斯坦福文章進(jìn)入斯坦福技術(shù)社區(qū)

斯坦福大學(xué)研發(fā)出全新自動(dòng)駕駛攝像頭

據(jù)外媒報(bào)道，近日斯坦福大學(xué)研究人員展示了一款全新的攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)基于團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的拐角攝像頭打造，可捕獲各類(lèi)物體表面反射的光線，擁有更寬、更遠(yuǎn)的視野以及更快的成像速度，足以監(jiān)控視線外的動(dòng)作。研究人員期望在未來(lái)的某一天，這類(lèi)超人視覺(jué)系統(tǒng)（superhuman vision systems）或?qū)椭詣?dòng)駕駛汽車(chē)及機(jī)器人提升其運(yùn)行安全度，而非依賴(lài)于人類(lèi)的指令引導(dǎo)。
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斯坦福、MIT和豐田合作預(yù)測(cè)電池使用壽命加快電池上市時(shí)間/降低生產(chǎn)成本

　　如果手機(jī)電池制造商能夠判斷哪些電池可至少用兩年，那么就可以將此類(lèi)電池賣(mài)給手機(jī)制造商，把其他類(lèi)的電池出售給要求不是那么高的設(shè)備制造商。據(jù)外媒報(bào)道，由斯坦福大學(xué)(StanfordUniversity)、麻省理工學(xué)院(theMassachusettsInstituteofTechnology)以及豐田研究所(ToyotaResearchInstitute)開(kāi)展的一項(xiàng)最新研究發(fā)現(xiàn)，制造商們能夠做到這一點(diǎn)，而且該項(xiàng)技術(shù)不僅可以用來(lái)對(duì)電池進(jìn)行分類(lèi)，還可幫助新款電池設(shè)計(jì)更快上市。科學(xué)家們結(jié)合綜合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及人工智能
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斯坦福重磅報(bào)告：2030的人工智能與生活

人工智能與生活，其實(shí)是指人工智能和人的相處模式、形成關(guān)系以及互動(dòng)有無(wú)。最終選擇的“2030年的人工智能與生活”的主題，是以強(qiáng)調(diào)人工智能的各種用途與影響的發(fā)生不是獨(dú)立于彼此，也不獨(dú)立于其他許多社會(huì)和技術(shù)上的發(fā)展為基礎(chǔ)搭建而成。
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斯坦福全球AI報(bào)告：中國(guó)機(jī)器人部署量漲500％

　　剛剛，斯坦福全球AI報(bào)告正式發(fā)布?！　娜ツ觊_(kāi)始，斯坦福大學(xué)主導(dǎo)、來(lái)自MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等機(jī)構(gòu)的多位專(zhuān)家教授，組建了一個(gè)小組，每年發(fā)布AIindex年度報(bào)告，全面追蹤人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)?！　　拔覀冇糜矓?shù)據(jù)說(shuō)話?！眻?bào)告的負(fù)責(zé)人、斯坦福大學(xué)教授、前任谷歌首席科學(xué)家YoavShoham談到這份最新的報(bào)告時(shí)表示。　　今年的報(bào)告，從學(xué)術(shù)、工業(yè)、開(kāi)源、政府等方面詳細(xì)介紹了人工智能發(fā)展的現(xiàn)狀，并且記錄了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言理解等領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)展?！　?bào)告要點(diǎn)：　　一、美國(guó)AI綜合實(shí)力最強(qiáng)　　美國(guó)
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斯坦福證明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練

　　日前，美國(guó)斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)證明，可以直接在光學(xué)芯片上訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！　∵@一重大突破表明，光學(xué)電路可以實(shí)現(xiàn)基于電子的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵功能，進(jìn)而可以以更便宜、更快速和更節(jié)能的方式執(zhí)行語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等復(fù)雜任務(wù)?！　∷固垢４髮W(xué)研究團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人范汕洄表示，相比使用數(shù)字計(jì)算機(jī)，使用光學(xué)芯片進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算更有效，能夠解決更復(fù)雜的問(wèn)題，這將增強(qiáng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力?！　‰m然光學(xué)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最近已經(jīng)得到實(shí)驗(yàn)證明，但此前的研究是在傳統(tǒng)的數(shù)字計(jì)算機(jī)上使用一個(gè)模型進(jìn)行訓(xùn)練步驟，然后將最終的設(shè)置導(dǎo)入光學(xué)電路。
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斯坦福研究出可檢測(cè)情感壓力的可穿戴設(shè)備

