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学界 | MIT CSAIL最新研究:Network Dissection可全自动内窥神经网络活动过程

AI科技评论按:据外媒TechCrunch最新报道,MIT CSAIL(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室)发明了一种可以全自动内窥神经网络活动的系统Network Dissection。 MIT计算机科学与人工智能实验室之前发明过一种内窥神经网络,用来揭示它们是如何做决策的。 MIT利用了医学神经网络的原理,通过每一个单独的节点对给定的一个输入图像的力度反馈报告,将反馈力度大的图片挑选出来再进行分析。这项分析之前是工作人员来做的,他们根据图像中的特殊视觉概念来归类。 MIT CSAIL的这项研究最终也可能会揭示神经科学的一些问题。相关论文将会发表在今年的CVPR,应该会引起人工智能研究界的极大兴趣。

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学界 | MIT CSAIL提出并行计算系统Fractal,能实现88倍加速

AI科技评论按:MIT News最新报道,MIT CSAIL(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室)已经开发出了一个新系统Fractal,这个系统不仅能使并行程序运行起来更有效率,也使得编码更加容易。 MIT CSAIL 的研究人员已经开发出了一种新系统,这个系统不仅能使并行程序提升运行效率,也使编码更加简单。 论文地址:http:people.csail.mit.edusanchezpapers2017.fractal.isca.pdfvia MIT News,AI 科技评论编译

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    动态 | MIT CSAIL最新研究:将AI应用于流媒体视频,可获得更好的播放体验

    现在,MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)利用神经网络算法,最大化地缓解了这种现象。将这种算法应用到YouTube或Netflix等网站之后,观众将会获得更好的体验。 Engadget上的一篇文章详述了CSAIL新的方法,AI科技评论将其编译如下。缓冲和色块是流媒体视频播放中常常出现的问题。一旦出现这种情况,会影响观看体验,观众换台之后,又会影响广告商的收入。 MIT 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)新发明的神经网络AI算法或许恰好能满足互联网所需的流畅流媒体服务。?上面播放的视频并不是以整段传输到电脑上的,那会占用太大的带宽。 CSAIL的新方法被称为“Pensive”,它并不依赖模型,而是用机器学习来计算何时(以及何种情况下)在速率ABR和基于缓冲的ABR之间进行切换。

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    MIT开发可编程墨水,让你的AJ“色随心变”

    作者:李雷、曹培信麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)又双叒出黑科技了!想像变色龙一样,随时随地改变颜色吗? CSAIL团队成功模仿了变色龙的能力,他们开发出一种可编程墨水系统,让物体可以在紫外线(UV)和可见光的照射下改变颜色。 在MIT,万物皆可编程MIT以计算机专业的强大而广为人知,许多MIT的计算机类公开课程也成为全球程序员的学习“宝典”。 在MIT CSAIL,可以说是万物皆可编程。 从机器人到航天设备再到人工智能,MIT CSAIL始终走在技术的最前沿,许多新奇的项目都诞生在这里,难怪有人说MIT CSAIL是“天才”和“疯子”组成的实验室,比黑科技公司还要黑科技!

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    没病走两步:MIT自动驾驶轮椅体验活动(不是广告)

    吴唯 编译自 TechCrunch量子位出品 | 公众号 QbitAI今年2月,MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)搞出了一款自动驾驶轮椅。 在过去几个月里,CSAIL开发的自动驾驶轮椅已经成为MIT大厅里一道常见的风景。这不仅是对实验室工作的一个小广告,更重要的意义在于,这是个在真实世界场景下对轮椅进行测试的好机会。 MIT机器人软件工程师Thomas Balch说,“自加入CSAIL以来,我看到的很多研究都着眼于如何帮助残疾人更轻松地解决问题。“? △ CSAIL无人驾驶轮椅的官方展示视频根据之前的报道,MIT在这台轮椅上挂了三台激光雷达,型号和他们在全尺寸的无人车上所使用的激光雷达一样;与此同时,轮椅上还搭载了CSAIL早在2010年就开发出来的用在新加坡街道上的地图技术 MIT正在和世界范围内的一些医院讨论可能的合作项目,但至少到现在为止,这一CSAIL无人车研究的分支还没法实现真正的商业化应用。

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    MIT发现美国选举大漏洞:投票软件可被黑客修改结果,选民隐私也会被暴露

