原标题:《人工智能半月刊》第五十九期(2018.8.29)

8月22日,在第四届中国智慧城市国际博览会上,科大讯飞发布了“城市超脑计划”。科大讯飞轮值总裁陈涛表示,在迈向“数字孪生城市”的目标上,科大讯飞刚刚走出第一步。数字孪生城市指的是在物理城市的基础上,形成精准对应的数字化模拟城市。在数字模拟城市里,系统可以自动运转,辅助人类进行城市的精细化管理。还可以基于现在对未来进行模拟和预测,进而为城市的规划者提供决策参考意见。陈涛认为,当“城市超脑”对城市的运行发展规律有比较准确的认识后,才能真正实现带有科幻色彩的“对城市进行模拟仿真,并推演未来”。他预测,数字孪生城市在5年后才会真正出现。

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1、建筑超脑下半年可以审图

科大讯飞在2014年提了“讯飞超脑计划”,集成人工智能核心技术,让机器像人一样能听会说、能理解会思考。现在,“超脑”的能力不只应用于教育考试,还可以用在安全、交通,乃至城市建设。科大讯飞的“城市超脑”将从“建筑超脑”开始切入,先“理解”目前的建筑规范和行业标准,然后做下一步工作。科大讯飞“建筑超脑”在下半年内就可以开始“审图”。AI审图软件主要面向建筑工程领域,利用机器辅助人类专家对建筑设计成果进行审核,这可以将原有1到2周的审核时间缩短为几分钟,同时大大提高审核的全面性与准确性。

2、城市超脑计划分五步走

科大讯飞“城市超脑计划”,对数字孪生城市建设过程中遇到问题所给出的思路可以归纳为五个步骤:时空记忆,数据贯穿,发现问题,更新知识和持续成长。其中,建立时空记忆,就是把规划模型与实际的城市数据打通,比如针对城市内涝问题,一座城市是否要重建地下排污水管道,除了根据建筑规范去建立模型,得出理论数据之外,还要结合实际数据,找到两者之间的差距以及差距背后的原因。数据贯穿,即各个领域的数据打通,如交通、安防、小区的摄像头统一管理,保存车、人、物流动的信息。发现问题,即识别问题所在,比如有的马路有调头空间,有的没有,这与交通无关,与市政有关。更新知识,指很多决策往往由权威部门、主政者敲定,“城市超脑”将来可以用数据模型提醒某些规划决策可能会带来的问题。

3、未来“城市超脑”和各“行业超脑”将协同运作

科大讯飞将选择事关国计民生的人工智能应用场景做“加法”,把80%资源用于这20%的场景中;在与人工智能关系不大的项目上,则做“减法”。陈涛透露,医疗、教育、交通、建筑等,是科大讯飞
“做加法”的重点领域,构成各种“行业超脑”。未来,“城市超脑”和各“行业超脑”将协同运作,“城市超脑”综合性地理解城市知识和关联,并用系统性的方式来展示城市发展的目标和路径。

陈涛认为,在与现实城市辉映的虚拟城市,其重点不在于展示,而在于跨学科的知识大融通,以及它解决现实问题的价值。

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远方信息:收到《行政判决书》,驳回公司上诉,维持公司“分布光度计”发明专利无效的原判

远方信息8月20日发布公告,收到北京市高级人民法院送达的《行政判决书》,北京市高级人民法院作出终审判决,驳回公司上诉,维持“分布光度计”发明专利无效的原判。

科大讯飞:调整非公开发行股票方案,募集资金总额由不超过360,000万元调整为不超过347,350万元。

科大讯飞8月20日发布公告,调整非公开发行股票方案,募集资金总额由不超过360,000万元调整为不超过347,350万元。

中科曙光:总额112,000万元公开发行A股可转换公司债券8月23日上市

中科曙光8月20日发布公告,公司于2018年8月6日公开发行了1,120万张可转换公司债券,每张面值100元,发行总额112,000万元,8月23日上市。

中科曙光:子公司牵头承担中科院战略性先导科技专项,专项经费16.60
亿元人民币,其中预计需向公司实控人中科院计算所拨付4,000万元

中科曙光8月22日发布公告,公司子公司与中科院计算所等单位联合承担中科院C类战略性先导科技专项“国产安全可控先进计算系统研制”,公司子公司为项目牵头单位,8月22日中科院重大科技任务局同意专项立项建议、实施方案报告及经费概算。预计专项经费16.60
亿元人民币,公司子公司收到中科院专项经费后,根据课题任务书和项目进度向中科院计算所拨付专项经费预计为
4,000 万元。

