1.【6大亮点，苹果WWDC17发布会全程回顾】1、Homepod：内置7个单元加一个低音炮，搭载了A8芯片，黑白两色，349美元。通过Siri识别用户的音乐偏好；集成如广播、天气、提醒、通知等功能，并与智能家居连接。2、全新iPad Pro：全新A10X Fusion芯片六核CPU，配置12核GPU，图形性能提升了40％；10.5英寸649美元起。12.9英寸799美元起。3、iMac：21.5寸1099美元起，4K显示屏1299美元起，5K版本1799美元起，iMac Pro4999美元。4、iOS11：Siri支持25个国家的语言，支持机器学习；专门为中国用户提供诸多功能，如相机集成二维码扫描等。5、MacOS—High Sierra：照片采用了人工智能引擎；邮件APP加入了搜索以及优化了分屏显示。6、WatchOS：锻炼功能里加入了高强度间歇训练选项；可以利用NFC功能和健身器材进行连接。<点评：机器学习成为WWDC17贯穿始终的热词>相关链接：WWDC看AI：苹果重磅发布人工智能开发平台，图像识别快谷歌6倍2.【成都机器人要挑战数学高考：断网答题 目标110分】与多数人对机器人的印象不同，即将参考的AI-MATHS其“身体”并非模仿人类的样子，而是10余台服务器，其“大脑”就是服务器上承载的人工智能系统。像考生会被切断与外界的联系一样，这些服务器也会被切断网络连接。由公证 ...继续阅读 (15)

Neural and Evolutionary ComputingNeuro-RAM Unit with Applications to Similarity Testing and Compression in Spiking Neural NetworksNancy Lynch,Cameron Musco,Merav ParterSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE); Distributed, Parallel, and Cluster Computing (cs.DC); Neurons and Cognition (q-bio.NC)We study distributed algorithms implemented in a simplified but biologicallyplausible model for stochastic spiking neural networks. We focus on tradeoffsbetween computation time and network complexity, along with the role ofrandomness in efficient neural computation.It is widely accepted that ...继续阅读 (18)

1.【AI进军音乐界！它已经创造出了前所未有的声音】这个名为NSynth的新系统是由Google Magenta团队开发的，希望能给音乐家们提供电脑生成音乐的新选择。研究团队表示:“通过直接从数据中学习，NSynth为艺术家提供了对音质和动态的直观控制，以及探索新声音的能力，这些声音很难通过手工调合产生。”<点评：音乐是世界通用的语言，值得期待>相关链接：AI进军音乐界！它已经创造出了前所未有的声音2.【工信部放大招：将统一安卓消息推送标准，约束流氓APP】工信部电信研究院旗下泰尔终端实验室6月1日发布消息称，安卓统一的消息推送标准目前已取得阶段性成果，未来将由终端厂商提供系统级推送服务（类似APNS的唯一推送通道），确保App的推送消息接收。相应的不再允许各App在后台保留常连接，降低终端能耗、提升用户体验。与此同时，各终端厂商实现推送通道接口和功能统一，方便开发者接入。<点评：又一个移动互联网时代的蛮荒战场回归秩序>相关链接：工信部放大招：将统一安卓消息推送标准，约束流氓APP3.【微信小程序新增推广功能：支持自定义关键词】自定义关键词的功能将于6月9日正式生效。开发者可在小程序后台的“推广”模块中，配置与小程序业务相关的关键词。关键词在配置生效后，会和小程序的服务质量、用户使用情况、关键词相关性等因素，共同影响搜索结果。开发者完成关键词设置后，微信用户可以通过搜索关键词，找到 ...继续阅读 (17)

Neural and Evolutionary ComputingDataflow Matrix Machines as a Model of Computations with Linear StreamsMichael Bukatin,Jon AnthonyComments: 6 pages, accepted for presentation at LearnAut 2017: Learning and Automata workshop at LICS (Logic in Computer Science) 2017 conference. Preprint original version: April 9, 2017; minor correction: May 1, 2017Subjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE); Learning (cs.LG); Programming Languages (cs.PL)We overview dataflow matrix machines as a Turing complete generalization ofrecurrent neural networks and as a programming platform. We describe vectorsp ...继续阅读 (24)

