原标题:北京熊爱前沿新闻周|福布斯:中国还是成为第一个人工智能超级大国
1、 用意念就能喝可乐 ，植入式脑机接口研究又有新进展
能喝水和有创意地吃饭？这对行动不便的病人来说太实际了。1月16日，浙江大学宣布了“双脑工程”的科研成果。植入电极的志愿者可以利用大脑运动皮层的信号精确控制外部机械臂和机械手实现三维运动。同时，证明了老年患者使用植入式脑-机接口进行复杂有效的运动控制是可行的。
这是中国首次对植入式脑-机接口进行临床研究。犹他州阵列电极被植入一名高位截瘫志愿者的大脑。这位72岁的病人成功地用他的大脑控制了机器人手臂的三维运动，完成了一系列重要的上肢功能运动，如进食、饮水和握手。21世纪以来，脑-机接口已经成为许多领域的交叉研究，涉及神经科学、生理学、心理学、工程学、计算机科学、康复学、其他技术和医学。
浙江大学第二学院的创新在于机器人辅助电极植入，改善了人工电极植入带来的误差。这位72岁的实验志愿者也是世界上和中国的首例。
2、全球首个活体机器人诞生 ，会编程，能自愈
1月13日，美国当地时间，佛蒙特大学宣布，它已经利用非洲爪蟾早期胚胎的皮肤细胞和心脏细胞，创造了第一个活体机器人“爪蟾”。
xenobots由佛蒙特大学的超级计算机设计，然后由塔夫茨大学的生物学家组装和测试。塔夫茨大学再生和发育生物学中心主任迈克尔·莱文(Michael Levin)说:“不难想象，这些机器人有许多其他机器无法实现的应用，比如搜索有害化合物或放射性污染物、在海洋中收集微塑料、在动脉中行走、清除斑块等。”
据了解，非洲爪蟾是以非洲爪蟾“非洲爪蟾”命名的。小于1毫米宽的异种机器人可以移动到目标或拾起物体(如需要运送到患者体内特定位置的药物)并在受伤后愈合伤口。这项研究于1月13日发表在世界顶级学术期刊《美国国家科学院院刊》 (PNAS)上。
原始链接:http://www.leiphone.com/news/202001/S5Oue6ZOCN3YR8ce.html
3、前瞻性技术展示 ，AI 可通过无创 ECG 数据追踪人体血糖水平
据国外媒体报道，沃里克大学的研究人员正在展示他们最新的前瞻性技术，该技术使用人工智能从简单的心电图信号中检测低血糖事件。
Leandro Pecchia，这项新研究的通讯作者，指出手指采血从来都不愉快，在某些情况下尤其麻烦。他们最新研发技术的创新在于，他们可以利用人工智能通过几次心电搏动自动检测低血糖症，而心电可以在任何情况下(包括睡眠)检测到。沃里克大学团队取得的关键突破是开发了一个能够学习单个患者心电图节律的人工智能系统。两个受试者之间低血糖信号的心电图测量结果可能完全不同，这意味着唯一的出路是开发人工智能系统来检测每个患者的个体波动。
研究人员说，在健康志愿者测试中，该系统能够以82%的准确率检测低血糖事件。当然，这不是第一个在早期实验阶段被证明有效的无创血糖监测系统。接下来，研究人员仍然需要做大量的工作来验证和完善这项技术在更大的患者群体中的应用。
原始链接:www.jiqizhixin.com
4、繁则变，变则生！150秒内 AI 准确诊断脑部肿瘤
全世界每年约有1520万人被诊断患有癌症，80%的癌症患者将接受外科治疗。数量惊人，使得传统的组织病理学检查更加复杂。令人高兴的是，纽约大学的一项新研究发现，现在有一种新的方法将先进的光学成像和人工智能结合起来，在手术过程中准确及时地诊断脑肿瘤。
基于深入的学习，研究人员训练了一个复杂的神经网络。结合SRH成像技术，本研究将患者术中诊断过程分为三个步骤:图像采集、图像处理和术中诊断
研究者将这些病理组织分为13种最常见的脑肿瘤，包括恶性胶质瘤、淋巴瘤、转移性肿瘤、脑膜瘤等。显微镜下的已知病变图像可以通过计算机智能“大脑”进行分析，结果可以在不到150秒的时间内看到。对于那些隐藏的损伤，它们无法逃脱人工智能的捕捉，也将被及时移除。
链接到原始文本:《《自然》子问题:变化造就变化，变化造就生活！2020年1月13日至1月16日，业界最大的医疗投资研讨会——第38届摩根大通医疗保健会议在旧金山举行。
14日，梅奥诊所推出了梅奥诊所平台的首个人工智能项目“临床数据分析平台”。该项目将侧重于确定新药的目标和生物标志物，为患者匹配最佳治疗计划，并探索真实世界的数据(如药物标签扩展、上市后监测和用药目的)。该项目通过减少临床试验的失败来降低药物生产的成本。
梅奥诊所平台由梅奥诊所于2019年创建，旨在利用人工智能、智能医疗设备和自然语言等新兴技术创建一个新的医疗平台。
链接到原文:
除了阅读理解、回答问题、生成文章摘要和翻译之外，NLP还能做什么？好奇的网民用OpenAI的GPT-2做了一个实验。它不仅能生成文本，还能下棋和听音乐！
5、梅奥诊所推出“临床数据分析平台” ，利用 AI 加快新药研发进度
除了阅读理解、回答问题、生成文章摘要和翻译之外，NLP还能做什么？好奇的网民用OpenAI的GPT-2做了一个实验。它不仅能生成文本，还能下棋和听音乐！
14日，梅奥诊所推出了梅奥诊所平台的首个人工智能项目“临床数据分析平台”。该项目将侧重于确定新药的目标和生物标志物，为患者匹配最佳治疗计划，并探索真实世界的数据(如药物标签扩展、上市后监测和用药目的)。该项目通过减少临床试验的失败来降低药物生产的成本。
最近，研究人员只用了几天时间就让GPT-2学会预测下一步棋，并训练它下棋。
经过仅仅一个小时的训练，GPT-2 1.5B模型显示了象棋的“天赋”。虽然几招之后会有无效棋步，但这个实验证明制作GPT-2象棋引擎并非不可能。
链接到原文:
机器人“音乐家”都穿着华丽的唐朝服装，随着音乐的节奏摇头晃脑。其中有吹竹笛的“玉恒”、吹竖琴的“大熊埃塔”、打鼓的“开阳”和主持人“小灯笼”。
6、最强跨界选手上线 ，写作 AI 学会象棋和作曲
机器人“音乐家”都穿着华丽的唐朝服装，随着音乐的节奏摇头晃脑。其中有吹竹笛的“玉恒”、吹竖琴的“大熊埃塔”、打鼓的“开阳”和主持人“小灯笼”。
14日，梅奥诊所推出了梅奥诊所平台的首个人工智能项目“临床数据分析平台”。该项目将侧重于确定新药的目标和生物标志物，为患者匹配最佳治疗计划，并探索真实世界的数据(如药物标签扩展、上市后监测和用药目的)。该项目通过减少临床试验的失败来降低药物生产的成本。
原始链接:
科技部正式发布通知，征求对2020年第一批科技创新2030项目“新一代人工智能”重大项目申请指南的意见。
7、清华机器人组乐队 ，有声有色演绎中国风
科技部正式发布通知，征求对2020年第一批科技创新2030项目“新一代人工智能”重大项目申请指南的意见。
14日，梅奥诊所推出了梅奥诊所平台的首个人工智能项目“临床数据分析平台”。该项目将侧重于确定新药的目标和生物标志物，为患者匹配最佳治疗计划，并探索真实世界的数据(如药物标签扩展、上市后监测和用药目的)。该项目通过减少临床试验的失败来降低药物生产的成本。
