B&H的Garmin Fenix 5顶级智能手表优惠100美元
Garmin的Fenix 5虽然在两年前推出市场，但它不仅仅是一款不错的智能手表。虽然它已于2017年发布，但Garmin Fenix 5在许多美国零售商处继续以500美元左右的价格出售。
从好的方面来说，如果你知道在哪里看，你可以经常以更低的价格找到Garmin的顶级智能手表。例如，您现在可以从B&H获得仅需400美元的Fenix 5。请记住，100美元的折扣将不会持续太久，因为零售商提到这个价格供应有限。此外，由于Fenix 5有不同的颜色变化，折扣也不同。
虽然Slate Grey / Black
来自150家科技公司的代表签署了反对杀手机器人的承诺
超过2,400名从事人工智能(AI)工作的人员和代表来自90个国家的150家公司的机器人签署了一项反对使用自主武器的承诺。在斯德哥尔摩举行的2018年国际人工智能联合会议(IJCAI)上签署并由生命未来研究所组织的承诺呼吁各国政府，学术界和工业界“通过强有力的国际规范，法规和法律来创造未来致命的自主武器“。
“我很高兴看到人工智能领导人从谈话转向行动，实施政治家迄今未能实施的政策，”生命未来研究所主席兼麻省理工学院物理学教授Max Tegmark说。
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未来比你想象的更加人性化
创造一个对所有人来说都是光明的未来需要更多的人性而不是更少。特别是在机器人的情况下。像“AI”和“机器学习”这样的术语正逐渐成为我们日常生活的一部分。从研究文档到您的新闻提要，您可能已经看到这些术语近年来出现得更频繁。
虽然这些想法正在变得越来越主流，但它们开始提出我们尚未回答的古老哲学问题。诸如“成为人类意味着什么?”之类的问题。或“我们如何量化伤害?”
对于人工智能的一些应用，回答这些古老的问题至关重要。在
沃尔玛正在使用人工智能相机来防止在结账通道上被盗
沃尔玛一直在使用一种名为“错过扫描检测”的计算机视觉技术监控其结账登记，以确定物品何时移动经过扫描仪而未经过扫描。据Business Insider报道，该技术在过去两年中已在美国1000多家商店实施，并监控自助结账亭和人工收银员管理的传统注册。
系统在相机上运行，当物品在寄存器中移动时观察。如果发生异常活动，例如物品在未经扫描的情况下移入袋中，将通知结账服务员采取措施。错过扫描检测旨在帮助减少盗窃和其他损失，这一问题导致2017年美国零售商损失高达470亿美元。在系统部署后的
此相机应用程序使用AI从您的照片中删除人物
Bye Bye Camera是一款专为“后人类世界”而设计的iOS应用程序，Damjanski是纽约市一位帮助创建软件的匿名艺术家。为什么后人类?因为它使用AI从图像中移除人物并在他们缺席时画画。
“我们总是对它说的一个笑话是：最后，你可以在没有自己的情况下自拍，”Damjanski告诉The Verge。
该应用程序从App Store售价2.99美元，而且，在这里公平警告，它不是很好 - 或者至少，它不是完美的。该应用程序很慢，并删除了大量乱七八糟的人，
Deepfake检测算法永远不够
您可能已经看过上周有关研究人员开发能够检测超过90%准确度的深度伪造的工具的新闻报道。令人欣慰的是，通过这样的研究，人工智能产生的假货带来的危害将是有限的。只需通过一个深度检测器运行您的内容并爆炸，错误的信息就消失了!