1.【人工智能走马上任！纽约时报取消了公共编辑职位】纽约时报周三对其员工宣布，将立即取消其出版物中公共编辑一职。此举令人惊讶。取而代之的将是一个扩大的评论版面，而人工智能将成为这一版面的编辑。这个评论系统是由Google Jigsaw的对话人工智能系统提供的，经过训练，这是一神经网络系统可自行找到并标记在线评论栏中“钓鱼”、“仇恨言论”和“灌水文“。<评论：AI成为信息评论界的交通警察>相关链接：人工智能走马上任！纽约时报取消了公共编辑职位2.【谷歌人工智能加持 Nest新智能摄像头有多厉害？】智能家居给人们描绘出了一副美好的图景，但却发展缓慢，令人失望。不过，智能家居设备公司Nest Labs计划新推出室内监控摄像头——Nest Cam IQ ，希望使家居变得更智能，它会另我们满意吗？一起来看看！<评论：在少儿，老年陪护，家装监控等场景，摄像头还是有进步空间的>相关链接：机器人说 | 谷歌人工智能加持 Nest新智能摄像头有多厉害？3.【亚马逊获无人机快递包裹新专利】亚马逊获得美国商标专利局的无人机快递包裹「标签内置降落伞」新专利，这项技术可帮助包裹在空中脱落时软着陆，或在未来被亚马逊应用于Prime Air无人机快递服务中。这个系统能够内置于无人机快递包裹的标签内，内置相关感应器和折叠式降落伞，可分离式包装，大型包裹还可以安装多个标签内置降落伞，降落伞上有条形码、QR码、交货地 ...继续阅读 (20)

Neural and Evolutionary ComputingInteger Echo State Networks: Hyperdimensional Reservoir ComputingDenis Kleyko,Edward Paxon Frady,Evgeny OsipovComments: 10 pages, 5 figuresSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE)We propose an integer approximation of Echo State Networks (ESN) based on themathematics of hyperdimensional computing. The reservoir of the proposedInteger Echo State Network (intESN) contains only n-bits integers and replacesthe recurrent matrix multiply with an efficient cyclic shift operation. Such anarchitecture results in dramatic improvements in memory footprint andcom ...继续阅读 (17)

Neural and Evolutionary ComputingEnd-to-end Differentiable ProvingTim Rocktäschel,Sebastian RiedelSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE); Artificial Intelligence (cs.AI); Learning (cs.LG); Logic in Computer Science (cs.LO)We introduce neural networks for end-to-end differentiable theorem provingthat operate on dense vector representations of symbols. These neural networksare constructed recursively by taking inspiration from the backward chainingalgorithm as used in Prolog. Specifically, we replace symbolic unification witha differentiable computation on vector representations ...继续阅读 (22)

Neural and Evolutionary ComputingDeep Learning is Robust to Massive Label NoiseDavid Rolnick,Andreas Veit,Serge Belongie,Nir ShavitSubjects:Learning (cs.LG); Artificial Intelligence (cs.AI); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Neural and Evolutionary Computing (cs.NE)Deep neural networks trained on large supervised datasets have led toimpressive results in recent years. However, since well-annotated datasets canbe prohibitively expensive and time-consuming to collect, recent work hasexplored the use of larger but noisy datasets that can be more easily obtained.In this paper, we in ...继续阅读 (29)

Neural and Evolutionary ComputingDeep Complex NetworksChiheb Trabelsi,Olexa Bilaniuk,Dmitriy Serdyuk,Sandeep Subramanian,João Felipe Santos,Soroush Mehri,Negar Rostamzadeh,Yoshua Bengio,Christopher J PalSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE); Learning (cs.LG)At present, the vast majority of building blocks, techniques, andarchitectures for deep learning are based on real-valued operations andrepresentations. However, recent work on recurrent neural networks and olderfundamental theoretical analysis suggests that complex numbers could have aricher representational capacity and ...继续阅读 (24)

