XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相媲美
人工智能研究指数：世界上最好的人工智能大学有哪些？
3）《商业内幕》（2020 年 7 月 21 日），前谷歌首席执行官埃里克·施密特正在努力创办一所可以与斯坦福大学和麻省理工学院相媲美的大学，
人工智能现象作为未来
技术发展取得了重大进展。其中之一就是计算机的制造，旨在使人类更轻松地完成工作。这一优势使人类的作用被人类自己创造的工具所取代。然而，在人类制造的复杂工具的背后，隐藏着未被发现和低估的 Ida Sang Yang Widi Wasa 的力量。事实上，这些工具的制造在 Ida Sang Yang Widi Wasa 的创造中得到了体现，Ida Sang Yang Widi Wasa 的设计就像是想要模仿它一样。然而，如果探索和思考，Ida Sang Yang Widi Wasa 的创造物将无法与他自己创造的工具相媲美。因为没有什么可以与 Ida Sang Yang Widi Wasa 的创造物相媲美，尽管在人类眼中它是一种里程碑式的复杂。
新服务：人工智能转录
AAA-ICDR 正在提供一项强大的新技术，使转录适用于任何规模的案件。我们的转录平台可提供 99% 的单词准确率。它使用强大的 AI 语音识别，并在后台进行人工编辑，提供的结果可与最好的人类速记员相媲美。
利用稀疏混合专家扩展视野
稀疏门控混合专家网络 (MoE) 在自然语言处理中表现出色。然而，在计算机视觉中，几乎所有高性能网络都是“密集的”，也就是说，每个输入都由每个参数处理。我们提出了一种视觉 MoE (V-MoE)，它是 Vision Transformer 的稀疏版本，具有可扩展性，可与最大的密集网络相媲美。当应用于图像识别时，V-MoE 的性能可与最先进的网络相媲美，同时在推理时只需要一半的计算量。此外，我们提出了一种路由算法的扩展，该算法可以对整个批次中每个输入的子集进行优先级排序，从而实现自适应的每幅图像计算。这使得 V-MoE 能够在测试时权衡性能并顺利计算。最后，我们展示了 V-MoE 扩展视觉模型的潜力，并训练了一个 15B 参数模型，在 ImageNet 上达到了 90.35% 的准确率。
考虑叫牌的麻将AI - 信息科学广场
摘要：近年来，人工智能在将棋、黑白棋等具有完美信息的游戏中已经可以与顶级职业选手相媲美，但在具有不完美信息的游戏中却只取得了部分成功。例如，一些研究人员已经在扑克游戏中实现了与顶级职业选手相媲美的人工智能，但在麻将游戏中却未能实现，麻将是一种信息不完美且复杂度高于扑克的游戏。Mizukami 等人(2013, 2014) 构建了一个接近顶级职业麻将水平的人工智能。但是，这种人工智能无法夺取一张牌来为每个 Yaku 构建一个组合。另一方面，Harada 等人构建了麻将人工智能——全手牌提取（CHE），该人工智能考虑了高概率构建的役牌。基于此工作，我们将 CHE 应用于麻将人工智能，该人工智能可以认领一张牌，从而为每个役牌构建一个组合。在使用 CHE 的麻将游戏中，所提出的人工智能的有效性得到了证实。
航空业迈向高速区域机动的道路
通过高速旅行，随时随地满足用户的需求，提高区域生产力，车辆的安全性、效率、环境和社区友好度以及可负担性与现有运输解决方案相媲美。无论有效载荷是包裹还是人员，随着通用航空的重新发明，以更有意义的方式影响社会，从根本上提高区域生产力，这个市场都将从 sUAS 和其他技术前沿中涌现出来。
我的想法在哪里（看）？脑电图关注关系的研究
摘要：视觉注意力估计是不同学科的十字路口的研究领域：计算机视觉，深度学习和医学。估计代表注意的显着性图的最常见方法之一是基于观察到的图像。在本文中，我们表明可以从脑电图获取中获取视觉关注。结果与观察到的图像的传统预测相媲美，这引起了人们的关注。基于图像的显着性估计是参与者独立的，脑电图的估计可以考虑到主题的特定城市。为此，已经记录了一组信号，并开发了不同的模型来研究视觉注意力与大脑活动之间的关系。结果令人鼓舞，并且与其他方法估计注意力的其他方法相媲美。能够预测脑电图的视觉显着性图可以帮助研究研究大脑活动与视觉注意力之间的关系。它也可以在各种应用中有助于：驾驶，神经营销期间的警惕评估，以及有助于诊断和治疗与视觉注意力相关的疾病的帮助。为了重现性，本文中考虑的代码和数据集已公开可用，以促进该领域的研究。
热水的未来就在这里。
SunAmp是世界上唯一获得RAL认证，独立质量标记和相变材料（PCM）和PCM产品的唯一全球标准的供热电池制造商。该奖项证实了表现，没有明显的降解对10,000个周期，相当于每天使用13年以上每天使用热水施用。SunAmp自己的测试迄今已确认了40,000多个周期的性能，可与50多年的连续使用相媲美。