但专家表示，能够发现AI操纵视频的软件只会对这个问题提供部分解决方案。与计算机病毒或生物武器一样，来自深度伪造的威胁现在已成为景观的永久特征。虽然从政治角度来看，深水是否是一个巨大的危险是有争议的，但它们肯定会破坏女性的生活，现在通过虚假裸体和色情的传播。南加州大学副教授兼Pinscree
是的 人工也正在收听Google智能助理的录音
一个报告从比利时公共广播公司VRT NWS曾透露支付给抄写由谷歌的AI助手收集的音频剪辑承包商如何结束倾听用户信息，包括姓名，地址，以及他们的个人生活细节的敏感信息。
这是最新的故事，展示了我们与AI助手的互动并不像我们想要的那样私密。今年早些时候，Bloomberg的一份报告揭示了有关亚马逊Alexa的类似细节，解释了如何在没有用户知情的情况下将Echo设备录制的音频片段发送给人工承包商，后者为了改善公司的AI系统而转录所说的内容。与ALEXA和GOOGLE智能助理的对话不是私密的
更糟糕的是，这些音频
一家人工智能创业公司使用他们的鼻子图片跟踪丢失的狗
Megvii是一家为中国政府的监控计划提供面部识别软件的中国人工智能创业公司，它正在将其技术扩展到人类之外，以识别宠物的不同面孔。据Abacus News报道，Megvii的新计划经过训练，可以通过鼻子识别狗 - 就像人类有独特的指纹一样。
使用Megvii应用程序，该公司表示只需通过手机的相机扫描口鼻部就可以注册您的狗。就像手机注册生物识别解锁指纹一样，应用程序会要求您从多个角度拍摄狗的鼻子照片。Megvii称其准确率达到95%，并通过应用程序与其所有者重聚了15,000只宠物。在过去几年中，宠物的面部
这个网站使用AI将你的自拍变成闹鬼的古典肖像
厌倦了使用AI让自己变成干燥的稻壳?为什么不用它来把你的自拍变成悲伤而又是艺术肖像呢?前往aiportraits.com，这是由MIT-IBM Watson AI Lab的研究人员构建的有趣小窗口小部件的主页，并上传照片以试图为自己进行艺术转型。
该网站使用一种经过45,000张古典肖像训练的算法，用人造油，水彩或墨水渲染你的脸。这个数据库中包含了大量的风格，涵盖了从伦勃朗到提香到梵高的艺术家，每个输入产生一个独特的肖像。
该算法不仅复制您的面部特征的线条，而且还使用它们作为基础来生成全新的肖像。正如研究
Fintech市场规模股票趋势和未来增长的人工智能
金融科技市场中的人工智能(AI)包含的数据在主导市场或在市场上作为新兴企业做出标记时非常重要。在Fintech市场报告中，该统计数据以图形格式表示在人工智能(AI)中，以便清楚地了解事实和数据。该报告为您提供了有助于您更准确地了解市场格局的见解。报告中提到了对重要行业趋势，市场规模和市场份额估算的分析和讨论。Fintech市场报告中的人工智能(AI)是行业的窗口，它解释了市场定义，分类，应用，参与和市场趋势。该全球市场报告还通过使用优秀的资源和最新工具，这种一流的人工智能(包括最佳的人工智能)，识别和分析
Carbon的下一个合作伙伴关系是Specialized的3D打印自行车座椅
碳在3D打印领域一直是一种闪亮的灯塔。6月，该公司筹集了2.6亿美元，估值仅为24亿美元。该公司的快速增长在很大程度上要归功于阿迪达斯和里德尔等知名企业领导的一些备受瞩目的合作伙伴关系。
今天早上，Carbon公布了另一项合作伙伴关系，在这些运动鞋和头盔交易之后，这是一个明智的选择。该公司正在与自行车制造商合作，专门为3D打印的自行车座椅。
“Carbon和Specialized共同的使命是挑战可接受的，创造非凡的，并最终制造产品，使人们能够突破可能的极限，”Carbon首席执行官
Ezlo Atom是您见过的最小的智能家居中心
家庭自动化的下一步可能很小。Ezlo Innovation是一家成立于2017年的家庭和企业智能解决方案开发商，刚刚宣布了Atom。Ezlo宣称它是“市场上最小，最节能的控制中心。”可从9月4日星期三开始预订，这个小巧的智能家居中心是一个有趣的选择。
对于那些寻求廉价自动化方式的人来说，Atom价格实惠。在发售时，它的售价将为30美元，与其他小型智能家居设备相比，比如售价29美元的Google Home Mini和零售价30美元的Amazon Echo Dot。但Atom相当小一些
