学界

靠「意念」和机器学习，控制机械义肢

瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）最近展示一项新技术，通过结合机器学习，可以帮助控制机械义肢，这项研究登上了《Nature Machine Intelligence》的封面。

研究人员结合了神经工程学和机器人学的专业知识。算法学习如何解码用户意图并将其转换为假手的手指运动。被截肢者必须执行一系列手部动作，以训练使用机器学习的算法。

放置在被截肢者残肢上的传感器检测肌肉活动，通过训练，算法能识别哪些手部动作对应于哪种肌肉活动模式。一旦理解了用户的预期手指运动，该信息可用于控制假手的各个手指。

来源：nature.com

科学家从网络照片信息计算旅游流量

华威商学院数据科学实验室，和阿兰图灵研究所的科学家团队，最近提出了一项新的研究，用在线照片的数据，估算相应地点的旅行统计数据。

此研究借鉴 6900 万张公开分享照片的位置，根据计算近 50 万用户的照片共享平台 Flickr 的数据，推断用户的全球旅行模式。

结果表明，对 G7 国家：加拿大，法国，德国，意大利，日本，英国和美国，旅游抵达统计数据的照片估计值，最终与这些国家发布的官方统计数据十分接近。

企业

华为发布全球最快的 AI 训练集群：Atlas 900

在第四届华为全联接大会上，华为发布了目前最快的 AI 训练集群 Atlas 900，以加速科学研究与商业创新的智能化进程。

在衡量 AI 算力的标准 ResNet-50 图片分类模型下，Atlas 900 用时 59.8秒，比之前的记录快了 10 秒。

Atlas 900 由数以千计的昇腾 910 AI 芯片构成，整合了包括 PCIe 4.0 在内的三大高速接口，每秒运算能力高达一千万亿次。

据称，Atlas 900 可广泛应用于科学研究与商业创新，比如天文探索、气象预测、自动驾驶、石油勘探等领域。

来源：huawei.com

亚马逊开源 470 万词汇的主题聊天数据集

亚马逊近日在 GitHub 上公布了「主题聊天数据集」（Topic Chat），包含 23.5 万个主题对话超过 470 万词汇量。并且支持「高质量」和「可重复性」的对话系统研究。

主题聊天对话的目标，是通过解决其他公开数据集无法解决的难题，来进行基于知识的神经反应生成系统的创新研究。

这将使研究人员能够专注于人类在主题之间的转换、知识的选择与丰富，以及将事实和意见纳入对话。

地址：https://github.com/alexa/alexa-prize-topical-chat-dataset/

技术

AMD ROCm 针对 TensorFlow 进行特定升级

促进 DL 社区发展

近日 AMD 官方宣布，其针对 TensorFlow 的 ROCm 特定修改已被 TensorFlow 主储存库合并。

ROCm 英文全称 Radeon Open eCosystem，是 AMD 在 2016 年 12 月推出的一款开源 GPU 运算平台，升级后 ROCm 上的 TensorFlow 将支持多 GPU 运行，同时支持图像及语音识别、机器翻译等应用，共同促进深度学习社区的发展。

来源：medium.com/tensorflow

西雅图一研究所研发的 AI

通过美国八年级科学测试

西雅图 Allen Institute for Artificial Intelligence 近日推出的 AI 系统，以 90% 的正确率成功通过八年级科学测试，并在 12 年级考试中正确回答了 80% 以上的问题。

这是世界上首个通过八年级科学测试的 AI 系统，它表明人工智能可以理解语言并模拟人类思维逻辑，从而进行判断。

目前世界顶级研究实验室正在迅速提高机器理解和响应自然语言的能力，AI 在分析文档、查找信息、回答问题甚至生成自己的语言方面将会变得越来越好。