    MIT CSAIL的研究人员发现,这款软件不仅会泄露投票内容,甚至会操纵选民账户,投给其他人。 发现漏洞之后,MIT的研究人员迅速通告了美国国土安全部的网络安全和基础设施局(CISA),并和相关候选人沟通善后。这样看来,借助互联网做选举这样重要的事情,目前还无法保证完全安全。 作者建议此类软件开源这项发现的三位作者,均来自MIT CSAIL。一作和二作都是在读博士生。 二作James Koppel,目前在CSAIL下面的计算机辅助编程团队,一路从CMU本科读到MIT硕士再到博士,曾获无数奖金,还开了两家公司,也曾是一名ACM-ICPC总决赛选手。? 三作是MIT CSAIL首席科学家、互联网政策研究项目主任Daniel Weitzner,他在MIT教互联网公共政策等课程,是互联网政策领域影响力巨大的专家。

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    真能“穿墙识人”,MIT人体姿态估计系统创历史最高精度!

    ---- 新智元报道 来源:MIT CSAIL编辑:闻菲、肖琴【新智元导读】MIT计算机与人工智能实验室的研究人员开发了一种基于Wi-Fi的人体姿态估计系统,用AI教会Wi-Fi“穿墙透视”,隔着墙也能进行精确的人体姿态估计 在一项最新的研究中,MIT人工智能实验室(MIT CSAIL)团队,设计了一个基于Wi-Fi的人体姿态估计系统,能够穿透墙壁进行精确的人体姿态估计,取得了Wi-Fi人体姿态识别的历史最高精度。 MIT CSAIL最新研发的Wi-Fi人体姿态估计系统,能够穿墙透视。 来源:MIT CSAIL当有遮挡物存在时,过去常用的方法是推断,也即设计算法根据看得见的部分去推测被遮挡的身体部分的情况。但是,由于人体是在不断在运动的,推断很容易出错。 MIT CSAIL的团队提出了一种完全不同的解决方案。他们的出发点很简单:如果可见光会被这些障碍物阻挡,那么就改用其他信号。

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    MIT开发出可识别人体癌变组织的AI系统,准确率高达97% | 热点

    近日,MIT CSAIL(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室)的研究人员就开发出了一套人工智能系统,用以预测很识别人体可能癌变的高危组织。 据悉,该系统是由MIT CSAIL、MGH(麻省综合医院)和哈佛医学院的研究团队共同开发的,是一套基于机器学习技术的机器学习模型。 MIT CSAIL 方面表示,他们开发的模型可以有效的减少假阳性和不必要的手术,在将该机器学习模型引入常规诊断实践后,准确率非常的高,帮助了超过30%的患者免受外科手术的痛苦。

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    MIT新发明变形机器人,可水溶解消失

    美国麻省理工学院(MIT)发明了一种新型的机器人,只要变换其水溶性、可回收的外骨骼,就能执行或改变其步行、滚动、滑动或漂浮等不同的任务。 这个名为Primer的机器人是由MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)主任Daniela Rus带领的工程团队所开发的。 其他的CSAIL自组装机器人计划还包括自组装的微型机器人Smart Pebble,能在将物体放置于其中时加以复制。Primer任务优化的外骨骼是加热时可自行折迭成特定形状的塑料片。 (来源:MIT CSAIL)在Primer和其他可自行重新配置的机器人背后,主要的概念在于让单一种机器执行多种功能,而不是每项任务都需要一个不同的机器人来完成。 添加一种外骨骼“皮肤”能让机器人走路;增加第二层则能让机器人漂浮、滚动、滑行或更快速地行走,同时铲起挡在它前面的物体(来源:MIT CSAIL)其他大学的实验室也陆续开发出各种模块化、自动重新配置的机器人

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    谢耳朵用的MIT人工智能情绪探测器,你也可以拥有

    】『量子位』剪辑了谢耳朵演示MIT情绪探测器妙用的片段,刚好5分钟,请在流量充足或Wifi环境下观看▽ “MIT研发的情绪识别装置”并非杜撰,MIT确实有相关论文发表,还有介绍视频。 去年9月,麻省理工学院计算机与人工智能实验室(CSAIL)研发了一台名为EQ-Radio的设备,能识别人的兴奋、悲伤、愤怒和幸福等多种情绪,准确率达87%。 这一设备的开发团队包括MIT教授Dina Katabi(上图最右那位美女)和她的两名博士生Mingmin Zhao、Fadel Adib。 谢耳朵在剧中所用的,就是这样一台“用无线电信号来分析呼吸、心率的细微变化,从而判断对方情绪”的机器,样子比MIT介绍视频中的EQ-Radio略精致一些。 除了利用无线电之外,MIT CSAIL还开辟了监测情绪的新途径。