“科技创新2030”是体现国家战略意图的一批重大项目，按照《国家创新驱动发展战略纲要》和国家“十三五”规划的要求部署于2030年。力争到2030年在航空发动机和燃气轮机、深海空间站、量子通信和量子计算、脑科学和脑科学研究、国家网络空间安全、深空探测和航天器在轨服务和维护系统、种业自主创新、煤炭清洁高效利用、智能电网、天地一体化信息网络、大数据、智能制造和机器人、关键新材料的研发和应用、京津冀综合环境管理、健康保护和新一代人工智能等16个关键领域取得突破60508.htm
8、科技部：科技创新2030 新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 ，使 AI 成为智能经济社会发展的强大引擎
中央戏剧学院近日宣布，将于2020年首次招收戏剧人工智能领域的两名博士生。这个方向有一个四年制的学校教育系统，学习模式是全日制的。中国戏剧首次招收戏剧人工智能博士研究生，将采用导师小组联合培养的模式，两名博士研究生共4名导师。
本方向招生将采用“申请考试制”。候选人必须是对“戏剧影视”学科感兴趣的理工科候选人，具有跨学科背景或较强跨学科能力的候选人优先考虑。
同时，候选人需要有很强的创新意识和科研能力，必须提供有代表性的作品(包括论文、软件、游戏开发、出版物等)。)或能反映其学术水平、科研能力和实践能力的原创性工作成果。
原始链接:
http://www.chinanews.com/sh/2020/01-09/9055129.shtml
9、中戏将首次招收两名戏剧人工智能博士 ， 招生采取申请-考核制
《人工智能（高中版）》年1月7日在清华大学举行出版签约仪式。图灵奖获得者、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究所所长姚期智担任教材主编，带领清华大学交叉信息研究所(姚班、智滨)教师全面“检查”质量。
教科书将于2020年9月由清华大学出版社正式出版。本书有九章，包括数学和编程基础、搜索、机器学习、线性回归、决策树和随机森林、神经网络、计算机视觉、自然语言处理和强化学习。
此外，《人工智能（高中版）》每章都配备有练习和编程实验，以及专门的网站资源，为学生提供编程帮助和高级挑战内容，帮助希望提高进一步学习的学生。
原始链接:
http://digitalpaper.stdaily.com/http _ www.kjrb.com/kjrb/html/2020-01/08/content _ 438217.htm？Div=-1
10、 《人工智能（高中版）》 将于9月出版 ，图灵奖得主姚期智任主编
根据最近发表在科学杂志《人工智能（高中版）》上的一项新研究，一种新的人工智能系统可以在两分钟内准确诊断脑肿瘤。
这种人工智能使用一种称为受激拉曼组织学(SRH)的光学成像技术来创建图像，这种图像可以在不到150秒的时间内通过人工智能算法进行评估。
在此之前，组织被送到实验室进行冷冻和染色，然后传统的显微镜检查方法需要大约20到30分钟或更长时间才能获得结果。基于人工智能的诊断准确率为94.6%，而传统的人体诊断准确率为93.9%。新方法简化了患者仍在手术台上时分析组织样本的实际操作。
原始链接:
http://hill.com/changing-america/well-being/medical-advancements/477016-人工智能-罐-诊断-大脑
11、手术期间诊断出脑肿瘤 ， 新 AI 只需两分钟
机器心脏“同步机器智能大奖”自2017年成立以来已连续第三年举办。它受到了国内外人工无线城市的广泛关注和重视，现已成为国内人工智能界最大、最权威的年度奖项。
此次评选与以往最大的区别在于，我们将更加关注行业实力，从“企业服务”而非“媒体”的角度进行评选。我们将关注人工智能公司的产品、应用案例和产业登陆，根据真实客观的产业绩效筛选出最值得关注的企业。
今年，我们收到了数百份来自企业的申请。为了保证评选的公正性，参与企业提交的公开信息已经在参与企业的同意下发布到“机器之心”数据库的“机器之心(Heart of Machine Pro)”行业数据库中(个人电脑登录，请登录:http://Pro . jiqichixin . com/)。
机器之心根据六个主要奖项选择维度审核了每个参与企业提交的200多项参赛作品。基于数以百万计的机构、产品/解决方案、应用案例、新闻事件数据以及专业评审团队在《机器之心》(Heart of Machine Pro)中的综合评价，最终选出50家获奖人工智能企业、30家获奖人工智能应用案例、30家获奖人工智能产品/解决方案和10大人工智能资本事件。
机器心脏“同步机器智能大奖”自2017年成立以来已连续第三年举办。它受到了国内外人工无线城市的广泛关注和重视，现已成为国内人工智能界最大、最权威的年度奖项。
此次评选与以往的最大区别在于，我们将更加注重行业实力，从“企业服务”而非“媒体”的角度进行评选。我们将关注人工智能公司的产品、应用案例和产业登陆，根据真实客观的产业绩效筛选出最值得关注的企业。
今年，我们收到了数百份来自企业的申请。为了保证评选的公正性，参与企业提交的公开信息已经在参与企业的同意下发布到“机器之心”数据库的“机器之心(Heart of Machine Pro)”行业数据库中(个人电脑登录，请登录:http://Pro . jiqichixin . com/)。
机器之心根据六个主要奖项选择维度审核了每个参与企业提交的200多项参赛作品。基于数以百万计的机构、产品/解决方案、应用案例、新闻事件数据以及专业评审团队在《机器之心》(Heart of Machine Pro)中的综合评价，最终选出50家获奖人工智能企业、30家获奖人工智能应用案例、30家获奖人工智能产品/解决方案和10大人工智能资本事件。
值得关注
1、2019机器之心人工智能年度奖项正式公布：关注创业先锋，聚焦产品案例
Aegon Technology致力于使用先进的人工智能技术来提高内容制作的效率。创始团队主要来自微软、IBM和阿里巴巴。截至2019年底，已收到SIG、祁鸣、红杉、高蓉等风投机构数千万美元的投资，并先后与优碧轩、快速启动达成战略合作/投资协议。2019年，艾格科技和凤超科技紧密合作，推出中国最先进的汽车图文智能编辑器大黄蜂。莫迪视频(Modi Video)是一种黑色技术，在阿里巴巴的服务市场推出，一键为商家生成简短的营销视频。微信自动营销海报设计莫迪设计(Modi Design)也赢得了我们早期用户的一致青睐。我们坚信技术创造价值，我们希望成为1000亿富媒体生产市场生产力释放的支柱。
中国十大最具潜力早期 AI 公司 ：
成立于2018年7月。暗物质智能技术(DMAI)致力于构建新一代强大的认知人工智能技术平台。该公司专注于人机交互和跨领域集成等关键核心技术。这是亚洲唯一获得ICCV 2019年提名的企业团队。此外，创始人朱松纯教授的实验室团队的研究成果发表在《科学》杂志上，新一代人工智能技术得到了当局的认可。DMAI在短时间内实现了人工智能教育的应用。未来，DMAI将逐步与金融、卫生、新零售、泛娱乐、政府行政司法等商业领域融合，推动行业商业模式创新。据悉，该公司已从帆船、IDG、高捷、蒙门、临港等多家知名投资机构获得数千万美元的首轮投资。
艾耕科技