中科曙光:主承销商中信建投证券减持公司公开发行可转换公司债券1,120,000张,占发行总量的10%

中科曙光8月23日发布公告,公司于2018年8月6日公开发行可转换公司债券11,200,000张,总额11.20亿元,其中主承销商中信建投证券共计包销曙光转债3,606,150张,占发行总量的32.20%。2018年8月23日中信建投证券通过上海证券交易所交易系统累计减持曙光转债1,120,000张,占发行总量的10%。

浙大网新:发布2018年半年度报告,营业收入151,694.75万元,同比增长19.94%;归母净利润9,280.20万元,同比下降44.97%

科大讯飞:公司非公开发行股票获得中国证监会发审委审核通过

科大讯飞8月27日发布公告,中国证监会发行审核委员会对公司申请的非公开发行股票事宜进行了审核。根据发行审核委员会的审核结果,公司本次非公开发行股票申请获得通过。

GQY视讯:发布2018年半年度报告,营业收入12,803.71万元,同比增长109.09%;归母净利润3,598.11万元,上年同期亏损1,868.23万元

中科曙光:发布2018年半年度报告,营业收入340,521.62万元,同比增长57.69%;归母净利润14,625.26万元,同比增长115.90%

中科创达:发布2018年半年度报告,营业收入57,813.25万元,同比增长23.61%;归母净利润6,106.23万元,同比增长5.64%

行业新闻

巨头新动向

谷歌推出新型强化学习框架Dopamine

8月28日,谷歌发布博客介绍其最新推出的强化学习新框架 Dopamine,该框架基于
TensorFlow,可提供灵活性、稳定性、复现性,以及快速的基准测试。Dopamine框架旨在为强化学习研究者及相关人员提供具备灵活性、稳定性及复现性的工具。该框架的灵感来自于大脑中奖励–激励行为的主要组成部分「多巴胺」(Dopamine),这反映了神经科学和强化学习研究之间的密切联系,该框架旨在支持能够推动重大发现的推测性研究。谷歌还发布了一组相关的
Colab,以说明该框架的使用方法。谷歌已经在研究中使用了该框架,发现它可使很多想法快速迭代,具备很强的灵活性。

英特尔与今日头条创建技术创新联合实验室,携手推动大数据与人工智能发展

8 月 22 日,以「数据赋能 AI
正当时」为主题的英特尔与今日头条战略合作联合发布会暨技术创新联合实验室发布会在北京举办。英特尔与今日头条在发布会上展现了双方在数据中心底层架构、软件优化与落地应用的全方位合作,并联合发布了技术创新实验室,以驱动大数据分析和人工智能创新,提升终端用户体验,引领行业技术发展。合作内容具体包括通过英特尔至强可扩展处理器的计算、基于英特尔
3D XPoint
技术的存储产品和网络,为今日头条构建和优化数据中心基础设施;并通过
AVX2/AVX-512
等指令集与软件层的优化,为今日头条的数据分析及人工智能应用赋能,打造全方位的解决方案。联合创新实验室将从技术、产品、应用、生态建设等多个层面发力,共同验证前沿科技的硬件及软件技术,研究行业技术发展趋势。

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Salesforce开源TransmogrifAI:用于结构化数据的端到端AutoML库

