MOLAR NEWS
2020年第32期
MolarData人工智能每周见闻分享，每周一更新。
Anduril发布军用智能无人机Ghost 4，它是五角大楼「指定供应商」，创始人视特朗普为偶像
近日，美国国防科技初创公司 Anduril 宣布正式推出 AI 无人机「Ghost 4」，据了解，该无人机可在 60 秒内完成安装，飞行时间超过 100 分钟，具备实时情报、监视和侦察等功能，可自动完成检测、分类等任务，以及在低频宽或拥挤的环境中追踪目标。
Lattice 被美国海关与边境保护局的巡逻人员称为「长在我后脑勺上的眼睛」。该软件系统利用传感器融合、机器学习和网状网络，将来自配套硬件和第三方系统的实时数据集成到自动化作战图之中。
来源：机器之心
视觉语言两开花！谷歌提出全新视觉语言桥梁
来自谷歌研究院的学者们以此为基础提出了“定位叙事”图像标注方法，在传统图像描述标注方法的基础上，巧妙的利用鼠标轨迹为每个单词都提供了较为密集的视觉基础，可以作为一个更为细粒度的图像监督信号，与此同时，定位叙事还连接了四种模态的数据，包括图像、语音描述、文字描述和鼠标轨迹信号。
连接视觉和语言的一种方式是使用图像描述（Image Captioning），标注者被要求给每张指定的图像编辑一段话来描述图像中的内容，这种链接方式面对的是整个图像，是比较稀疏的。随着该领域研究的发展，研究者们对这种标注方式进行了改进，即对文字描述中较为关键的单词和图像中对应区域建立链接（visual grounding），这种方式相比传统的图像描述加入了更加显式的链接，但是它仍然是比较稀疏的，且由于标注付出的代价较大，所以很难关注到较为重要的区域。
来源：AI科技评论
AI安全最全“排雷图”来了！腾讯发布业内首个AI安全攻击矩阵
近日，腾讯正式发布业内首个AI安全攻击矩阵。这是一份具有高实用性的AI安全技术指导框架，首次全面梳理了学术及工业界最前沿的AI安全研究，从攻击者的视角系统列举了AI技术研发部署各个环节中的攻击过程与技术实现手段，帮助AI从业者快速了解全生命周期下AI系统的风险点与对应缓解方法，为AI系统的安全部署和应用落地提供重要的技术参考。
据了解，该矩阵由腾讯两大实验室腾讯AI lab和朱雀实验室联合编纂，并借鉴了网络攻防领域中成熟度高、实战意义强的开源安全研究框架ATT&CK，全面分析了攻击者视角下的战术、技术和流程，能够帮助防御者更精准地掌握安全响应方法与防御措施。
腾讯云副总裁、腾讯安全平台部负责人杨勇表示，随着行业对AI应用的不断深入，在各个层面都会出现更具有实际攻击意义的方法和手段。腾讯将持续研究AI安全领域，并不定期更新风险矩阵，保持和业界最新成果的同步。
来源：AI科技大本营
训练、标注成本节省90%！华为云自动化AI开发平台ModelArts 3.0发布，从训练数据到模型落地一站式打通
ModelArts作为华为云AI开发平台集大成之作，可以提供包括数据标注准备、模型训练、模型调优、模型部署等AI应用开发服务。
在2018年推出之后不久，就刷榜斯坦福DAWNBenchmark。在图像识别（ResNet50-on-ImageNet，93%以上精度）的总训练时间上，以10分28秒的成绩，比第二名提速近44%，拿下当时的全球第一。
而在经过去年2.0版本的迭代之后，华为云ModelArts就已经进化成为甚至可以0代码完成模型训练、一键部署的全流程极简、专业的一站式AI开发管理平台。
现在，ModelArts已经实现了以全流程的极简和自动化升级已有的AI开发模式，让数据准备、算法开发、模型训练、模型管理、模型推理全链条产生质的飞越。
对于开发者、甚至普通的业务人员而言，这就意味着更敏捷的开发、构建能力，更高的技术起点。
另外，AI、应用、数据三个方面的协同，也使得行业知识模型、行业应用资产和数据资产模型进一步下沉。这对于行业AI落地、行业新价值的创造，无疑有着积极的意义。
来源：量子位
李彦宏AI布局又下一城，成立生命科学公司“百图生科”
9月25日消息，一家名为“百图生科”（英文简称“BioMap”）的生命科学平台公司正式成立。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏确定将作为牵头发起人，亲自出任新公司的董事长，BV百度风投CEO刘维作为联合创始人，担任“百图生科”CEO。
据介绍，“百图生科”定位于一家生物计算技术驱动的生命科学平台公司，致力于用高性能生物计算和多组学数据技术加速创新药物和早筛早诊等精准生命科学产品的研发，力图让更多疾病可预警、可控制、可治愈，实现人类百岁健康梦想。
来源：量子位
对话长征医院刘士远教授：数据库建设与医学影像AI的未来
作为医学影像AI的前瞻者，刘士远主任一直关注并积极推动AI产品的试用与反馈。《医学影像人工智能2020发展报告》中，共提及了行业的七大趋势。其中一点在于“整体解决方案平台化，提升临床使用效率”。
刘士远主任表示，数据库建设是人工智能发展的一个核心问题。虽然人工智能的算法、算力在不断进步，但是数据永远是硬道理，数据库的建设是一件“非做不可”的事情。
“高质量标注的数据，一定是AI上下游所最需要的，也是政府监测、检测、评价所需要。”
基于这样的考虑，2018年，刘士远主任就曾牵头建设一个带有“示范性”和“实验性”的库，其中包含600多例放射影像数据。
他坦言，这个库只是基于CT的肺结节小样本影像数据，更多的是摸索、试验并掌握建库的方法、路径和标准。而今年启动的肺结节数据库建设，则是由卫健委相关部门主导，希望从数据模态、数据规模和数据维度上完全不同的数据库。
来源：雷锋网
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原创文章，作者：整数智能，如若转载，请注明出处：https://www.agent-universe.cn/2020/09/8497.html