成立于2019年1月。ParameterTech的创始团队主要来自人工智能和游戏行业的专家学者，以及国内外知名机构。核心成员在深度学习和强化学习等先进技术领域进行长期研究。结合大规模系统工程能力，团队在游戏领域有人工智能技术大规模商业登陆的经验。2019年，超级参数技术(Super Parameter Technology)和几家头部游戏公司将共同探索、推出3D生存游戏人工智能“猎户座α”和不完美信息游戏人工智能解决方案，并拓展更多游戏类别。超参数技术还为游戏行业开发了λ人工智能平台和δ人工智能引擎，并利用人工智能技术为游戏行业注入创新动力。超参数技术获得陈星资本和高蓉资本的首轮投资。
暗物智能
妙碧智能成立于2019年。重点研究和应用自然语言生成(NLG)技术。与北京大学计算机研究所的顶级NLP团队建立了深入的技术合作。苗碧开发的智能创作平台可以为企业提供机器人写作、改编、视频生成和发布等智能服务。目前，它已服务于企业营销传播领域
超参数科技
派方科技成立于2018年4月，创始团队成员均来自清华大学。公司构建了一个基于高能效工业边缘人工智能芯片的全堆栈快速产品系统，包括芯片、算法、边缘采集/计算终端、应用/个人电脑产品，并已应用于许多工业场景。2019年1月，派方科技发布了边缘人工智能芯片贴纸-T；7月，该公司发布了一维信号AIoT全堆栈产品。由牌坊星核、牌坊星云、牌坊星和牌坊星尘产品组成的产品矩阵完成了几轮迭代，获得了客户的认可。2019年，公司与泵企业、电机企业等众多前置客户建立合作关系，为石油、石化、钢铁冶金等多个行业的客户提供产品和服务。
妙笔智能
成立于2018年7月。清微智能提供可重构计算架构(CRGA)，这是一种不同于传统冯·诺依曼架构的新型芯片架构技术，可以根据不同的应用需求灵活重构硬件资源。它还具有通用计算芯片的灵活性和专用集成电路的高效率的优点。智能语音芯片TX210将于2019年6月大规模生产，是首个可商用可重构芯片，出货量为100万，用于手机、家庭、玩具和智能可穿戴设备。TX510于9月发布，支持语音和视觉等多模态智能处理，是世界上第一款多模态智能芯片。
湃方科技
成立于2019年7月。人民中科是由Renmin.com和中国科学院自动化研究所共同创办的高新技术企业。公司以机器内容理解技术为业务核心，为客户提供不同应用场景下的人工智能技术和服务，主要包括对视频、音频、图像、文本、场景识别、目标检索等的语义理解。2019年，该公司首次在内容安全领域做出努力。围绕“人工智能内容安全”，推出“互联网音视频内容风控平台”和“网络异构媒体监控系统”两大产品系统，为网络空间治理提供智能技术支持。
清微智能
成立于2019年3月。塞迪奇由中央政府直属企业中国五矿的全资子公司中冶塞迪和创新工厂的人工智能子公司创新奇智共同成立。塞迪奇专注于工业领域，围绕园区物流和智能制造两种应用场景，提供了基于工业人工智能的整体解决方案。公司与中冶赛帝、湛江钢铁有限公司共同打造的世界首个“智能铁水运输系统”已经全面启动。这是人工智能技术在工业现场的创新实践，在钢铁智能过程中具有里程碑意义。公司成立不到一年，已经为12家国内大型企业服务，并在第一年盈利。
人民中科
成立于2018年9月1日。绥坤智能(Suikun Intelligence)是一家人工智能生物技术公司，利用人工智能算法发现基本目标，发现已知药物的新适应症，提高新药筛选效率，增加大分子产量。2019年，在完成公司研发、业务和运营团队转型的同时，平台工具将在制药行业实施。绥坤智能先后与制药行业领先的创新药物公司、上市公司和跨国药物公司签署了协议。在不断取得业务突破的同时，研发团队还发表了许多期刊文章。绥坤智能宣布11月底完成前一轮数千万元人民币融资。
赛迪奇智
成立于2018年3月。绥远科技专注于人工智能领域的云计算平台。2019年12月，绥远科技发布首个人工智能培训产品——，云数据中心人工智能培训加速卡“云suit10”。其创新的体系结构、互连方案和分布式计算编程平台可广泛应用于许多人工智能应用场景，如云数据c
燧坤智能
燧原科技
在过去的一年里，阿里巴巴集团的达摩学院、盘头哥、阿里云等团队发表了270多篇论文，涵盖自然语言处理、智能语音、视觉计算、芯片架构、自动驾驶、数据库和云计算等前沿科技领域。这些研究成果得到了顶级机构的认可，许多科学家被任命为顶级国际社会的院士和研究员。在基础技术研究的基础上，阿里巴巴还创造了许多世界第一，例如，含光800打破了人工智能推理芯片的性能和能效比记录。这些尖端技术和产品已被大规模应用。例如，阿里·艾(Ali AI)的创新算法被广泛应用于卫星遥感图像分析、医疗、交通、工业制造等领域。
中国十大最强 AI 研究实力机构 2019 研究成果及进展总结
百度，作为全球领先的人工智能平台公司，继续在百度大脑的核心技术领域，如语音、图像、自然语言处理、知识图谱、深度学习等领域引领世界。在国际公认的顶级竞赛和学术顶级会议上，如CVPR、ICCV、神经科、核磁共振成像、核磁共振成像等，获得了23个奖项，并收集了200多篇论文。人工智能拥有5712项专利申请，在中国排名第一。培训来自数十万企业的1000多名一线人工智能专业教师和高级初中技术人员。同时，百度以智能云为载体，积极推动人工智能在金融、客户服务、城市、医疗、互联网、工业等领域的广泛应用，成为中国工业智能的领导者。
阿里
2019，海康微视进一步提出人工智能云信息融合的概念，发布信息融合数据平台，不断整合人工智能、大数据和应用领域的布局。目前，基于Hikvision人工智能云信息融合数据平台的典型应用项目已覆盖全国24个省、自治区和近100个城市。在软件层面，Hikvision人工智能云软件家族地图正式发布，覆盖公共安全、交通、制造、零售、教育和物流等20多个行业。在硬件层面，和康微视不断深化和完善硬件产品布局，特别是在多维感知、全要素感知等领域取得突破，推出了一批重量级产品，包括人工智能多摄像头和光线视觉一体机产品。针对行业对人工智能技术的零散需求，和康微视通过搭建人工智能开放平台，实现了人工智能技术的全行业赋权。目前，哈坎威视人工智能为服务于数百个行业的开放平台。
百度
华为凭借其领先的全堆栈和全场景人工智能能力，于2019年8月入选国家新一代人工智能开放创新平台。基于华为的全堆栈和全场景人工智能能力，华为云为政府企业提供人工智能服务。截至2019年10月，华为云以行业为导向，提供60种人工智能服务和160种人工智能功能，并在城市、制造、物流、互联网、医疗和公园等10个行业探索了500个项目，帮助深圳交警、天津生态城、中石油、三联鸿普、辛雷集团、金宇医药和中国画廊进行智能升级和人工智能登陆。同年，华为云提出了跨越工业人工智能商业裂痕的四个关键要素，并发布了基于全球最强计算能力人工智能处理器——和910人工智能处理器的华为云升集群服务。发布43种基于华为自主开发升级的人工智能处理器的人工智能云服务、完全升级的华为云模型2.0一站式人工智能开发管理平台、城市代理、工业代理、新一代全场景智能数据湖等领先产品和服务，深化工业人工智能落地，打造包容性人工智能。
海康威视