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    SIGGRAPH最佳博士论文奖又落华人手中,胡渊鸣的这位师兄不一般

    而最近,ACM SIGGRAPH 颁发了2020年最佳博士论文奖,获此殊荣的学者叫李子懋(mào),本硕毕业于台湾大学,现在是MIT CSAIL博士后研究员。? 他们都来自MIT CSAIL,算下来,李子懋应该算是胡渊鸣的师兄。而且李子懋也是一路学霸履历。从国立台湾大学的「计算机科学与信息工程」连读本硕学位之后,2014年就来到了MIT攻读博士学位。 目前,朱俊彦博士完成MIT CSAIL博士后研究以后,去了Adobe研究院担任研究员。但即将在今年秋季回到曾经的母校「卡内基梅隆大学」,担任助理教授一职。? 目前,李子懋正在MIT CSAIL跟Jonathan Ragan-Kelley从事博士后研究。 Jonathan Ragan-Kelley也算是同门师兄,曾短暂在加州伯克利大学停留一段时间后,现又回到MIT CSAIL担任助理教授。

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    重磅 | MIT AI 实验室发布16大年度黑科技:神经网络与机器人最前沿

    【新智元导读】MIT人工智能实验室( CSAIL )近日在官网刊文,回顾了实验室在过去一年所取得的技术突破。 能够预测未来的机器,能够修复伤口的机器人,无线情绪检测器,这些只是今年MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的部分项目。 今年,MIT CSAIL 的研究人员在机器人学、无线技术、软件系统以及其他学科领域开展了一系列项目,本文介绍了16个引人注目的成果,涵盖了 CSAIL 的多个计算机科学学科。 CSAIL团队创建了一个算法可以预测“下一帧”图像,根据视频展示多一张定格图片,计算机能预测接下来图片中主要物体的动作,比如,两个人会拥抱还说击掌等等。 MIT和波士顿儿童医院、麻州医院的研究者,提出算法识别核磁共振扫描中胎儿器官,以更好地评估胎儿健康,让医生从动态的医学图像中解脱出来无线设备EQ-Rado识别情绪?

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    麻省理工研制出无线虚拟现实系统

    美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT CSAIL)研究人员推出了一种新型无线虚拟现实系统。 2016年11月,在美国佐治亚州亚特兰大市举行的网络热点ACM研讨会上,MIT CSAIL团队首次公开了他们的“MoVR”原型。该系统利用“毫米波”高频无线电信号进行无线通信。

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    前沿 | MIT脑控机器人再升级:脑信号+肌肉信号,轻松控制机器人动作

    选自MIT作者:Adam Conner-Simons机器之心编译参与:张倩、路去年 MIT 的一项研究开发出脑控机器人,利用脑信号来实时纠正机器人做出的选择。 近日,MIT 结合脑信号和肌肉信号,对之前的方法进行改进,新的系统将二元选择扩展到多项选择任务,使机器人选择目标的准确率上升到 97% 以上。 来自 MIT 计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发出一套新系统,旨在完成上述目标,使用户仅仅使用脑信号或手势动作就能即刻纠正机器人的错误。 博士候选人 Joseph DelPreto 是该项目论文的一作,作者还有 Rus、CSAIL 前博士后 Andres F. 原文链接:http:news.mit.edu2018how-to-control-robots-with-brainwaves-hand-gestures-mit-csail-0620本文为机器之心编译

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    MIT新研究让机器人理解语境更懂你的话

    让机器人明白这样的指令,是MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)最近才取得的突破。?MIT CSAIL设计出了一种方法,让机器人可以理解并响应以清晰明了的语言发出的语音指令。 由CSAIL研究员开发的ComText(“语境中的指令”的缩写)系统提供了“类似Alexa”的机器人语音控制功能。这样的机器人可以理解语境,包括此前的指令,以及与之互动的对象和周围环境。 Grounding Graphs for Language Understanding with Accrued Visual-Linguistic Context发表在刚刚结束的学术会议IJCAI 17上,作者包括MIT

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    前沿 | Amazing!只需轻轻一点,即可编辑视频中的乐器声音

