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| 本文作者：李雨晨 | 2018-01-24 18:58 |
日前，京东金融与宝龙地产在上海签署战略合作协议，京东金融将利用自身的数据优势、技术优势和创新的智能运营解决方案，助力宝龙地产创想实验室探索新业态和新模式，在无界零售领域进行应用创新。
据悉，双方合作内容主要包括京东金融智能运营解决方案中的四个具体项目——鹰眼、自助会员、iSee和北极光。
鹰眼项目依托于京东大数据和京东金融云，对线下客流、驻留时长、重点区域热力分布、用户消费偏好等进行深入的消费者洞察分析，通过精准的客群分析和客流分析，实现运营效果的量化评估，为商家提供决策依据。
自助会员则实现了让顾客通过刷脸即可享受专属会员权益，帮助商家实现线上线下导流，进行精准营销，提升转化率，大幅降低广告触达成本，帮助商家提升效率、降低成本、增强获客能力。
iSee则基于ACR的多屏互动技术，结合体感交互、红外以及自主研发的多种运动传感器技术，打造线下场景IoT整体解决方案。把传统的线下导购模式转变为创新性的产品交互方式。
北极光通过机器视觉和深度学习技术，实现用户进入即识别，根据用户面部特征结合最新的模型算法实现九型人格分析，千人千面进行智能推荐。
在亚马逊西雅图无人店开业的同一天，蚂蚁金服在杭州新办公大楼Z空间开放了首家无人体验店WithAnt。
这家无人店主要运用传感器和一部分计算机识别技术，消费者将挑中的商品放到一个盒子里（商品感应区），传感器识别价格后，支付宝将会自行扣款。目前商店主要售卖蚂蚁金服周边衍生产品。
研发团队还表示，目前在尝试在鞋子里嵌入传感器，顾客进店不用扫码，进店后自动识别身份，出店时自动结算扣款。“‘拔脚就走’只是穿戴式无感支付的方案之一，未来逛街，别说钱包，就连手机也不用带了。我们在为万物互联的未来做技术储备”。不过这些问题能否实现还要看其他的附属问题能否解决了。
据称，这家店同时是蚂蚁金服技术实验室的无人零售支付技术实验室。各种已经或正在实现的无人零售支付技术，都会在这里做测试和研发。此外，今年3月左右，蚂蚁金服将与某大型连锁便利店合作，真正落地两家无人店。
雷锋网消息，1月24日下午，招商局蛇口工业区控股股份有限公司发布公告称，公司与深圳市商汤科技有限公司以优势互补、互利共赢为原则，就发挥各自业务领域的技术、经营和管理优势及互补性，共同建立战略合作关系，签署《战略合作协议》。
双方拟就人工智能超算及物联网、大数据在公司产业和物业落地等方面进行联合创新与合作。
1、联合建设人工智能超算平台双方以构建“双创空间+空间产品智能化”为目标，利用本公司产业园区空间场景应用，开拓空间智能化服务及管理，以实现空间创新运营模式。
2、联合推动人工智能产业聚集和智慧园区合作双方以孵化“双创产业服务平台”合作为契机，整合本公司产业园区服务、设备、技术、人员等各方资源，为企业提供人工智能Paas平台；建立深度学习、相互训练的业务模式，灵活运用园区产业场景，探索AI创新服务和商业模式，并将其转化为市场化产品和新行业标准，以实现相关AI产业的发展和聚集。
3、基于人工智能的物联网和大数据业务合作双方拟对涉外健康数据互联与医疗大数据融合、临床决策支持、健康医疗应用生态建设做出努力，共同推动医疗大数据的人工智能深度学习及训练。
1月23日消息，据Engadget报道，谷歌今天宣布在法国成立一个新人工智能研究小组，与法国人工智能研究团队合作，研究从健康到环境等一系列问题。谷歌表示，该团队的工作成果会对外发布，并且做出的任何代码都将是开源的。
据雷锋网了解，除了在Google France创建一个专门的人工智能团队外，谷歌还将其员工队伍扩大了50%，并开设了四个中心，为法国的居民提供免费的数字技术扫盲培训。
人工智能一直是法国领导人感兴趣的话题。据彭博社报道，法国总统埃马纽埃尔·马克龙表示，想要将法国发展成为人工智能创新的领导者，并有望很快宣布一项全国性的人工智能战略。
谷歌CEO桑达尔·皮查伊在一篇博客文章中表示：“我们比以往任何时候都更致力于帮助法国在这个数字领域找到新的发展方式——无论是帮助人们重新培训、发展业务，还是利用人才为世界研发新产品。我们希望这些新投资能帮助国家、学术界和当地企业把法国变成真正的数字冠军。”
据雷锋网了解，世界银行与WeRobotics和OpenAerialMap合作发起了一项新的开放性人工智能挑战，它展示了深度学习技术在人道主义应用领域的巨大潜力，尤其是在重大自然灾害发生后的关键性的几小时、几天内。
新的“开放AI挑战：航拍图像的南太平洋岛屿”挑战与WeRobotics和OpenAerialMap合作，旨在从全球的开放研究社区里测试新的AI应用，可以快速、伸缩性高地从灾区的航拍图像中实时评估，为应急部门人员调动和规划提供帮助。
世界银行在汤加群岛拍摄了大约80平方公里的高分辨率航空影像，并将这些影像提供给挑战者们开发机器学习算法，在没有人工协助的情况下分析这些图像。根据公告，未来机器学习将被应用于分析和灾害评估。
世界银行在公告中表示，这些图像包括四个兴趣区(AOI)。其中三个兴趣区覆盖10平方公里区域，最后一个兴趣区覆盖50平方公里区域。不同大小兴趣区影像的分辨率为4cm和8cm。另外，世界银行还使用近红外传感器收集了10平方公里的影像。这些兴趣区涵盖了农村和城市地区。挑战者们需要在这些影像中利用机器学习算法识别所有椰子树，香蕉树，木瓜树和芒果树及其位置，准确性至少达到80%。
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