[AI TOP 10]马化腾称毕业论文跟AI有关;九寨沟地震AI第一个发布新闻;SIGIR公布最佳论文微软清华成赢家

新智元每日AI TOP 10

学术新闻

微软赢得SIGIR 2017最佳论文，清华张帆等人赢得最佳学生论文

产业观察

全球85座高科技城市榜：旧金山拔得头筹，北上深入围前25

TensorFlow用户区域热度地图，能反应不同国家AI热度还是AI实力?

科大讯飞(002230,股吧)的上半年成绩表：营收21亿、增速43.79%

刚刚，我们详细对比了吴恩达和Udacity的深度学习课程，你们感受下...

九寨沟地震，第一个发布该消息的竟是人工智能机器人

微软设计的海底数据中心，可能会伪装在珊瑚丛中

2017年人工智能行业分析：计算机视觉与图像企业融资最多，芯片企业最少

硅谷上周21家公司获总计超8.441亿美元融资，机器人融资最多

马化腾称毕业论文跟人工智能有关，能预测股票走势

昨天，面对参加首届粤港澳湾区青年营的来自香港、澳门、广东的100名高中生，Pony打开了话匣子，抛出一段段大家都没听过的创业故事和心路历程。

马化腾说：这两年AI很火，其实我93年毕业的时候，也有一波人工智能热。所以当时我的毕业论文还是跟这个有点关系，写的是股票分析软件，其中有一个模块是用神经算法人工智能预测股票的走势。

现在听起来好象有点可笑，但当时好像是很有道理的,用人工智能来模拟人的心态，对市场的心理压力的变化，一些神经算法等等的。但很快发现这个不靠谱......

二十年过去，到去年看到谷歌收购的Deepmind写了一个论文，讲了深度学习在围棋中的应用，并且开发了AlphaGo，打赢了人类最强的围棋冠军。这个案例对很多人都很震动，震动点不在围棋，而是它通过深度学习可以在某一个垂直领域让机器自我学习，能够在它的强大计算后端自己跟自己训练，自己找出来很多规律。这个算法，在未来很多领域发现都是可以用的，比如是金融、医学等。

腾讯最近有一个团队做识别医学影像片，不管CT、核磁共振或者切片的图，通过机器学习可能在识别这些片子时，做到比有经验的医生判断得更准确，花的时间更少。我们一个团队用类似技术应用在这方面，发现效果非常好。这就是很好的实例。

我们还希望应用在很多产品后台，比如微信里语音翻译，包括最近非常火的建军节换头像穿军装的运用，就是用人脸识别技术和人脸智能融合技术，把一个人的头像融合在军装里，而且看起来非常真实。这都是融合了人工智能的技术，只是听起来不像围棋这么性感。

我们在围棋方面，也开发了一个人工智能的计算机程序，在今年AlphaGo没参赛的世界比赛里获得第一名，至今为止还没有跟AlphaGo交手，不知道谁厉害。

人工智能我们感觉才一年多时间，刚刚打开大门。现在全球包括国内几家大的互联网公司，都非常关注这个领域。可能很多同学选专业也希望选人工智能甚至机器人等等方面的专业。我觉得大有可为，而且落实在每一个行业都有很多机会。

全球85座高科技城市榜：旧金山拔得头筹，北上深入围前25

9日Business Insider网站根据城市创新研究机构2thinknow的分析评出全球85座高科技城市，排名第一的是硅谷所在地美国旧金山，北京、上海、深圳和中国香港四座城市进入前25名，中国台北排名第5。

该榜单的评分标准是与科技进步相关的10个因素，包括人均提交专利申请数量、初创公司和科技风投资本家数量，智能手机使用水平，以及其他创新数据。

进步最大的是印度班加罗尔(Bangalore)，从去年的第49位升至第19位，主要是由于大量IT公司的涌入，以及该市庞大的程序员群体。台北排名第5，是亚洲排名最高的城市。

TensorFlow用户区域热度图，能反应不同国家AI热度还是AI实力?

刚刚，我们详细对比了吴恩达和Udacity的深度学习课程，你们感受下...

我今年三月份报名参加了 Udacity 的深度学习纳米学位，经过几个月的学习，基本了解了神经网络、CNN、RNN、GAN 的概念，并且通过五个项目的联系，具备了一定的动手能力。我的体会是，Udacity 的这个纳米学位课程，精华在于项目。

现在吴恩达的课程一上线，我马上就注册了，看了几节课，更重要的是看了一下项目的设计。我曾经上过吴恩达的机器学习课程，对他讲授理论的水平超级钦佩，看上去很复杂的问题，他抽丝剥茧、举重若轻的就给讲明白了。还可以在线练习、在线训练、在线提交。目前，7天的免费试用已经开启。

微软赢得SIGIR 2017最佳论文，清华张帆等人赢得最佳学生论文

清华计算机系信息检索课题组在本次会议发表长文4篇，短文2篇，是全球发表论文最多的课题组之一。计算机系刘奕群副教授担任了本次会议的短文主席（Short Paper Co-chair）职务，并在会上被任命为信息检索领域重要国际期刊Foundations and Trends in Information Retrieval (FnTIR，IF=3.500)新任主编（Co Editor-in-chief）。