　　近日，美國(guó)斯坦福大學(xué)研究人員開(kāi)發(fā)出一種可穿戴設(shè)備原型，可通過(guò)收集檢測(cè)皮膚汗液來(lái)分析人們的情感壓力，幫助醫(yī)生早期診斷由壓力導(dǎo)致的疾病。　　據(jù)悉，該可穿戴設(shè)備由4層材料組成。與皮膚接觸的一層可吸汗，并將汗液聚集在一個(gè)儲(chǔ)層中。儲(chǔ)層是一層納米多孔膜，汗液中的鈉離子或鈣離子能穿膜而過(guò)，但當(dāng)皮質(zhì)醇與納米多孔膜結(jié)合時(shí)，皮質(zhì)醇就會(huì)阻礙鈉離子或鈣離子的通過(guò)。第三層由分析裝置組成，可測(cè)量這些帶電離子濃度，從而得知皮質(zhì)醇水平的高低。皮質(zhì)醇可幫助醫(yī)生判斷患者的腎上腺或腦垂體是否正常，在自然情況下，人體皮質(zhì)醇水平在一天中有高有
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普渡與斯坦福合作研發(fā)激光傳感技術(shù) 未來(lái)或用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)

　　據(jù)外媒報(bào)道，美國(guó)普渡大學(xué)及斯坦福大學(xué)的研究人員研發(fā)了一項(xiàng)激光傳感技術(shù)(laser light sensing technology)。據(jù)稱(chēng)，相較于當(dāng)前的傳感技術(shù)，新技術(shù)的功能更強(qiáng)大、可靠性更高、價(jià)格也更便宜。未來(lái)，該項(xiàng)技術(shù)或被應(yīng)用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)中。　　據(jù)稱(chēng)，兩所大學(xué)正在測(cè)試并使用激光束控制(laser beam steering)，該測(cè)試基于硅基超穎表面(silicon-based metasurface)及短光脈沖(short light pulses)間光與物質(zhì)的相互作用，
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斯坦福研究團(tuán)隊(duì)： “人造皮膚”有望大規(guī)模量產(chǎn)

　　雙手提供的觸覺(jué)是我們感受世界的重要途徑之一，為了能讓佩戴假肢的人重新獲得這種能力，斯坦福大學(xué)鮑哲南教授領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)多年以來(lái)一直致力于進(jìn)行“有觸覺(jué)”的“人造皮膚”的開(kāi)發(fā)。　　此“人造皮膚”其實(shí)是一種獨(dú)特的電子元件，它利用敏感的電子材料制成，可以被拉伸，能夠感受到微小的壓力帶來(lái)的電流變化。　　團(tuán)隊(duì)在研發(fā)中實(shí)現(xiàn)了兩項(xiàng)技術(shù)突破。一是創(chuàng)造了一個(gè)可伸縮的聚合物電路，用集成的觸覺(jué)傳感器可以檢測(cè)一個(gè)人造小蟲(chóng)的微弱足跡。第二個(gè)是更為實(shí)際的進(jìn)展
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斯坦福大學(xué)人工智能算法可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)人類(lèi)90%結(jié)果

　　斯坦福大學(xué)的一個(gè)研究小組通過(guò)使用人工智能算法來(lái)預(yù)測(cè)病人的死亡，希望能夠改善重癥患者臨終關(guān)懷時(shí)機(jī)。在測(cè)試中，這個(gè)系統(tǒng)被證明是非常準(zhǔn)確的，正確預(yù)測(cè)90%病例的死亡結(jié)果。但是，盡管該系統(tǒng)能夠預(yù)測(cè)病人何時(shí)可能死亡，但它仍然無(wú)法告訴醫(yī)生它是如何得出結(jié)論的。　　預(yù)測(cè)死亡是非常困難的。醫(yī)生必須考慮一系列復(fù)雜的因素，從病人的年齡和家族史到對(duì)藥物的反應(yīng)，以及疾病本身的性質(zhì)。讓事情變得復(fù)雜的是，醫(yī)生必須與自己的自負(fù)，偏見(jiàn)或無(wú)意識(shí)地不愿意評(píng)估病人還有多少光景做斗爭(zhēng)。有時(shí)候醫(yī)生能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，但是有些時(shí)候病人可能會(huì)推遲數(shù)月(
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斯坦福大學(xué)利用蘋(píng)果手表內(nèi)置傳感器監(jiān)測(cè)用戶(hù)心律