2019年8月，360buy.com被选为智能供应链国家新一代人工智能开放创新平台，以360buy.com的人工智能开放平台NeuHub为核心载体，向外界输出360 buy . com的智能供应链能力，并在市政、零售、客户服务、医疗等领域大规模应用。自2018年以来，京东人工智能研究所共出版了1
华为
HKUST迅飞长期从事人工智能核心技术的研究。核心技术处于世界一流水平。它积极推动人工智能在各个行业的应用，努力使机器“能够听、说、理解和思考”。2019年，科大迅飞秉承“不屈不挠精神”的核心理念，以拥有自主知识产权的核心技术为基础，继续保持国际一流水平。全年，它获得了智能语音、计算机视觉、对话和阅读理解领域10项国际权威评估中的第一项。人工智能翻译系统在世界上首次通过了国家翻译职业资格考试，由技术创新驱动的战略布局成果不断涌现。
京东
2019，腾讯在几个顶级学术会议或期刊上选择了256篇论文，如ICML、CVPR、神经突起、ACL等。在基础研究方面，在美国公民自由协会(ACL)评选出了中国第一篇最好的长篇论文，并赢得了DSTC8等多项竞赛，展示了行业领先的研究能力。
在技术应用方面，随着国王对“觉醒”人工智能研发的荣耀，人工智能游戏已经达到专业水平，并启动了“觉醒”开放平台，深化生态建设。全力支持腾讯产品如灭蚁灵和腾讯医学代码的人工智能医学(AI Medical)开发了自己的智能病理显微镜。人工智能内容，首次发布多模态数字人和电子种族评论显示；人工智能农业与顶尖大学WUR合作，发起了第二次温室竞赛和iGrow人工智能温室着陆计划。人工智能公益，优图跨年龄人脸识别技术帮助找回14名被绑架超过10年的儿童。
在技术生态学方面，开源医学网(MedicalNet medical)深度学习预培训模式，安吉尔成为中国首个LF人工智能基础毕业项目，升级为全栈机器学习平台。此外，FewRel 2.0和DocRED数据集发布，犀牛鸟项目在大学开展了30多个联合研究项目。
科大讯飞
微软亚洲研究院作为一个在计算机科学领域已经深入从事了21年的基础和应用研究机构，一直致力于推动计算机科学各个领域的前沿发展，专注于下一代革命性技术的创新和突破。2019年，微软亚洲研究院继续探索计算机科学的边界，并取得了众多科学成果。在计算机科学的顶级国际会议上发表了230多篇论文，如ACL、EMNLP、神经核项目、ICML、AAAI、国际计算机科学学会、CVPR、ICCV、全球信息通信、KDD、万维网、全球信息通信、NSDI、移动通信等。它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、图形、可视化、语音、数据挖掘、软件工程、计算机系统、网络、数据库和安全等领域。
腾讯
伟忠银行人工智能团队在联邦学习生态、智能服务、人工智能精准营销和智能资产管理领域取得了一系列领先的成就和应用，并申请了200多项专利。
在中国首次提出“联合学习(Federated Learning)”的通用解决方案，以解决人工智能大规模登陆中的“数据孤岛”和“数据隐私保护”问题，引领和推动全球数据隐私保护下的人工智能协同生态建设。开源世界上第一个工业级联邦学习平台“FATE(联邦人工智能技术使能器)”并成为一个Linux基金会项目；在国际大赦国际峰会上组织关于联邦学习的国际研讨会。领导制定IEEE国际标准和国内标准；我们将促进其在金融、医疗、零售等行业的应用。目前，数百所机构和大学已经加入到建立联邦学习生态的行列中。
微软亚洲研究院
2019，字节跳动人工智能实验室团队继续将人工智能技术应用于语音、音频、图片、视频、游戏等各种内容形式的产品平台。例如，地标性增强现实技术(Landmark AR technology)于11月推出，用于带有震动声音的短片，而增强现实效果道具则推出用于城市地标。
与此同时，字节跳动增加了人工智能在打击粗俗内容方面的应用。今天的标题提升了“精神
微众银行
1月10日，2019年国家科学技术奖在北京揭晓，评选出296个项目和12名科技专家。其中，国家自然科学奖46项，国家技术发明奖65项，国家科技进步奖185项。中国航运集团719公司名誉董事黄旭华院士和黄庆村院士荣获国家最高科学技术奖。十名外国专家获得中华人民共和国国际科学技术合作奖。
字节跳动
目前，新一代人工智能技术正在加速其在各个行业的深度集成和应用，推动经济社会各个领域从数字化、网络化走向智能化。
在此基础上，中国电子协会、中国数字经济100委员会和师旷共同编制了《自然医学》，详细分析了基础层、技术层和应用层的产业发展趋势，分析了新一代人工智能产业应用场景登陆网络环境、应用需求、智能基础设施、计算能力和内容升级的五个关键因素。
2、2019年度国家科学技术奖在京揭晓，共评选出296个项目和12名科技专家。
1月16日，浙江大学宣布了“双脑工程”的重要科研成果。邱氏高级研究所的“脑-机接口”团队与浙江大学医学院第二附属医院神经外科合作，完成了中国首例植入式脑-机接口临床研究。患者可以利用大脑运动皮层信号精确控制外部机械臂和机械手实现三维运动。同时，首次证明老年患者使用植入式脑-机接口进行复杂有效的运动控制是可行的。
除了吃、喝、社交和娱乐，这项最新的成就将帮助肢体瘫痪病人重建他们的运动功能，从而提高他们的生活质量。它还将对更多领域产生积极影响，如辅助运动功能、残疾人的功能重建和老年人的功能增强。
3、2019新一代人工智能产业白皮书：主要应用场景研判
在浙江大学第二医院16楼功能神经外科病房，张先生刚刚结束午餐休息。护士喊了声“爷爷，爷爷”，并用毯子轻轻地盖住了他的腿。在那边，工作人员已经调整了设备。这是一天训练的开始。
工作人员将一个装有油条的杯子放在机械手旁边。张先生用他的“头脑”将机械手对准位置，张开手指，握住杯子，一步一步向后移动。移动过程并不顺利。有时它有点向左，有时它有点向右。张先生不得不“努力”思考“右”或“左”来调整机械臂的方向。经过将近半分钟的努力，机械臂终于把杯子移到了嘴里，张先生吃了油条。
抓、握、动是普通人的简单动作，是信号传输、传输、解码等一系列复杂过程的背后。因此，对于像张先生这样脊髓神经损伤和运动功能丧失的残疾人来说，“回头”的过程是不可能的。
本研究得到国家重点研发计划“基于脑-机接口的脑血管疾病主动康复技术的研究与应用(2017YFC1308500)”、国家重点研发计划“基于脑-机融合的脑信息认知关键技术研究(2018YFA0701400)”和国家自然科学基金重大研究仪器研究项目“脑神经网络复杂系统实时分析调控仪器研究(31627802)”的支持。
4、国内首例！浙大“双脑计划”让72岁高位截瘫患者只靠意念喝可乐打麻将
Mulan，中国科学院计算小组“完全独立设计、开发和实现”的编程语言，是蟒蛇的外壳产品？针对最近的网上查询，1月17日，中国科学院编译实验室项目负责人兼工作人员刘磊在科学网站上发表回复称，8位单片机上木兰语言的编译器是我们团队开发的，32位单片机上的编译器是基于Python开源编译器的二次开发，但在采访中木兰编程语言和编译器都被夸大了