人工智能正在掌握比以往更多种类的工作
在2018年，人工智能承担了新的任务，这些智能裤算法可以解决从疾病诊断到火山口计数的所有问题。4月，美国食品和药物管理局允许在没有专业监督的情况下推广第一个诊断初级保健诊所健康问题的人工智能。该项目旨在检查眼睛图像中与糖尿病相关的视力丧失的迹象，对于眼科医生稀缺的偏远或资源匮乏地区的人们来说，这可能是一个福音。其他眼睛检查人工智能程序正在学习识别从年龄相关的视力丧失到心脏问题的一切。
一个人工智能是伽利略自己心中的天体制图师。该算法研究了月球表面的三分之一，以了解陨石坑的样子Online：。当玩具有&ld
人工智能众包数据以加速药物发现
药物数据 新的计算系统允许制药公司汇集数据来训练AI程序以发现新的药物 - 而无需与竞争对手共享机密信息。
新的加密系统可以让制药公司和学术实验室共同合作，更快地开发新的药物 - 而不会向竞争对手透露任何机密数据。该计算系统的核心是一种称为神经网络的人工智能程序。AI研究哪些药物与人体内的各种蛋白质相互作用以预测新的药物 - 蛋白质相互作用的信息。
更多的培训数据产生了更聪明的人工智能，这在过去是一个挑战，因为药物开发人员通常不会因知识产权问题而共享数据。研究人员在10月19日的“科学&r
Anshumali Shrivastava使用AI来摧毁数据
大数据增长速度超过当前计算机程序可以跟上的速度，GET SMART 计算机科学家Anshumali Shrivastava正在设计巧妙的方法来帮助计算机程序更智能地工作，而不是更难。世界充斥着数据，而Anshumali Shrivastava可能会让我们免于溺水。
每天在线发布超过10亿张照片。在一秒钟内，大型强子对撞机可以产生100万千兆的观测值。大数据的膨胀速度比目前的计算机程序可以分析的速度快。
休斯顿莱斯大学的电气和计算机工程师理查德·巴拉尼克说：“我们拥有庞大的数据海洋
一项新的人工智能培训计划可以帮助机器人摆脱他们的无知
一项新的培训计划可以提醒人工智能计划，他们并不知道所有人。运行机器人，自动驾驶汽车和其他自动机器的人工智能程序通常在模拟环境中进行实际首次亮相之前(SN：12/8/18，第14页)。但是人工智能在虚拟现实中没有遇到的情况可能会成为现实决策中的盲点。例如，在没有紧急车辆的虚拟城市景观中训练的交付机器人可能不知道如果它听到警报器，它应该在进入人行横道之前暂停。麻省理工学院的计算机科学家Ramya Ramakrishnan及其同事开发了一个模拟后培训计划，其中人类示范者帮助人工智能识别其教育中的差距，从而创造出
PowerVR Series3NX旨在将AI智能技术应用到各地
IMAGINATION TECHNOLOGIES正在推出采用PowerVR Series3NX神经网络加速器的移动人工智能芯片游戏。
这可能看起来像是一堆gobbledygook，但加速器实际上是一种为人工神经网络提供动力的手段 - 认为计算机能够处理大脑的工作方式 - 并在本地设备上运行它们，无论是智能手机，智能小工具，还是某种物联网 Gizmo就像一个智能相机，当间谍标记物时，可以智能地草拟yobos。Series3NX内核每秒可以运行0.6到10tera操作，而多核设置可以扩展到160 TOPS;
微软在另一个巨大的政策转变中公开了Bing的AI算法
Microsoft已采取了另一趟到开源世界 -这是一个大问题。
Bing AI算法现在可以下载，分叉和调整。如果这是你不熟悉的概念，那么Bing就是一个搜索引擎，就像一个不那么优秀的Google。空间分区树和图(SPTAG)算法允许Bing在问题模糊时推断出一个答案 - 例如，“那个广场在Charing Cross附近叫什么?” 没有进一步的输入。
“Bing每天处理数十亿个文档，现在的想法是我们可以将这些条目表示为向量，并搜索这个1000亿以上的向量的巨大索引，以便在
亚马逊的StyleSnap是一款人工智能工具
OMG YAH，亚马逊已经剥离了盖关闭的人工智能(AI)工具，可以帮助时尚达人找到一些最热门的长相。亚斯女王。
