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实时检测17个人体关键点,谷歌SOTA姿态检测模型,手机端也能运行

机器之心报道编辑:陈近日,来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目,该项目包含 3 种 SOTA 模型,其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行;BlazePose 可检测人体 33 个关键点;PoseNet 可以检测人体多个姿态,每个姿态包含 17 个关键点。不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet,并在 TensorFlow.js 中推出了新的姿态检测 API,该模型可以非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点。这一开源项目对于姿态检测以及机器学习领域来说,是一件非常有意义的事。最近,来自谷歌的研究者又更新了一个新的项目,该项目提供了包括 MoveNet 在内的多个可用于实时姿态检测的 SOTA 模型,目前该项目已有...

最快圈速,算法控制无人机首次战胜专家级驾驶员,登上Science Robotics

机器之心报道编辑:蛋酱苏黎世大学研究人员开发了一种新算法,让自主飞行的四旋翼飞行器计算出充分考虑无人机局限性的时间最优轨迹,并首次在无人机竞赛中胜过两名人类驾驶员。对于工业用途的无人机来说,由于电池续航有限,它们必须在尽可能短的时间内完成任务,比如在灾难现场寻找幸存者、检查建筑物、运送货物。在此类任务中,无人机必须通过一系列航点(如窗户、房间或特定位置)进行检查,在每个路段采用最佳轨迹和正确的加速或减速。顶尖的人类无人机驾驶员在这一方面有着丰富的经验,并在以往的无人机竞赛中表现均优于自主飞行系统。来自苏黎世大学 (UZH) 的研究团队创建了一种算法,以找到最快的轨迹来引导四旋翼飞行器(带有四个螺旋桨的无人机)通过路线上的各个航点。这项研究近日发表在《Science Robotics》。 论文链接:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ScienceRobotics21_Foehn.pdf「我们的无人机在实验赛道上超越了两名专家级人类驾驶员的最快圈速,」Davide...

当代最伟大物理学家之一、诺奖得主史蒂文·温伯格教授逝世

机器之心报道编辑:陈大师的离去令人感到痛心和惋惜。2021 年 7 月 24 日(北京时间),当代最伟大的物理学家之一史蒂文・温伯格(Steven Weinberg)教授在美国逝世,享年 88 岁。他曾于 1979 年获得诺贝尔物理学奖,著有《引力与宇宙学》《最初三分钟》《终极理论之梦》等著作。Steven Weinberg从粒子物理到引力和宇宙学,温伯格在物理学的众多领域作出了开创性贡献,特别是他建立了弱相互作用和电磁相互作用的统一理论,成为粒子物理标准模型的创立者之一;他还提出了轴子的概念以解释强相互作用的 CP 不变性;温伯格是最早意识到实际的宇宙学常数比量子场论的预言小得多的研究者。他还热衷于科学传播,著有大量的科普图书和文章,对物理学研究产生了广泛而深远的影响。当代最伟大的物理学家之一史蒂文...

锂离子带给动力电池的「爱与恨」

作者/ George.W现在很多人放弃选择电动汽车的原因,是其续航或补能设备无法满足消费者需要。虽然目前电动汽车所使用的锂离子电池可以支持车辆行驶数百公里,但是充电不方便、速度慢、有安全隐患的问题依旧存在。最近一年,关于新型电池研发的新闻层出不穷,包括固态电池、钠离子电池等等。目前各国科学家及研发机构也在寻找克服锂离子电池缺陷的解决方法,改善使用痛点。短路的元凶究竟是谁?锂离子电池最早由索尼在1991年推出,其原理是依靠离子在电极间运动产生能量。与传统铅酸电池相比,其效率更高,拥有大概三倍于铅酸电池的使用寿命—15到20年。而且,锂离子电池重量更轻、能量密度更高,更加适合用于驱动电动汽车。与其优点比起来,锂离子电池的缺点很少,但是每个缺点都十分致命。这其中严重的,就是锂离子电池内部的枝晶。电动汽车由于电池自燃引发的事故比比皆是,而自燃的主要原因,就是电池内短路。电池内短路的起因有三种:机械因素,由于外力导致电池变形而发生内短路;热因素,高温损坏电芯隔膜导致电池正负极接触发生内短路;电因素,由于锂枝晶刺穿隔膜导致的内短路。这其中,电因素是最无法防范的,因为迄今为止研究人员还没有完全搞清楚锂枝晶的产生原理。但是最近桑迪亚国家实验室与赛默飞...

7 Papers & Radios | ICML、RSS顶会杰出、最佳论文;AlphaFold解锁98.5%人类蛋白质结构

机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation参与:杜伟、楚航、罗若天本周的重要论文包括 ICML 2021 杰出论文、RSS 2021最佳论文等。目录:ViTGAN: Training GANs with Vision TransformersTARE: A Hierarchical Framework for Efficiently Exploring Complex 3D EnvironmentsEvent Prediction in the Big Data Era: A Systematic SurveyUnbiased Gradient Estimation in Unrolled Computation Graphs with Persistent Evolution...

