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MIT

重點新聞(0824~0830)

  ReMix nbsp;    晶片定位 nbsp; 

MIT要用演算法讓人體晶片定位更精準

MIT電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL),近日正在開發一套以無線電訊號來偵測體內晶片的定位系統ReMix。這套系統可尋找植入體內的微晶片,並加以定位。為了測試ReMix,研究團隊先在動物組織中植入一個小標記晶片,而為了追蹤它的動向,研究人員使用一種能反射患者體內無線電信號的無線設備,再根據該訊號,用特殊的演算法來定位標記。研究人員表示,ReMix的定位精準度已達1.4公分,但他們認為AI定位精準度要在公釐範圍,才能應用於臨床,也因此正不斷評估、改善現有演算法。如果ReMix準確性提升,將能輔助癌症治療的質子療法,透過精確定位癌細胞位置,來減少大量輻射的影響。(詳全文)

Adobe    AI  

Adobe計畫以AI預測寄送推銷郵件的最佳時間

Adobe日前宣布,旗下研究院正在測試一項新功能,也就是用AI來預測寄送推銷郵件的最佳時間。Adobe利用AI平臺Sensai,來分析客戶過往打開郵件的時間,預測何時寄送推銷郵件效果最好,甚至根據不同客戶的習慣,來客製發送郵件的時間。此外,Adobe的郵件管理軟體Campaign最近也釋出一些運用AI的新功能,如郵件標題推薦,當使用者選定郵件類型後,系統會推薦郵件標題關鍵字,也會對此評等(不佳、佳、非常好),另外也會就客戶開信閱讀的可能性,來顯示百分比分數。(詳全文)

  工研院   AIdea   

工研院啟用AIdea共創平臺,來加速臺灣產業AI化

工研院日前正式啟用AIdea共創平臺,結合了議題庫、資料庫和人才庫,要來加強產業AI化發展。AIdea由工研院巨資中心和產經中心共同研發,主要功能有3個:第一、評估議題,可協助企業制定AI發展主題,評估AI技術應用是否有效,並分析企業所擁有的資料質量;第二、資料處理,包括將企業資料去識別化、修正錯誤和資料標記等;第三、開放平臺,使用者除了能瀏覽各種AI議題,還能下載資料、與其他會員在討論區交流。(詳全文)

  台灣大車隊   載客熱點 

台灣大車隊要用AI預測載客熱點

台灣大車隊大數據發展事業處協理蔡家昌最近表示,正利用AI來預測載客熱點。他們將14年來的上億筆歷史載客資料,結合外部資料(如天氣、捷運和特殊節日或活動資訊),來進行統計分析、建立AI模型,成為一個載客推薦系統(稱為載客雷達),目標是要能即時顯示大區域的載客需求熱度和小範圍的載客熱點,以及更詳細的熱門上車點,進而有效媒合司機與乘客,來增加載客率並減少等待時間。(詳全文)

北醫     共病預測  

哪些疾病常伴隨發生?北醫要用AI追蹤國人共病趨勢

臺北醫學大學醫學科技學院博士楊軒佳近日公開了北醫進行中的AI專案,透過分析全民健保研究資料庫中、國人近三年的疾病就診資料(近7,800萬筆),來預測40歲至49歲女性的共病案例數。此處共病指的是,同一病患在一年中同時發生過的疾病,比如同時罹患了高血壓和糖尿病。北醫將分析過的資料結果轉為點狀地圖,每一點代表一個疾病,點與點越靠近,疾病同時出現的機率就越高,北醫希望透過這樣的預測,來追蹤疾病,以提高預防效果。(詳全文)

  Indeed.com    AI  

需AI技能的職缺數,近三年暴增99.8%

國際求職大網Indeed.com做了份AI職缺的研究,分析了自2015年6月到今年6月的資料,發現列有AI或機器學習的職缺數,在這三年間增加了99.8%,而針對AI和機器學習的搜尋量也增加了182%。而在2017年6月至2018年6月間的十大AI職位列表中,有7個職位的平均薪資超過10萬美元。其中最高的是分析主管,年薪高達14萬美元,其次是首席科學家(13萬8千美元),再來則是機器學習工程師和電腦視覺工程師(兩者均為13萬4千美元)。(詳全文)

Talla    Chatbot  

Talla釋出智慧知識庫第二版,讓FAQ聊天機器人更聰明

Talla推出智慧知識庫第二版,讓使用者以一種知識塊的方式來組織訊息。知識塊指的是一問一答的訊息結構,而一整頁訊息中可以包含多個知識塊。作為內容訓練的一部分,Talla會評估訊息的可用性,並在創建內容時提出建議,引導知識創建人編輯能以聊天的方式輕鬆獲取的訊息。為確保知識庫能維持訊息一致不重複,Talla內建內容檢測機制,在編輯過程會自動檢測資料,當知識庫存在類似內容,會即時通知知識創建人,避免執行重複的工作。(詳全文)

臉書     AI   

臉書與紐約大學醫學院合作,以AI讓MRI掃瞄速度快10倍

臉書AI研究中心(FAIR)和紐約大學醫學院放射系日前宣布合作,將共同研究如何以AI讓MRI掃瞄速度加快10倍。比起傳統醫療造影,MRI掃瞄可讓醫療人員更容易觀察體內的軟組織,但這種醫療檢測十分耗時,短則15分鐘、長則超過1小時。而臉書和紐約大學的fastMRI研究計畫,將重點放在改變MRI機器運作方式,利用機器學習以全新方式重建醫療影像,不是要用AI來做資料探勘,而是用於醫療視覺化應用。研究成果將開源,臉書會分享研究中所用的相關AI模型、基準點及評估值,紐約醫學院則會公開影像資料集。(詳全文)

法扶      資源配置  

法扶用AI做分會健檢,針對中低收老人來優化資源配置

法律扶助基金會副執行長林聰賢,日前分享法扶如何以AI和大數據分析,來優化法扶資源配置。他表示,法扶聯合SAS首先分析全國22個分會、從2015年至2017年的接案資料,再與外部政府資料如中低收入戶人口和鄉鎮區人口等交叉對比,分析各分會在各地區的案件覆蓋率、人口和案件屬性,找尋被忽略但需要法扶資源的人群。結果顯示,法扶只扶助了全國2%的中低收入戶,而雙北地區中低收入戶密度最高、但法扶據點多集中於都市,與該區需求人口分布不一致,因此需優化資源配置。而法扶參考分析結果,派出服務行動車道需求較高的區域,進行宣導、諮詢和收案等,另外也將開發法扶App以及共享日曆,讓有需求的民眾更容易獲得法扶資源。(詳全文)

圖片來源/MIT、工研院、北醫、Adobe、攝影:王若樸

 AI趨勢近期新聞 

1. 微軟Bing Spotlight新功能,讓用戶了解熱門新聞的來龍去脈

2. Amazon第二間無人商店在西雅圖開幕!接下來瞄準芝加哥和舊金山

3. Google釋出用來訓練增強式學習模型的開源框架

4. Gartner發表新興技術報告,指5大科技讓人與機器的界線更模糊

資料來源:iThome整理,2018年8月


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