Neural and Evolutionary ComputingASR error management for improving spoken language understandingEdwin Simonnet(LIUM),Sahar Ghannay(LIUM),Nathalie Camelin(LIUM),Yannick Estève(LIUM),Renato De Mori(LIA)Comments: Interspeech 2017, Aug 2017, Stockholm, Sweden. 2017Subjects:Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence (cs.AI); Neural and Evolutionary Computing (cs.NE)This paper addresses the problem of automatic speech recognition (ASR) errordetection and their use for improving spoken language understanding (SLU)systems. In this study, the SLU task consists in automatically extr ...继续阅读 (22)

1.【谷歌输入法背后的机器智能：思你所思，想你所想！】最近谷歌团队为Gboard for Android提供了许多改进，致力于创建一个智能机制的键盘，能够为用户以任何选择的语言提供建议和纠正错误，从而实现更快更高质量的输入。事实上，移动键盘将触摸输入转换为文本的方式类似于语音识别系统将语音输入转换为文本的方式，该团队将利用语音识别的经验来实现触摸输入。<点评：终于有人教导搜狗如何优化输入法了，老师来的有点晚>相关链接：谷歌输入法背后的机器智能：思你所思，想你所想！2.【人类团队也输了！AlphaGo战胜五人棋手团队】今日，AlphaGo团体赛开战。棋手陈耀烨、唐韦星、周睿羊、芈昱廷、时越组成团队，共同挑战AlphaGo。相比于一人与AlphaGo对战，团体对抗的优势在于心理因素的影响会被大大降低。虽然5位人类世界围棋冠军组成的团队努力进行了4个多小时的战斗，但最终还是不敌AlphaGo。在此次围棋峰会所有比赛中，除了配对赛以外，人类目前全部负于AlphaGo。<点评：群殴这个模式明显不适合围棋，AlphaGo率先拿到五杀荣誉>相关链接：团灭！AlphaGo战胜五人棋手团队3.【淘宝推了一个跟网易严选很像的“心选”】淘宝首页焦点图打出了淘宝心选8款用品的广告，但实际店内只有6款，可见上线很匆忙。目前一共上线了香皂、杯子、淋浴防滑垫、记忆枕等6款产品，所有产品详情页介绍里里均直接打上了 ...继续阅读 (29)

1. 新智元(5)【硬蛋+微软=K系统】中小企业 AI +软硬兼施，开普勒系统开放使能平台发布【TPU和GPU，谁将一统AI芯片】摩尔定律之后一万倍，10万+热文引爆激辩【柯洁乌镇终败】全盘回顾人类最后希望与围棋上帝终极PK【乔丹签约蚂蚁金服！】人工智能教父迈克尔·乔丹受聘蚂蚁金服科学智囊团主席【AI TOP 10】百度王海峰获全国创新争先奖；谷歌 TPU 之后，苹果也研发 AI 专用芯片；福布斯评6大AI思想家2. 大数据文摘(5)2017数博会马云：人类在进入重新定义很多事情的世界！“勒索病毒”席卷全球:未来，国家的最大安全威胁并非来自战争！吴恩达最近比较神秘，但他的老师MJ刚宣布了加盟蚂蚁金服大结局：柯洁0:3败北AlphaGo，围棋或进入后阿尔法狗时代2017中国城市“数据开放”指数：上海第一，贵阳第二3. PaperWeekly(1)PaperWeekly 第39期 | 从PM到GAN – LSTM之父Schmidhuber横跨22年的怨念4. AI科技评论(3)深度 | 清华大学博士生涂锋斌：设计神经网络硬件架构时，我们在思考些什么？（下）开发 | 随机机器学习算法需要试验多少次，才足以客观有效的反映模型性能？AlphaGo又赢了，柯洁是如何输掉第三局的？ ...继续阅读 (19)

