姿态检测是计算机视觉领域的一个活跃研究领域。你可以从字面上找到数百篇研究论文和几个试图解决姿势检测问题的模型。之所以有如此多的机器学习爱好者被姿势估计所吸引，是因为它的应用范围很广，而且实用性很强。在

近日，中国科学技术大学张捷教授团队与中国地震局合作，推出世界首个人工智能地震监测系统——“智能地动”监测系统，可1秒内精确估算地震震源机制参数。

看过美剧《疑犯追踪》的人想必对主人公创造的“机器”印象深刻，这台“机器”能够通过大范围监控来预测、预防犯罪。不少人感慨，如果这些技术在现实生活中存在，对于公共治安无疑是极大利好。剧中的“机器”做到了百分百准确，现实版AI是否也能成功？

就在2018年末，360主推的两款智能门锁在市场均取得了不错的反响，一款是主打“千元级”低价的360智能门锁M1青春版，另一款则是本次评测主角—360智能门锁K1。

人类的人脑大约有860亿个神经元； 相比之下，最新的Nvidia GPU Volta拥有210亿个晶体管（一个晶体管等同于一个神经元），它可以为数百个以上CPU提供了深度学习的能力。

放射学领域国际顶级期刊Radiology（《放射学》）发表了华为云EI创新孵化Lab、华中科技大学电信学院、华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科联合团队最新研究成果。

一个来自中国的研究小组现开发出一种深度学习算法，只需要研究一个人的四张照片，就可以确定一个人患冠心病的风险。

本研究是为X光图像中COVID－19的自动检测而开发的，完全是为了教育目的。由于COVID－19没有经过专业或学术评估，最终的应用并不打算成为一个准确的用于诊断人类的COVID－19诊断系统。

在某些具有身份识别要求的特殊场所，如学校、政府机关、企事业单位等，非接触式的考勤打卡（疫情时期国务院明确指出应停用传统接触式的指纹考勤机）、体温检测、健康码查验（各个省大数据管理局正积极拓展健康码功能与应用）和门禁系统的联动成为了当前行业的刚需。

谷歌（google）旗下的英国人工智能研究公司DeepMind在《自然》（Nature）杂志上发表了一篇研究报告，其中讨论了一种深度学习模型的性能，该模型可以持续预测患者未来罹患一种名为急性肾损伤（AKI）的危及生命的疾病的可能性。

最近，中国科学技术大学微尺度物质科学国家研究中心教授江俊，与中国科大教授罗毅和美国加州大学尔湾分校教授Shaul Mukamel合作，通过利用人工智能机器学习中的神经网络技术，模拟了蛋白质肽键结构与性质之间的构效关系，将计算量一下降低了上万倍。

谷歌已经建立了一个人工智能模型，可以分析人体胸部的CT扫描结果，以确定他们是否患有肺癌。该公司今天在博客文章中详细介绍了这款软件，这是谷歌两年开发工作的成果。作为美国国立卫生研究院的一项研究的一部分，谷歌使用从15，000名患者中采集的42，000次胸部扫描数据集训练人工智能检查肿瘤

诺丁汉大学的一项研究表明，人工智能和机器学习可以预测过早死亡，从而彻底变革预防医疗领域。

阿里巴巴公布人工智能新进展，已可准确地测量肝结节，对判断肝结节是否为恶性和临床医疗有促进作用。

数学模拟显示，新方法可能提供更快、更便宜、更准确的检测，包括识别新的变体。一种检测导致Covid-19的病毒存在的新方法可能导致比现有检测方法更快、更便宜、可能更不容易出现错误结果的检测。研究人员说，尽管这项

你有没有听说过有人用人工智能来解决他们的行业问题，比如医生用人工智能来识别癌细胞，闭路电视识别货架上的产品，甚至是猫检测器？这些“AI”背后的基本逻辑是自定义对象检测。在这个故事中，我们将探索如何通过向

本文介绍一篇 ICCV 2019 的论文『Disentangling Monocular 3D Object Detection』。详细信息如下：论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.12365项目链接：https://research.mapillary.com/publication/MonoDIS/0.动

介绍深度学习是机器学习和人工智能的一个子集，它模仿人类获取某些类型知识的方式。它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。深度学习有助于解决许多人工智能应用程序，这些应用程序有助于提高自动化程度，在无需

文｜陈根1972年，美国科学家克里斯蒂安·安芬森因提出“蛋白质的高级空间结构由其氨基酸序列决定”而获得诺贝尔化学奖。具体来说，天然蛋白质基本上由天然氨基酸以一定的组合顺序排列形成，序列长度不定。天然氨基酸

对于开发人员来说，确定每个新更新是否会破坏一些核心功能的过程可能会占用大量时间和资源，而当你管理大量的应用时，事情会变得更加复杂。