为了在中小学普及计算思维，我带领团队开发了一种叫做“木兰”的编程语言。它由三个部分组成:第一，它从语言规范中借用Lua语言的特性，并对其进行扩展以添加新的特性，如数据表达方法；其次，开发一个可视化编程环境来支持儿童的编程教育。第三，针对8位AVR微控制器，实现了相应的编译器和运行时系统，开发了能够模拟多任务执行的虚拟机。上述产品已经在数百所中小学开展了10万次流行节目制作活动。
对于STM32单片机，我们是基于Python开源编译器的二次开发，即我们首先将木兰语言的源程序转换成Python中间表示(AST)，然后在Python虚拟机上运行。这就是为什么Python系统包含在开发和运行环境中。
在1月15日接受媒体采访时，我在介绍木兰编程语言时犯了以下错误:
1。木兰编程语言主要用于中小学教育，在引言中将其扩展到智能对象关联领域。
2。我们团队开发了8位单片机木兰语言编译器。32位单片机上的编译器是基于Python开源编译器的二次开发。然而，在采访中，木兰编程语言和编译器被夸大为完全独立的开发。
我为这次对互联网的不良影响郑重道歉，并为给中国科学院和中国科学院计算研究所带来的不良后果真诚道歉。我感谢您的监督和批评，并对其进行深入思考，以确保类似问题不再发生。
此前，据中国新闻网等媒体报道，中国科学院计算技术研究所(以下简称中国科学院计算技术研究所)于1月15日正式发布由该所计算机架构国家重点实验室编译技术团队自主开发的“木兰”编程语言系统，用于新一代人工智能和物联网应用，并推出“木兰”开源软件包，供全球用户免费下载和获取。
大脑与机械的心灵感应，这不是第一次，但难度很大
在过去十年的深度学习浪潮中，每个人都非常熟悉深度学习在应用中的各种特征，但毕竟深度学习的理论还没有建立和完善。更重要的是，每个人都意识到了深入学习的局限性。如果你想打破局限，实现更高层次的智慧，你必须考虑“你可以通过继续提高深度学习来实现目标”还是“除了深度学习之外，我们还需要开一个新的炉灶”。这引出了一个看似简单的问题，“什么是深入学习？””“许多学者最近参加了这次讨论，并回顾了各方的观点。
5、中国首款编程语言“木兰”被质疑抄袭，中科院开发者道歉了
6、2020年AI学术界一场突如其来的辩论：到底什么是深度学习？
例如，如果你有一个卷积网络模型，然后你用ADMM训练它的权重，这不是深入学习吗？HMAX模型难道不是有自己的学习特点的深度学习吗？甚至，深度神经网络难道不是通过贪婪算法逐层深入学习而训练出来的吗？如果我这么说的话，他们都是深入的研究。
Keras 作者 François Chollet 这样说这是我在自己的书中定义的。
通过这个定义，我们还可以清楚地表明，深度学习不是以下模型:
深度学习的定义不需要指定固定的学习机制(如反向传播)，也不需要指定固定的用法(如监督学习或强化学习)，也不需要进行联合的端到端学习(与贪婪学习相反)。这是深度学习“是什么”的本质属性和基本结构。除此之外的描述只是“我们如何做深入学习”。
一个清晰的定义也划分了一个清晰的界限，有些东西是深入学习的，有些东西不是。2019年随处可见的深度神经网络当然是深度学习，而由进化策略es、ADMM和虚拟梯度等反向传播备选方案训练的深度神经网络当然是深度学习。
基因编程不是深度学习，快速测序不是深度学习，SVM也不是。单个完全连接的层不是深度学习，而是许多完全连接的层堆叠在一起。K-means算法不是深度学习，而是将许多K-means特征提取器叠加起来。甚至从2011年到2012年，我收集了视频数据位置的成对公共信息矩阵，然后将矩阵分解并堆叠在它们上面，这也是深入学习。
普通人类软件工程师用语言编写的程序不是深入学习。向这些程序中添加参数可以自动学习几个常数，但它们仍未深入学习。有必要使用串联的特征提取器进行令牌学习，即深入学习。其本质在于通过深度层次特征描述输入数据，这些特征都是从数据中学习的。
根据定义，「我们现在做的深度学习」在当前的深度学习形式中至少是C1连续的(甚至到无限的顺序)。这一个可能不是很关键，但是这一个“渐进优化”也是深入学习的内在属性。
因此，深度学习完全不同于以前的符号运算人工智能和传统编程。其基础设施是离散的，数据流是核心，通常不需要任何中间层数据表示。
将深度学习用于符号运算并非不可能，但是需要引入许多额外的步骤。但话说回来，深度学习模式只能覆盖所有项目的很小一部分。没有必要对每件事都进行深入学习。
还有一个问题可以扩展:大脑是“深度学习”吗？我只同意一个答案:大脑是一个极其复杂的东西，它包括许多不同的结构，我们对大脑了解太少；不管大脑学习得是否深入，我们都不能给出一个明确的答案。我有一种直觉，一般来说，大脑不是深度学习，但它的一些子模块可以用深度学习来描述，或者部分符合深度学习。例如，视觉皮层有很深的层次特征表示，即使这些表示并不都是习得的。视觉皮层也是深入研究的重要灵感来源。
我可以补充一点，如果树结构被用作隐喻，我们对现代深度学习的理解和使用主要停留在早期发展起来的“现代机器学习”的分支上，这与神经科学几乎没有关系。神经科学的影响主要在于高层次新观念的启发，而不是直接模仿和借鉴。
深度学习应该指的是一种表征学习方法，其中的模型是由一连串的模块组成的（一般都会堆成一个多层的或者金字塔形的模型，这也就是「深度」的由来），而其中的每一个模块分别拿出来训练之后都可以作为独立的特征提取器。
在另一个故事线上，深入学习的三驾马车之一约华·本吉奥(Yoshua Bengio)和“深入学习的黑火药”加里·马库斯(Gary Marcus)之间的年度争吵留下了一个经典问题:“深入学习够了吗？ゥ‘DL够了吗？’)这也引出了对“什么是深度学习”的讨论。2011年图灵奖获得者、贝叶斯网络之父朱迪亚·珀尔(Judea Pearl)说，“因为对深度学习没有明确的定义，我无法回答深度学习是否足够。”
据说燕乐村有这样一个定义:深度学习是一种逐步完善的、一点点优化的从数据中提取表征的方法。
有些人在讨论中还建议，如果深入学习的定义有争议，为什么不列出所有不深入学习的东西呢？乐村给出的答案是:逻辑回归、核方法、朴素贝叶斯、树形森林、K-均值和K-NN不是深度学习，因为它们不学习数据表示；此外，通过0阶方法优化的高度不可微的模型(非梯度)不是深入学习，即使它们可以学习数据表示。
经过一两天的讨论，学者们未能立即达成广泛的共识。朱迪亚·珀尔感到有点失望，他自己得出了这个结论:
虽然我看不到任何好的定义，但我在讨论“什么是深度学习”时的感觉是，进行深度学习的人似乎相信深度学习有无限的潜力，他们沉迷于这些程序、技能和术语。我记得我在高中学习代数，并在第二周和第三周学习。我们也相信这些方法有无限的解决问题的能力。但是老师告诉我们，如果两个方程中有三个未知数，那么你就不能解这个方程。当我们听到这句话时，我们不可避免地会感到失望和无知，但与此同时，它也有助于我们避免在无法解的方程上浪费太多时间。但是，朋友们，现在每个人都不是高中生了。勒昆继续和他讨论如下:“朱迪亚·珀尔没有继续参加这次讨论。然而，对比弗朗索瓦·乔勒特(Franois Chollet)和扬·勒春(Yann LeCun)给出的答案，不难看出他们的大多数观点是一致的，除了勒春认为基于梯度的优化方法也是深度学习的一部分，而乔勒特认为—— Chollet对深度学习的定义没有基于梯度的方法可以更宽泛。