中国队喜提六枚金牌,实现IMO团队三连冠:王一川拿下全场唯一满分

机器之心报道机器之心编辑部在 IMO 2021 的赛场上,中国队又一次实现了「全员金牌」并喜提冠军,来自华师大二附中的选手王一川更是获得了全场唯一的满分成绩。刚刚,国际数学奥林匹克竞赛(IMO)官网正式公布了 2021 竞赛成绩。中国队以总分 208 的成绩位列第一,实现三连冠。俄罗斯队和韩国队分列第二、三名,成绩分别是 183 分和 172 分,第四名和第五名由美国队和加拿大队获得,成绩分别为 165 分和 151 分。国际数学奥林匹克竞赛(IMO)1959 年首次在罗马尼亚举行,每年举办一届(1980 年除外),面向高中生,每个国家可派出 6 位参赛选手,年龄均为 20 岁以下。每届 IMO 比赛包含六道题目,每道题 7 分,总分最高 42 分。比赛连续举行两天,参赛者每天有四个半小时的时间解答三道题目。一直以来,IMO...

超越硅元素:Arm发布塑料芯片,研究登上Nature

机器之心报道编辑:泽南、张倩真正的物联网芯片,连材质都给你改成塑料的。在光计算芯片、量子计算实用化之前,Arm 的塑料处理器可能会更早一步来到我们的身边。近日,著名半导体设计公司 Arm 与 PragmatIC 合作,生产出了全球应用最广泛的处理器架构 Cortex-M0 的非硅版本,其研究还发表在了《自然》杂志上。塑料版的 M0 由聚酰亚胺基板构建,由薄膜金属氧化物晶体管组成,就像 IGZO TFT 屏幕一样。Arm 等机构的研究人员在最近的一项研究中表示,他们尝试将芯片电路和组件打印在塑料基板上,就像打印机在纸上打印墨水一样。论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-021-03625-w这种芯片可以通过将电路直接印刷到纸张、纸板甚至布料上来实现,大幅降低了生产成本。据介绍,该技术可以让数以亿计的日常生活用品(如衣服和食品容器)连接上互联网,以收集、处理和传输数据——对于商家来说可以成倍提高效率,对于隐私保护也有重要意义。近几十年来,摩尔定律的发展让芯片不断接近「沙子价」,出现在电视、洗衣机、手表等各种电器和可穿戴设备上。然而这种应用范围的拓展是存在极限的。如今几乎所有的芯片都需要在高...

只需1台CPU跑600多秒,GNN快速有效优化蛋白质模型

编辑/萝卜前不久,华盛顿大学 Davide Baker 团队开发的 RoseTTAFold和DeepMind 团队开发的 AlphaFold2 源代码公布,并在同一天分别发表在《Science》《Nature》两大期刊上,使得基于深度学习进行蛋白质结构预测再次成为 AI 社区热议的话题。说起用深度学习预测蛋白质结构,就不得不提到芝加哥丰田计算技术研究所的许锦波教授,他带领的团队开发的 RaptorX 将 ResNet 应用到蛋白质结构预测,大大地提高了预测精度,被认为是该领域第一个在实验上可行的深度学习方法,激活了蛋白质结构预测这个曾经很长时间进展缓慢的领域。经过不断迭代,最新一代版本已经不再需要共进化信息,并在预测人工设计的蛋白质结构时表现得更好。随着 GNN 的兴起,再加上图表示更适合蛋白质等生物结构,许教授团队就有了探索基于...

IDRLnet: 基于内嵌物理知识神经网络的开源求解框架

编者按为解决飞行器设计优化过程中物理场快速仿真问题和运行监测阶段物理场精确反演问题,国防科技创新研究院无人系统技术研究中心智能设计与鲁棒学习团队推出微分方程智能求解框架IDRLnet。该框架是国内首款基于内嵌物理知识神经网络的开源框架。IDRLnet作为该团队自主研发IDaaS平台的一个重要解算单元,与平台其他工具协同提升智能设计水平。IDRLnet已在红山开源平台上发布,旨在助力相关学术成果涌现,推动相关技术迭代,促进相关应用落地。注:① IDRLnet框架以智能设计与鲁棒学习团队命名,Intelligent Design and Robust Learning,简称IDRL;② IDaaS平台全称为Intelligent Design as a Service,致力于提供智能设计优化的一站式解决方案;③ 开源代码托管地址:https://forge.osredm.com/projects/p94628173/idrlnet;https://github.com/idrl-lab/idrlnet;④ 关联论文地址:https://arxiv.org/abs/2107.04320。01...

WAIC 2021 | 百度量子计算段润尧:从理论到实践谈量子人工智能

机器之心报道机器之心编辑部在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上,百度研究院量子计算研究所所长段润尧发表主题演讲《量子人工智能:从理论到实践》。在演讲中,段润尧讲述了量子计算的理论基础,对量子人工智能的发展现状和发展趋势进行了探讨和展望,并介绍了百度在量子人工智能方向的理论与实践探索和所取得的成果。以下为段润尧在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容,机器之心进行了不改变原意的编辑、整理:各位亲爱的开发者朋友,大家下午好!今天非常高兴有这个机会和大家相会在上海,一起聊聊量子人工智能。这个领域听起来好像很玄妙,但其实已经发展了很长时间。今天,我希望为大家介绍量子人工智能基本理论背后的一些思考和应用实践。让我们从熟悉的地方开始讲起。「一尺之棰,日取其半,万世不竭。」这样一件简单的事情,不仅体现了惠子和庄子的辩论,也体现了智能。这是逻辑学上的辩论:如何以难以辩驳的论据驳倒对方?我提起这个例子,很大程度上是因为想到了数学里的极限。这句话其实表示了极限为零的过程,和计算机二进制是有关系的。如果把一个小木棍二等分,然后取一个小段再二等分,之后一直重复这个过程;仔细观察你会发现,实际上这就是二进制的表示。继续往下推演,你会发现木棍形...

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