　　據(jù)麥姆斯咨詢(xún)報(bào)道，美國(guó)斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院近日宣布與美國(guó)高科技巨頭蘋(píng)果公司合作，利用蘋(píng)果手表內(nèi)置傳感器監(jiān)測(cè)用戶(hù)心律，在此基礎(chǔ)上探索是否能對(duì)房顫等心臟病進(jìn)行預(yù)警。　　斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院在當(dāng)天發(fā)布的新聞稿中說(shuō)，它將使用蘋(píng)果手表搭載的傳感器來(lái)收集心律異常數(shù)據(jù)。蘋(píng)果手表底部的傳感器可以利用每秒閃爍數(shù)百次的綠色LED燈和光電二極管，監(jiān)測(cè)通過(guò)手腕的血液流量，它會(huì)從用戶(hù)手腕上4個(gè)不同點(diǎn)收集信號(hào)。　　蘋(píng)果公司當(dāng)天發(fā)布了專(zhuān)門(mén)的分析軟件，該軟件在分析蘋(píng)果手表收集的數(shù)據(jù)后，能夠區(qū)分心臟節(jié)律與其他“雜音&rdq
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斯坦福大學(xué)研發(fā)出易彎曲的有機(jī)半導(dǎo)體集成電路

　　據(jù)外媒報(bào)道，斯坦福大學(xué)的研究組研發(fā)出一款易彎曲的有機(jī)半導(dǎo)體集成電路設(shè)備，加入弱酸(如醋酸)后可實(shí)現(xiàn)降解。　　該研究結(jié)果發(fā)表在5月1日的《美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)雜志上，該研究論文由斯坦福大學(xué)及惠普公司、加州大學(xué)圣塔芭芭拉分校(University of California Santa Barbara)的研究人員共同完成。　　據(jù)聯(lián)合國(guó)環(huán)境總署(United Nations Environment Pr
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記15——隱含語(yǔ)義索引、奇異值分解、獨(dú)立成分分析

　　我們?cè)谏弦黄P記中講到了PCA(主成分分析)。PCA是一種直接的降維方法，通過(guò)求解特征值與特征向量，并選取特征值較大的一些特征向量來(lái)達(dá)到降維的效果?！　”疚睦^續(xù)PCA的話題，包括PCA的一個(gè)應(yīng)用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隱含語(yǔ)義索引)和PCA的一個(gè)實(shí)現(xiàn)——SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解)。在SVD和LSI結(jié)束之后，關(guān)于PCA的內(nèi)容就告一段落。視頻的后半段開(kāi)始講無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記14——主成分分析

　　上一篇筆記中，介紹了因子分析模型，因子分析模型使用d維子空間的隱含變量z來(lái)擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所以實(shí)際上因子分析模型是一種數(shù)據(jù)降維的方法，它基于一個(gè)概率模型，使用EM算法來(lái)估計(jì)參數(shù)?！　”酒饕榻BPCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一種降維方法，但是該方法比較直接，只需計(jì)算特征向量就可以進(jìn)行降維了。本篇對(duì)應(yīng)的視頻是公開(kāi)課的第14個(gè)視頻，該視頻的前半部分為因子分析模型的EM求解，已寫(xiě)入筆記13，本篇只是后半部分的筆記，所以?xún)?nèi)容
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記13B——因子分析模型及其EM求解

　　本文是《斯坦福ML公開(kāi)課筆記13A》的續(xù)篇。主要講述針對(duì)混合高斯模型的問(wèn)題所采取的簡(jiǎn)單解決方法，即對(duì)假設(shè)進(jìn)行限制的簡(jiǎn)單方法，最后引出因子分析模型(Factor Analysis Model)，包括因子分析模型的介紹、EM求解等。　　　　　　　　　　　　 &nb
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記13A——混合高斯模型、混合貝葉斯模型

　　本文對(duì)應(yīng)公開(kāi)課的第13個(gè)視頻，這個(gè)視頻仍然和EM算法非常相關(guān)，第12個(gè)視頻講解了EM算法的基礎(chǔ)，本視頻則是在講EM算法的應(yīng)用。本視頻的主要內(nèi)容包括混合高斯模型(Mixture?of?Gaussian,?MoG)的EM推導(dǎo)、混合貝葉斯模型(Mixture?of?Naive?Bayes，MoNB)的EM推導(dǎo)、因子分析模型(Factor?Analysis?Model)及其EM求解。由于本章內(nèi)容較多，故而分為AB兩篇，本篇介紹至混
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