AI头条 | 本周人工智能要闻回顾 03-17

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1.《美国汽车公司豪掷数亿美元 争抢人工智能专家》

来源：智众互动

简介：无人驾驶汽车领域的竞争正变得愈发残酷。

与无人驾驶汽车相关的法律纠纷近期大量涌现就是明证。

举例来说，美国电动汽车制造商特斯拉(Tesla)正在起诉其辅助驾驶功能Autopilot前总监斯特林·安德森(Sterling Anderson)。

特斯拉称，安德森为同业竞争对手Aurora Innovations盗窃了数据，而Aurora Innovations的产品目前尚未真正成型。对于特斯拉方面的指控，Aurora予以否认。

在特斯拉状告安德森的声明中，有几句话点出了无人驾驶汽车领域的竞争本质以及该行业所孕育的文化。

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2.《人工智能与互联网的关系研究汇总和案例分析》

来源：人工智能学家

简介：前言：2017年，人工智能成为科技领域最火热的名词，在度过2个冬天之后，人工智能迎来了新的春天，从科技的发展轨迹看，无论是深度学习的应用，还是云端ＡＩ的实施，这一次的人工智能春天，背后的动力源泉与互联网的发展有不可分割的关系。人工智能与互联网的关系问题也一直是未来科技学院深入研究的方向。本文从４个角度探讨了人工智能与互联网结合产生的研究方向和一个具体的应用案例分析，希望对理论和产业界提供有益的启发和帮助。

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3.《马云启动面向未来20年“NASA”计划，10张图曝光阿里技术战略》

来源：新智元

简介：此前甚少在人工智能上表态的阿里巴巴有大动作。3月9日，在阿里巴巴首届技术大会上，马云宣布启动一项代号“NASA”的计划，面向未来20年组建强大的独立研发部门，涉及面向机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别等核心技术。马云说：“最近人工智能很火，那么更应该把机器智能做好。”

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4.《只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）》

来源：机器之心

简介：Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从 Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从 0 到 1 掌握 Python 机器学习，至于后面再从 1 到 100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和 http://suo.im/96wD3。本教程的作者为 KDnuggets 副主编兼数据科学家 Matthew Mayo。

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5.《你还以为地产+科技只是智能家居吗？有开发商已经开始做跨国技术转移了》

来源：36氪

简介：极具美国西部牛仔风格的内部装修，温暖的柠檬黄为主色调的办公工位，整面墙的落地窗，位于石榴中心2号楼6层的Foundry Club(中美合作跨境加速平台)将北京南三环宋家庄的景色尽收眼底。

这是一家国际跨境孵化加速平台，由竹海科技下属斯坦福孵化器、美国达福创投和美国Foundry Venture公司合资建立。Foundry Club除了出租办公场地，还作为平台催化剂，帮助创新创业者聚合资源，如国际项目孵化与加速、跨境项目对接、技术转移、投融资、培训辅导和办公社交全链条综合服务。

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6.《Nanit公司推出智能婴儿安全监视产品，实现婴儿睡眠模式智能化多功能管理》

来源：36氪

简介：当夜晚父母不能时刻陪伴在身边时，怎样保证宝宝睡眠时的安全，怎样了解宝宝的睡眠状况是困扰不少父母的一个难题。Nanit公司推出的智能无接触式睡眠安全监监视管家为我们解决了这个问题。

在婴儿监视器发明70年后的今天，Nanit公司将多种计算机智能技术到应用到婴儿监视器，创新出一款功能全面的婴儿安全监视管家。Nanit推出的婴儿监控设备超越了以后的婴儿监控设备，采用无接触式高清夜视摄像头，记录并分析婴儿的睡眠状况，用户可以直接通过手机APP来得到所需信息。

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7.《DeepMind又搞了个大事情！让人工智能像人一样学习》

来源：智众互动

简介：通过开发出一款能够在任务中不断学习的人工智能程序，研究人员已克服了人工智能的主要障碍之一。

由谷歌旗下人工智能公司DeepMind开发的这款程序，已经完成了一系列不同的任务，且表现的几乎像人类一样出色。更为重要和独特的是，这个人工智能程序不会忘记先前解决问题的方法，能够使用学习到的知识解决新问题。

在遇到新挑战时，目前的人工智能就无法发挥出人类的一般智力，且它对过去课程的使用更为有限。但如果研究人员想要开发与人类智力匹敌的强人工智能（Artificial General Intelligence）机器，就必须得解决人工智能无法发挥出人类一般智力的问题。

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8.《MetaMind深度解读NLP研究：如何让机器学习跳读》

来源：机器之心

简介：自然语言处理是人工智能研究的核心问题之一。近日，已宣布被 Salesforce 收购的深度学习公司 MetaMind 在其官方网站上发表了一篇文章，深度剖析了 LSTM 和词袋模型在自然语言处理上的应用。文章中有一些交互式图示，感兴趣的读者可以浏览原网页查阅。本文作者为 MetaMind 研究科学家 Alexander Rosenberg Johansen。据介绍，该研究的相关论文将会很快发布到 arXiv 上。

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9.《指纹、面部、语音识别技术，破解真的很简单！》

来源：AI世代

简介：面部识别被今年央视315晚会狠狠地打脸，这一技术并没有成熟到能令人们放心使用的地步，但已经被普遍采用到各种智能终端上，智能手机便是其中之一。

最新型的智能手机都在吹嘘生物识别的安全性能，无论是语音识别、指纹扫描还是面部识别，这些技术都承诺让用户的安全得到保障。但事实上，指纹、面部和语音从来就没有安全过。

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10.《一文看懂Echo和Alexa,亚马逊如何用苹果的玩法在玩语音？》

来源：智众互动

简介：从1月份美国的 CES 电子消费展开始，每周关于亚马逊 Echo 的报道可谓「层出不穷」，Echo 缘何如此受到无数媒体的追捧？很多同学都有点不太理解，而且中国的 AWE 家电展后，很多文章在分析中国的智能产品时，还经常拿来与 Echo 进行对比。无论是 CES 还是AWE，Echo 背后已经带上了一层耀眼的「光环」。

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