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京东中海联手开启无人超市战略合作;德州团队引入 AI ,利用原始视频分析交通问题 | AI 掘金晚报

本文作者:李雨晨 2017-12-14 21:34
导语:京东集团与中海地产签订战略合作协议,联合布局无界零售。

工信部印发人工智能3年行动计划 重点培育智能网联汽车

雷锋网消息,12月14日,工业和信息化部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》。《行动计划》按照“系统布局、重点突破、协同创新、开放有序”的原则,提出了四方面主要任务:

一是重点培育和发展智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居产品等智能化产品,推动智能产品在经济社会的集成应用。

二是重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节,夯实人工智能产业发展的软硬件基础。

三是深化发展智能制造,鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用,提升智能制造关键技术装备创新能力,培育推广智能制造新模式。

四是构建行业训练资源库、标准测试及知识产权服务平台、智能化网络基础设施、网络安全保障等产业公共支撑体系,完善人工智能发展环境。

京东中海联手开启无人超市战略合作 加速无界零售落地

12月14日,京东集团与中海地产签订战略合作协议,将利用双方优势在全国主流城市建设数百家无人超市,联合布局无界零售,实现优势互补、资源共享、互利共赢。

京东中海联手开启无人超市战略合作;德州团队引入 AI ,利用原始视频分析交通问题 | AI 掘金晚报

此次签约合作,双方将利用各自在品牌、网络渠道、金融资本、产业资本以及人力资源等方面的有利条件,进行优势互补,推动京东无界零售模式进一步拓展,快速实现全国范围内数百家X无人超市的落地运营。

与此同时,京东集团将为中海地产提供丰富、完整的技术解决方案,从而降低线下零售的运营成本。而中海地产近年来在商业地产领域频频发力,其商业地产落成及在建商业项目中的投资性物业逾750万平方米,庞大的产业群以及深厚的商业项目开发运营能力,也将为X无人超市的落地助力加速。

猎豹移动与微软宣布在人工智能领域达成合作

据雷锋网了解,12月14日,猎豹移动宣布与微软达成合作,将微软的人工智能技术嵌入猎豹移动的海外移动应用产品,双方共同探索AI在移动端的应用场景。

合作初期,猎豹移动桌面启动器CM Launcher将在系统中整合微软智能语音助手Cortana。CM Launcher用户可以使用Cortana强大的语音控制功能、微软丰富的应用资源,来管理日常生活及提高工作效率。此次合作是双方在技术、产品、资源三方面的深度融合,也将给CM Launcher的全球海量用户带来更智能、更个性化的服务和体验。

除了语音技术,Cortana还能打通、调用微软生态中的各类产品,如Office、Skype、Bing,并连接天气、音乐、电影、打车等大量第三方服务。合作后,这些资源皆可为CM Launcher所用。未来,CM Launcher将陆续整合Cortana其它功能点,如图像识别、知识图谱和智能家居服务等;也会加入CM Launcher独有的产品功能,例如通过语音更换手机主题。

《哈利波特》又出新章节了 不过这次作者是人工智能系统

已经终结的《哈利波特》小说,现在又有新篇章了,这次的作者不是J.K.罗琳,大部分内容是通过人工智能算法自动编写。波特尼克工作室的研究人员利用专门的计算机算法对原来《哈利波特》小说所有篇章进行分析,然后重新生成了三个新的章节,甚至还起好了标题,叫做《哈利波特与灰烬肖像》。

京东中海联手开启无人超市战略合作;德州团队引入 AI ,利用原始视频分析交通问题 | AI 掘金晚报

人工智能系统编写了大量的内容,但还有很多作家参与到了其中,将这种典型的机器语言二次编辑成了更适合理解的小说语态。其中主要负责改写的作家是《Onion and Clickhole》的作者Jamie Brew,之前他在Tumblr上进行过类似的计算机语言编辑工作,他的任务是处理各种虚构的语法和内容,甚至还有广告语。

德州团队引入人工智能技术 利用原始视频素材分析交通问题

据外媒报道,德克萨斯州的研究人员正在研发新款工具,利用人工智能技术从原始交通摄像头数据中识别目标物,然后识别并归纳这类目标物的移动及交互方式及特点。

京东中海联手开启无人超市战略合作;德州团队引入 AI ,利用原始视频分析交通问题 | AI 掘金晚报

德克萨斯州先进运算中心(Texas Advanced Computing Center,TACC)与德克萨斯州大学奥斯汀分校(University of Texas at Austin)交通研究中心与奥斯汀市共同研发工具,利用深度学习及数据挖掘技术实现成熟、可搜索的交通分析。

据雷锋网了解,该团队还研发了深度学习工具,从奥斯汀市各交通摄像头传回的原始交通录影中识别目标物,如:人、车辆、卡车、自行车、摩托车及交通灯等,还能显示其交互方式。信息经分析后,将接受交通工程师及官方的检验,从而确定因开错车并驶入单行道的车辆数量。

为实现交通分析,研究人员研发了新算法,可自动为原始数据内的所有目标物做标记,将其与早前的已识别目标物进行对比,追踪目标物,并将各帧的输出值进行比对,发现各目标物间的关系。他们已研发出一个新系统,可实现标记、追踪及分析交通流量,可将其应用于两个实例中:计算道路上的移动车辆的数量;识别车辆与行人间的紧密接触。

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