    选自MIT作者:Adam Conner-Simons机器之心编译参与:路雪MIT CSAIL 的研究者创造了一个深度学习系统,可以分离出乐器演奏视频中的乐器声音,还能改变音量。 这就是 MIT 计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)新 AI 项目的研究成果:一个观看乐器表演视频并将特定乐器的声音分离出来,使之音量更大或更轻柔的深度学习系统。? CSAIL 的博士生 Zhao 说道,「我们惊讶地发现,真的可以在像素级别上对乐器进行空间定位。这种做法给了我们更多的可能性,比如只需单击视频就可以编辑单个乐器的音频。」 PixelPlayer 使用「自监督」深度学习方法,这意味着 MIT 团队没有确切理解该系统如何学习哪个乐器生成哪些声音。但是,Zhao 认为,该系统似乎可以识别音乐的实际元素。 原文链接:http:news.mit.edu2018ai-editing-music-videos-pixelplayer-csail-0705本文为机器之心编译,转载请联系本公众号获得授权。

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    20年未解的MIT密码难题,被自学成才的程序员破解了,比预计早15年

    回到1999年4月,MIT计算机科学实验室 (LCS) 就要满35岁了。 当然,1999年的科学家们不会想到,四年之后LCS实验室就和AI实验室合体进化,成为了后来大名鼎鼎的CSAIL。?他们大概也不会想到,20年后会有人提前交卷。 博纳收到了温暖的贺词,便鸡冻地向MIT宣布自己解开了谜题。像前文说起的那样,20年了,计算机科学实验室不复存在,与AI实验室合体而成的CSAIL实验室也已赫赫有名。 而CSAIL负责人Daniela Rus听到这个消息的时候,甚至不知道题目的存在。不过,稍微回溯一下历史,双方便对上了暗号。博纳现在还不能透露这句话是什么。 事实也证明,不让太多人知道自己的想法,是非常机智的:对手也快完成了虽然,CSAIL负责人并不记得当年的故事,但企图解开这个谜团的,并不止博纳一人。

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    MIT要用人工智能帮你做菜:上传美食照片,给你一份菜谱

    MIT来帮忙了。MIT的计算机科学及人工智能实验室(CSAIL)本周和卡塔尔计算机研究中心(QCRI)一起训练了一个人工智能系统,名叫Pic2Recipe。 据CSAIL团队介绍,因为训练数据集中甜点很多,这个系统尤其“擅长”做曲奇、松饼之类的甜品,而很难教你做卷寿司、奶昔一类的食物,因为通过图片判断食材太难了。 于是,CSAIL的团队从All Recipes、Food.com等菜谱网站取材,建立了Recipe1M数据集,其中包含覆盖多种菜系的100万份菜谱,人工标注了其中的食材等信息。

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    MIT 用深度学习让“果冻”跑起来

    最近,在世界领先的机器人专家之一 Daniela Rus 教授的领导下,MIT CSAIL 也做出了类似的成果:基于他们开发的算法,软体机器人体内的传感器得到了优化,因此能更好地在环境中感受自身、与环境互动 但 MIT CSAIL 的想法是:创造一个不受外界帮助的软体机器人。在研究团队看来:不能在机器人身上安装无数个传感器,真正的问题是:要有多少传感器、要把传感器放在哪,才有最大的性价比? 正因如此,MIT CSAIL 将目光聚焦于深度学习。他们开发了一种算法,能够帮助工程师设计出收集更多与周围环境相关的有用信息的软体机器人。 2关于作者该论文作者为包括 Andrew Spielberg 在内的三位 MIT CSAIL 在读博士生以及两位 MIT 教授 Daniela Rus 和 Wojciech Matusik。 如今看来,在 Daniela Rus 带领下的 MIT CSAIL 朝着自动化系统又迈进了一步。引用来源:https:ieeexplore.ieee.orgstampstamp.jsp?

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    MIT人工智能独立设系!拆分EECS为EE、CS、AI+决策三部分,直接归学院管理

    MIT的AI院系独立了。在麻省理工学院(MIT),和电子电气、计算机相关的研究内容此前都是在电气工程和计算机科学系(EECS)进行的。 CS:计算机科学,负责人是计算机科学与工程教授Arvind,他也是CSAIL的负责人、IEEE Fellow、美国工程院院士。 AI+D:人工智能与决策,负责人是电气工程与计算机科学教授Antonio Torralba,他也是CSAIL的首席研究员、MIT-IBM沃森人工智能实验室主任。三位新负责人会在明年1月1日正式上任。? EECS原本归属于MIT的工程学院和施瓦兹曼计算学院内,拆分之后,EECS继续保留,原系主任负责监督三个子单元的跨领域事务。 另一位汇报对象、施瓦兹曼计算学院院长Dan Huttenloche则认为,这种创新的团队配置不仅能加强EECS内部的协作,还能让整个MIT的各个学科实现高度协作。?

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