1.【百度推出 Deep Voice 2，支持数百种口音】百度推出了 Deep Voice 2，和 Deep Voice 的初版本相比，这一文字转语音技术最短只需要半个小时的音频学习就可以“学会说话”，并且支持数百种口音。今年早些时候，百度推出了 Deep Voice ，官方称，在几乎无需人工介入的前提下，只需短短数小时，Deep Voice 便能学会说话，而且开发人员还可以对其要传达的感情状态进行设定，这样合成出来的语音听起来就会非常真实、自然。<点评：缩短训练时间+无需人工接入，越来越接近C端使用场景>相关链接：Baidu’s new text-to-speech system can master hundreds of accents2.【谷歌发布“AutoML”新技术，人工智能可自我创造】自动机器学习（AutoML）允许人工智能成为另一个人的架构师，并在无需人类工程师输入的情况下进行自我创造。AutoML项目涉及通过神经网络层传递数据的技术，和深度学习有密切相关。谷歌希望让现有的人工智能创建自己的代码层，以更快、更有效地完成它的工作。<点评：让普通人成为AI工程师，让人工智能创造人工智能>相关链接：谷歌发布“AutoML”新技术 人工智能可自我创造3.【特斯拉Model 3细节提前曝光，0到60英里/每小时仅需5.6秒】Model 3关键细节包括：0到60英里/每小时的速 ...继续阅读 (16)

Neural and Evolutionary ComputingNeural Decomposition of Time-Series Data for Effective GeneralizationLuke B. Godfrey,Michael S. GashlerComments: 13 pages, 11 figures, IEEE TNNLS PreprintSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE)We present a neural network technique for the analysis and extrapolation oftime-series data called Neural Decomposition (ND). Units with a sinusoidalactivation function are used to perform a Fourier-like decomposition oftraining samples into a sum of sinusoids, augmented by units with nonperiodicactivation functions to capture linear trends and other nonperiodi ...继续阅读 (22)

1.【AlphaGo之父哈萨比斯：AI是人类探索世界的工具】DeepMind的目标是制造出通用的人工智能，帮助人类解决所有问题。通用人工智能就是强人工智能，即利用非人工预设的程序，用一套系统解决多种问题。AI和人类不是竞争关系，AI是人类的一种工具，就像望远镜一样可以帮助人类探索世界，人类的智慧在利用AI工具后将会被放大。<点评：人工智能是否“杀死”了围棋这项运动>相关链接：AlphaGo之父哈萨比斯：AI是人类探索世界的工具2.【微软开源P语言，解决异步计算的挑战问题】微软近日发布了一篇研究报告，介绍了一种为异步性、容错性和不确定性而设计的P语言，实现安全的异步事件驱动编程。该语言基于事件进行通信，能够很好的解决并发操作所带来的问题，并能够在软件的构建、测试和调试等各个阶段发挥作用。<点评：解决并发性是AI面临的一大机遇>相关链接：微软开源P语言，解决异步计算的挑战问题3.【Facebook想用AI来审核网站内容，不过它目前还无法胜任】Facebook改变现状的愿望很强烈，而且已经在大力推动用人工智能监测网站上的图片和视频内容了。不过Facebook发言人坦承，其AI系统在理解语境方面还不够智能。对于Facebook来说，某条帖子的语境对于判断它是否应该被删除至关重要。由于上下文间的关系往往比较隐晦，尤其是在语义本身比较模糊时，AI系统通常无法准确判断。<点评：内容审核应用前景巨 ...继续阅读 (33)

Neural and Evolutionary ComputingFast-Slow Recurrent Neural NetworksAsier Mujika,Florian Meier,Angelika StegerSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE)Processing sequential data of variable length is a major challenge in a widerange of applications, such as speech recognition, language modeling,generative image modeling and machine translation. Here, we address thischallenge by proposing a novel recurrent neural network (RNN) architecture, theFast-Slow RNN (FS-RNN). The FS-RNN incorporates the strengths of bothmultiscale RNNs and deep transition RNNs as it processes sequential data on ...继续阅读 (28)

