一周AI直通车｜华为发布移动AI芯片；微软谷歌语音助手实现互通
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行业资讯
华为正式发布全球首款移动AI芯片，终端布局已领先苹果、高通及三星
“嗨，Cortana，打开 Alexa”，微软这是在亡羊补牢？
继吴恩达后，亚马逊AI主任科学家李沐上线免费“动手学深度学习”中文课程
索尼、联想、松下发智能音箱新品，实则是谷歌和亚马逊的战争
人工智能中美竞赛：中国强在数据和应用，计算能力也在迎头赶上
科幻片，还是恐怖片？用活体神经元制造有嗅觉的机器人
神经翻译系统水平远超巨头，德国创业公司发布翻译器DeepL
普京谈人工智能：行业领先者将称霸全球
Intel：很多人关于摩尔定律和节点命名的观点都是错误的
“安卓之父”：人工智能将成下一个主流操作系统
学术前沿
神经优化器搜索：利用强化学习自动搜索最优化方法
牛津大学ICCV 2017 Workshop论文：利用GAN的单视角图片3D建模技术
超少量数据训练神经网络：IEEE论文提出径向变换实现图像增强
超级收敛：使用超大学习率超快速训练残差网络
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华为正式发布全球首款移动AI芯片，终端布局已领先苹果、高通及三星
链接：
9月2日，华为在德国 IFA 2017 现场重磅发布全球首款麒麟 970移动计算平台，引起业界广泛关注。华为在发布会现场没有透露的是：其背后的 AI 芯片来自何方？技术支撑来源于何处？中科院计算所工作人员披露了一份致华为的贺信，证实华为麒麟970的NPU就是寒武纪的IP。
图片来源于DeepTech深科技 Dd
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“嗨，Cortana，打开 Alexa”，微软这是在亡羊补牢？
近日，微软宣布将与亚马逊合作，用户可以通过一个语音助手来“召唤”另一个，比如向 Cortana 说 “嗨，Cortana，打开 Alexa”。虽然这种方式听起来有点奇怪，但最起码在启动上双方都打下了互通的基础。
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继吴恩达后，亚马逊AI主任科学家李沐上线免费“动手学深度学习”中文课程
今天（9 月 4 日），这位亚马逊 AI 主任科学家将给中文开发社区带来全新的深度学习课程：“动手学深度学习”。
该课程将使用 Apache MXNet (incubating) 的最新 gluon 接口来演示如何从 0 开始实现深度学习的各个算法，利用 Jupyter notebook 将文档、代码、公式和图形统一在一起的优势，为开发者提供了一个交互式的学习体验。据此，目前并没有哪个项目能既覆盖全面深度学习，又提供交互式的可执行代码，该门课程则填补了这个空白。
图片来源于AI科技大本营
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索尼、联想、松下发智能音箱新品，实则是谷歌和亚马逊的战争
在正在召开的IFA 2017柏林消费电子展上，亚马逊并没有大张旗鼓的来到现场宣传他们的产品，只是在IFA NEXT主题场馆内租了一个不大的展台，展出了几款使用了Alexa的智能音箱产品。而Google并没有出席这次展会，只是一些google的合作厂商或者一些智能家居厂商，展出了与google智能音箱相关的一些产品。而高冷的苹果，一如既往地没有参加这类展会。
虽然IFA 2017上智能音箱届「三足鼎立」的选手们都没有什么行动，但是，在这次展会上智能音箱依然引起了不少的关注，其中跟几个大厂的新品不无关系。联想、索尼、松下三个大厂不约而同地在本次展会上发布了自己的智能音箱产品。
图片来源于
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人工智能中美竞赛：中国强在数据和应用，计算能力也在迎头赶上
美国通常被认为是人工智能领域的领导者。但现在，中国这个世界第二大经济体已成为最主要的竞争者。
高盛在最新发布的人工智能报告中表示，中国有足够的资源和决心在未来几年打造出一个基于人工智能(AI)和深度学习的智能经济体。特别是以BAT为首的中国互联网企业，正在成为中国人工智能发展的重要推手。
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科幻片，还是恐怖片？用活体神经元制造有嗅觉的机器人
科幻片里描述的，和人类一样拥有视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等感知的活体机器人，也许在明天就会成为现实。
虽然人工智能领域（AI）正在大力制造可以模拟人类大脑的机器，但一些功能是 AI 无法轻易学到的，比如说嗅觉。根据《每日邮报》消息，尼日利亚的研究学者通过使用小白鼠的神经元制造了一种计算机芯片 Koniku Kore，该芯片是世界首个具有嗅觉并可以识别爆炸物等气味的芯片。
