據外媒報道，近日斯坦福大學研究人員展示了一款全新的攝像頭系統，該系統基于團隊自主研發的拐角攝像頭打造，可捕獲各類物體表面反射的光線，擁有更寬、更遠的視野以及更快的成像速度，足以監控視線外的動作。研究人員期望在未來的某一天，這類超人視覺系統（superhuman vision systems）或將幫助自動駕駛汽車及機器人提升其運行安全度，而非依賴于人類的指令引導。
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如果手機電池制造商能夠判斷哪些電池可至少用兩年，那么就可以將此類電池賣給手機制造商，把其他類的電池出售給要求不是那么高的設備制造商。據外媒報道，由斯坦福大學(StanfordUniversity)、麻省理工學院(theMassachusettsInstituteofTechnology)以及豐田研究所(ToyotaResearchInstitute)開展的一項最新研究發現，制造商們能夠做到這一點，而且該項技術不僅可以用來對電池進行分類，還可幫助新款電池設計更快上市。科學家們結合綜合實驗數據以及人工智能
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人工智能與生活，其實是指人工智能和人的相處模式、形成關系以及互動有無。最終選擇的“2030年的人工智能與生活”的主題，是以強調人工智能的各種用途與影響的發生不是獨立于彼此，也不獨立于其他許多社會和技術上的發展為基礎搭建而成。
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剛剛，斯坦福全球AI報告正式發布。 從去年開始，斯坦福大學主導、來自MIT、OpenAI、哈佛、麥肯錫等機構的多位專家教授，組建了一個小組，每年發布AIindex年度報告，全面追蹤人工智能的發展現狀和趨勢。 “我們用硬數據說話。”報告的負責人、斯坦福大學教授、前任谷歌首席科學家YoavShoham談到這份最新的報告時表示。 今年的報告，從學術、工業、開源、政府等方面詳細介紹了人工智能發展的現狀，并且記錄了計算機視覺、自然語言理解等領域的技術進展。 報告要點： 一、美國AI綜合實力最強 美國
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日前，美國斯坦福大學的研究人員已經證明，可以直接在光學芯片上訓練人工神經網絡。 這一重大突破表明，光學電路可以實現基于電子的人工神經網絡的關鍵功能，進而可以以更便宜、更快速和更節能的方式執行語音識別、圖像識別等復雜任務。 斯坦福大學研究團隊的負責人范汕洄表示，相比使用數字計算機，使用光學芯片進行神經網絡計算更有效，能夠解決更復雜的問題，這將增強人工神經網絡的能力。 雖然光學人工神經網絡最近已經得到實驗證明，但此前的研究是在傳統的數字計算機上使用一個模型進行訓練步驟，然后將最終的設置導入光學電路。
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近日，美國斯坦福大學研究人員開發出一種可穿戴設備原型，可通過收集檢測皮膚汗液來分析人們的情感壓力，幫助醫生早期診斷由壓力導致的疾病。 據悉，該可穿戴設備由4層材料組成。與皮膚接觸的一層可吸汗，并將汗液聚集在一個儲層中。儲層是一層納米多孔膜，汗液中的鈉離子或鈣離子能穿膜而過，但當皮質醇與納米多孔膜結合時，皮質醇就會阻礙鈉離子或鈣離子的通過。第三層由分析裝置組成，可測量這些帶電離子濃度，從而得知皮質醇水平的高低。皮質醇可幫助醫生判斷患者的腎上腺或腦垂體是否正常，在自然情況下，人體皮質醇水平在一天中有高有
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據外媒報道，美國普渡大學及斯坦福大學的研究人員研發了一項激光傳感技術(laser light sensing technology)。據稱，相較于當前的傳感技術，新技術的功能更強大、可靠性更高、價格也更便宜。未來，該項技術或被應用于自動駕駛汽車中。
據稱，兩所大學正在測試并使用激光束控制(laser beam steering)，該測試基于硅基超穎表面(silicon-based metasurface)及短光脈沖(short light pulses)間光與物質的相互作用，
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雙手提供的觸覺是我們感受世界的重要途徑之一，為了能讓佩戴假肢的人重新獲得這種能力，斯坦福大學鮑哲南教授領導的團隊多年以來一直致力于進行“有觸覺”的“人造皮膚”的開發。
此“人造皮膚”其實是一種獨特的電子元件，它利用敏感的電子材料制成，可以被拉伸，能夠感受到微小的壓力帶來的電流變化。
