| IBM | MIT | 人工智慧

IBM、MIT合作研發進階AI,模擬人類視覺、聽覺等認知行為

雙方合作成立大腦啟發多媒體機器理解實驗室,研究以認知運算系統模擬人類理解與聽覺、視覺等多元訊息,藉此重現世界,並將其應用於醫療、教育與娛樂等領域。

2016-09-21

| 微軟 | MIT | 刺青

微軟與MIT把刺青變成人機介面,化身手機觸控面板、NFC無線通訊

微軟研究院與MIT Media Lab準備在穿戴裝置國際學術研討會中發表電子刺青DuoSkin,作為新一代的人機介面,DuoSkin使用可導電的金箔材質,可貼合於股膚上做出不同造型,可提供三種功能類型, 包括可觸控、滑動的輸入介面,顯示配戴者心情變化的輸出介面,或進行NFC無線通訊。

2016-08-15

| MIT | 3D | 電影

MIT展示3D顯示新技術,看3D電影不用再戴特殊眼鏡了

現有的裸視3D技術雖然同樣不需要戴上3D眼鏡,但使用者觀賞3D電影侷限於特定區域及距離才有較佳的效果,而新的Cinema 3D則在螢幕前方設置多鏡片及鏡子組成的多重視差屏障,理論上能讓更大範圍、距離的觀眾也能看到電影栩栩如生的3D效果,可能應用在戶外或店面廣告。

2016-07-26

| MIT | CSAIL | 機器學習 | 神經網路 | 動作預測演算法

想擁抱、親吻、握手、擊掌?機器學習比你早一步知道

MIT電腦科學與人工智慧實驗室研發一套可預測人類互動行為的機器學習演算法,研究人員用YouTube影片或電視節目來訓練機器學習模型,以分析並預測如擁抱、親吻、握手、擊掌等動作,MIT期望未來這套演算法能應用在機器人、安全攝影機等設備。

2016-06-24

| MIT | Dropbox | 專家 | 帳號安全 | 密碼容錯

老是打錯密碼導致帳號被鎖住?專家提議密碼容錯系統

專家檢視Dropbox用戶登入行為,發現超過9%的用戶輸入的密碼錯誤,多為忘了大寫、大小寫切換錯誤及多按了一個字母,密碼容錯可減輕用戶的負擔,搭配額外的防護機制可阻絕駭客非法登入的行為。

2016-06-07

| MIT | 抓漏獎勵 | 漏洞 | 資安

抓漏獎勵成風潮,MIT鼓勵師生協助強化網站安全

MIT為強化旗下網站安全,祭出實驗性的抓漏獎勵計畫MIT Bug Bounty,只限MIT附屬機構的成員參加,鼓勵發掘MIT網站漏洞,獎金以MIT校內使用的TechCASH預付卡頒發,獲獎者可用來購買餐點、書籍或咖啡等物品。

2016-04-25

| MIT | 人工智慧 | 網路攻擊 | 資安分析

MIT研發人工智慧平台AI2,可準確預測85%網路攻擊行動

AI2採用非監督式機器學習機制,將資料轉化成有意義的模式。它可以自行訓練,過濾可疑的網路攻擊事件,再交由資安專家判斷,專家判斷結果再回到系統演算法中,在反覆訓練提高準確度下,AI2的偵測率已提高到85%。

2016-04-19

| MIT | 量子運算 | Nature期刊 | 合成鑽石 | 疊加態穩定性

MIT利用鑽石特性來提升量子運算的穩定性

MIT日前在期刊《自然》發表量子運算的相關論文,MIT研究人員發現,利用鑽石內氮原子空缺中心的特性,可以提升量子運算疊加態特性的穩定性,而這項發現有機會突破目前研發可靠的量子電腦的障礙。

2016-04-12

| MIT | Wi-Fi | 定位 | 密碼 | 身份安全

MIT研發免密碼保護的新Wi-Fi技術,靠定位確保合法的使用者

新的Wi-Fi定位技術,可以準確定位出上網裝置的位置,正確區分出使用者與非使用者,因此不需要密碼保護網路。MIT的研究團隊在咖啡廳進行測試,可正確區隔店內的消費者及店外的路人,準確率高達97%。

2016-04-01

| MIT | 網頁載入時間 | Polaris

MIT發表可縮短34%網頁載入時間的Polaris軟體系統

Polaris會自動追蹤網頁載入所需各個物件間的連動建立相依圖,如同造訪一個城市時,也許會在回家之前發現更多想去的城市,瀏覽器載入網頁的所有元件就如同想要造訪所有城市,Polaris先列出所有城市名單,有效加快網頁載入速度。

2016-03-11

| MIT | Eyeriss | 類神經網路 | 深度學習 | 人工智慧

MIT研發168核心深度學習晶片,能賦予行動裝置類大腦的能力

麻省理工學院(MIT)發表一款深度學習(Deep Learning)晶片Eyeriss,專門用來部署類神經網路(Neural Network)。Eyeriss內建168個核心,且部署人工智慧演算法,效能是一般行動裝置GPU的10倍,能夠直接在行動裝置上執行AI人工智慧演算法,不需要透過網路來處理資料。

2016-02-06

| AI | 人工智慧 | MIT | 人類學習 | 圖靈測試

人工智慧大突破,具人類學習能力的AI演算法問世,號稱通過圖靈測試

麻省理工學院(MIT)、紐約大學及多倫多大學研究人員聯合設計一套貝氏程式學習演算法,企圖縮小電腦和人類學習能力的差距。該演算法可將一個概念轉化為簡單的電腦程式,並能依據單一範例進一步學習並產生相近概念的事物,例如電腦先學習拉丁字母,之後它就能學習類似的希臘字母。

2015-12-14