還記得上次送給大家福利的騰訊雲小微嗎

幫你呼叫服務員、調節空調溫度

滿屏的黑科技讓你瞬間做了回鋼鐵俠本俠

AI技術也無時無刻的在改變人們的生活

超強醫用繃帶實時跟蹤你的受傷情況

咖啡桌也能變身你的貼身助理

本周還有哪些最新AI小資訊？趕緊來看看吧~

▼監測傷口並釋放藥物，繃帶竟然這麼智能了？▼

慢性或緩慢癒合的傷口，在世界各地都是一個日益嚴重的問題，為此美國塔夫茨大學的一組研究人員，正致力於研發一種智能繃帶，不僅能跟蹤傷口的情況，還能在必要時釋放藥物。

智能繃帶可同時監測傷口溫度和pH值，如果檢測到某種變化，它可以診斷問題並酌情給葯。這都要歸功於中央處理器，如果發現某些情況，醫生可以編程進行治療。通過藍牙，它還可以提供實時狀態更新。

「慢性創傷是戰爭環境之外，截肢的主要原因之一。」 Sameer Sonkusale表示。這些反應靈敏的繃帶可以快速治療慢性傷口，以防止感染並促進癒合，這可能是減少截肢的關鍵。

胡思亂想：智能材料的應用離我們的生活越來越近了，在醫療上的應用更是解決了人力所監測不到所看不到的問題。想像一下，周圍的一切會隨你的情緒、溫度，生物基因而變化。

【Smart Bandage for Monitoring and Treatment of Chronic Wounds】

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/smll.201703509

▼如果你的咖啡桌也是機器人……▼

對於有身體障礙的人來說，這個世界上的很多東西都不是為他們而設計的，必須做出調整才能過生活。黎巴嫩工業設計師Nour Malaeb最好的朋友就患有肌肉萎縮症，當他們倆住在一起的時候，Malaeb經常看到朋友費勁地完成一系列日常活動，比如從沙發上站起來，或者從廚房端一杯咖啡。為了自己完成這些事情，他的朋友會想出一些簡單的小技巧，比如杯子只裝一半就不容易灑出來。

當Malaeb在紐約視覺藝術學院做碩士論文項目的時候，他開始想：自己能否設計出為朋友提供便利的傢具，如果他拿不到咖啡，桌子能直接幫他拿來嗎？Malaeb開始設計一個語音控制的傢具機器人，它可以自主地在生活空間中移動。最終完成的模型叫做Relay，不僅響應人們的聲音，還可以改變自身的高度，根據用戶的需要上下移動。它也是一個多用途的傢具，可以當桌子，也可以當腳凳。

不過，Malaeb的最終願景遠不止這些。他還設想了一種傢具，即使他的原型還沒有那麼先進，它甚至可以幫助人們從沙發上爬起來，或者在跌倒後回到輪椅上。他希望找到一種方法，將機械零件添加到現有的廉價傢具中，這樣任何舊宜家桌子都可以變成機器人。

胡思亂想：桌子變成了機器人，你想讓他幹什麼他就會幹什麼。想像過有一天桌子在你面前叫你主人么...

【What if your coffee table was also a robot?】

https://www.fastcompany.com/90199710/what-if-your-coffee-table-was-also-a-robot

▼別眨眼！AI去除圖像雜訊就像變魔術▼

研究人員基於深度學習的方法，用受損圖像訓練一種神經網路，來使AI擁有修復像素化照片的能力。儘管它從來沒見過照片原本的樣子，只需使用「損壞的數據」或兩張受損的圖像，就可以重建乾淨的照片。

實驗證明，不同合成雜訊（加性高斯雜訊、泊松雜訊和生物雜訊）處理後的效果，與使用乾淨目標恢復的照片，質量幾乎不相上下。且令人興奮的是，這個系統可以大大減少圖像渲染所需的時間——我們說的是毫秒。

