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& E% K9 h( v, X U3 ~, [大家好,本周的科技前沿又跟大家见面了!这周的科技前沿精选了北美各大公司的技术进展,无论是自动驾驶,还是自动送货机器人,各有各玩法,赶紧带你来看!
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- NVIDIA 跟 USPS 合作,测试自动驾驶送邮件
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英伟达最近两周跟自动卡车运营公司 TuSimple 在凤凰城和达拉斯之间测试自动卡车送货,已运送超过 1000 英里的 USPS 邮件。测试结果显示,自动驾驶原型能比预期提前到达交付中心。
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) l/ P2 A* n0 l9 Z/ {) Y这自动驾驶是仅限高速公路,由两个人工操作员监督的自动驾驶系统,属于 L4 级别的自动驾驶。TuSimple的卡车使用英伟达技术训练其深度学习算法,以识别交通标志和紧急车辆等特定物体。" ^% h3 b3 l% U( j
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8 C7 H: s2 q+ w) A' p0 v5 ^(图片来自Nvidia官网,版权属于原作者)
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6 X! ~* u' H+ o5 ?+ j _" P该自动驾驶的行程包括五次往返,每次往返近 2200 英里。有多省时、省人力呢?通常行驶这样一趟路线需要人类驾驶员大约 48 小时才能完成。因为美国法规要求卡车司机工作时长限制在 11 个小时,因此,这意味着一趟下来,至少需要4天,如果是五次往返,意味着要20天,如今,两周即可。* m3 T9 _* b3 g: g
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对自动驾驶卡车感兴趣的小伙伴可以点击硅谷洞察此前文章:9 z0 Z* q5 D" q3 ]5 o4 W# ]
全球第一辆自动驾驶卡车要上路了!( g: r- v+ a& ]2 e
Alphabet的Waymo开始测试自动驾驶卡车
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: a |* w) c! o, h, I- 福特与机器人公司Agility合作,打造自动驾驶+自动送货机器人+ g+ b7 Y& W. m
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美国时间上周三,福特汽车宣布将跟机器人企业 Agility 合作,共同打造按需送货“二人组”。福特将开发自动驾驶车辆,将包裹运送到进行在线购物用户的家中,然后由 Agility 研发生产的双足机器人 “Digit” 将货物运送到客户家门口。
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! d, z; n8 W# G8 l" UDigit 是一款模仿人类走路的、有两足、两个手臂的专门用来送货的机器人。其实,Agility 之前造过两足机器人:; w4 b) ?, m, \
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但现在要送货,不能只有下半身,所以他们给机器人加上了上半身:
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Agility Robotics 表示,很多人都在解决 “最后一英里” 的问题,但还有人需要解决 “最后十五米” 的问题,即到达送货地址后,把货物从车运到大门门口的那段距离。Agility Robotics 公司认为,未来不久自动驾驶送货车将上路,因此要想真正缩减运货成本,就必须以机器人代替人类送货小哥。
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Digit 可以上下台阶、由于配备 Lidar 作为 “眼睛”,还可以看路、躲避障碍物。Digit 和自动驾驶汽车共享地图信息,这样机器人身上就不用再安装处理地图的那块装置,更加轻便 —— 每当 digit 不知道怎么走路了,就会回头看看汽车,汽车把地图发给它,它就可以继续走路。
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有网友评论说,久负盛名的波士顿动力(boston dynamics)制造终结者机器人,而 agility robotics 制造外卖小哥机器人。你看好这项技术取代外卖小哥吗?
