以下消息选自人工智能信息平台“呆板之心Pro”：花起码的时间，看最紧张的消息。

行业动态

1.合肥公示「困难企业」名单，美的、科大讯飞等在列

11 月 20 日消息，合肥市人力资源和社会保障局官方网站发布了《关于 2019 年合肥市临时性生产谋划困难企业名单的公示》，此中涉及美的团体、国轩高科、科大讯飞等诸多上市公司或部属企业。（新浪财经）

2.四维图新：华为采购公司高精度舆图数据产物和效劳

11 月 20 日消息，四维图新发布公告称，公司收到华为技能有限公司关于采购公司规定地区内主动驾驶舆图数据的申请。公司将为华为提供高精度舆图测试验证效劳，同时，两边将共同完成华为主动驾驶验证项目，推进华为主动驾驶项目落地。

3.加拿大创企Element AI 旨在与韩国企业进一步互助

Element AI 作为加拿大一家以人工智能为动力的软件办理方案的初创公司，克日表现其旨在与更多韩国公司携手互助，以资助他们接纳尖端技能。总部位于蒙特利尔的 Element AI 是 AI 办理方案提供商，由 AI 权势巨子机构和蒙特利尔大学的 Yoshua Bengio 传授于 2016 年共同建立。该初创公司旨在促进私营部分与学术界之间的互助关系，以资助推动 AI 在全部业务范畴的扩展。团结首创人 Nicolas Chapados 在汉城对记者说：「Element AI 的创建是基于 AI 应当资助人和呆板更智能地工作的信心。」他增补说，Element AI 的目的是资助公司应对将 AI 从原型阶段移交给转型到生产。（Koreabizwire）

产物运用英魂

1.无人机和 AI 助澳洲卡卡杜本地农业抗除杂草

「杂草已被证实是一种真正具有侵犯性和快速生长的物种，因此它遍及整个公园，并移入这些泛滥的平原地域，完全代替了当地植物」，卡卡杜现任董事会成员，国家情况科学方案（NEST）北澳大利亚情况资源中央负责人，西澳大利亚大学传授米歇尔道格拉斯博士说。「现实上，这是这类杂草的单种养殖，完全没有当地植物，这给当地植物付出了巨大的代价，这些当地植物却很紧张地为鹅，鸭子和野生动物（包罗海龟）提供筑巢所在和觅食所在。」为了对抗杂草，澳洲创建了一个名为「安康国家」的互助同伴关系，该同伴关系推动了该项目标传统全部者，英联邦科学和工业研究构造（CSIRO）和 NEST 和澳大利亚公园和微软公司一同协作，使用无人机和人工智能办理这一困难。（zdnet）

重磅陈诉

1.IBM 称只有 14％的中国公司积极运用英魂人工智能

IBM 大中华区业务首席履行官 AlainBénichou 表现，中国被公以为是人工智能（AI）的环球向导者，但只有 14％的公司正在积极利用 AI 软件。Bénichou 引用了 IBM 贸易代价研究所的研究陈诉说，中国的接纳率高于环球均匀程度，但仍未到达预期的程度。贝尼休周二在中国广州南沙区的 CNBC 东方科技西部集会上说：「另有很长的路要走。」「在具有认知本领的公司中，只有 14％的公司真正在其所做的业务中都积极利用 AI。」（cnbc）

技能研究

1.谷歌推出 RecSim—保举体系的可设置仿真平台

呆板学习、语音辨认和语言技能方面的庞大进步正在敏捷改变保举体系与用户互动的方式。其效果是，使协作交互式保举器（CIR）能到达与用户举行成心义的交互序列，以最好地满意该用户的需求，已成为在线效劳的切实目的。只管云云，CIR 的摆设受到开辟算法和模子的挑衅的限定，这些算法和模子反映了次序用户交互的定性特性。强化学习是办理次序决议题目的究竟上的尺度呆板学习方法，因此是在保举体系中建模和优化次序交互的天然范例。但是针对 CIR，无论是在研究照旧在实践中，它都未得到充实研究和使用。一个首要停滞是缺乏用于次序保举器设置的通用仿真平台，而仿真已成为在诸如呆板人技能的实际运用英魂中开辟和评估强化学习算法的首要本领之一。为了办理这个题目，谷歌公布其开辟了 RS，一个可设置的平台—用于编写仿真情况，以促进保举体系（尤其是 CIR）中的强化学习算法研究。RS答应研究职员和从业职员在综合保举情况中测试现有方法的限定。RecSim 的目的是支持真实保举体系中用户举动特定方面的模仿，并作为受控情况来开辟、评估和比力保举器模子和算法。(Google AI Blog)

