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HTC

重點新聞(0118~0125)

彰基    DeepQ     AI區塊鏈客服  

彰基聯手HTC DeepQ推AI+區塊鏈客服蘭醫師,精簡看診流程

彰化基督教醫院聯手宏達電旗下健康醫療事業部DeepQ,共同推出結合AI和區塊鏈技術的LINE Chatbot蘭醫師,適用於彰基全臺10個院區。蘭醫生的區塊鏈技術,採用DeepQ、臺大和美國史丹佛大學共同研發的多層次醫療區塊鏈技術,讓病患醫療資料可跨院區流通,又同時保護病患隱私,比如轉診時,特定授權人能決定是否要將病患資料提供給外院區或門診。此外,透過這項技術,1秒內可交換數千筆資料,能將醫療照護延伸到院外照護。

在AI方面,蘭醫師具有科別導診、看診前問題筆記、診後個人衛教功能,讓民眾不必打電話或到院詢問,就能掛號到正確的科別;在看診前,蘭醫師會系統性詢問民眾相關問題,協助民眾紀錄,並在入診前將資訊傳給門診醫生參考;看診後,蘭醫師還會立即發送個人化的衛教與用藥資訊。(詳全文)

  Google     AI    社會影響力  

Google舉辦AI社會影響力大賽,鼓勵各方用AI來解決社會、人道和環境問題

Google日前發起2019年AI社會影響力大賽(AI Impact Challenge),徵求世界各地的非營利組織、公立慈善會和有慈善目的的營利企業,來提出各種能解決社會、人道和環境問題的AI專案計畫。評選標準有5項,包括影響力、可行性、AI的使用、可擴展性,以及合規性。獲選的專案隊伍將獲得Google AI專家的指導,以及Google.org 2,500萬美元資金中的資助,還有Google Cloud的顧問服務。此外,入選隊伍還能加入Google創業加速器Launchpad Accelerator,也能得到Google與非營利資料科學組織DataKind提供的特別支援。(詳全文)

  光陽    工研院    AI  

工研院助光陽用AI把關電動車電力,讓消費者安心騎乘不怕沒電

光陽與工研院日前簽署合作,獲得工研院的電源管理專利加持,用AI來提高預測電池剩餘電量的精準度,讓消費者騎電動車不再怕半路沒電。這項技術,會依據電池使用當下的電壓、溫度及電流等測量數據,還有使用者的用車習慣,動態調整剩餘電力所能騎剩的里程數,將誤差降到5%以內,讓消費者能夠放心騎乘電動車。

以剩餘25公里為例,前面20公里是依電池目前使用狀況、車輛行駛速度計算出的預測里程數,而後面5公里為限速里程,以避免電動機車半途沒電。但如果車輛開始加速或是上坡,系統會重新計算,縮短剩餘里程數。(詳全文)

  臉書    LASER       NLU  

加速部署NLU模型,臉書開源釋出跨語言句子向量計算工具LASER

為加速自然語言處理模型應用於多種不同的語言,臉書開源釋出跨語言句子向量計算工具LASER(Language-Agnostic SEntence Representations),該工具支援超過90種語言,讓自然語言處理模型可以簡單地轉換到另一個語言上,包含那些訓練資料較少的語言,像是卡拜爾語、維吾爾族語,甚至連方言也包含在內。LASER工具會將每個句子不同語言的資料,一併匯入高維度的空間中,目的就是讓相同意思的句子能夠在同一個鄰近區域,輸出的資料可視為一個在語義向量空間中通用的語言,而且臉書研究團隊發現,在向量空間中的距離,與句子的語義相近程度有強烈的相互關聯。

也就是說,LASER將所有語言嵌入到一個共同向量空間,而非每個語言有獨立的模型。臉書表示,LASER是第一個可以在一個模型中,處理多種語言的函式庫,該研究成果能夠協助臉書開發自然語言處理相關的功能。(詳全文)

  Google    Feast     機器學習特徵  

Google釋出開源機器學習特徵商店Feast,讓多個團隊能共享模型特徵

Google雲端與GO-JEK合作,推出開源特徵商店Feast,供開發團隊管理、儲存和探索機器學習專案相關的特徵,目的是要透過可擴展且統一的特徵儲存平臺,讓機器學習開發團隊可以定義和發布特徵,進而促進組織內特徵探索和重複使用。Feast也整合了開源機器學習平臺Kubeflow,能滿足機器學習生命周期中,對特徵儲存的需求。Feast可在Kubeflow上部署,也可與其他Kubeflow元件協作。此外,Feast也提供了Python SDK,可用於Jupyter Notebooksc和Kubeflow Pipelines。(詳全文)

Google    TensorFlow 2.0     建模簡化  

TensorFlow 2.0標準化模型交換格式強化部署能力

由Google大腦開發而後開源的深度學習函式庫TensorFlow,官方釋出更多TensorFlow 2.0的消息,主要更新的大方向是要簡化建模的程序,並強化了平臺部署以及實驗功能。新功能包括tf.keras、預設啟用的Eager Execution以及部署函式庫等;此外,為提供專業使用者使用擴充進行實驗,TensorFlow 2.0還加入了Ragged Tensors、TensorFlow Probability和Tensor2Tensor等。官方提到,結合Eager Execution、分散策略API以及AutoGraph,TensorFlow 2.0成為一個可高度自訂,並且可擴展的平臺。官方預計今年年初釋出公開預覽版。(詳全文)

AWS    Alexa     神經網路  

AWS用新方法壓縮神經網路,讓Alexa處理複雜任務也能毫秒內回覆

AmazonAlexa AI團隊近日在美國AI協會舉辦的第33屆研討會中,發表了一篇關於壓縮神經網路的論文,目的是要讓Alexa能在更短時間內,處理複雜的任務。該團隊透過壓縮詞向量表的新方法,也就是奇異值分解(singular-value decomposition),在較高維度的空間產生較低維度的投影,將神經網路縮小90%,同時模型的準確度只減少不到1%,在相同的壓縮率之下,過去研究最佳的結果是準確度約下降3.5%。Amazon研究團隊這次的實驗,讓Alexa在處理複雜的任務時,也能在毫秒內給予正確的回應,並讓Alexa能夠持續擴展新技能。(詳全文)

Google     WaveNet      文字轉語音  

Google結合TTS和語音生成技術,為年度熱搜議題打造測驗遊戲

Google今年推出首款測驗遊戲Game of the Year,該遊戲結合了Google Cloud多項技術,包含文字轉語音(TTS)、語音生成技術WaveNet,在遊戲中以語音和玩家互動,玩家還能自行調整遊戲中主持人的說話速度和音調。Google表示,利用TTS可大幅減少未來的開發工作,遊戲也能替換或增加不同的問題和答案,也能翻譯成不同種語言,不需要在更新遊戲問題時,重新錄製音檔。

遊戲的原型採用了多種WaveNet的聲音,能讀出奇怪的字,或不容易發音的品牌名稱,此外,Google也用了語音合成標記語言(Speech Synthesis Markup Language),藉由調整轉折、重音、停頓點等語音參數,來量身定制WaveNet語音,讓語音聽起來更自然。(詳全文)

圖片來源/HTC、Google、蘇文彬

 AI趨勢近期新聞 

1. 聚焦ML、自動化、機器人和太空科學,AWS將舉行新AI大會re:MARS

2. adGeek要用AI助攻,打開東南亞數位行銷市場

3. Gartner:全球有37%的企業已經或準備導入AI

資料來源:iThome整理,2019年1月


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