1. 新智元(5)CPU和GPU双低效，摩尔定律之后一万倍 ——写于TPU版AlphaGo重出江湖之际亚马逊 AI 正在吞噬这个世界：在赚钱的同时“被迫”升级自己的技术基础设施【AI TOP 10】谷歌与多家大医院合作，施密特称AI医疗赚钱快；软银40亿美元收购英伟达4.9%股份；剑桥开源基因分析软件柯洁中盘再败！谷歌乘AlphaGo之势强推TPU，与英伟达必有一战5张图解读AI全球垄断真相： 2020年60％ 的机器学习将由亚马逊、Google、IBM或微软展开2. 大数据文摘(3)不容小觑，数据语言势必预测未来（附讲座视频、图文实录）使用数据分析能否打破毒品、虐待儿童和犯罪的恶性循环？0:2！棋士柯洁对战阿尔法狗败局已定 – So What?3. CSDN大数据(1)无人驾驶刚刚开始的未来4. 程序媛的日常(1)干货 | 深入浅出 GAN·原理篇文字版（完整）5. AI前线(1)解密升级版AlphaGo核心技术，人工智能研究意义非凡6. 极市平台(1)CVPR 2017论文：基于网格的运动统计，用于快速、超鲁棒的特征匹配（附大神解读） ...继续阅读 (22)

1.【毫无悬念，今天柯洁输了，但更震惊的还是AlphaGo公开的“超能力”与“新任务”】AlphaGo与柯洁第一局对战， AlphaGo最终战胜柯洁，比后者少用时近1个多小时。接下来双方还有两场对战。这次新版本的AlphaGo已告别了“仅靠输入数据来进行计算的套路”，在高于原版10倍计算能力的基础上，靠完全的自我学习和自我对弈来“积累经验”。DeepMind已经不满足于只由自己来打造AlphaGo，而是向开发者开放一些新的技术平台与工具，让开发者自己来做AlphaGo。<点评：ApphaGo2.0开启了机器自主学习产生智能的新篇章>相关链接：毫无悬念,今天柯洁输了,但更震惊的还是AlphaGo公开的“超能力”与“新任务”2.【微软推出“必应商业机器人”（Bing Business Bot）】微软推出一项面向企业用户的新服务，帮助它们快速地打造各自的FAQ（常见问题）机器人。这款名为“必应商业机器人”的新服务首先会向企业主提出一系列最基本的问题，比如停车场在哪里，如何预订等等。然后，这项服务就会创建一个机器人，它可以按照企业主提供的答案和Bing Places上的企业名录数据来回答用户们的提问。<点评：FAQ机器人商用化是个好的开始，促进用户心智培养和产业回血>相关链接：不懂技术也能定制机器人 微软必应帮你忙3.【京东研发配送无人机 计划将食物从农场送往城市】京东已经和陕西省政府达成 ...继续阅读 (20)

Neural and Evolutionary ComputingUnbiasing Truncated Backpropagation Through TimeCorentin Tallec,Yann OllivierSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE); Learning (cs.LG)Truncated Backpropagation Through Time (truncated BPTT) is a widespreadmethod for learning recurrent computational graphs. Truncated BPTT keeps thecomputational benefits of Backpropagation Through Time (BPTT) while relievingthe need for a complete backtrack through the whole data sequence at everystep. However, truncation favors short-term dependencies: the gradient estimateof truncated BPTT is biased, so that it does ...继续阅读 (31)

1.【腾讯云小微上线，一步接入人工智能】腾讯云小微可以让硬件快速具备语音和视觉感知能力；同时作为种智能解决方案，它可以赋予硬件更多的能力扩展。其优势在于，将语音交互引入云端架构，利用其运算资源和人工智能技术，实现高阶对话系统。除了辨识引擎的能力增强外，还可以连接到天气预报、交通查询、新闻资讯、网络购物等服务应用。<点评：接入的过程如此简单，带来的回报又如此明显，让想拥抱人工智能的厂商心动>相关链接：腾讯云小微打造智能云生态 助企业一步接入人工智能2.【李开复：AI不会朝着马斯克预言的人机融合方向发展】李开复博士在接受Quartz采访时坦言，埃隆·马斯克在用太阳能汽车和脑部医疗植入物做诱饵，来掩饰他真正的目的：改变传统能源行业能源分配方式，将人类变成人机融合的生命体。“埃隆是我认识的最聪明的战略家”，李开复表示，“他通过医疗植入技术治疗帕金森综合症，毫无疑问，这种植入将人类变成人机混合的生命体。”<点评：开复老师正在从青年导师向AI导师转型么？>相关链接：李开复：AI不会朝着马斯克预言的人机融合方向发展3.【菜鸟网络推出新能源智慧物流车计划，5年推广100万辆】菜鸟网络推出新能源智慧物流车（ACE）计划，计划5年推广100万辆新能源智慧物流车，并通过蚂蚁金服和网商银行为其提供500亿金融支持。合作伙伴包括韵达、圆通、上汽、东风汽车等。据测算，菜鸟ACE计划的推出，一年可为物流行业节省 ...继续阅读 (28)

