IT思维

本周关键词：步态分析、移动端机器学习模型、3D纹理重建

传统的人工车辆定损模式不仅存在人工定损流程时效长,人工成本高，效率低等问题，还存在定损评估过程不透明，以及价格不透明不精准等问题。

目前，第一版刊物还将使用一种名为Disinformation Data Visualizer的新工具，它可以直观地绘制出来自大西洋理事会(Atlantic Council)的DFR实验室的研究报告，内容是“在全世界范围内找出虚假信息宣传”，并显示出使用的具体策略和受影响的国家。

在机器人和计算机视觉领域，光学 3D 距离传感器已经得到了广泛应用，比如 RGB-D 摄像头和 LIDAR 传感器，都在 3D 环境绘制和无人驾驶等任务中扮演了重要角色。

漫画和动画是表达故事与思想的重要方法，亦是日本文娱产业的重要支柱。

特朗普总统周一提议，削减除了人工智能和量子技术等关键领域外的联邦研究经费。

现在，我们刚进入 2020 年，我想看看 2019 年人工智能进展怎么样了。

疫情仍在无情肆虐。1 月 29 日，新型肺炎确诊患者数已经超过了 2003 年 SARS 疫情时的患者。截至 1 月 31 日 0—24 时，全国累计报告确诊病例已经破万，高达 11791 例。

联合科研团队的首要原则是能够尽快地将成果用于疫情防治，第一批公布的数据主要集中在 DrugBank 库 8506 个已经上市或者正在进行临床试验的药物。

学历是不是 AI 从业者的门槛？至少在特斯拉，学历不是那么重要。

英特尔重新调整战略，将 AI 芯片的重心放在了刚刚收购不久的 Habana 实验室上。

这在过程中，大数据和人工智能也在发挥作用。

武汉新型冠状病毒肺炎的疫情仍在不断扩散。截至2020年1月30日7时，确诊病例达到7201例，确诊病例数已经超过2003年非典。随着确诊人数的增多，需要尽快确定可能感染武汉2019年新型冠状病毒（2019-nCoV）的潜在宿主与中间宿主，切断病毒传播链。

为了深入研究这一问题，来自谷歌的研究人员在NeurIPS上发表了一项对模型在数据集分布漂移情况下不确定性进行评测的工作，细致地分析了前沿的深度学习模型在数据分布漂移和处于分布外数据的作用下的不确定性。

自 2010 年以来，已有 635 起人工智能收购，其中苹果以 20 起收购位居首位。

最近，我们构建了一个将机器学习模型部署为 API 的开源平台—— Cortex，我们考虑了很久应该如何选择编程语言。最终的结果是代码库中有 87.5% 用的是 Go。经过一番比较，我们认为：Python 适用于机器学习，而 Go 适用于基础设施。

数据标注是人工智能发展过程中不可缺的一环，是 AI 金字塔构建的基础力量。

从2012年AlexNet惊艳亮相开始算起，AI已经经历了将近8年的蓬勃发展期。

文字识别技术：是目前常用的一种AI能力。通过一个识别系统，把票据通过图像采集设备，然后通过文字识别技术把图像上的文字识别出来，再经过一个数据的结构化，最后输入到财务系统。这样能节约大量的人力物力，也能够提高效率及准确率。

一家公司想把AI和机器学习技术整合到日常工作中并不容易。

“AI医疗是个极其专业的细分行业，目前体量还不大，没有形成细分分工和上下游协作的格局。

还记得去年圣诞吗，黑镜出了一个特别篇——《黑镜：潘达斯奈基》，尽管黑镜系列被Netflix买下后已走下神坛，但也不能否认他们在技术上的创新。

Artificial Life（人工生命），常简称为 ALife。ALife 是什么？研究它的目的是什么？本文将带您共同回顾 ALife 简史，一起来看看 ALife 与人工智能的关系，共同展望 ALife 的未来。

在刚闭幕不久的 2019 年 NeurIPS 大会上，美国莱斯大学（Rice University）研究员 Anshumali Shrivastava 宣布他们在分布式深度学习方面取得了新的突破——MACH 算法。

随着世界人口的增加和饮食的多样化，鱼类的生产和消费逐年增加。现今世界渔业资源已经接近枯竭，不可能增加自然资源的捕捞量。