8月28日,软件行业巨头 Salesforce 开源了其 AutoML 库
TransmogrifAI,Salesforce Einstein 数据科学高级总监 Shubha Nabar
撰文介绍了该 AutoML 库的工作流程和设计原则等。目前,大多数 auto-ML
解决方案要么狭隘地关注整个机器学习工作流的一个小部分,要么专门为图像、语音和语言这样的非结构化、同质数据构建的。人们需要的解决方案应该能够大规模地为异质结构化数据快速生成数据效率高的模型。在词典中,「Transmogrification」意为「变换的过程」,这种变换通常以一种令人惊讶或者神奇的方式进行,这也正是
TransmogrifAI 为 Salesforce
所做的——使数据科学团队将客户数据转化为有意义的、可操作的预测。如今,成千成万的用户定制化机器学习模型已经部署在了这个平台上,为每天超过
30 亿个预测赋能。TransmogrifAI基于 Scala 语言和 SparkML
框架构建,实现了自动化迭代数据准备、特征工程和模型训练的工作。其封装了 5
个主要的机器学习组件见下图:

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UBC&腾讯AI Lab提出首个模块化GAN架构,搞定任意图像PS组合

通常的图像转换模型(如
StarGAN、CycleGAN、IcGAN)无法实现同时训练,不同的转换配对也不能组合。英属哥伦比亚大学(UBC)与腾讯
AI Lab
共同提出了一种新型的模块化多域生成对抗网络架构——ModularGAN,生成的结果优于以上三种基线结果。ModularGAN
由几个可重复利用和可组合的分别实现不同功能(例如编码、解码、转换)的模块构成,这些模块可以被同时训练,利用来自所有领域的数据,然后在测试阶段根据特定的图像转换任务,将模块组合起来构建特定的
GAN。这给 ModularGAN
带来了优越的灵活性,可以生成任何所需领域的图像。实验结果表明这一模型不仅有引人入胜的感知结果,还超越了当前最佳的多领域脸部属性迁移方法。研究者称,这是首个模块化的
GAN 架构。

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清华大学团队与腾讯AI Lab专项合作夺冠FPS游戏AI竞赛VizDoom

美高梅注册,在荷兰刚刚结束的 IEEE CIG
计算智能与游戏大会上,清华大学张钹院士领导的人工智能创新团队 TSAIL
在第一人称射击类游戏《毁灭战士》(Doom)AI 竞赛上荣获竞赛 Track 1
的预赛和决赛冠军,及 Track 2
预赛冠军、决赛亚军,成为赛事历史上首个中国区冠军。《毁灭战士》是 ID
Software 公司于 1993 年推出的
FPS类游戏,作为该类型游戏开拓者,模式延续到《使命召唤》和《光环》等多个射击游戏。AI
在游戏中能有画面而无声音信息,因此基于强化学习的 Bot
获得的信息比人类还少,使该游戏成为了 AI 研究热门试验场。参与 VizDoom
竞赛的意义,首先是探索输入像素级视觉信息,直接输出 AI
控制策略的强化学习算法。在研究上,这能带动同类任务研究,如无人驾驶、机器人导航和物体追踪等;应用上,可助力同类射击游戏开发,如虚幻竞技场、雷声之锤和刺激战场等,从而拓展人工智能技术的研究和应用领域。

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Oracle开源GraphPipe:几行代码即可在TensorFlow部署PyTorch模型

甲骨文公司(Oracle)在人工智能领域非常低调,但最近其开源的通用深度学习模型部署框架
GraphPipe 让人眼前一亮,它可以让你的模型在各种框架之间轻松转换。Oracle
称,这一新工具可提供跨深度学习框架的模型通用
API、开箱即用的部署方案以及强大的性能。目前 GraphPine 已支持
TensorFlow、PyTorch、MXNet、CNTK 和 Caffe2 等框架。GraphPipe
是一个用于简化机器学习模型部署,并将其从特定框架的模型实现中解放出来的协议和软件集合。GraphPipe
为在网络上传递张量数据提供了一个标准、高性能的协议,以及提供了客户端和服务器的简单实现,因而使得从任何框架部署和查询机器学习模型变得轻而易举。

