做出处理；智能城市也包括智能医疗、智能家庭、智能教育等社会智能化和智能企业、智能银行、智能商店的生产智能化，从而全面提升城市生产、管理、运行的现代化水平。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》（详细引用信息见文末）论文复现的第一篇——论文解读，主要是介绍论文的大致逻辑，创新点和结论。
你的脑洞，在这里都已实现：虚拟人Siren、AI画师YUI、腾讯丽影、智慧商超、智能弹幕、微派机器人······ 2018年12月4日到7日，第11届SIGGRAPH Asia在日本东京举行。作为国际顶级专业学术会议，SIGGRAPH Asia从2008年起每年召开，这也是有计算机图形图像研究领域“奥斯卡”之称的SIGGRAPH唯一的分会。SIGGRAPH Asia 2018汇聚了全球从事科研（硬件、软件）、电影、游戏、艺术、动画、人机交互、教育和新兴技术等方向的最前沿的专家、创意人员以及爱好者，
清明将至，不少人的朋友圈都被樱花刷了屏。说到樱花，不由地想到武汉大学（当然还有美女校花）。据说武汉大学赏樱的名额早已被预约完了。那想去武大看樱花，又预约不上名额怎么办？ 虚拟旅游解决方案提供商You
今天，谷歌对《谷歌地球VR》进行了更新，将大量的街景图片添加至该应用中，让用户足不出户，即可探索和感受地球每个角落的自然风光。 在新版本的《谷歌地球VR》中，用户可以在VR环境中，查看85个国家或地区
还记得镁客网不久前报道过的谷歌街景吗？作为谷歌地图的一项特色服务，谷歌街景自上线以来拍摄范围已经覆盖了全球9个国家的135个城市，可适应多种地理环境，并且能够给用户提供360度实景拍摄照片。 最近，谷
李杉 编译 news.stanford 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “什么样的人，开什么样的车。” 宾利、MPV、皮卡，不同的汽车都能透露出车主的个性差异。 而斯坦福研究人员则将这种思
外国的一位博主@rainbolt就长年接受这种「照片游戏」的挑战，网友提供照片，他来猜测照片的具体拍摄地，有些照片甚至还能猜到具体的航班细节。
为什么要跟大家聊聊这件事呢？其实这件事跟我们这些地理信息的从业者，学生都有着很大的关系。（地理数据保密重中之重）
谷歌今天开源了Kartta Labs，这是一个基于 Google Cloud 和 Kubernetes 的开源可扩展系统，可从历史地图和照片中重建过去的城市。
作为一个地图控，回想起当时在谷歌卫星地图里找到了自己出生地后的惊奇和兴奋，至今依然感叹科技带给每个普通人的思想震撼——只需一台电脑就可以拥有“上帝视角”，轻轻滑动鼠标就能游历世界各个角落。
今日头条收购VR视频直播方案研发商维境视讯 据悉，今日头条已成功收购VR直播解决方案研发商维境视讯。根据维境视讯的工商信息显示：该公司原有股东全部退出，投资人变为北京闪星科技有限公司（今日头条投资实
翻译 | SHAWN 编辑 | Donna 斯坦福大学的研究人员开发出了一种可以进行观察和学习的算法，他们用这种算法分析了百万张公开的Google街景（Google Street View）图像。经过这种训练后，算法可以识别给定社区的车辆，判断社区居民的政治倾向。 从低调奢华的宾利到可靠的家庭休旅车，再到实用的皮卡，美国人深知汽车能反映车主的性格。正如那句西方谚语所说：You are what you drive（人如其车）。斯坦福大学的研究人员将这句谚语的含义延伸到了新的层面——开什么车代表你投哪个党
编者按：从3D雷达、图像到语义等数据类型，从交通灯到车辆、行人等路上目标，包括多种复杂交通场景的全球二十多个自动驾驶数据集概览及索引。
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