胡思亂想：修復照片的同時，能修復那過去的記憶么~~

【Learning Image Restoration without Clean Data】

https://arxiv.org/pdf/1803.04189.pdf

▼守護小天使，人工智慧預測嬰兒發育障礙▼

根據統計，有出生併發症的兒童，在以後的生活中更有可能出現認知或生理問題。例如2017年發表在知名醫學雜誌The BMJ的一項研究表明，早產兒發育遲滯的幾率較高。但很多問題在嬰兒早期很難發現，無法及早進行有針對性的干預。

南加州大學和卡洛斯三世馬德里大學的一個團隊，開始在可穿戴設備和機器學習演算法的幫助下尋找解決方案。他們的方法是對肢體運動模式進行分類，以預測嬰兒日後是否可能出現神經功能缺陷。

研究小組從南加州大學嬰兒神經運動控制實驗室提供的數據中提取數據，其中包含從加速度計、陀螺儀和綁在嬰兒腳踝上的磁強計收集的運動數據。採用一種演算法從原始感測器數據中檢測左右腿的運動，並確定這些運動的持續時間、平均加速度、峰值加速度等特徵。

研究人員手動添加了年齡、發展量表評分和發展標籤（即典型或非典型）等特徵，使用一系列二進位分類演算法形成一個預測模型，並最終確定了三個表現最好的模型，結合起來將單一模型的偏差降到最低。

由此產生的演算法，從運動數據中預測前6個月的發育遲滯，準確率為83.9%；預測6-12個月的問題，準確率為77%。

胡思亂想：又是一項在醫療方面的大進展呢，AI真是我們的小天使~

【Researchers develop AI that predicts developmental disabilities in infants】

https://venturebeat.com/2018/07/10/researchers-develop-ai-that-predicts-developmental-disabilities-in-infants/

麻省理工學院的PixelPlayer

▼使用人工智慧分辨樂器的聲音▼

經過充分訓練的PixelPlayer系統，給定一個視頻作為輸入，它能夠拆分伴隨的音頻並識別聲源，然後計算圖像中每個像素的體積並「空間定位」，即識別剪輯中產生類似聲波的區域。

麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)的博士生、論文的合著者趙航(音譯)說：「我們期待的是一個最好的場景，可以識別出哪種樂器發出什麼樣的聲音。」「令人感到驚訝的是，我們能夠在空間上將儀器定位在像素級。做到這一點打開了很多可能性，比如只需點一下視頻，就可以編輯單個樂器的配樂音頻。「

PixelPlayer完全是自我監督的，這意味著它不需要人類對數據進行注釋，就能夠識別20多個樂器的聲音。(趙說，一個更大的數據集可以讓它識別更多，但這將很難處理子類樂器間的微妙差異。)此外，它還能識別音樂的元素，比如小提琴的和聲頻率。

胡思亂想：擁有絕對音感的不只是人類了哦，AI對音樂的分辨能力將更加強大。

【MIT』s PixelPlayer can isolate the sounds of instruments using AI】

https://venturebeat.com/2018/07/05/mits-pixelplayer-can-isolate-the-sounds-of-instruments-using-ai/

想知道自己有多聰明？

▼人工智慧掃一掃告訴你！▼

來自美國加州理工學院、西達斯-西奈醫學中心和薩萊諾大學的研究人員指出，最新設計的人工智慧系統可以基於大腦活動休眠狀態時功能性磁共振成像的掃描數據，準確預測一個人的智力等級。

功能性MRI通過檢測流向特定腦區的血流變化，來繪製大腦活動圖。研究人員表示，一個人的智力等級可從他們大腦活動模式中分析得出，特別是當他們不做任何事或者不思考時，無需進行測驗，也不需要解決數字難題。

同時，他們承認當前仍有許多需要改善提高的地方。「我們從大腦測量得到的信息，可以用來解釋我們在受試者中觀察到的智力差異的大約20%。儘管我們做了很大的努力，但還遠不能與『韋克斯勒成人智力量表』等智力測試的結果相比。」

胡思亂想：AI老師~你給人類的智商打幾分呢？

【The AI that can tell how smart you REALLY are just by looking at a brain scan】

http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-5901965/The-AI-tell-smart-REALLY-just-looking-brain-scan.html

看了以上的AI資訊，你有什麼奇思妙想？或者你所知道的AI小資訊有哪些？來留言分享吧~

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