所以你不接受我的定义？我的定义是，深度学习是将多个参数化模块组合成一个图(可以是动态图)，形成一个模型，设置一个目标函数，然后通过某种基于梯度的方法进行优化的方法。如果你想“深入”，那么图表需要从输入到输出过程中的许多非线性阶段。这个深度还允许模型学习内部表示。我的定义也没有指定一个特定的学习模式(有监督、无监督和强化学习)。甚至结构和目标也不是固定的。那么回到上一个问题，即使乔莱特对深入学习的更广泛定义被接受，深入学习是否足够？按照他的态度，这是不够的。我们有这么多不同的方法，我们不需要坚持深入学习。即使是今天已经可以通过深度学习解决的问题，也不总是需要基于深度学习的解决方案。
Yann LeCun 这样说
然而，从今天的深入学习的角度来看，一些经典方法看起来也很有趣。深度学习研究者、Fast.ai创始人杰瑞米·霍华德也参与了深度学习边界的讨论。他说逻辑回归现在看起来像是深度学习。它是一个逐层深入的参数化功能模块，可以使用基于梯度的方法对数据样本进行训练。甚至，从他自己的经验来看，通过观察铰链损失损失函数和L1正则化神经网络来学习和教授SVM要容易得多。
LeCun也同意:深度学习是一种方法论，是把多个参数化的模块组合成图（可以是动态图），构成模型，然后用基于梯度的方法优化它。LeCun 本人表示，如果这么定义深度学习的话，那深度学习还远远不足以解决目前已经遇到的问题，因为这个定义下的模型架构、优化目标、优化方法都有了具体的限制。
许多参与讨论的网民表示，他们对这一观点感到震惊。其中一个说，“在一次求职面试中，他们让我实施SVM，然后用梯度下降法训练它。我以为这是一个铰链损耗神经网络。起初这没什么大不了的，但突然意识到这真的很神奇。”
一些网民还问，“能有两层以上吗？您可以使用许多层来学习内核函数，然后使用最后一层来计算内核方法的预测规则。只要你应用一些规则来确保这个核心是美世，在网络中扮演核心角色的层数可以是无限的”。乐坤回答，“内核函数可以是任意复杂的。但是如果学习了核心函数，那么这已经是深入学习了.事实上，这就是我们训练暹罗网络时所做的，也就是度量学习。这就像训练一个相似的核心。最后，如果您愿意，您可以在上面添加另一个线性层。”
从深度学习视角看旧模型
然而，从今天的深入学习的角度来看，一些经典方法看起来也很有趣。深度学习研究者、Fast.ai创始人杰瑞米·霍华德也参与了深度学习边界的讨论。他说逻辑回归现在看起来像是深度学习。它是一个逐层深入的参数化功能模块，可以使用基于梯度的方法对数据样本进行训练。甚至，从他自己的经验来看，通过观察铰链损失损失函数和L1正则化神经网络来学习和教授SVM要容易得多。
资料来源:http://mp.weixin.qq.com/s/eWmKFAyEV8fkG_CqXwiy2g
「一个 SVM 就是一个两层的神经网络，其中，第一层的每一个神经元都会通过核函数把输入和某个训练样本做对比（所以其实第一层是一种无监督学习的平凡形式：记忆），然后第二层会计算这些输出的（经过训练后的）线性组合。」
然而，从今天的深入学习的角度来看，一些经典方法看起来也很有趣。深度学习研究者、Fast.ai创始人杰瑞米·霍华德也参与了深度学习边界的讨论。他说逻辑回归现在看起来像是深度学习。它是一个逐层深入的参数化功能模块，可以使用基于梯度的方法对数据样本进行训练。甚至，从他自己的经验来看，通过观察铰链损失损失函数和L1正则化神经网络来学习和教授SVM要容易得多。
在过去的五年里，人工智能技术取得了很大的进步，其中基于图像识别和视频识别的人脸识别得到了广泛的应用。例如，移动支付公司甚至支持刷脸支付。然而，与此同时，人们越来越担心自己的隐私会受到损害，人脸识别信息可能会被肆无忌惮的人盗用。据来自国外媒体的最新消息，欧盟正在考虑禁止在公共场所使用人脸识别技术长达五年，以便有时间研究如何防止这项技术被滥用。
资料来源:http://new.qq.com/omn/TEC20200/TEC2020011700715500.html
7、2019工业互联网平台创新应用案例公布
在机器学习和超级计算机的帮助下，南京地质古生物研究所和华盛顿特区国家自然历史博物馆创造了迄今为止古代生物多样性变化的最佳记录，证实了五次大灭绝中泥盆纪晚期的大灭绝并没有真正发生。据信，大约3.75亿年前，在泥盆纪末期，海洋产生的毒性摧毁了许多海洋物种，包括几乎所有三叶虫。然而，最新研究发现，泥盆纪物种多样性在大约5000万年后逐渐下降。
来源:http://www . newscientist . com/article/2230345-ai-implications-earth-has-less-mass-practices-than-we-think/
8、欧盟拟在公共场所禁用人脸识别五年，防止滥用
recent Stanford university，rice university。普林斯顿大学和南方卫理公会大学的研究人员在Optica杂志上发表的一项研究提出了一种系统，该系统可以生成高分辨率、高速度的弯曲图像，可以区分1米以外隐藏物体的亚毫米细节，并可以用于区分隐藏移动车辆的牌照和行人佩戴的徽章。非视线成像在医学成像、导航、机器人和国防等领域有着重要的应用。
来源:http://VentureBet . com/2020/01/16/研究员-提议-系统-那个-TAPS-AI-To-See-Hidden-Objects-round-Corners/
9、人工智能表明泥盆纪晚期大灭绝并未发生
1月16日，广东省第十三届人民代表大会第三次会议举行了第二次新闻发布会。广州市常务副市长陈志英表示，广州将从优化功能布局、加强示范带动等方面加强合作平台建设，加快南沙粤港澳综合合作示范区、中国新广州知识城、广州人工智能和数字经济试验区等主要合作平台建设，开通粤港澳直通车电子商务，建立粤港澳大湾区和“一带一路”法律服务集聚区， 引进粤港澳知识产权相互承认和交流的方式，争取在未来建立广州期货交易所。
来源:http://xuangubao.cn/article/595627
10、研究人员提出用 AI 查看拐角处隐藏物体的系统
1月16日消息，北京市人大、市委书记、北京地铁运营有限公司董事长谢郑光透露，他们正在探索基于乘客信用的智能安检模式，加强乘客信用体系建设，建立地铁“白名单”和快速安检通道系统。据报道，目前正在研究一种快速安全检查“擦脸”的方案，并将在客流量大的车站进行试点。
资料来源:http://www.egsea.com/news/detail?身份证=553902
11、广州：加快推进广州人工智能与数字经济试验区，未来将争取设立广州期货交易所
2019年1月14日公布的ToB工业影响价值清单。云测量数据获得了2019年ToB行业影响力值列表和产品价值列表，并因其在人工智能数据标签领域卓越的技术研发实力、数据服务能力和品牌影响力再次获得行业认可。
来源:http://tech . China daily . com . cn/a/202001/16/ws5 e 20244 fa 3107 bb 6b 579 a5d 9 . html？从1月16日的0
