🕠 📳 🌘 七月机器学习和人工智能新闻摘要 👩🏻‍🚀 👨🏽‍⚕️ 👈🏻

读者好！在为您筛选出大量资源和订阅后，我收集了7月份来自机器学习和人工智能领域的所有最重要的新闻。不要忘记与同事分享，或者仅仅与对此类新闻感兴趣的人分享。

对于那些尚未阅读六月摘要的人，可以在这里阅读。

因此，现在七月文摘本身。

1. VKontakte发布了一个用于预处理文本数据的库。 YouTokenToMe是一个文本数据预处理库。对于字母语言的文本，该工具的工作速度比类似语言快7-10倍，对于象形文字的语言，该工具的工作速度为40-50。该库由VKontakte的研究人员开发。 → 了解更多

2.允许在不知情的情况下使用俄罗斯人的数据。联邦委员会副议长安德烈·图尔恰克（Andrei Turchak）向政府提交了“关于个人数据”法律的修正案。从他们那里得出的结论是，将要求数据持有者对他们进行匿名处理，以便没有其他信息可以帮助透露此人。

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3.斯坦福大学的研究人员训练了一个神经网络，该神经网络在观看训练视频后，会重现一系列实现目标的动作。

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4.基于人工智能的虚拟化使用虚拟现实揭开了数据科学的神秘面纱。

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5.在俄罗斯谁以及如何使用人脸识别技术。专家说，近年来，人脸识别技术的应用重点已从国家转移到商业领域。

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6.美国宇航局的卫星正在寻找一颗行星，发现了三个新的行星，它们围绕着最近的矮星旋转，该矮星比我们的太阳还小而且更冷。对于研究人员来说，行星通常很有趣，因为它们的大小都是地球大小的1.5至2倍。

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7.更新了Rusbase的人工智能地图。该地图显示了来自六个细分市场的AI产品开发公司：预测分析和数据挖掘；自然语言处理；计算机视觉；语音技术生物识别；用于创建AI的工具。

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8.神经网络学会了在发现一切的机会出现之前找到扰流板并标记扰流板的评论和内容。

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9. Ultravioletto在意大利设计工作室开发了“神经镜”镜，该镜将一个人转变为许多信息点-这就是跨国公司如何看待我们。

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10.神经形态计算是一种使用电子技术有效解决学习和认知的复杂问题（如人脑）的方法。为了有效地实现生物神经元的功能，使用了纳米设备及其在链中的实现。

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11. DeepEyedentification：根据微眼的运动来识别人。过去的认知心理学研究表明，一个人到另一个人的眼球运动会有很大差异。

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12.熨斗研究所的研究人员已经开发了基于神经网络的3D模拟宇宙。该模拟器将帮助天体物理学家研究各种因素对空间发展的影响。与基本的2LPT模型相比，D3M学会了非线性地，更准确地预测空间结构。研究人员已在GitHub上的存储库中发布了代码和数据。

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13. Adobe客户体验平台提供了一个处理所有数据的地方，这些数据最终将成为Adobe Experience Cloud中客户体验应用程序的基础。

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14.来自埃隆·马斯克（Elon Musk）的Neuralink将于明年开始为人脑配备“线”。

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15.在中国，人工智能通过鼻印识别狗。新的Megvii程序能够通过狗的鼻子印记识别狗-它们与人们的指纹一样独特。 Megvii应用程序的用户只需使用智能手机的摄像头扫描鼻子即可注册他们的宠物。

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16.可靠的神经机器翻译。近年来，使用Transformer模型的神经机器翻译（NMT）取得了巨大的成功。基于深层神经网络，NMT模型通常完全基于数据对非常大的并行案例（文本输入/输出对）进行端到端训练，而无需强加明确的语言规则。

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17. Parrotron：旨在改善言语障碍者言语交流的新研究。大多数人认为说话时会被听到和理解是理所当然的。但是，对于数百万因身体或神经系统状况而导致言语障碍的人来说，尝试与他人交流可能很困难且令人沮丧。

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18.癌症的识别和诊断是一个复杂而困难的过程，即使对于专门谋生的医学专业人员而言。 Google研究人员提供的一种新工具可以通过提供对可疑或已知癌细胞的反向图像搜索构成什么来改善这一过程。

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19.一种基于AI的工具可以预测疾病及其治疗过程中的细胞行为。