團隊在研發中實現了兩項技術突破。一是創造了一個可伸縮的聚合物電路，用集成的觸覺傳感器可以檢測一個人造小蟲的微弱足跡。第二個是更為實際的進展
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斯坦福大學的一個研究小組通過使用人工智能算法來預測病人的死亡，希望能夠改善重癥患者臨終關懷時機。在測試中，這個系統被證明是非常準確的，正確預測90%病例的死亡結果。但是，盡管該系統能夠預測病人何時可能死亡，但它仍然無法告訴醫生它是如何得出結論的。
預測死亡是非常困難的。醫生必須考慮一系列復雜的因素，從病人的年齡和家族史到對藥物的反應，以及疾病本身的性質。讓事情變得復雜的是，醫生必須與自己的自負，偏見或無意識地不愿意評估病人還有多少光景做斗爭。有時候醫生能準確預測，但是有些時候病人可能會推遲數月(
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據麥姆斯咨詢報道，美國斯坦福大學醫學院近日宣布與美國高科技巨頭蘋果公司合作，利用蘋果手表內置傳感器監測用戶心律，在此基礎上探索是否能對房顫等心臟病進行預警。
斯坦福大學醫學院在當天發布的新聞稿中說，它將使用蘋果手表搭載的傳感器來收集心律異常數據。蘋果手表底部的傳感器可以利用每秒閃爍數百次的綠色LED燈和光電二極管，監測通過手腕的血液流量，它會從用戶手腕上4個不同點收集信號。
蘋果公司當天發布了專門的分析軟件，該軟件在分析蘋果手表收集的數據后，能夠區分心臟節律與其他“雜音&rdq
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據外媒報道，斯坦福大學的研究組研發出一款易彎曲的有機半導體集成電路設備，加入弱酸(如醋酸)后可實現降解。
該研究結果發表在5月1日的《美國國家科學院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)雜志上，該研究論文由斯坦福大學及惠普公司、加州大學圣塔芭芭拉分校(University of California Santa Barbara)的研究人員共同完成。
據聯合國環境總署(United Nations Environment Pr
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我們在上一篇筆記中講到了PCA(主成分分析)。PCA是一種直接的降維方法，通過求解特征值與特征向量，并選取特征值較大的一些特征向量來達到降維的效果。 本文繼續PCA的話題，包括PCA的一個應用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隱含語義索引)和PCA的一個實現——SVD(Singular Value Decomposition,奇異值分解)。在SVD和LSI結束之后，關于PCA的內容就告一段落。視頻的后半段開始講無監督學習
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斯坦福 機器學習
上一篇筆記中，介紹了因子分析模型，因子分析模型使用d維子空間的隱含變量z來擬合訓練數據，所以實際上因子分析模型是一種數據降維的方法，它基于一個概率模型，使用EM算法來估計參數。 本篇主要介紹PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一種降維方法，但是該方法比較直接，只需計算特征向量就可以進行降維了。本篇對應的視頻是公開課的第14個視頻，該視頻的前半部分為因子分析模型的EM求解，已寫入筆記13，本篇只是后半部分的筆記，所以內容
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斯坦福 機器學習
本文是《斯坦福ML公開課筆記13A》的續篇。主要講述針對混合高斯模型的問題所采取的簡單解決方法，即對假設進行限制的簡單方法，最后引出因子分析模型(Factor Analysis Model)，包括因子分析模型的介紹、EM求解等。
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本文對應公開課的第13個視頻，這個視頻仍然和EM算法非常相關，第12個視頻講解了EM算法的基礎，本視頻則是在講EM算法的應用。本視頻的主要內容包括混合高斯模型(Mixture?of?Gaussian,?MoG)的EM推導、混合貝葉斯模型(Mixture?of?Naive?Bayes，MoNB)的EM推導、因子分析模型(Factor?Analysis?Model)及其EM求解。由于本章內容較多，故而分為AB兩篇，本篇介紹至混
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