清华计算机系硕士生张帆（导师：刘奕群）为第一作者的论文“Evaluating Web Search with a Bejeweled Player Model”（作者：张帆、刘奕群、李昕、徐盈辉、张敏、马少平）获得唯一的最佳学生论文奖。

ACM SIGIR是国际计算机学会主办的信息检索领域的最重要学术会议，2017年恰逢SIGIR会议40周年，本届会议参会人数达到900人以上，全球40多个国家的研究人员与谷歌、微软、FaceBook；百度、阿里巴巴、搜狗等国内外产业巨头均积极参加了本次盛会。本届SIGIR会议共收到稿件760篇（其中长文投稿362篇），长文录用仅为78篇。

而最佳论文、最佳短论文均花落微软。获奖和提名论文共9篇，6篇有华人作者。四大奖项名单如下：

最佳论文：BitFunnel: Revisiting Signatures for Search

Bob Goodwin (Microsoft), Michael Hopcroft (Microsoft), Dan Luu (Microsoft), Alex Clemmer (Heptio), Mihaela Curmei (Microsoft), Sameh Elnikety (Microsoft), Yuxiong He (Microsoft)

最佳学生论文：Evaluating Web Search with a Bejeweled Player Model

Fan Zhang (Tsinghua University), Yiqun Liu (Tsinghua University), Xin Li (Tsinghua University), Min Zhang (Tsinghua University), Yinghui Xu (Alibaba Group), Shaoping Ma (Tsinghua University)

最佳短论文：LiveMaps Converting Map Images into Interactive Maps

Michael R Evans (Microsoft Corp), Dragomir Yankov (Microsoft Corp), Pavel Berkhin (Microsoft Corp), Pavel Yudin (Microsoft Corp), Florin Teodorescu (Microsoft Corp), Wei Wu (Microsoft Corp)

最经时间考验论文：Personalizing search via automated analysis of interests and activities

Jaime Teevan, Susan T. Dumais, Eric Horvitz, SIGIR 2005.

清华师生获得信息检索顶级国际会议SIGIR 2017最佳学生论文

科大讯飞的上半年成绩表：营收21亿、增速43.79%

又到了上市公司半年度财报对外公开的日子，人工智能企业很迷人，但是财报也让人兴奋，关于科大讯飞的财报几个重要的数据，给大家罗列一下，2017上半年营收21亿元，同比增速43.79%。毛利总额10.27亿元，同比增速46.99%。

但是i归属于上市公司股东的净利润比上年同期减少1.49亿元，下降58.11%，这个科大讯飞表示这是由于人工智能核心技术及应用研发费用增长等几方面造成的。

九寨沟地震，第一个发布该消息的竟是人工智能机器人

前天，四川九寨沟发生了七级地震以及一系列余震的消息，刷爆了朋友圈，据智能菌了解，最新发布该消息的，竟然是中国地震台网的一个人工智能写作机器人，其中关于7级地震这一篇，用时22秒，其中部分余震的报道，只用了5秒。

微软设计的海底数据中心，可能会伪装在珊瑚丛中

陆上的数据中心往往建在电费便宜、气候凉爽、地广人稀的位置，因此往往远离人口密集区域，限制了访问速度。因为沿海地区人口密集，海底又凉快，微软想把数据中心建在海底，最近的一项专利申请则设想了如何保护数据的安全。

2014 年开始筹备的海底数据中心名为“纳提克项目”，名字来源于马萨诸塞州的地名。项目还处于原型机下水测试的阶段，但研究人员们已经在考虑更长远的维护问题。相比容易维护的陆上数据中心，更为自主的水下数据中心会面临一系列独特的挑战，比如潜艇和海洋动物的冲撞等。

硅谷上周21家公司获总计超8.441亿美元融资，机器人融资最多

在过去一周，硅谷周边方圆 300 英里内，共有 21 家初创公司获得总计 8.441 亿美元融资。除此之外，还有 7 项并购发生。

2017年人工智能行业分析：计算机视觉与图像企业融资最多，芯片企业最少

在企业数量方面，中国拥有592人工智能企业，其中基础层企业为14家，技术层企业为273家，应用层企业有304家。

在中国人工智能细分领域企业数量分布统计情况情况中，计算机视觉与图像领域企业数量为146家，排名第一；智能机器人领域企业数量为125家，排名第二；排名第三的是自然语言处理，企业数量为92家。其后是机器学习应用、智能无人机、语音识别、技术平台、自动驾驶/辅助驾驶以及处理器/芯片，企业数量分别为61家、51家、36家、35家、31家以及14家。

在中国人工智能各细分领域融资统计情况中，计算机视觉与图像融资金额为158.3亿元，融资金融最多；自然语言处理领域融资金融为122.36亿元，排名第二；排名第三的是自动驾驶/辅助驾驶，融资金额为107.15亿元。