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感兴趣的可以点击原文查看:- u1 f9 t" l' n$ s0 |& Q
https://www.ttnews.com/articles/ford-prepares-unleash-walking-delivery-robots
- A9 K( h7 x g$ O3 ^( F4 mhttps://mashable.com/video/ford-agility-robotics-two-legged-delivery-robot/" S3 i7 h n% j2 w# n4 F4 [- M
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下面两则科技前沿动态跟谷歌有关。
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7 y5 {7 Z2 w* o d9 }9 ~) g- DeepMind:在雷神之锤III游戏中实现了人类水平的表现
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让 AI 代理掌握多人视频游戏中涉及的策略、战术和与团队配合是AI研究的关键挑战之一。
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Deep Mind 的这项研究在2018年7月首次发布研究成果,介绍了强化学习的新发展,以及如何用强化学习训练AI代理,使之在雷神之锤III 竞技场夺旗模式(Quake III Arena Capture the Flag)中实现了与人类水平相当的表现。9 `0 Q6 @7 d5 b: b
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Deep Mind 研究团队上周在《科学》杂志上最新发表的论文中,介绍了这一研究的最新发展。该游戏环境是一个复杂的多代理环境,也是典型的3D第一人称多人游戏之一。通过训练,AI 代理成功地与人类队友合作,在训练时的反应时间与人类玩家相当。此外,Deep Mind 展示了这些训练方法将如何成功地扩展到整个游戏。3 W' d) S b5 T, g D
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7 B2 h/ G4 s R; {+ D(图自:DeepMind 博客)
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/ {2 k- G4 }. O5 R* ~5 o此次训练的代理,比通常的训练方法强大,并超过人类玩家的玩游戏赢率。在对游戏参与者的调查中,它们被认为比人类参与者协作能力更强。
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感兴趣的可以点击原文查看:
4 e }- K" ~/ z7 x1 r; ^! V% ]https://deepmind.com/blog/capture-the-flag-science/
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- 谷歌:开头结尾两张图,剩下部分全靠编就能补齐中间部分生成视频
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% q: S( D6 r* R上周,谷歌人工智能研究部门的研究人员宣布,他们开发出一种新的系统,可以由视频第一帧和最后一帧生成“似是而非的”视频序列,这个过程被称为“inbetween”。! `& {2 }6 E4 y- o. l0 v9 @2 \
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0 R1 B l: v q$ [7 [0 M* j(图自 Google,版权属于 Google)
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研究团队介绍说,这套 AI 系统是一个受到了动物视觉皮层启发的深度神经网络。它由三个部分组成:2D卷积图像解码器,负责把来自目标视频的帧映射到潜在空间;3D卷积潜在表示生成器,负责对包含在输入帧中的信息进行合并;及视频生成器,负责将潜在表示解码为视频中的帧。
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* y; H$ {0 A: H, U用这种方法生成的视频,逼真度如何呢?研究人员表示,这种方法生成的视频,不仅开头和结尾的风格一致,而且中间部分也看上去还算比较自然。该团队表示,“这可能给未来的视频生成技术研究提供了一个有用的替代视角。”
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5 @6 r, r2 q- h O感兴趣的可以点击原文及论文查看:1 r2 C* b5 q# w7 m. A: ]8 D; L
https://venturebeat.com/2019/05/28/googles-ai-can-create-videos-from-start-and-end-frames-alone/
$ F( j" f2 ]4 ~( S) Q9 x论文 https://arxiv.org/pdf/1905.10240.pdf: C5 \+ ?( {% ^# ]
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; C* P1 h8 O. @3 E2 h' L4 V- Facebook 引入疾病地图对抗麻疹! D7 a; f- q# I1 @$ t
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! n# v3 T" u c1 c 根据美国疾病控制中心数据,美国目前正在经历自2000年以来最严重的麻疹爆发,尽管这项疾病已被美国视为“淘汰”型疾病。如何控制疾病呢?科技公司在此发挥了作用。; w9 T2 w' B4 Q
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据报道,Facebook 正通过跟卫生组织结合,引入预防和应对疾病暴发的地图来帮助对抗麻疹等传染病。首次公布的疾病预防地图提供了详细的信息,如人口密度,实时人员流动地图。以便更好地应对流行病并更有效地覆盖脆弱社区。
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截至5月10日,疾病预防控制中心已在今年美国23个州确认了800多起麻疹病例。大多数案件涉及未接种疫苗的儿童。
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Facebook正在与13个合作伙伴分享其卫生地图数据,其中包括哈佛大学公共卫生学院,联合国儿童基金会和世界经济论坛。Facebook 两年前也发布了类似的地图,以帮助非政府组织应对自然灾害。
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本周的科技前沿就到这啦,你看好自动驾驶卡车取代司机、送货机器人取代快递小哥吗?欢迎留言讨论!: t7 T: t6 d3 {7 X. b
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, l! R2 `0 @4 M% W想查看更多北美高校、大公司的技术创新动态,欢迎点击此前硅谷洞察更多文章:
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斯坦福教授研究了美国200年专利数据: 论文发得多?不等于创新!1 H7 h, _* k2 E% S* X \
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听你声音6秒,AI就能推断你长啥样了!| 技术前沿洞察
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听得出你心情好坏的机器人,就要来了...| 技术前沿洞察
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来源:http://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1560222005&ver=1661&signature=rhtpggL1z-ZMB2JQXCbtP2GfLRDjTF61*6iO4wmZLbgDEixZVhFGxNtMRyoU-V1m76DrtX0-jUvd57xpl1o8j2bPhBR*em0UqG1GkpWgLSbQdML9IE4hzQTXhrJWtK*7&new=12 L: a+ r- \# m& Z" D; a: W
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