Neural and Evolutionary ComputingBlock building programming for symbolic regressionChen Chen,Changtong Luo,Zonglin JiangSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE)Symbolic regression that aims to detect underlying data-driven model, hasbecome increasingly important for industrial data analysis when theexperimental model structure is unknown or wrong, or the concerned system haschanged. For most of the existing algorithms for symbolic regression, such asgenetic programming, the convergence speed might be too slow for large scaleproblems with a large number of variables. This situation ma ...继续阅读 (33)

1. 新智元(5)微软、谷歌开发者大会终极PK：“AI First”的世界，谁的战略更清晰？【AI TOP 10】中国AI论文数量领跑，超第二名两倍; 微软称机器翻译将在5到10年内全面普及；腾讯云小微上线打造智能云生态【AlphaGo2.0乌镇首局击败柯洁】人机最伟大对弈剖解，超级AI阿老师将围棋3维化福特汽车现任CEO遭解雇，智能移动子公司总裁临危受命向自动驾驶转型【百度联盟峰会】李彦宏详解AI时代思维方式，算法驱动的降维攻击2. 机器之心(4)如何从初入行者进阶为人工智能先锋青年？柯洁1/4子惜败，机器之心独家对话AlphaGo开发者导师 Martin Müller深度 | 谷歌I/O走进TensorFlow开源模型世界：从图像识别到语义理解教程 | 初学者如何选择合适的机器学习算法（附速查表）3. 程序媛的日常(1)线下活动 | 深入浅出 GAN·原理篇大回顾！ ...继续阅读 (26)

1.【李飞飞：我把今天AI所处的发展阶段称为“AI in vivo”】在谷歌I/O 2017的最后一日，“统计机器学习领域工具的成熟、互联网和传感器带来的大数据、摩尔定律预测的硬件计算性能提升，这三者的合力，把AI试管阶段，推上了一个被我称为“AI in vivo” （胚胎阶段的AI”）的全新阶段。在我眼里，这是一个历史性的时刻：AI终于开始发挥现实影响力，改造无数个行业。”<点评：乍一看吓一跳，以为大牛要投身vivo手机。相信看错的不止我一个人>相关链接：李飞飞：我把今天AI所处的发展阶段称为“AI in vivo”2.【大疆否认“将退出中国市场”传言：没有退出计划】5月19日开始有部分媒体发表大疆创新将退出中国市场，并声称是引述大疆内部人士讲话的言论。大疆昨日发表声明，称并没有退出中国市场的计划，此信息不属实。对于近期关于无人机安全风险的话题大疆创新一直保持关注，对于如何屏蔽、规避这类风险也有切实可行的方法，大疆创新将召开记者招待会，对此事进行详细说明。<点评：“否认”“辟谣”等新闻发布方式是新的PR模式么？>相关链接：大疆否认“将退出中国市场”传言：没有退出计划3.【贾跃亭辞任乐视网总经理、仍任董事长，梁军接任总经理】①贾跃亭申请辞去总经理职务，专任董事长一职，梁军任公司总经理。②股权质押总金额已下降近一半；③乐视七个子生态缺一不可，可以考虑出让一定股权比例；④让更强的团队来 ...继续阅读 (20)

Neural and Evolutionary ComputingParameter Adaptation and Criticality in Particle Swarm OptimizationCarlos Garcia CorderoComments: 70 pages, MSc. Thesis in Artificial Intelligence, University of EdinburghSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE)Generality is one of the main advantages of heuristic algorithms, as such,multiple parameters are exposed to the user with the objective of allowing themto shape the algorithms to their specific needs. Parameter selection,therefore, becomes an intrinsic problem of every heuristic algorithm. Selectinggood parameter values relies not only on know ...继续阅读 (36)

