[AI TOP 10]馬化騰稱畢業論文跟AI有關;九寨溝地震AI第一個發布新聞;SIGIR公布最佳論文微軟清華成贏家

新智元每日AI TOP 10

學術新聞

微軟贏得SIGIR 2017最佳論文，清華張帆等人贏得最佳學生論文

產業觀察

全球85座高科技城市榜：舊金山拔得頭籌，北上深入圍前25

TensorFlow用戶區域熱度地圖，能反應不同國家AI熱度還是AI實力?

科大訊飛(002230,股吧)的上半年成績表：營收21億、增速43.79%

剛剛，我們詳細對比了吳恩達和Udacity的深度學習課程，你們感受下...

九寨溝地震，第一個發布該消息的竟是人工智能機器人

微軟設計的海底數據中心，可能會偽裝在珊瑚叢中

2017年人工智能行業分析：計算機視覺與圖像企業融資最多，芯片企業最少

矽穀上周21家公司獲總計超8.441億美元融資，機器人融資最多

馬化騰稱畢業論文跟人工智能有關，能預測股票走勢

昨天，麵對參加首屆粵港澳灣區青年營的來自香港、澳門、廣東的100名高中生，Pony打開了話匣子，拋出一段段大家都沒聽過的創業故事和心路曆程。

馬化騰說：這兩年AI很火，其實我93年畢業的時候，也有一波人工智能熱。所以當時我的畢業論文還是跟這個有點關係，寫的是股票分析軟件，其中有一個模塊是用神經算法人工智能預測股票的走勢。

現在聽起來好象有點可笑，但當時好像是很有道理的,用人工智能來模擬人的心態，對市場的心理壓力的變化，一些神經算法等等的。但很快發現這個不靠譜......

二十年過去，到去年看到穀歌收購的Deepmind寫了一個論文，講了深度學習在圍棋中的應用，並且開發了AlphaGo，打贏了人類最強的圍棋冠軍。這個案例對很多人都很震動，震動點不在圍棋，而是它通過深度學習可以在某一個垂直領域讓機器自我學習，能夠在它的強大計算後端自己跟自己訓練，自己找出來很多規律。這個算法，在未來很多領域發現都是可以用的，比如是金融、醫學等。

騰訊最近有一個團隊做識別醫學影像片，不管CT、核磁共振或者切片的圖，通過機器學習可能在識別這些片子時，做到比有經驗的醫生判斷得更準確，花的時間更少。我們一個團隊用類似技術應用在這方麵，發現效果非常好。這就是很好的實例。

我們還希望應用在很多產品後台，比如微信裏語音翻譯，包括最近非常火的建軍節換頭像穿軍裝的運用，就是用人臉識別技術和人臉智能融合技術，把一個人的頭像融合在軍裝裏，而且看起來非常真實。這都是融合了人工智能的技術，隻是聽起來不像圍棋這麼性感。

我們在圍棋方麵，也開發了一個人工智能的計算機程序，在今年AlphaGo沒參賽的世界比賽裏獲得第一名，至今為止還沒有跟AlphaGo交手，不知道誰厲害。

人工智能我們感覺才一年多時間，剛剛打開大門。現在全球包括國內幾家大的互聯網公司，都非常關注這個領域。可能很多同學選專業也希望選人工智能甚至機器人等等方麵的專業。我覺得大有可為，而且落實在每一個行業都有很多機會。

全球85座高科技城市榜：舊金山拔得頭籌，北上深入圍前25

9日Business Insider網站根據城市創新研究機構2thinknow的分析評出全球85座高科技城市，排名第一的是矽穀所在地美國舊金山，北京、上海、深圳和中國香港四座城市進入前25名，中國台北排名第5。

該榜單的評分標準是與科技進步相關的10個因素，包括人均提交專利申請數量、初創公司和科技風投資本家數量，智能手機使用水平，以及其他創新數據。

進步最大的是印度班加羅爾(Bangalore)，從去年的第49位升至第19位，主要是由於大量IT公司的湧入，以及該市龐大的程序員群體。台北排名第5，是亞洲排名最高的城市。

TensorFlow用戶區域熱度圖，能反應不同國家AI熱度還是AI實力?

剛剛，我們詳細對比了吳恩達和Udacity的深度學習課程，你們感受下...

我今年三月份報名參加了 Udacity 的深度學習納米學位，經過幾個月的學習，基本了解了神經網絡、CNN、RNN、GAN 的概念，並且通過五個項目的聯係，具備了一定的動手能力。我的體會是，Udacity 的這個納米學位課程，精華在於項目。

現在吳恩達的課程一上線，我馬上就注冊了，看了幾節課，更重要的是看了一下項目的設計。我曾經上過吳恩達的機器學習課程，對他講授理論的水平超級欽佩，看上去很複雜的問題，他抽絲剝繭、舉重若輕的就給講明白了。還可以在線練習、在線訓練、在線提交。目前，7天的免費試用已經開啟。