2.AI 有助于卵巢癌的初期早起发现

据 CNBC 报道，软件公司 TPP 已开辟了一种可以资助肿瘤学家比大夫更早地发现卵巢癌的 AI。该公司的首席履行官弗兰克·海斯特（Frank Hester）表现，人工智能可以资助大夫根据患者两年内的病历，辨认出 50％以上的卵巢癌病例。他正在将这项技能提供应英国各地的大夫和护士。TPP 与英国国家卫生局（National Health Services）创建了同伴关系。根据协议，该技能公司可以访问凌驾 5000 万的患者记载。有了这些数据，TPP 已可以或许美满其 AI 步伐来更好地资助大夫诊断。

3.普林斯顿大学传授带你「打假」人工智能

专注信息隐私和呆板学习公平性的普林斯顿大学副传授 Arvind Narayanan 克日在麻省理工学院的一场名为「怎样辨认打着人工智能招牌的虚伪营销」讲座中，讨论了现现在打折人工智能的幌子，但却没有任何作用的产物/技能，为什么会发生这类征象和怎样辨认「虚伪人工智能」等内容。点击链接检察讲座 PPT。

4.Rosebud AI 克日分享了两万五千张由人工智能天生的虚伪人物肖像照。

Rosebud AI 称，该组照片专注于增添模子表面的多样性。该公司同时表现，他们提供客制化效劳，可以或许为用户创建特定特定视觉结果模子。点击链接获取资源。

https://www.beckershospitalreview.com/artificial-intelligence/ai-assists-with-early-ovarian-cancer-detection.html
5.使用呆板学习解读日本古笔墨 Kuzushiji

日本古笔墨 Kuzushiji 是日本文化的紧张构成部门，然而，Kuzushiji 与当代日语的语法和词汇存在很大的差别，这使得大多数人很难浏览该笔墨。为了让 Kuzushiji 更加轻易被辨认，日本国立文学研究所（NIJL）创建并发布了一个 Kuzushiji 数据集，该数据集由人文开放数据中央（CODH）筹谋，现在含有 4000 多个字符类和一百万个字符图像。研究团队还公布了一个名为 KuroNet 的 Kuzushiji 转录模子。该模子可以或许以均匀时间为每页 1.2 秒的速率转录整个 Kuzushiji 页面，包罗未经经心优化的后处置惩罚管道。（The Gradient）

6.Quoc Le 谷歌大脑团队新论文：RandAugment：实用的主动数据扩充功能，淘汰了搜刮空间

克日，包罗 Quoc Le 在内的谷歌谷歌大脑团队发表了一篇名为「RandAugment：实用的主动数据扩充功能，淘汰了搜刮空间」的研究。该论文在交际媒体引发了广泛的关注。RandAugment 的搜刮空间大大淘汰了，从而使它可以针对目的使命举行练习，而无需单独的署理使命。别的，由于参数化，可以将正则化强度调解为得当差别的模子和数据集巨细。RandAugment 可以在差别的使命和数据会合同一利用，而且可以立纵然用，与 CIFAR-10 / 100，SVHN 和 ImageNet 上的全部主动加强方法匹配或逾越。在 ImageNet 数据集上，该技能到达了 85.0％的正确度，比之前的最新技能进步了 0.6％，与基线加强相比进步了 1.0％。在对象检测方面，RandAugment 会比基线加强进步 1.0-1.3％，而且在 COCO 上 AutoAugment 的 mAP 处于 0.3％之内。末了，由于其可表明的超参数，RandAugment 可用于研究模子和数据集巨细差别时数据加强的作用。GitHub 传送门：bit.ly/2OvMJi3