微軟提供更快芯片以吸引AI開(kāi)發(fā)者；Drive.ai宣布7月將推無(wú)人駕駛打車(chē)服務(wù)試點(diǎn)計劃

相比于亞馬遜AWS或谷歌云計算服務(wù)，微軟推出的該芯片將使得AI模型的圖像處理變得更快。

1、微軟推出Brainwave項目，提供更快芯片吸引AI開(kāi)發(fā)者

日前，微軟推出一個(gè)名為Project Brainwave的項目，可以讓微軟數據中心的開(kāi)發(fā)人員使用現場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGAs)，這種陣列即使被插入服務(wù)器之后也可以進(jìn)行定制。在Build開(kāi)發(fā)者大會(huì )上，該芯片首次亮相。

微軟表示，與亞馬遜云計算服務(wù)AWS或谷歌云計算服務(wù)相比，這些芯片將使AI模型的圖像處理速度更快。另一個(gè)優(yōu)勢在于客戶(hù)企業(yè)將能夠在本地設置類(lèi)似技術(shù)，而不再局限于在云計算平臺上。

2、Drive.ai宣布7月將推無(wú)人駕駛打車(chē)服務(wù)試點(diǎn)計劃

昨日，硅谷無(wú)人駕駛創(chuàng )業(yè)公司Drive.ai稱(chēng)，將于7月在得克薩斯州弗里斯科（Frisco）推出無(wú)人駕駛打車(chē)服務(wù)試點(diǎn)計劃。該公司稱(chēng)，這個(gè)初步的試點(diǎn)計劃將運作6個(gè)月，并表示這將是無(wú)人駕駛打車(chē)服務(wù)首次在得克薩斯州的城市街道上公開(kāi)部署。

Drive.ai創(chuàng )立于2015年，總部設在加利福尼亞州，主要業(yè)務(wù)是為使用深度學(xué)習（deep learning）技術(shù)的無(wú)人駕駛汽車(chē)人工智能（AI）軟件，是無(wú)人駕駛技術(shù)領(lǐng)域中屈指可數的創(chuàng )業(yè)公司之一，其競爭對手包括谷歌母公司Alphabet旗下Waymo部門(mén)、美國打車(chē)服務(wù)Uber Technologies以及通用汽車(chē)和豐田等汽車(chē)制造商。

3、新沃爾沃汽車(chē)將集成Google地圖應用和助手

昨天，谷歌宣布將在未來(lái)幾年內把Google Maps，Assistant和Google Play Store添加到沃爾沃下一代汽車(chē)的Sensus信息娛樂(lè )系統中。從意義上來(lái)講，這也是正在進(jìn)行的控制汽車(chē)主屏幕戰爭的重要組成部分。

在去年的I/O大會(huì )上，谷歌宣布沃爾沃和奧迪將推出基于A(yíng)ndroid Nougat 7.0的品牌信息娛樂(lè )系統。這為客戶(hù)量身定制車(chē)內體驗增加了更多選擇。但是，沃爾沃仍然可以按照自己的喜好設計整體信息娛樂(lè )體驗，從而讓汽車(chē)制造商獲得一些控制權。

4、麻省理工學(xué)院自駕車(chē)技術(shù)僅使用GPS和傳感器進(jìn)行導航

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，為了安全導航，人們需要手動(dòng)標記的3D地圖。而在日前，麻省理工學(xué)院的計算機科學(xué)和人工智能實(shí)驗室（CSAIL）改變了這一點(diǎn)——即使在鄉村道路上，他們的系統也可以使用GPS和傳感器數據進(jìn)行自動(dòng)駕駛。

該產(chǎn)品是一個(gè)被命名為“MapLite”的框架，該框架允許自動(dòng)駕駛汽車(chē)在他們從未駕駛并且缺乏3D地圖的道路上進(jìn)行操作。MapLite使用簡(jiǎn)單的GPS數據和一組觀(guān)察道路狀況的傳感器，這些元素一起工作，使測試車(chē)輛能夠在馬薩諸塞州Devens多條未鋪砌道路上進(jìn)行自動(dòng)駕駛。該車(chē)輛能夠可靠地檢測100多英尺之前的道理。

5、AI 算法可準確診斷兒童失明病因 準確率達91%

日前，俄勒岡健康科學(xué)大學(xué)（OHSU）和馬薩諸塞州總醫院（MGH）的研究人員在《美國醫學(xué)會(huì )眼科雜志》上也發(fā)表了一項成果：他們新開(kāi)發(fā)的一種算法能夠自動(dòng)檢測導致兒童失明癥的潛在的病變原因，準確率遠高于人類(lèi)醫生。

這套算法的數據來(lái)源于嬰兒在眼科醫生就診時(shí)所拍攝的5511張照片。馬薩諸塞州總醫院研究人員將現有的兩種人工智能模型相結合來(lái)創(chuàng )建算法，而俄勒岡健康科學(xué)大學(xué)研究人員用廣泛的參考標準來(lái)訓練算法，隨后研究人員就讓算法來(lái)區分健康血管和患病血管。該算法可以通過(guò)識別嬰兒眼球照片的情況來(lái)診斷出是否患有該種疾病，準確率達91%。

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