AI视野：深度学习AI打造实用全息图、我为啥从Google辞职自己干、识别手势的智能家居‘视觉助手

《How Deep Learning AI Will Help Hologram Technology Find Practical Applications》

《深度学习AI如何帮全息图技术找到实际应用》

在两项新研究中，加州大学洛杉矶分校的研究人员使用人工神经网络重建全息图。这种技术不仅是全息技术的进步，而且所产生的显微图像可以具有迷人的(和实用的)医学应用。

https://futurism.com/ai-deep-learning-holograms/

《Why I Quit Google to Work for Myself 》

《我为啥从Google辞职自己干》

……排名前5%但仍未晋升；卡夫卡式晋升程序充斥着不正当的激励措施，导致无法控制的管理后果……Google一直告诉我，在看到我完成一个项目之前，无法判断我的工作，同时，我无法完成任何项目，因为Google中途不停地打断，并指派给我新的项目……

https://mtlynch.io/why-i-quit-google/

《Piccolo is building a gesture-based smart home ‘vision assistant’》

《Piccolo正在开发基于手势的智能家居‘视觉助手’》

Piccolo正在推出最新的Y Combinator课程，希望将相机放入每一个能够翻译您身体动作的智能家居中，将动作和手势转化为指令。 该公司的“视觉助理”产品的工作原理非常简单：用户将相机放置在自己的房子中，然后一旦固定就位，他们启动应用程序并绑定到联网设备或电视机或照明灯上。Piccolo相机基本上就是通过所谓的骨架追踪来记录您的形体 - 不用担心，它不会使用X射线或任何其他东西 - 这会将您的动作放入跟踪您身体位置的模型中……

https://techcrunch.com/2018/02/28/piccolo-is-building-a-gesture-based-smart-home-vision-assistant/

《Project Alexandria — Allen Institute for Artificial Intelligence》

《艾伦人工智能研究所亚历山大项目：常识AI探索》

亚历山大(Alexandria)计划是AI2的一项新研究项目，重点是常识人工智能( AI )。常识是当今人工智能面临的最基本和最困难的问题之一，尽管人工智能在过去十年中取得了巨大进步，但它仍有许多无法做到的事情，例如非结构化问题解决或管理未预料到的情况。亚历山大计划将整合和发展在AI2的其他项目中开发的知识，包括机器阅读和推理( Aristo )、自然语言理解( Euclid )和计算机视觉(Plato )，以创建一个新的统一和广泛的常识知识来源。在未来几年，亚历山大项目将引入人工智能系统常识能力的衡量标准，开发新的众包方法，以史无前例的规模从人们那里获取常识知识，并开发利用常识来提高性能的应用程序，以应对从机器阅读和翻译到机器人和视觉等广泛的实际人工智能挑战。

http://allenai.org/alexandria/

《Microsoft and UPMC unveil virtual AI assistant that listens in and takes notes on doctor’s visits》

《微软和UPMC推出虚拟人工智能助手，听取医生的意见并做好记录》

微软近期发布了Empower MD:一个人工智能平台，可以通过倾听和学习医生与患者的对话来帮助医生。应用程序分析医生与患者的对话，然后在患者的电子健康记录中提出建议。理想情况下，医生使用划线器可以在检查期间将全部注意力放在患者身上。然后他或她可以求助于电子健康记录并接受记录员提出的建议，如诊断或未来治疗的笔记……

https://www.geekwire.com/2018/microsoft-healthcare/