12、北京地铁正研究「刷脸」安检方案
来源:http://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2020-01-16/doc-iihnzahk 4384351 . shtml
13、云测数据荣登2019「ToB行业影响力·产品价值榜」
14、传苹果2亿美元收购AI初创公司Xnor.ai
15、国内首个AI三类医疗器械「冠脉血流储备分数计算软件」获批上市
北京至张家口高速铁路自去年年底通车以来，半个月内已运送了近80万名乘客。记者了解到，作为一条大雪和低温的高速铁路沿线，为了保证列车的平稳运行，汽车检测采用了多种智能技术，实现了背景下的“人脸识别”和精确卡控制功能。接下来，车底检测机器人也将投入使用。目前，当机械师检测到智能高速轨道时，背景摄像头会通过定位自动截取同一人的相关视频。在后期，汽车维修的质量控制可以精确到人。同时，调度操作控制系统还可以实时定位和了解机械师的位置，谁在何时何地工作，系统一目了然。
来源:http://new.qq.com/omn/20200115/20200115A0PF5200.html
16、京张高铁将应用车底检修机器人 今年春运有望投用
福布斯在一篇帖子中说，“中国正在成为第一个全球人工智能超级大国。”中国将海量数据与人才、公司、研究和资本相结合，构建世界领先的人工智能生态系统。2017年，国务院发布了《新一代人工智能产业白皮书(2019年)——主要应用场景研判》，这是更大的“中国制造2025”计划的一部分，也将与新的(数字)丝绸之路相连。人工智能在这些计划中起着至关重要的作用——人工智能的目标是到2025年连接和升级整个中国工业，这意味着人工智能被用来生产商品和控制公司，同时平衡供求。
资料来源:http://www.forbes.com/sites/cognitive世界/2020/01/14/中国-人工智能-超级大国/# 1c 46 f 9242 f 05
17、福布斯：中国或成为首个「人工智能超级大国」
1月14日新闻。致力于利用机器学习帮助早期发现和预防高负担疾病的人工智能公司Medial EarlySign今天宣布，以色列马卡比医疗服务公司已经选择其流感并发症算法作为以色列医疗保健组织的一部分，以加强流感疫苗接种运动的综合战略。早期设计(EarlySign)研究算法可以识别流感相关并发症高风险的个体，并且已经被马卡比和早期设计(EarlySign)用作临床研究的一部分。
资料来源:http://finance.yahoo.com/news/maccabi-health·care-services-teams-earlysign-133000346.html
18、以色列利用AI加强流感疫苗接种运动
近日，北航人工智能研究所成立，程志明院士任所长。据介绍，该研究所基于面向科学数据的精确智能理论，由智能理论核心、智能技术平台和智能应用系统组成，形成建设路线图和下一步规划设想。据悉，北航人工智能研究所将开展人工智能基础理论研究、常用关键技术和核心算法研究，培养顶尖人工智能人才。研究所将探索集权与分权的建设模式，促进学校优势信息学科资源的深度整合，培养拔尖人才。
资料来源:http://news.buaa.edu.cn/info/1002/50863.htm
19、北航人工智能研究院揭牌 郑志明任院长
1月15日新闻，国际工商行政管理局媒体《人工智能发展计划》发布“2019年世界五大人工智能公司”名单，包括谷歌、苹果、微软、百度和亚马逊。其中，百度名列第四，成为唯一进入世界前五名的中国企业。据了解，《哈佛商业评论》对人工智能行业和企业的200名公司领导、创始人、经理和普通员工进行了为期三个月的调查。同时，还采访了主流咨询机构的专业人士和各行业人工智能改造专家。结合课题研究和相关得分，最终从亚马逊、阿里、百度、脸谱、谷歌、华为、IBM、微软、腾讯等一系列国内外知名企业名单中选出2019年全球五大人工智能公司。
来源:参议员http://smart.huanqiu.com/article/3wcoJikPn18
20、 《哈佛商业评论》 公布「2019全球AI公司五强」，百度名列全球第四
华盛顿州周一提出了两项法案草案，旨在规范个人消费者数据的隐私和面部识别技术的使用。《数据隐私法》(称为《哈佛商业评论》)遵循类似的欧盟GDPR和加州CCPA立法。其目的是赋予消费者新的数据所有权，并为处理消费者数据的公司制定新的透明度要求。消费者有权访问、删除、更正和移动t
资料来源:http://www.geekwire.com/2020/Washington-state-lawmaker-债务-立法-消费者-隐私-面部识别/
22、美华盛顿州议员首次出台消费者隐私和面部识别立法
1月14日。据报道，清华大学和北京大学的教育行政部门决定相互开设一些本科课程。从今年春季学期开始，一些本科课程将相互开放，学分将得到认可。其中，北京大学将开设27门课程，主要是人文社会科学。清华开设了12门课程，主要是科学和工程。2020年春季学期，清华大学将为北京大学本科生开设12门高质量课程，共15班，170个名额。课程主要是科学和工程课程，包括传统的《华盛顿隐私法案》等。有时流行的《工业系统概论》 《人工智能技术》等等。
来源:http://www.ithome.com/0/468/452.htm
23、清华北大互相开放部分课程 AI技术在列
脸书人工智能研究称，wav2letter
anywhere目前是开源的，这是一个基于深度学习的推理框架，可以在云或嵌入式边缘环境中实现在线自动语音识别的快速性能。Wav2letter
24、Facebook 发布低延迟在线语音识别框架
来源:http://VentureBet . com/2020/01/13/脸书-发布-低延迟-在线-速度-识别-框架/
25、Google AI 新研究，能「即时」预测当地的降雨模式
26、 《系统与计算神经科学》 将于近日正式印发
资料来源:http://venture beat . com/2020/01/13/Googles-ai-predictions-local-prevention-patterns-instant/
27、英研究人员用AI打击野生动物非法贸易
28、创企RoadBotics利用AI识别路面坑洼
来源:http://kb。southcn.com/content/2020-01/14/content _ 190062758.htm
29、Apple Pencil新专利:配摄像头，指纹传感器和手势控制
30、马斯克：特斯拉完全自动驾驶「很快」到来，还可为车主赚钱
来源:http://tech.sina.com.cn/roll/2020-01-14/doc-iihnzahk 3971407 . shtml
31、英特尔研究人员提出了可以从热图像中识别人脸的 AI
32、国务院总理李克强：大力发展人工智能等，增强经济发展新动能
