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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。
想知道最近的 AI 动态吗？HyperAI 超神经精心整理了 AI 行业的近期资讯，快来一起围观吧！谷歌发布研究人口流动性的新方法
近日谷歌 AI 在其官方博客中发布了研究人口流动性的新方法，可以在保护用户隐私的同时，计算全球人口流动性。
在该方法中，谷歌利用 differential privacy 及 k-anonymity 技术创建了聚合数据代表模型，对于开放智能手机位置访问权限的用户，收集其智能手机内的位置数据，在保护每位用户行程隐私的条件下，汇总一段时间内的人口流量及流动方向。
未来该项研究结果有望应用于流行病研究、基础设施规划及灾难响应等领域。
来源：ai.googleblog.com
NVIDIA 联合 Microsoft Azure IoT
发布 DeepStream SDK
近日 NVIDIA 联合 Microsoft Azure IoT，共同发布了多功能流分析 SDK-- DeepStream，旨在加速 AI 创新。目前该 SDK 在 Azure IoT Edge Marketplace 上已经可用。
DeepStream 是 NVIDIA Metropolis 的核心部分，支持多个行业中的应用场景，可进一步促进 NVIDIA GPU 在智慧零售、仓库运营、停车管理、交通规划等方面的落地，简化并加速目标检测和识别的过程。
来源：news.developer.nvidia.com
英特尔推出专为云计算 AI 构建的芯片
在近日举行的英特尔 AI 峰会上，英特尔展示了 AI 相关的产品和进展。其中就有首次推出的为云计算打造的 AI 芯片。
本次重磅亮相的是两款神经网络处理器（NNP），其中 NNP-T1000 面向训练，而 NNP-I1000 面向推理，它们是英特尔为云计算中的 AI 专门设计的首批 ASIC 芯片。
具体来讲， NNP-T 系列芯片，旨在以平衡设计培训 AI， 该设计可以从小型计算机集群扩展到超级计算机，而 NNP-I 系列则可以处理密集的推理任务。
来源：engadget.com
印度数字支付巨头
将向 AI 初创公司投资 7000 万美元
由阿里巴巴支持的印度数字支付巨头 Paytm，在本周表示，它们已拨出 50 亿印度卢比（约合 7000 万美元），用来帮助一些初创的技术公司，促进印度数字生态技术的发展。
相关负责人说到，它们正在寻找基于人工智能的技术公司，并希望这些公司使用大数据和算法技术，为印度特定的社会问题创建解决方案。
Paytm 在一份声明中说到，「我们将与有能力增强数字生态系统的创业公司合作」。以往，Paytm 会在知识产权或制造补充性技术的公司上，投资约 2800 万至 3500 万美元。
来源：kr-asia.com
优步开发了预测行人行为的技术
论文已在 arXiv 发表
近日，优步高级技术小组，多伦多大学和加州大学伯克利分校的研究人员，在 arXiv 上发表了一篇论文《 Discrete Residual Flow for Probabilistic Pedestrian Behavior Prediction 》，介绍了一种预测行人行为的新技术，称为离散残差流网络（DRF-NET）。
根据研究人员介绍，该神经网络可以对未来的行人行为进行预测，同时捕捉预测长程运动的固有不确定性，以应对自动驾驶落地中遇到的实际挑战。
研究人员在论文中写道：「我们的网络通过预测、更新以及空间位置上的离散分布，有效地捕捉到未来人体运动的多模态后验。」
来源：techxplore.com
日本公司开发针对胃癌的 AI 算法
获得 FDA 的突破性设备称号
总部位于东京的初创公司，AI Medical Service，其机器学习算法获得了美国食品药品监督管理局（FDA）提供的突破性设备称号。
一些新颖产品会被 FDA 授予突破性设备称号，随后会提供加急和优先审查，以加快审批流程。据了解，该算法具有分析内窥镜图像，以潜在诊断胃癌的能力。
AI Medical Service 公司应用神经网络算法，在标准内窥镜捕获的大量数据上，进行训练以用来进行最终的分析和诊断。
AI Medical 在新闻中声称，「技术得到了进一步分化，它能够检测到胃癌，结直肠癌和食道癌，尤其是并发使用，而其他实体的技术则往往只关注结直肠癌。」
来源：medcitynews.com
中国科大首次利用人工智能实验
实现多重量子关联的同时分类
11 月 12 日消息，中国科学技术大学郭光灿院士团队，在人工智能与量子力学基础研究交叉领域取得重要进展。
团队将机器学习技术应用于研究量子力学基础问题，首次实验实现了基于机器学习算法的多重非经典关联的同时分类。该成果于 2019 年 11 月 6 日发表于国际物理学权威期刊《物理评论快报》上。
这项工作在实验上将机器学习算法应用于多重非经典关联的同时区分，推动了人工智能与量子信息技术的深度交叉。
来源：k.sina.com
斯坦福发布新研究
让 AI 通过学习潜在动作控制辅助机器人
对于身体残疾的人群，可通过辅助机器人来完成生活的操作，但要让这些辅助机器人灵活地完成各项任务，却是一项巨大的挑战。
斯坦福大学的一组研究人员，最近通过让 AI 系统学习直观而有意义的控制映射，来完成这一操作。该映射将简单的操纵杆运动转化为复杂的机器人行为，从而使辅助机器人更容易被人类控制。
这项研究中，通过让系统学习潜在空间的自我监督算法来实现，实验中，辅助机器人能够胜任日常的辅助操作，在诸如烹饪和饮食等任务上也可顺利进行。
来源：ai.stanford.edu
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