1. 新智元(4)【AlphaGo明日首战柯洁】DeepMind 哈萨比斯传奇：从16岁剑桥神童到AI超级英雄【AI TOP 10】马化腾答股东问“人工智能是腾讯非常重视的方向”；谷歌语音新突破，错误率4.9%；三星宣布自研 GPU代码开源 | COCO-16 图像分割冠军：首个全卷积端到端实例分割模型【Google Lens 真正意义】超级通用传感器崛起 ：“万亿传感器” IoT 模式被AI彻底改变2. 机器之心(5)学界 | 新研究提出DeepXplore：首个系统性测试现实深度学习系统的白箱框架解读 | 生成人脸修复模型：同时使用两个鉴别器，直接合成逼真人脸测评 | 我们帮你测试了 Google Home，它会是你想要的完美助手吗？深度 | 从数据结构到Python实现：如何使用深度学习分析医学影像机器之心GMIS 2017参会者必读：如何玩转全球机器智能峰会（倒计时5天！）3. 大数据文摘(2)数据已成为全球最值钱资源，资源垄断如何监管？你真的懂TensorFlow吗？Tensor是神马？为什么还会Flow?4. 深度学习大讲堂(1)VALSE2017系列之四：目标跟踪领域进展报告5. 人工智能学家(3)麻省理工学院建立系统C-LEARN让机器人相互培训新技能互联网进化论新进展，从互联网进化论写入本科学习教材谈起三种芯片材料各出奇招：让量子计算机跨越应用的“冰山” ...继续阅读 (20)

1. 新智元(5)AI修图黑科技，Geek也能艺术范AI 天使雷鸣：从百度七剑客到北大人工智能创新中心主任，让20万人参与北大AI公开课IBM宣布云上量子处理器量子位突破16位，是从前的3倍【“AI 研究领导者”排行榜】从百度到微软，谷歌工程师说的是哪家企业？【谷歌I/O李飞飞】计算机视觉下一个突破在“Vision + X”，我要发明AI 杀手级应用2. 机器之心(4)业界 | 《硅谷》中的「See Food」不仅是真实的应用，还有真实的故事Google I/O 李飞飞等四领域女性专家，谈机器学习的过去、现在和未来回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点（附Python和R实现）资源 | Picasso：开源的CNN可视化工具3. 大数据文摘(3)9458份与家暴有关的离婚判决书：一篇沉重的数据分析炮灰模型：女生如何选择追求者的数学模型？关于深度学习，Yann LeCun给大学生的十四条建议4. 算法与数学之美(2)为什么没人喜欢学习高数？数学与爱情5. 人工智能学家(2)类神经突触晶体管和忆阻器研究中取得进展盘点用户界面的现在和未来：语音、VR、手势和脑机接口等6. PaperWeekly(1)PaperWeekly 第38期 | SQuAD综述7. THU数据派(2)【数据蒋堂】硬盘的性能特征【独家】关于深度学习，Yann LeCun给大学生的十四条建议8. 全球人工 ...继续阅读 (20)

1.【阿里巴巴“NASA计划”新进展：刷新视觉计算世界纪录】全球权威机器视觉算法测评平台KITTI的世界纪录再此被刷新。阿里云将其车辆检测的准确率拉升至90.46%。此次重大技术突破是由阿里巴巴iDST视觉计算研究员华先胜领导的团队完成。他们提出了基于区域融合决策和上下文相关的多任务深度神经网络，用于复杂场景下的车辆检测任务，重点解决其中多视角，多姿态以及车辆遮挡等问题。<点评：BAT在机器学习领域再聚首>相关链接：阿里“NASA计划”新进展：刷新视觉计算世界纪录2.【占领手机还不够，ARM想把芯片植入你的大脑】ARM正携手华盛顿大学感觉运动神经工程中心（CSNE），研发系列植入大脑的芯片，目前已有些早期原型设备。ARM的探索更贴近刚需，主要面向因中风或脊椎损伤导致瘫痪的病患，和对假肢有需求的人群。<点评：充电这事靠吃饭解决么？>相关链接：占领手机还不够，ARM 想把芯片植入你的大脑3.【巨头争抢的产学合作市场，新的机会在哪里？】2010年，《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》正式发布，这份很多人可能至今都没有打开过的规划纲要，却成了产学合作领域一家估值超 50 亿公司的起点。此后，在一波又一波的政策红利下，大量企业涌入“产学合作”的赛道，与高校建起形式多样的合作关系，其中不乏苹果、微软、谷歌、腾讯、阿里云、百度这样的巨头。究竟是怎样的“赛道”，能吸引那么多 ...继续阅读 (37)