据国外媒体报道，美国商标和专利局(USPTO)近日批准并公布了苹果公司苹果铅笔的一项新专利，显示未来版本将内置摄像头、生物传感器、麦克风和手势控制。据报道，该专利被称为“基于触摸的触笔输入”(touch-based stylus input)，并表示触摸传感器将嵌入苹果铅笔的用户握持部分，以确保某些手势能够被读取。
来源:http://Tech。Sina.com.cn/IT/2020-01-12/DOC-IIHNZHHA 1891914 . shtml
33、美国信息技术与创新基金会发布 《广州人工智能与数字经济试验区建设总体方案》 报告
特斯拉CEO在社交平台推特上表示，特斯拉车型的全自动驾驶功能将“很快”推出。同时，他还表示，“全自动驾驶”功能也非常有价值，它可以为特斯拉的价值增加数万美元。此外，装备“完全自动驾驶”的特斯拉车型也可以通过特斯拉的在线出租车服务为车主赚钱。
来源:http://Tech。Sina.com.cn/ROLL/2020-01-12/DOC-IIHNZAHK 3602080 . shtml
34、微软亚洲研究院与北京大学合作提出两种高性能AI换脸及检测框架
英特尔试图研究在可见光数据上训练的模型的性能——该模型在最近的一项研究中是在热图像上训练的，该研究发表在电气和电子工程师学会第十二届人类系统交互国际会议上。正如研究人员在描述他们工作的论文中所指出的，在医疗需要或特殊需要保护隐私的环境中，热成像通常被用来代替RGB相机数据。这是因为它会阻挡个人身份的细节，如眼睛颜色和下颌线。该小组使用了两组面部热图像数据，其中第一组是使用Flir ThermaCam SC3000热红外成像仪创建的。它包含来自19名男性和21名女性的40名志愿者的766张照片。他们被要求坐下来看摄像机两分钟。至于第二个数据集(俄克拉荷马州立大学视觉计算和图像处理实验室的IRIS数据集)包含在30个人的帮助下收集的4190幅图像，其中许多人移动了他们的头，使用了不同的面部表情。
来源:http://ventureBet . com/2020/01/09/英特尔-研究者-提议-人工智能-识别-人脸-热像/
35、美国政府更新条例限制人工智能软件出口
1月10日新闻，国务院总理李克强在国家科学技术奖大会上表示，要坚持经济发展和民生的迫切需要，注重准科技创新。目前，我国正处于转变发展方式、优化经济结构、转变增长动力的关键研究时期。突出了脆弱的产业基础和产业链问题。与此同时，人们对更美好生活的需求日益多样化。无论是促进产业升级，增强产业链的弹性、抗风险能力和竞争力，创造新的供给，满足新的需求，解决民生问题，提高人民福祉，都必须加快科技创新步伐，赋予发展以力量，为生活增添色彩。解决制约我国产业升级的关键技术瓶颈，大力发展新一代信息技术、人工智能、数字经济等。加快科技成果转化，不断创造更多新产业和新形式，增强经济发展的新支撑和新动力。我们应该把造福人民、造福人民、富民作为科技创新的立足点。要围绕重大疾病预防控制、环境管理、交通运输、农业生产等突出问题，加大研发力度，使技术贴近群众，创新造福人民。
资料来源:http://he.people.com.cn/n2/2019/0306/c192235-32710456-3.html
36、日本政府计划今年内召开国际会议讨论限制AI武器
1月6日，国际信息技术研究所发布《广州人工智能与数字经济试验区建设总体方案》报告。报告的主要内容包括关于贸易和经济福利的传统经济学观点、贸易对创新的影响框架以及中国工业对其他经济体创新的影响研究。报告指出，重商主义推动的经济崛起和贸易扩张减缓了全球经济的创新进程，尤其是在北美和欧洲。为此，该报告建议美国决策者应确保中国履行其加入世贸组织时所做的承诺。
来源:ITIF官方网站
37、美国 《总体方案》 杂志发文总结美国2019年国防技术领域十大重点事件
1月6日，微软亚洲研究院和北京大学联合提出了两个高性能人工智能人脸改变和检测框架，“人脸移位器”(FaceShifter)和“人脸x光机”(Face X-Ray)，这两个框架在相同能耗水平基准下具有行业领先的性能，需要的训练数据较少。换脸器(FaceShifter)可以实现高精度的人脸图像替换，可以保留头部姿态、面部表情、环境光、背景等特征，使图像更加真实，还可以修复眼镜遮挡等因素造成的图像缺陷。人脸x光可用于深度伪造视频和图像检测。它可以通过识别图像区域的灰度差异来识别图像是否由不同的图像组成，并推断组成的区域。这两种框架都可以在不依赖手动注释数据的情况下进行自主培训。
来源:VentureBet
38、美国咨询机构IDC发布 《创新阻力：中国对发达国家的经济影响》
1月6日新闻，美国商务部工业和安全局(BIS)更新《创新阻力：中国对发达国家的经济影响》，将“地理空间图像自动分析软件”纳入管制范围，出口管制分类编号(ECCN)为0Y521。这是美国商务部根据2018年法律批准的第一项措施。该法案要求商务部制定书面规则，加强对中国和其他竞争对手出口敏感技术的监管，保护美国的经济和安全利益。美国商务部目前正在制定一系列更详细的法规来限制美国技术的出口。据悉，新规定将于东部时间2020年1月6日生效，要求从美国出口特定类型地理空间图像软件的公司在向海外(加拿大除外)发送之前申请许可，以防止敏感技术落入中国等竞争对手手中。
来源:路透社
010-59000
1月5日消息，日本政府决定在2020年召开一次国际会议，以制定限制使用致命自主武器的国际规则。在人工智能武器中，能够自动杀死敌人的武器被称为致命自主武器系统(LAWS)。美国国防部称没有人工干预的具有自主杀伤能力的武器为“致命自主武器”。目前，对此类武器没有明确的国际共识。日本计划呼吁加快国际会议讨论规则的制定。早些时候，科技企业和研究人员联合致函联合国，要求禁止自动武器。日本政府坚持认为，为了不妨碍民用人工智能和机器人的研究，发展限制应该仅限于完全自主的武器。日本政府的举措可能是为了在相关讨论中发挥带头作用。
来源:TechWeb和CNBeta
010-59000
News of 1月3日，美国《出口管制条例（EAR）》杂志发布了2019年美国国防技术十大关键事件的摘要。这些细节包括深化中俄之间的技术联系、记录俄罗斯在克里米亚军事集结的美国情报数据、美国海军海豹突击队队员接受电磁疗法、美国国防部试图让卫星避开火力威胁、中国如何利用社交媒体影响美国公众舆论、美国官员要求土耳其放弃购买俄罗斯的S-400防空系统、美国军方将利用人工智能进行商业管理、跨国公司禁止华为5G基础设施应对中国5G技术风险、美国海军陆战队对高科技部队的愿景以及越来越不可预测的核武器。
来源:美国咨询公司IDC 1月3日发布的《国防科技要闻
010-59000
新闻》，称2020年机器人系统和无人机领域的总支出将达到1287亿美元，同比增长17.1%。到2023年，这一领域的支出将达到2414亿美元，复合年增长率为19.8%。按地区划分，中国将是无人机和机器人系统支出最大的地区，2020年预计总支出为469亿美元。亚太地区(不包括日本和中国)位居第二，支出为251亿美元，其次是美国(175亿美元)和西欧(144亿美元)。
来源:中国机器人网