图片来源于斯坦福天府研究院
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神经翻译系统水平远超谷歌、微软，德国创业公司发布翻译器DeepL
近日，一家名为 DeepL 的创业公司发布了自己的神经翻译工具，引起了业内关注。据称在盲测与 BELU 分数测试中，这款全新翻译系统的性能远超来自谷歌、微软和 Facebook 三家巨头的同类产品。对于我们来说，DeepL 唯一的问题就是何时能够支持中文了。
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普京谈人工智能：行业领先者将称霸全球
据美联社报道，俄罗斯总统普京在周五谈到了人工智能对学生的潜在影响，他说：“这个领域的领先者将成为世界的统治者。”他接着说，“如果有人赢得了垄断地位，这将是非常不可取的”，这表明俄罗斯将与其他国家合作开发人工智能。
图片来源于网易智能
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机械手在IROS大会上灵巧度能赶上一岁小孩吗？
由IEEE和RSJ（日本机器人协会）联合发起的世界机器人顶尖学术会议IROS将于2017年9月24日到9月28日在加拿大温哥华召开。IROS国际会议是国际上机器人和智能系统领域最著名、影响力最大的顶级年度会议，预计今年将有来自全世界的超过2500名机器人专家，政府官员，企业代表参加此次会议，而这个会议也将是最前沿的机器人技术的展示舞台。随着“机器人会不会取代人类工作”的热议，在今年的IROS大会上，相关的机器人抓取和操作竞赛成为被关注的热点。
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Intel：很多人关于摩尔定律和节点命名的观点都是错误的
这些年来围绕着摩尔定律将亡的讨论频频见于报端，关于Intel在晶圆厂制程上落后于其他对手的说法也屡见不鲜。Intel今天终于对这两个看法来了一个深入的评价。
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“安卓之父”：人工智能将成下一个主流操作系统
借Essential手机开始接受预定之机，安卓之父安迪·鲁宾在Playground总部接受了媒体的采访，这家公司既是一家风投也是鲁宾的孵化器。除了谈到自家新款机型Essential，鲁宾还发表了自己对未来的看法，他认为AI将成为继iOS和安卓之后的下一个主流操作系统。
图片来自于Xtecher
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神经优化器搜索：利用强化学习自动搜索最优化方法
本论文通过强化学习的方式采样不同的更新规则而得出更加优秀的优化方法，这些不同的优化规则通过采样的概率和其在子网络的性能而得出该规则的重要性。本文提出的这种优化方法可以移植到不同的神经网络架构中，并有十分优秀的性能。
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牛津大学ICCV 2017 Workshop论文：利用GAN的单视角图片3D建模技术
对于现实世界物体的 3D 建模是很多工作中都会出现的任务。目前流行的方法通常需要对于目标物体进行多角度测量，这种方法耗费资源且准确度低下。近日，来自牛津大学等院校的研究者们提出了一种基于自编码器与 GAN 的机器学习 3D 建模方式 3D-RecGAN，可以在只需要一张图片的情况下准确构建物体的 3D 结构。该研究的论文即将出现在 10 月底于威尼斯举行的 ICCV 2017 大会上。
图片来源于机器之心
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超少量数据训练神经网络：IEEE论文提出径向变换实现图像增强
近日，一篇题为《Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft》IEEE 论文提出了一种使用少量数据训练神经网络的新方法，即通过极坐标空间中的径向变换（radial transform) 实现图像增强。它并未改变数据的信息内容，而是改进了数据的多样性，并最终提升了神经网络的泛化表现。
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超级收敛：使用超大学习率超快速训练残差网络
训练大型神经网络往往很耗时间。在最近一篇论文中，美国海军研究实验室和马里兰大学的两位研究者展示了一种名叫「超级收敛」的现象，可以将残差网络的训练迭代次数减少一个数量级。机器之心对该研究进行了摘要介绍，研究详情请参阅原论文。另外，该研究的实验代码也已公开发布。
图片来源于机器之心