Neural and Evolutionary ComputingLimited-Memory Matrix Adaptation for Large Scale Black-box OptimizationIlya Loshchilov,Tobias Glasmachers,Hans-Georg BeyerSubjects:Neural and Evolutionary Computing (cs.NE); Learning (cs.LG); Optimization and Control (math.OC)The Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) is a popularmethod to deal with nonconvex and/or stochastic optimization problems when thegradient information is not available. Being based on the CMA-ES, the recentlyproposed Matrix Adaptation Evolution Strategy (MA-ES) provides a rathersurprising result that the covariance mat ...继续阅读 (32)

1. 新智元(5)【新智元专访】 阿里巴巴“NASA计划”新进展：刷新视觉计算世界纪录【Nature 封面论文】随机人工智能群体控制，提高人类协作效率【深度】谷歌I/O 大会起火，X 实验室恐遭财务屠杀，AI帝国不作恶？【AI TOP 10】马化腾借腾讯股价超马云登顶首富；图灵奖得主加入北大；谷歌让机器自己设计神经网络从蔡少棠到王智刚：打造基于忆阻器的类脑深度学习计算机2. 机器之心(4)重磅 | 微软首席人工智能科学家邓力离职，加盟对冲基金巨头Citadel教程 | 如何使用谷歌Mobile Vision API 开发手机应用论文解读 | Convolutional Sequence to Sequence Learning资源 | 谷歌发布Quick Draw涂鸦数据集：5000万张矢量图，345个类别3. 大数据文摘(2)数据播报 | 谷歌帝国将如何崩塌 从不远的后谷歌时代发来报道黑客索要的赎金比特币到底是啥？比特币的前世今生4. 算法与数学之美(2)微积分的发现是人类精神的最高胜利世界数学名人榜（中英文对照）5. 人工智能学家(5)“小世界”人脑网络研究展望与挑战以色列代表着汽车的未来，550 家创业公司在此淘金深度好文！！大数据时代的“地理画来源谭铁牛院士：向生物学习 开启模式识别新突破自动驾驶产业发展现状及趋势6. PaperWeekly(2)层叠注意力模型 ̵ ...继续阅读 (22)

1。【谷歌I/O开发者大会】①安卓总数破20亿，新增深度学习功能。②谷歌推出了全新一代云端处理器单元（TPU），每秒浮点运算可以达到180万亿次。③谷歌推国际版网红直播Super Chat，神似陌陌。<点评：感觉没什么太刺激人的发布，白熬夜了，也许我们期望太高了>相关链接：谷歌I/O大会勾勒帝国版图：天下霸业 舍我其谁！2.【AI创业企业深鉴科技完成数千万美元A轮融资】国内知名的 AI 创业公司深鉴科技完成了数千万美元的 A 轮融资，投资方包括赛灵思（Xilinx）、联发科（MediaTek）、清华控股、方和资本，原有投资方金沙江创投、高榕资本跟投 。 此轮融资之后，深鉴科技将继续自身技术的研发和产品化的推进。<点评：一个明显的趋势是，全球互联网巨头正在积极布局人工智能的上游产业——芯片>相关链接：独家首发 | 深鉴科技完成数千万美元A轮融资！全球产业巨头为何如此看重这家中国AI初创公司？3.【IBM Q系统推出地表最强量子处理器】据外媒报道，IBM今日宣布，至目前为止功能最强大的两台量子计算机已经完成构建和测试成功。以研究和业务为重点的「Quantum Experience」通用计算机和原型处理器将最终构成“IBM Q”量子系统商用的核心。今年3月，IBM宣布计划建立业界首个商用通用量子计算平台，即为“IBM Q”系统。该系统将通过IBM Cloud平台交付。<点评：蓝色巨人在大 ...继续阅读 (27)