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[导读] 1.伦敦帝国理工学院提出 RLBench:机器人学习基准和学习环境 来自伦敦帝国理工学院的研究员近日为机器人学习提出了一个具有挑战性的新基准和学习环境:RLBench。该基准测试包含 1

1.伦敦帝国理工学院提出 RLBench:机器人学习基准和学习环境

来自伦敦帝国理工学院的研究员近日为机器人学习提出了一个具有挑战性的新基准和学习环境:RLBench。该基准测试包含 100 个完全独特的手工设计任务,从简单的目标到达和开门到更长的多阶段任务(例如打开烤箱并在其中放置托盘),难度很大。研究员提供了一系列的本体感受观察和视觉观察,包括来自立式立体相机和手眼单眼相机的 RGB、深度和分割蒙版。独特的是,通过使用在任务创建期间指定的一系列航路点上运行的运动计划器,每个任务都可以提供无限的演示,激发了令人兴奋的基于演示的学习。

2.药物研究人员用 AI 预测视力丧失

诊断疾病要比预测疾病恶化的速度容易得多。这就是人工智能(AI)的作用:帮助医生识别出某些疾病的风险可能比其他人高。Genetech 和 Roche 的研究人员开发了一种深度学习模型,该模型可以预测哪些患有与糖尿病相关的视力问题的患者更容易失明。 该团队刚刚在《自然数字医学》上发表了一篇新论文,「深度学习算法可预测个别患者的糖尿病性视网膜病进展。」他们的工作基于眼睛内部的图像。

3.人工智能揭示了与心力衰竭有关的基因

通过将人工智能技术应用于遗传学,由伦敦玛丽皇后大学领导的研究小组发现了线索,他们说这些线索可以帮助开发用于心力衰竭的新药并确定有患这种疾病风险的人。 根据英国生物库中来自 17,000 名志愿者的心脏 MRI 图像的 AI 分析,研究人员将遗传因素与心脏左心室大小和功能异常的 22%至 39%相联系,后者将血液泵入主动脉。他们的发现发表在《循环》杂志上。

4.阿里巴巴和联合国将采用人工智能以进行全球饥饿监测计划

阿里巴巴集团已与联合国世界粮食计划署(WFP)联手展开一项全球饥饿监测计划。「实时饥饿地图」计划使用人工智能,机器学习和数据分析来实时预测和跟踪 90 多个国家 / 地区的饥饿程度和严重性。它还对包括粮食计划署在内的有关粮食安全,营养,冲突,天气和各种宏观经济数据的公开信息进行整理,以突出粮食安全状况。此外,数据可视化工具在全球,国家和国家以下各级转换对粮食不安全状况的分析结果,并将其显示在交互式地图上。

5.伯克利牛津 Adobe 最新研究:AI 自动替用户画完草图

使用 AI 编辑图像已经不是一项新技术了。早在今年 3 月,Nvidia 在加利福尼亚州圣何塞举行的 GPU 技术会议上就介绍了 GauGAN,一种生成对抗性的 AI 系统,可替用户虚构出栩栩如生的风景图像。但是,加州大学伯克利分校,牛津大学和 Adobe Research 的研究人员希望通过交互式草图和填充技术进一步推动该领域的发展,该技术基于一种机器学习系统,可以在用户绘制对象时以交互方式向用户推荐填充对象。该论文的联合作者表示:「AI 图像翻译模型在获取抽象输入(例如边缘图或语义分割图)并将其转换为真实图像方面显示出了非凡的成功,将该技术与用户界面结合,使用户可以在目标域中快速创建图像。对于很多人来说,徒手完成线条草图而没有任何反馈可能很困难,因此未经训练的从业人员通常很难用手绘制准确比例的对象及其零件,3D 形状和透视图。但通过 AI 编辑现有图像从而获得逼真的图像比从头开始创建图像要容易得多。

来源:机器人库

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