它被称为StyleSnap，它就像Shazam，但喜欢衣服。所以你需要做的就是点亮亚马逊应用程序并拍摄一些OTM(翻译：当下)，或绝对的宠儿在巴黎佩戴的完全别致的装备。然后，感谢计算机视觉，深度学习，以及魔术，StyleSnap计算出照片中的内容，并试图“匹配外观”并在其网上商店推荐类似的商品，这很棒，亲爱的，当你刚才再也不能面对国王之路了。
亚马逊的消费者业务首席执行官
Adobe的实验性AI工具可以判断某些内容是否已被Photoshop化
感谢PHOTOSHOP，如果你有时间和耐心，令人信服地编辑图片从未如此简单。在INQ，我们更喜欢偷工减料并使用MS-Paint取得可靠的 成果，但由于Adobe和加州大学伯克利分校的研究人员之间的联合项目，更多的专业工作很快就会更容易被抽出。使用Photoshop的“Face Aware Liquify”工具创建了一堆图像，并混合了一组专业的人工篡改照片。当人们看到原始图像和篡改版本时，他们发现了53%的假货，但人工智能达到了99%。
这是相当不错的 - 将硬币投掷猜测变得几近确定
Boffins使用机器学习来解决Beatle写的哪些歌曲
哈佛大学和加拿大达尔豪斯大学的DATA BOFFINS设计了一种机器学习系统，他们声称可以识别甲壳虫乐队的哪位成员写了哪首歌。科学家们对披头士乐队的70首歌曲进行了系统训练，使他们能够根据他们的音乐风格，与已知的约翰·列侬或保罗·麦卡特尼合唱特定的歌曲，在此过程中为每位音乐家建立一个“音乐指纹”。 。指纹基于137种独特的音乐模式。
这些模式包括音符，和弦和其他可以用麦卡特尼或列侬独特识别的音乐。在对作者所熟知的披头士歌曲进行测试时，该系统的准确率达到了
TabNine是AI驱动的魔术8球编码器一直渴望的
没有足够时间的CODERS可以找到一种新的工具，有助于提高他们的生产力，带有AI扭曲。
TabNine有点像Gmail中的自动完成功能。当您开始输入时，它会使用其硅智能来建议代码行的结束，从而避免您手动输入。这是我们去年看到的DeepCode工具的一个进步。虽然TabNine不是新的，但添加神经网络意味着建议立即变得更快，更准确。
作为开发人员，滑铁卢大学的本科生雅各布杰克逊说，尽管使用人工智能的开发人员数量大幅增加，但很难利用这项技术来帮助他们。
“神经网络在许多学术领域都是最先进的，它们已
Facebook正在接近阅读你的想法
由于社交网络正在资助一项旨在阅读人类思维的人工智能驱动的实验，因此FACEBOOK希望获得您的头脑。
早在2017年，马克扎克伯格就表示，Facebook将赞助研究大脑 - 计算机界面，并通过Facebook Reality Labs部门向加州大学投入一些资金。滚动两年，现在阅读这些劳动的成果。我们说是炫耀，我们的意思是在自然通讯杂志上进行了学术性的讨论。因此虽然Facebook没有提出一些反乌托邦的未来主义大脑插件网络，但是卡利大学的那些人已经熟悉了一种智能算法，能够读懂患有脑损伤的人的想法。
为此，将
最好的机器学习和深度学习库
如果您正在开始新的机器学习或深度学习项目，您可能会对选择哪个框架感到困惑。正如我们将要讨论的那样，这两种项目都有几个不错的选择。机器学习框架和深度学习框架之间存在差异。本质上，机器学习框架涵盖了用于分类，回归，聚类，异常检测和数据准备的各种学习方法，并且可以包括或不包括神经网络方法。
深度学习或深度神经网络框架涵盖了具有许多隐藏层的各种神经网络拓扑。Keras，MXNet，PyTorch和TensorFlow是深度学习的框架。Scikit-learn和Spark MLlib是机器学习框架。(单击以前的任何
决策支持和AI增强功能可超越所有类型的AI计划
据Gartner称，人工智能(AI)增强将在2021年创造2.9万亿美元的商业价值和62亿小时的全球工人生产力。
Gartner的研究副总裁Svetlana Sicular表示，“增强情报是关于人们利用人工智能的。” “随着人工智能技术的发展，增强智能的人力和人工智能组合能够为组织带来最大的利益。”Gartner的人工智能业务价值预测强调决策支持/扩充是业务增值的最大类型的人工智能，并且采用最少的早期障碍。到2030年，决策支持/增加将超过所有其他类型的人工
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