GANcraft 是一個無監督 3D 神經渲染框架，該方法通過使用 GAN 預訓練網絡生成 “偽 ground truths”，可以在沒有成對的《我的世界》真實數據的情況下學習如何執行此轉換。
圖｜完整的 GANcraft 架構 兩級結構在減少計算量和內存占用的同時顯著提高了圖像質量，因為輻射場可以用更簡單的 MLP 建模，這是基于隱式體積方法的計算瓶頸。 內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/4prx7XvDr0mdGCdbekIYTQhttps://www.youtube.com/watch?v=1Hky092CGFQhttps://twitter.com/arunmallya/status/1382860338584952840https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mru35h/r_gancraft_unsupervised_3d_neural_rendering_of 3. AI 重聚知名已故歌手，發布四首原創歌曲 為了提醒大家關注音樂人的心理健康，總部位于加拿大的非營利組織 Over the Bridge，發起了一項新的項目：基于 AI 模仿這些英年早逝的音樂人，以他們的創作、演唱風格，重新創作歌曲。 經過一年的算法優化，和半年的錄音、制作，Over The Bridge 發布了四首單曲，并收錄在專輯《 Lost Tapes of the 27 Club》中出版。這張專輯目前已經正式發布至 YouTube、Spotify ，并被全球多家知名音樂媒體報道和傳播。 Over the Bridge 董事會成員 Sean O'Connor 介紹說，該項目主要基于 Google 的 AI 作曲工具 Magenta。 他們從每位音樂人的 20 到 30 首歌曲中，提取了 MIDI 文件（MIDI 是編曲界最廣泛的音樂標準格式，它用音符的數字控制信號來記錄音樂，可以說是計算機能理解的樂譜），并將它們分解為鉤子（hook），獨奏（solo），人聲旋律或節奏吉他，然后分別交給 AI 進行訓練。 訓練模型主要基于 RNN（循環神經網絡）進行。掌握這些歌曲的曲風之后，AI 會生成時長大約 5 分鐘的 riff （即興重復段）。
內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/eLvCGMD-yhFE2WBPdNNzgQ 4. 測量誤差 1mm 以內、5 分鐘拿到手術方案，AI 如何為主動脈疾病患者多爭取一分鐘？ 基于臨床經驗和觀察，柴象飛博士帶領匯醫慧影科學家團隊與中國人民解放軍總醫院血管外科進行多項數據實驗，研究成果在歐洲放射學雜志 ELSEVIER 發表。 基于學術研究，匯醫慧影 AORTIST 主動脈人工智能精準診療系統于 2016 年研發落地，以人工智能技術賦能腎下腹主動脈瘤 + B 型主動脈夾層診療全流程鏈條。這是全球首個深入臨床、覆蓋跨學科多病種疾病診治全流程的醫學影像 AI 產品，實現數據分析介入以患者為核心的精準醫療。 為了最大程度降低誤差，柴象飛博士團隊對數據進行雙盲的標注和專家的驗證，將測量誤差控制在 1mm 以內，較常規手動測量精準度提升約 70%，自動分割結果準確率達 95%，與專家測量相比高達 98%。 另外，將深度學習技術應用到主動脈三維重建、分割、中心線提取等環節，30 秒內能完成主動脈和髂動脈整體、瘤腔、血栓及鈣化及內臟動脈的自動分割測量，并在 5 分鐘內生成手術方案文檔。 內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/S7FE4ZESIl8fQu0T_3U1SA 5. 考駕照選擇 AI 教練，心態穩定不會罵人 近日，上海某駕校采用 AI 教練授課的視頻登上微博熱搜。據介紹，截至目前已有超過 2100 名學員，在該校 AI 教練的協助下，成功畢業。 在硬件方面，給教練車配置 GPS 定位儀和雷達。兩個高精度 GPS 定位儀，可以實時監測教練車的位置。車頭處安裝的多個雷達，則用于檢測障礙物。在軟件方面，AI 教練還會為每位學員建立個人檔案，評測學員訓練能力，依據學員學習情況調整練習內容。此外該車還設置了主動剎車功能，以便在突發狀況下保證學員獨自練習時的安全。然而駕校在不斷嘗試新技術、新突破的背后，也透露出一種不得已而為之的焦慮。 內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/MySO4ObDipdauvL08gc2Ew 6. 史上最酷變形金剛 “中國制造”！能自動變形、語音控制，還能編程 在 PULSE FAN FEST 2021 上，和中國機器人公司樂森（Robosen）聯合推出的革命性變形金剛系列產品之一，能自動變身的現實版擎天柱。擎天柱在機器人形態和汽車形態之間變身的時間大約 10 秒，整個動作非常連貫流暢，簡直就是完美還原《變形金剛》動畫中的擎天柱。孩之寶在公布擎天柱時，表示這是世界上第一個自動轉換，交互式，可編程，語音激活，移動控制的擎天柱機器人。
ImageDraw.Draw 與森林綠色（forest green colour）色碼一起使用，并隨機放置在身體圖像上，類似于 fast.ai 中的 Crappify ；
Photoshop 也被用來在需要彎曲和角度改變的對象上放置紋身。
內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/eM-FjqyHmjo8oPafLsCVvQ 二、觀點評論解讀 1. 華為田奇：人工智能兩大趨勢，大模型，AI+X 隨著 AI 在各行各業的應用逐漸深化，應用碎片化的問題逐漸凸顯。與此同時，提升 AI 的可解釋性也是未來發展的關鍵。 就在前幾天，2021 華為全球分析師大會發布的“邁向智能世界 2030 的九大技術挑戰與研究方向”中提出： AI 模型的通用性是解決應用碎片性的關鍵。通過大量無標注的數據和更大的模型，從全監督到自監督，構建通用的 AI 系統，這是當前需要突破的方向。其次，把 AI 與科學計算交匯，這也為 AI 應用走出碎片提供了大用場。AI 為科學計算帶來了新思路、新方法、新工具，而科學計算的嚴謹體系也有助于提升 AI 的可解釋性。 華為云人工智能領域首席科學家、IEEE Fellow 田奇博士最近也在蘇州舉辦的 2020 中國人工智能產業年會上重申了相似的觀點：1）從小模型到大模型的范式轉變，這導致了模型應用向大公司集中，大模型正在改變 AI 產業的規則與格局；2）人工智能與科學計算的深度融合，AI+X 逐漸迸發光彩。 內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/uiCdd2wZofxYaXB9JB49UQ 2. AI 給老照片上色，真的準嗎？技術圈和歷史圈吵了 1000 帖 AI 給老照片上色，近來確實很火爆，但上的顏色真的準確嗎？有人便就此做了個實驗，把 20 世紀初俄國的彩色照片去色后，再與 AI 上色的結果做對比。
此帖一出，在 Reddit 上的機器學習社區和歷史愛好者社區引發了大激辯。不到一天的時間蓋起一千多樓，總計 3 萬 5 千贊。來自機器學習版塊的選手首先提出了質疑：你用的這個算法，他是 State of the Art 嗎？一看就是簡單地將損失函數設計成計算周圍像素的均方誤差 (MSE) 一類的東西，這樣就會促使 AI 選擇低飽和度的顏色 在照片上色愛好者聚集地，人們認為手動給老照片上色最有價值的環節其實是搜集資料。尋找照片中事物應有顏色的過程中總是能學到很酷的歷史知識。也有人指出，在網上發布 AI 上色的照片，人們的焦點都放在對技術進步的慶祝了。老照片背后的人文價值卻被忽略。 內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/IsIY55QI1Bo7E-uF5xZgaghttps://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mqqnxj/d_r_aiml_colorisation_versus_actual_color_photos/https://www.reddit.com/r/Colorization/comments/mqn103/the_problem_with_ai_colorization/ 三、產業動態聚焦 1. 微軟重資押注醫療 AI , 或將 160 億美元收購 Nuance 近日，微軟正在進行關于收購全球最大語音識別技術公司 Nuance Communications 的談判。微軟的出價是每股 56 美元，這比 Nuance 上周五的收盤價溢價 23%，使其的股權價值達到近 160 億美元。因此，如果最終交易成功，這將是微軟史上第二大收購案（僅次于 2016 年 270 億美元對 LinkedIn 的收購）。 這一行為背后，微軟可能正在向醫療 AI 押下重注。此次收購對于微軟來說，最直接的益處是提升其在語音軟件領域的實力。Nuance 的知名之處是其 AI 語音識別技術，被網友成為 “美國的科大訊飛”，比如 Nuance 是蘋果 Siri 語音識別技術的合作伙伴。并且， Nuance 研發的語音識別、記錄工具在醫生問診、客服電話和語音郵件中都有應用。 雖然目前微軟已經向開發者提供了諸如語言轉錄等相似功能，但通過此次收購，微軟依然可以將 Nuance 的相關技術和其他 AI 工具整合到自身產品中，從而提升語音軟件實力。從更長遠的角度看，微軟的目的是向醫療 AI 領域增加投入。Nuance 近年圍繞醫院和醫生的云系統進行了業務重建，而微軟也在拓展醫療行業的業務，盡力提升與醫療相關的云計算軟件銷量。 內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/SRpOEm62Uw2gNl-thLe5rw 2. 報告｜中國人工智能專利申請量世界第 1，是美國的 8.2 倍 2020 中國人工智能產業年會日前在蘇州舉行，會上《中國人工智能發展報告 2020》正式發布。數據顯示，過去十年（2011-2020）全球人工智能專利申請量 521264 件，總體上呈逐年上升趨勢。報告顯示，過去十年，全球人工智能專利申請集中在中國、美國、日本、韓國。其中，中國和美國處于領先地位。中國專利申請量為 389571，位居世界第一，占全球總量的 74.7%，是排名第二的美國的 8.2 倍。 從專利申請的地域分布來看，廣東省的 AI 專利申請量以 72737 位居第一，比排名第二的北京市（50906）多出 42.8%，具有突出優勢。前十名的省份主要分布在東部、中部、西部等地區，分布較為均衡，但是以東部省市居多，江浙滬三省市均位居前五名。這與這些地區的經濟水平、發展程度、科研投入及知識產權保護等因素密切相關。 此外報告顯示，過去十年，全球人工智能專利申請之中，將近一半的申請人是來自于企業。高校和研究所的相關申請量共計約兩成。從人工智能領域的人才角度來看，國內 AI 領域高層次人才也主要分布在京津冀、長三角和珠三角地區，其中，京津冀地區（主要是北京市）在 AI 領域的高層次人才數量最多。長三角地區也有較多的 AI 高層次人才分布。相比之下，內陸地區領域高層次人才較為缺乏。 內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/_Yhh1K2Xl7xaHvyS1Fz_qw 3. 英偉達推出首個 CPU，基于 ARM 架構主攻巨型 AI，性能超 x86 十倍 北京時間 4 月 13 日凌晨，英偉達在 GCT 2021 大會上宣布了 Grace、BlueField-3 DPU，還有用于自動駕駛的汽車 SoC 芯片三款處理器，均基于 Arm 架構打造。 其中最引人矚目的當屬名為 Grace 的 CPU 產品，這款產品主要為現代數據中心設計。這是英偉達首款服務器 CPU。 英偉達認為，AI 模型的數據量和規模正在成倍增長。當今最大的 AI 模型包括數十億個參數，并且每兩個半月就會翻一番。訓練它們需要一個新的 CPU，可以與 GPU 緊密結合，以消除系統瓶頸。 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛表示：“前沿的 AI 和數據科學正推動當今的計算機架構超越其極限，以處理規模難以想象的海量數據。NVIDIA 借助 Arm 授權的 IP 設計了 Grace，這是一款專為大規模 AI 和 HPC 設計的 CPU。與 GPU 和 DPU 一起，Grace 為我們提供了計算的第三種基礎技術，以及為了推進 AI 發展重構數據中心的能力。NVIDIA 現在是一家擁有三種芯片的公司。” 內容來源：https://mp.weixin.qq.com/s/j29sAdm4bDIXtr2_v8HG5ghttps://www.cnbeta.com/articles/tech/1113887.htmhttps://www.cnbeta.com/articles/tech/1113901.htmhttps://www.cnbeta.com/articles/tech/1113891.htm