高精地图平台Mapbox与墨迹天气共同打造首个高清可视化气象云图

近日,中国最大的社交天气应用墨迹天气与全球地理位置数据平台Mapbox达成合作,在墨迹天气App集成了Mapbox中文街景图,已经在iOS和Android平台全面上线,为5亿用户带来实时而准确的可视化天气预报。Mapbox拥有120万注册开发者,超过4.2亿的月活终端用户,为用户提供地图、搜索、导航等功能,已为孤独星球、IBM、Uber、特斯拉、Snapchat、Tableau等海外品牌,以及阿里飞猪、Keep、咕咚、DJI大疆创新、票牛等国内品牌提供地图服务。2016年,Mapbox曾与全球最受欢迎的天气App「The
Weather
Channel」达成合作,实现准确、漂亮的可视化天气效果。此次与墨迹的合作,则进一步实现了国内首个高清可视化气象云图。集成Mapbox的墨迹天气,将能为用户带来更详细的空气质量指数(AQI)和赏心悦目、同步降雨信息的雷达地图。同时,墨迹天气采用的Mapbox服务在中国境内和境外的服务器上同时运行,保证用户在任何地方都能极速地加载地图数据。下图为使用Mapbox的The
Weather Channel气象可视化效果:

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Neuromation新研究:利用卷积神经网络进行儿童骨龄评估

近日,Neuromation 团队在 Medium
上撰文介绍其最新研究成果:利用卷积神经网络(CNN)评估儿童骨龄,这一自动骨龄评估系统可以得到与放射科专家相似或更好的结果。几十年来,评估骨骼成熟度通常是根据对手骨和手腕的骨骼发育情况的X光图进行可视化评估来进行的。该团队利用卷积神经网络识别图像,评估了手骨不同区域,发现仅对掌骨和近端指骨进行评估,得到的结果与对整个手骨进行评估的结果相差无几。为了克服放射图像的质量和多样性问题,该团队引入了严格的清理和标准化过程,以增强模型的鲁棒性和准确率,提升骨龄评估的准确率、提高结果的可复现性以及临床医生的效率。这一论文已经发表在第
4 届 Deep Learning in Medical Image Analysis(DLMIA 2018)Workshop
上,近期,一些基于深度学习的方法已经证明在解决生物医学领域的多个问题时性能优于传统的机器学习方法。

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光学CNN层替换传统CNN层有助于省电

CNN 计算效率的研究一直备受关注,但由于功率和带宽的严格限制,CNN
仍难以应用在嵌入式系统如移动视觉、自动驾驶中。在斯坦福大学发表在 Nature
旗下 Scientific Reports 的一篇论文中,研究者提出在 CNN
网络前端替换一个光学卷积层(opt-conv)的方案,可以在保持网络性能的同时显著降低能耗,并在
CIFAR-10
数据集的分类任务上验证了其结论,证明了包含初始光学计算层的混合光电卷积神经网络如何在性能上得到提升,同时将系统的延迟或功耗降到最低。光学卷积层,也就是用光学器件实现的卷积层,其光学运算具备高带宽、高互联和并行处理特性,并能光速执行运算,功耗接近于零。该技术有望在低功耗机器学习领域得到进一步发掘。

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MIT提出精细到头发丝的图像分割技术,打造效果惊艳的特效电影

来自 MIT CSAIL
的研究人员开发了一种精细程度远超传统语义分割方法的「图像软分割」技术,连头发都能清晰地在分割掩码中呈现。在对比实验中,他们的结果远远优于
PSPNet、Mask R-CNN、spectral matting 等基准。这项技术对于电影行业的 CGI
技术具有重大意义,精细的分割掩码能很好地分离图像中的前景和背景,只要鼠标一点,就能轻易地改变前景、背景的种类。也就是说,像《变形金刚》《复仇者联盟》《奇幻森林》中的大部分电影特效将可以完全自动化地生成。在传统处理中,处理图像的棘手之处在于,并非每个像素都只属于一个物体。很多情况下,很难确定哪些像素属于背景,哪些属于特定的人。该技术使用机器学习来自动化照片编辑过程中的多个步骤,并且称这种方法也可用于运动图像。该方法允许他们自动将输入图像分解成一组不同的层,这些层被层之间的一系列「软过渡」分隔开。该系统被称为「图像软分割」,它分析原始图像的纹理和颜色,并将其与神经网络收集的图像中物体的实际信息相结合。

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