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[導(dǎo)讀] 1.倫敦帝國理工學(xué)院提出 RLBench:機(jī)器人學(xué)習(xí)基準(zhǔn)和學(xué)習(xí)環(huán)境 來自倫敦帝國理工學(xué)院的研究員近日為機(jī)器人學(xué)習(xí)提出了一個具有挑戰(zhàn)性的新基準(zhǔn)和學(xué)習(xí)環(huán)境:RLBench。該基準(zhǔn)測試包含 1

1.倫敦帝國理工學(xué)院提出 RLBench:機(jī)器人學(xué)習(xí)基準(zhǔn)和學(xué)習(xí)環(huán)境

來自倫敦帝國理工學(xué)院的研究員近日為機(jī)器人學(xué)習(xí)提出了一個具有挑戰(zhàn)性的新基準(zhǔn)和學(xué)習(xí)環(huán)境:RLBench。該基準(zhǔn)測試包含 100 個完全獨特的手工設(shè)計任務(wù),從簡單的目標(biāo)到達(dá)和開門到更長的多階段任務(wù)(例如打開烤箱并在其中放置托盤),難度很大。研究員提供了一系列的本體感受觀察和視覺觀察,包括來自立式立體相機(jī)和手眼單眼相機(jī)的 RGB、深度和分割蒙版。獨特的是,通過使用在任務(wù)創(chuàng)建期間指定的一系列航路點上運(yùn)行的運(yùn)動計劃器,每個任務(wù)都可以提供無限的演示,激發(fā)了令人興奮的基于演示的學(xué)習(xí)。

2.藥物研究人員用 AI 預(yù)測視力喪失

診斷疾病要比預(yù)測疾病惡化的速度容易得多。這就是人工智能(AI)的作用:幫助醫(yī)生識別出某些疾病的風(fēng)險可能比其他人高。Genetech 和 Roche 的研究人員開發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)模型,該模型可以預(yù)測哪些患有與糖尿病相關(guān)的視力問題的患者更容易失明。 該團(tuán)隊剛剛在《自然數(shù)字醫(yī)學(xué)》上發(fā)表了一篇新論文,「深度學(xué)習(xí)算法可預(yù)測個別患者的糖尿病性視網(wǎng)膜病進(jìn)展?!顾麄兊墓ぷ骰谘劬?nèi)部的圖像。

3.人工智能揭示了與心力衰竭有關(guān)的基因

通過將人工智能技術(shù)應(yīng)用于遺傳學(xué),由倫敦瑪麗皇后大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的研究小組發(fā)現(xiàn)了線索,他們說這些線索可以幫助開發(fā)用于心力衰竭的新藥并確定有患這種疾病風(fēng)險的人。 根據(jù)英國生物庫中來自 17,000 名志愿者的心臟 MRI 圖像的 AI 分析,研究人員將遺傳因素與心臟左心室大小和功能異常的 22%至 39%相聯(lián)系,后者將血液泵入主動脈。他們的發(fā)現(xiàn)發(fā)表在《循環(huán)》雜志上。

4.阿里巴巴和聯(lián)合國將采用人工智能以進(jìn)行全球饑餓監(jiān)測計劃

阿里巴巴集團(tuán)已與聯(lián)合國世界糧食計劃署(WFP)聯(lián)手展開一項全球饑餓監(jiān)測計劃?!笇崟r饑餓地圖」計劃使用人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析來實時預(yù)測和跟蹤 90 多個國家 / 地區(qū)的饑餓程度和嚴(yán)重性。它還對包括糧食計劃署在內(nèi)的有關(guān)糧食安全,營養(yǎng),沖突,天氣和各種宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的公開信息進(jìn)行整理,以突出糧食安全狀況。此外,數(shù)據(jù)可視化工具在全球,國家和國家以下各級轉(zhuǎn)換對糧食不安全狀況的分析結(jié)果,并將其顯示在交互式地圖上。

5.伯克利牛津 Adobe 最新研究:AI 自動替用戶畫完草圖

使用 AI 編輯圖像已經(jīng)不是一項新技術(shù)了。早在今年 3 月,Nvidia 在加利福尼亞州圣何塞舉行的 GPU 技術(shù)會議上就介紹了 GauGAN,一種生成對抗性的 AI 系統(tǒng),可替用戶虛構(gòu)出栩栩如生的風(fēng)景圖像。但是,加州大學(xué)伯克利分校,牛津大學(xué)和 Adobe Research 的研究人員希望通過交互式草圖和填充技術(shù)進(jìn)一步推動該領(lǐng)域的發(fā)展,該技術(shù)基于一種機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以在用戶繪制對象時以交互方式向用戶推薦填充對象。該論文的聯(lián)合作者表示:「AI 圖像翻譯模型在獲取抽象輸入(例如邊緣圖或語義分割圖)并將其轉(zhuǎn)換為真實圖像方面顯示出了非凡的成功,將該技術(shù)與用戶界面結(jié)合,使用戶可以在目標(biāo)域中快速創(chuàng)建圖像。對于很多人來說,徒手完成線條草圖而沒有任何反饋可能很困難,因此未經(jīng)訓(xùn)練的從業(yè)人員通常很難用手繪制準(zhǔn)確比例的對象及其零件,3D 形狀和透視圖。但通過 AI 編輯現(xiàn)有圖像從而獲得逼真的圖像比從頭開始創(chuàng)建圖像要容易得多。

來源:機(jī)器人庫

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