By 超神经
AI 无处不在的时代,每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界,技术还是产品,AI 的新发现都源源不断,在带给我们全新视角的同时,也引起我们更深的思考。
HyperAI 超神经精心整理了 AI 行业的近期资讯,快来一起围观吧!
企业
4.19 亿条 Facebook 用户账号
及电话号码数据被泄露
据外媒报道,今天早上,一个拥有超 4.19 亿条来自 Facebook 用户记录的数据库,在网上泄露。
由于存储这些数据的服务器没有采取任何密码保护措施,导致任何人都能访问。据了解,这个服务器拥有 1.33 亿条来自美国 Facebook 用户,1800 万条来自英国用户、5000 万条来自越南用户的记录。
记录包含了每位用户唯一的 Facebook ID 以及账号中列出的手机号码,有些记录还包含用户的姓名、性别和国家/地区的位置。
Facebook 一位发言人表示,这些数据是在 Facebook 切断手机号码访问之前被窃取的,并称这些数据集「很老了」。
来源:engadget.com
工信部约谈陌陌
要求对 ZAO 的数据安全问题进行整改
针对换脸软件 ZAO 存在的用户协议问题,工业和信息化部网络安全管理局对北京陌陌科技有限公司相关负责人进行了问询约谈。
要求其严格按照国家法律法规以及相关主管部门要求,组织开展自查整改,规范协议条款,强化网络数据和个人信息的安全保护。
此前, ZAO 因为便捷的换脸操作,一夜爆红。但很快就因为用户协议中的不合理条款,成为了网络上笔伐口诛的对象。
来源:工信微报
学界
人工智能技术可识别野外灵长类动物面部
最新消息称,牛津大学的科学家开发出新的人工智能软件,用于识别和跟踪野外个体黑猩猩的面部。
该研究今天发表在 Science Advances 上,论文题为《Artificial intelligence used to recognize primate faces in the wild》,新软件将使研究人员和野生动物保护主义者能够大大减少分析视频片段的时间和资源。
来源:theverge.com
罗格斯大学纽瓦克分校将于下周举行
「人工智能司法和劳动力发展」为主题的 AI 大会
罗格斯大学纽瓦克分校汇集了计算机和信息科学,人权,劳动和就业法领域的专家,举行为期一天的人工智能会议。会议以「人工智能,司法和劳动力发展」为主题,由美国国家科学基金会(NSF)承办。
本次会议汇集了来自多个领域的不同学者,讨论机器学习,人工智能和法律的当前趋势,并探讨这些技术对社会的未来影响。
来源:cosmosmagazine.com
技术
TensorFlow 引入神经结构化学习(NSL)开源框架
TensorFlow 官方近日公布,已接入 Neural Structured Learning 深度神经网络开源框架。
NSL 是一个对 TensorFlow 新手和高级开发人员都十分友好且易于使用的框架,可用来训练具有结构化信号的神经网络,适用于不同的学习场景。同时 NSL 支持神经图学习(Neural Graph Learning),从而令开发人员可通过图表训练神经网络。
来源:media.com/tensorflow
德克萨斯州推出世界最快学术超算 Frontera
助力美国科学发展
近日,德克萨斯高级计算中心(TACC)推出 Frontera,它是全球大学中速度最快的超级计算机,在世界范围内排名第五。
Frontera由戴尔具有 8,008 个计算节点的 EMC PowerEdge 服务器构成,每个服务器包含两个第二代英特尔 Cascade Lake 处理器,总计超过 16,000 个处理器,可以快速处理大量复杂的数据,助力美国顶级科学发展。
来源:techxplore.com
新奇
阿联酋利用人工智能,减少酒店厨房食物浪费
阿联酋气候变化与环境部于本周一组织了一次特别的活动,来强调人工智能在处理食物浪费方面的作用。
食品科技公司 Winnow 在活动中推出了其新型人工智能产品「Vision」, 该产品能够通过人工智能自动跟踪厨房的食物浪费现象,旨在帮助厨师轻松识别经常浪费的物品,并调整采购清单和菜单以降低成本。
阿联酋气候变化与环境部于 2018 年中旬启动了减少食物浪费的倡议,阿联酋的酒店公司纷纷响应该挑战,并承诺在 2019 年节省 200 万顿饭,2020 年节省 300 万顿饭。
来源:emirates247.com
印度将成为第一个在税收中使用人工智能的国家
印度财务部长 Nirmala Sitharaman 最近宣称,将在今年 10 月在税收政策中使用人工智能。
人工智能将与电子验证结合使用,通过机器学习将结构化问卷发送给用户,帮助验证税收的正常征收,整个过程将提高印度税务评估流程的准确性和透明度。
一旦最终实施,印度将成为最先在国家财政上使用 AI 的地区。但目前还有许多财政官员持反对意见,他们认为 AI 和机器学习的使用,可能会导致更多的依赖计算机,破坏税务部门的工作结构。
来源:aidaily.co.uk
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