微軟贏得SIGIR 2017最佳論文，清華張帆等人贏得最佳學生論文

清華計算機係信息檢索課題組在本次會議發表長文4篇，短文2篇，是全球發表論文最多的課題組之一。計算機係劉奕群副教授擔任了本次會議的短文主席（Short Paper Co-chair）職務，並在會上被任命為信息檢索領域重要國際期刊Foundations and Trends in Information Retrieval (FnTIR，IF=3.500)新任主編（Co Editor-in-chief）。

清華計算機係碩士生張帆（導師：劉奕群）為第一作者的論文“Evaluating Web Search with a Bejeweled Player Model”（作者：張帆、劉奕群、李昕、徐盈輝、張敏、馬少平）獲得唯一的最佳學生論文獎。

ACM SIGIR是國際計算機學會主辦的信息檢索領域的最重要學術會議，2017年恰逢SIGIR會議40周年，本屆會議參會人數達到900人以上，全球40多個國家的研究人員與穀歌、微軟、FaceBook；百度、阿裏巴巴、搜狗等國內外產業巨頭均積極參加了本次盛會。本屆SIGIR會議共收到稿件760篇（其中長文投稿362篇），長文錄用僅為78篇。

而最佳論文、最佳短論文均花落微軟。獲獎和提名論文共9篇，6篇有華人作者。四大獎項名單如下：

最佳論文：BitFunnel: Revisiting Signatures for Search

Bob Goodwin (Microsoft), Michael Hopcroft (Microsoft), Dan Luu (Microsoft), Alex Clemmer (Heptio), Mihaela Curmei (Microsoft), Sameh Elnikety (Microsoft), Yuxiong He (Microsoft)

最佳學生論文：Evaluating Web Search with a Bejeweled Player Model

Fan Zhang (Tsinghua University), Yiqun Liu (Tsinghua University), Xin Li (Tsinghua University), Min Zhang (Tsinghua University), Yinghui Xu (Alibaba Group), Shaoping Ma (Tsinghua University)

最佳短論文：LiveMaps Converting Map Images into Interactive Maps

Michael R Evans (Microsoft Corp), Dragomir Yankov (Microsoft Corp), Pavel Berkhin (Microsoft Corp), Pavel Yudin (Microsoft Corp), Florin Teodorescu (Microsoft Corp), Wei Wu (Microsoft Corp)

最經時間考驗論文：Personalizing search via automated analysis of interests and activities

Jaime Teevan, Susan T. Dumais, Eric Horvitz, SIGIR 2005.

清華師生獲得信息檢索頂級國際會議SIGIR 2017最佳學生論文

科大訊飛的上半年成績表：營收21億、增速43.79%

又到了上市公司半年度財報對外公開的日子，人工智能企業很迷人，但是財報也讓人興奮，關於科大訊飛的財報幾個重要的數據，給大家羅列一下，2017上半年營收21億元，同比增速43.79%。毛利總額10.27億元，同比增速46.99%。

但是i歸屬於上市公司股東的淨利潤比上年同期減少1.49億元，下降58.11%，這個科大訊飛表示這是由於人工智能核心技術及應用研發費用增長等幾方麵造成的。

九寨溝地震，第一個發布該消息的竟是人工智能機器人

前天，四川九寨溝發生了七級地震以及一係列餘震的消息，刷爆了朋友圈，據智能菌了解，最新發布該消息的，竟然是中國地震台網的一個人工智能寫作機器人，其中關於7級地震這一篇，用時22秒，其中部分餘震的報道，隻用了5秒。

微軟設計的海底數據中心，可能會偽裝在珊瑚叢中

陸上的數據中心往往建在電費便宜、氣候涼爽、地廣人稀的位置，因此往往遠離人口密集區域，限製了訪問速度。因為沿海地區人口密集，海底又涼快，微軟想把數據中心建在海底，最近的一項專利申請則設想了如何保護數據的安全。

2014 年開始籌備的海底數據中心名為“納提克項目”，名字來源於馬薩諸塞州的地名。項目還處於原型機下水測試的階段，但研究人員們已經在考慮更長遠的維護問題。相比容易維護的陸上數據中心，更為自主的水下數據中心會麵臨一係列獨特的挑戰，比如潛艇和海洋動物的衝撞等。

矽穀上周21家公司獲總計超8.441億美元融資，機器人融資最多

在過去一周，矽穀周邊方圓 300 英裏內，共有 21 家初創公司獲得總計 8.441 億美元融資。除此之外，還有 7 項並購發生。

2017年人工智能行業分析：計算機視覺與圖像企業融資最多，芯片企業最少

在企業數量方麵，中國擁有592人工智能企業，其中基礎層企業為14家，技術層企業為273家，應用層企業有304家。

在中國人工智能細分領域企業數量分布統計情況情況中，計算機視覺與圖像領域企業數量為146家，排名第一；智能機器人領域企業數量為125家，排名第二；排名第三的是自然語言處理，企業數量為92家。其後是機器學習應用、智能無人機、語音識別、技術平台、自動駕駛/輔助駕駛以及處理器/芯片，企業數量分別為61家、51家、36家、35家、31家以及14家。

在中國人工智能各細分領域融資統計情況中，計算機視覺與圖像融資金額為158.3億元，融資金融最多；自然語言處理領域融資金融為122.36億元，排名第二；排名第三的是自動駕駛/輔助駕駛，融資金額為107.15億元。