快讯：Facebook声称其人工智能可以使用X射线预测COVID-19的结果

原标题：快讯：Facebook声称其人工智能可以使用X射线预测COVID-19的结果 来源：机器人大讲堂

1.Uber计划分拆Postmates的送货机器人手臂

另一个优步分拆正在进行中。据知情人士透露，PostmatesX是Uber去年以26.5亿美元收购的按需交付创业公司的机器人部门。该初创公司被称为ServeRobotics，这是对由PostmatesX开发和驾驶的黄色和黑色装饰的自动人行道送货机器人的致意。近日与PinkDotStores合作在西好莱坞送货的Serve机器人可能是该新创业公司的核心。

2.Facebook声称其人工智能可以使用X射线预测COVID-19的结果

Facebook和纽约大学的研究人员声称已经开发了三种机器学习模型，可以帮助医生预测COVID-19患者的病情可能如何发展。这些开源模型都只需要X射线序列，表面上可以预测患者提前至少四天恶化，并预测患者可能需要的补充氧气量（如果有）。与此前COVID-19研究有所不同的是，Facebook和NYU所采用的方法试图预测长期的临床轨迹。斯坦福大学，西奈山大学和电子病历供应商Epic和Cerner已经开发出可以为患者死亡或需要呼吸机的机会提供风险评分的模型，但是很少（如果有的话）可以通过一次扫描或电子病历做出这些预测。

3.昆山启动智能制造专项推进工程

据悉，昆山今年将继续大力推动产业智能化改造和数字化转型，启动智能制造专项推进工程，将实施改造项目1000项，新增省星级上云企业100家、苏州市级以上智能制造示范试点项目30项，培育入库企业1200家以上。

4.亚马逊首次开放AlexaAI技术帮助汽车制造商定制虚拟助手

亚马逊现在将为第三方公司提供访问核心人工智能的空前特权，这是其Alexa数字助手的基础，这是该公司的AI平台的首创。尽管亚马逊允许公司为Alexa建立技能并允许几乎任何消费电子设备制造商将Alexa集成到兼容产品中，但该电子商务巨头尚未许可将基础AI技术用于其他类似助手的产品中。亚马逊称其为新产品AlexaCustomAssistant，并且开始时侧重于汽车市场。亚马逊这样做不仅允许汽车制造商，而且允许任何需要数字语音助手的公司都可以更好地控制软件体验。这将使公司能够创建自己的唤醒词以及自定义的语音和功能。

5.面向被截肢者直观假体控制的生物电神经接口

近日，来自明尼苏达大学，德克萨斯大学西南医学中心，NervesIncorporated以及FasiklIncorporated发表了一篇名为「面向被截肢者直观假体控制的生物电神经接口」的新研究。以下是该研究的完整摘要分享—尽管具有独立致动的手指的假手已经可以买到，但是最新的人机界面（HMI）仅允许控制有限的抓握模式，这不能使截肢者的日常活动得到足够的改善，使主动修复体有用。在这里，研究人员提出了一个技术平台，该平台结合了完全集成的生物电子学，植入式束内微电极和基于深度学习的人工智能，可通过利用复杂的周围神经运动控制信号来促进这座缺失的桥梁。

6.Nayya获1100万美元A轮融资用AI指导员工健康福利决策

保险福利管理平台Nayya今天宣布已完成由FelicisVentures领投的1100万美元A轮融资。Nayya说，这些资金将用于寻求新的人才和客户的产品研发。根据IT公司Jellyvision委托发布的一份报告，员工经常会对健康福利的选择过程感到困惑。几乎一半（49％）的人表示，对他们而言，做出健康保险决定始终「压力很大」，而41％的人认为公司的公开招聘流程中对福利的描述「极其令人困惑」，而20％的人为他们做出的福利选择感到遗憾。SinaChehrazi和AkashMagoon于2019年共同创立了Nayya，以应对其中一些健康计划挑战。对于签署了Nayya的公司的员工，该平台提供了针对医疗、辅助和自愿或工地计划选择的个性化建议，并将风险因素考虑在内以提供见解。

7.Salesforce研究人员发布了框架来测试NLP模型的鲁棒性

在自然语言处理（NLP）这一机器学习子领域中，鲁棒性测试是一个例外，而非常规。鉴于以往研究表明许多NLP模型会利用虚假连接来抑制特定测试之外的性能，这一指标显得尤其有问题。一份报告发现，NLP模型给出的答案的60％至70％嵌入了基准培训集中的某个位置，这表明模型通常只是记住答案。另一项研究（对3000多篇AI论文的摘要进行分析）发现，用于对AI和机器学习模型进行基准测试的指标往往不一致，被不规则地跟踪，并且信息不多。这激励了Salesforce的高级研究科学家NazneenRajani（该公司的NLP小组负责人）创建了一个生态系统，用于对机器学习模型进行鲁棒性评估。Rajani与斯坦福大学计算机科学副教授ChristopherRé和北卡罗来纳大学教堂山分校的MohitBansal一起，开发了RobustnessGym，其目的是统一现有鲁棒性库的拼凑，以加速新型NLP模型测试策略的开发。

责任编辑：lq

海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP