月度归档:2016年10月

中国启动高铁“金钟罩”技术研发攻关:安全事故率降低50%

作为中国首批承担国家重点研发计划的试点企业,中国中车日前宣布将启动时速600公里高速磁浮、时速400公里跨国联运高速列车、轨道交通安全保障技术等三大项目研发。其中,轨道交通安全保障技术项目被誉为高铁“金钟罩”技术,即通过研发安装更多高精度的传感器,大幅提升对车辆、自然环境以及轨道线路三方面的监测能力。

IT之家

不光手机:魅族“魅蓝之夜”演唱会还发布了俩充电配件

标价129元的双口旅行充电器支持一口快充(5-8V3A/9-12V2A)+一口普通输出(5V2.4A),总输出36W,预计会支持魅族自家PRO 6等机型的mCharge快充。从此前的3C认证目录中可以得知魅族还有一款非快充的双口旅行充电器,单口输出5V2.4A总输出5V3.4A。

IT之家

央视聚焦GeekPwn,白帽黑客破译智能安全密码

10月29日,央视新闻频道《新闻周刊》进行了“人’攻’智能,’守’卫安全”的专题报道,对10月24日举办的GeekPwn(极棒)2016白帽黑客嘉年华上海站进行详细解读。

报道中表示,近年来人工智能成为科技发展的趋势,应用领域越来越广泛,但智能系统的漏洞给大众带来诸多安全隐患。现阶段,补救方法都发生在危害产生后,像GeekPwn这样,通过主动出击找寻漏洞,则给行业带来新启发。

GeekPwn自举办来就推崇“以攻为防”的新网络安全观,主张攻防相互促进,动态平衡。在今年GeekPwn2016嘉年华的现场,来自美国的Shellphish团队,利用漏洞突破了华为P9 Lite最新版本手机的最坚实防线——“指纹识别搭配TrustZone”,现场观众通过鼻尖就实现了手机指纹解锁,不仅如此,通过这些漏洞,攻击者不仅能获得安全区中的敏感数据,还能直接进入支付等高权限场景。

(观众通过鼻尖解锁手机)

来自长亭科技的选手则通过攻击手机系统内核漏洞,成功获得华为畅享5的手机系统root权限,可以完全控制手机,替换手机开机画面、偷取短信照片。长亭科技的选手表示,此次发现的漏洞将影响华为、小米、魅族等品牌手机。

此外,智能设备厂商态度的转变也成为今年GeekPwn大赛的亮点,厂商不再将“白帽子”的破解视为“找茬”,而是与“白帽子”携手共同助力产品安全。许多国内知名厂商都在互动区展示自己在网络安全方面的新技术,有的厂商还在比赛结束后上台为选手颁奖。在破解项目完成后,华为立刻与主办方联系获得漏洞信息,并在官网发放安全通道供用户升级。

(GeekPwn创办人和发起者,KEEN公司CEO,王琦)

安全水平的提升,是一个动态的攻防博弈的过程。“理论上每一件智能产品都有存在漏洞的可能性,但漏洞被发现和消灭的越早,产品也就越安全。”GeekPwn的创办人和发起者,KEEN公司CEO,王琦表示。另外,在此次GeekPwn嘉年华上,来自国内、外的顶尖白帽黑客选手在现场展示了如远程控制机器人、破解Valve Source游戏引擎、成功越狱索尼PS4等多个破解项目。

 


雷锋网

MIT开发新型神经网络训练技术,打开AI决策黑箱

神经网络是一种模仿生物神经网络(如大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,它能在训练数据的过程中寻找模式以对数据进行预测和分类。近年来,神经网络的研究极大促进了人工智能的发展,科学家用它开发出不少高性能的系统应用——比如用神经网络识别数字图像中的某些对象或推断文本主题等。

虽然神经网络在受到训练之后能够很好地将数据分门别类,但是,即使是它的设计者也无从得知它们是如何思考的。它就像一个黑匣子。若是进行图像识别,也许还能通过反向运行神经网络找出它识别和决策的内在因素,正如雷锋网文章《深度 | Nature:我们能打开人工智能的“黑箱”吗?》中曾提到的,Tyka 和 Google 的研究员为了深入研究黑箱问题而开发的 Deep Dream 算法,从一个图形开始,好比说一朵花或者一个沙滩,通过修改它来提高特定的顶级神经元的反应。相比之下,文本处理系统的决策过程就较为晦涩难懂了。

在由计算机语言学协会(the Association for Computational Linguistics)举办的会议中,研究人员们将会讨论自然语言处理中的一些经验。来自 MIT 计算机科学及人工智能实验室( CSAIL )的研究院会展示一种训练神经网络的新方法。论文中表示这种新方法不仅能做预测和分类,更重要的是能给出其决策背后的原因。

“在实际应用中,有时人们会特别想知道一个模型到底为什么能做出这样那样的预测,” MIT 电气工程和计算机科学研究生,同时也是该论文的第一作者,Tao Lei 说道,“医生不相信机器学习,主要也是因为它做出的决策无依据可寻。 ”

Regina Barzilay 是 Delta 电子电气工程与计算机科学教授,同时也是 Lei 的论文指导顾问,他说道,“预测错误所造成的成本损失是极高的,不仅在医疗领域,在所有领域都是如此。因此你得说清楚根据机器学习的预测做出进一步行动,背后的原因是什么 。”

“而且,这项工作涉及范围很广,” MIT 电气工程和计算机科学教授,该论文的第三作者 Tommi Jaakkola 表示道,“你可能不仅想弄清楚一个模型是如何做出正确预测的,而且还想对它应做出的加某些影响预测类型施。一个完全不懂机器学习的外行该如何与一个受过算法训练的复杂模型进行对话?如果模型能告诉你做出某项预测背后的原因是什么,人们也许就能以一种新的方式和模型进行互动。”

| 虚拟大脑

文章开头已提到过,神经网络是模仿大脑结构而制成。和人类大脑中的神经元一样,它们包含大量的处理节点,节点之间彼此连接,形成一个密集的网络,但其认知能力却相当初级。

在深度学习过程中,训练数据被送到输入节点中,网络的输入节点会对其进行修改并输送给其他节点,以此类推。储存在神经网络输出节点中的信息会和试图要学习的分类条目进行匹配, 这些类别可能是物体形象,或是文章主题。

网络在接受训练时,各个节点在传递信息时一直在对其进行修改,使得最后输出最佳结果。但整个过程结束时,编程网络的计算机科学家往往也不知道这些节点到底是怎么设置的,或者,很难把低级信息转成让人通俗易懂的系统决策过程。

在该论文中, Lei, Barzilay 和 Jaakkola 专门强调了用文本数据进行训练的神经网络。为了解释神经网络的决策过程,CSAIL 研究院把神经网络分成两个模块,第一模块从训练数据中提取文本段,并且根据其长度和相干性来对分段进行评分:分段越短,并且从连续单词串中抓取的分段越多,其分数越高。

接着,第一模块把抓取的数据传送给第二模块,由第二模块来执行预测和分类任务。两个模块同时训练,既要使第一模块的分数提高,又要增加预测和分类的准确性。

研究员们测试系统所用的其中一个数据集是某网站用户对不同啤酒的回复评论。数据集包括评论的原始文本和对应评级,从芳香度、味觉和外观三个方面来评价,每一个都采用五星评级制。

而自然语言处理员对这些数据感兴趣还有一个原因,这些数据同时被人们进行手动注释,表明了不同回复所对应的不同等级是什么。比如,一个回复可能有八到九个句子,注释就会标出和啤酒有关的部分,比如“大约半英寸厚的棕褐色泡沫”、“明显爱尔兰啤酒的味道”或者“缺乏碳酸化”等等。

| 验证

该数据集能很好地测试 CSAIL 研究人员的系统。比如,如果第一模块提取了三个短语,而第二模块把它们对应到相关等级中,就相当于该系统的判断基础与人类注释的判断基础相同。

试验中,系统判断在芳香度和外观和人类判断相似度分别达到 96% 和 95%,对于味道的相似度则略差,有85%。

论文中,研究人员还报道了利用自由问答所获得的数据测试该系统得到的结果,以判断是否一个给出的问题先前已被回答过。

还有些成果他们没有发表,这包括将该系统应用于数千份乳腺活检的病理报告。在该应用过程中,它学会了提取文本以为病理学家提供诊断基础。甚至还能用它来分析乳房的 X 光照片,其中第一个模块提取的是图像而不是文本。

“对于深度学习,尤其是用深度学习进行自然语言处理,人们往往会夸大其词,”美国东北大学计算机与信息科学副教授  Byron Wallace 说道,“这些模型有一个很大的缺点,它们对于人类就像是黑匣子。模型不仅要能做出准确预测,还要能告诉你背后的原因。后者很重要。”

“在会上,我们发现有人和我们做类似的研究,” Wallace 补充说道,“我不知道 Regina 也在做这个,而且我觉得她的方法更好。我们的方法是,比如,有人告诉我们一个电影评论给的评价很高,我们就假设他们会在句子中做标记,并且给出理由。我们通过这种方式训练深度学习模型,来提取这些原因。但是他们无需假设,也就是无需人类注释神经网络就能给出做决策的原因。这个方法非常好。”

 via:scienceblog

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雷锋网

联想系创业做无人机:不管外面多喧嚣,我们愿意坚持并耐心做下去

创业选择无人机,如果是10年前,是一条艰辛的路;如果是3年前,是一条的明亮的路;如果是1年前,则是一条生死攸关之路。创业与创新有关,更与时机有关。飞马机器人就是走在最后一条路上。

2015年2月,飞马机器人成立,方向是做无人机。这并不是一个无人机创业的最佳时间节点,尤其是他们看好的消费级无人机领域,大疆逐渐展露出行业巨头的头角,无人机行业开始在混战中死伤一片。面对这个问题,飞马机器人联合创始人杨万丽并没有表现出担忧,她说,选择无人机并不是想要跟风,而是各方面时机都成熟了,大家都把事情想明白了。换言之,我们只是做了一件我们想明白的事情而已。不管外面多喧嚣,都愿意坚持并耐心将这件我们想明白的事情做下去。

“15年2月份我们的天使轮资金到位,3月份我们就注册了公司,这个时候整个无人机行业喧嚣的不得了,热闹的不得了。但是我们为什么说依然看好无人机,是因为看好这个技术。我们这个公司叫飞马机器人,我们并没有把无人机和机器人割裂开,我们认为无人机就是机器人的一种,空中机器人,那么其中很多的技术例如运动控制比如飞控、姿态的感应,还有视觉技术等,我们认为机器人技术是未来影响人类生活二三十年的最主要的技术。所以,不管外面多喧嚣,我们愿意坚持,耐心做这件事儿。”

“从联想离开是希望打造梦想舞台”

在创业之前,杨万丽曾在联想集团任副总裁,负责联想手机的研发。2014年初,萌生创业想法的她与同为联想副总裁的陈文晖还有陈文晖的好友,现飞马机器人联合创始人朱骅,三人开始讨论创业的方向,最后选择了无人机,一方面看好无人机未来的潜能,另一方面,联合创始人朱骅在行业无人机领域,具备近8年的研发经验,有深厚的技术储备。

深圳飞马机器人科技有限公司 

联合创始人 杨万丽

杨万丽表示联想是一个非常好的平台,选择创业一方面看好无人机行业,一方面是希望打造梦想平台,让年轻人的才华尽情发挥,“我们俩在联想都是VP级别,这次创业我们非常认可这个行业,就像上世纪六七十年代的美国硅谷,那个时候大家都在讨论PC,连个定义都没有,很不清晰,最后硅谷孕育出那么多伟大的公司是一样的。

第二个原因是我们曾在很大的平台上待过,我们很感恩,现在我们想要自己创造一个平台,让更多的年轻人有发挥的才能的地方。”

其实,这里面的年轻人也包括杨万丽自己,对于研发有情节的她来说,在无人机上重新找到了兴奋感。

“你会觉得终于找到了一个平台,你终于找到一个东西,它有很多的不确定性。手机上所有东西,所有的方案都给到你了,你能发挥的东西在哪里?MMI(Man Machine Interface,即人机界面)、GUI这些方面等稍微的改动和优化,很多底层的东西都做好了,框架都打好了,你可以施展的空间就太有限了。而无人机,在我刚进入这个行业的时候,那个时候上没有整合的方案的,所有的人都是单片机、FPGA开始做起,所有的算法都是从最底层包括可能有操作系统或者没有操作系统开始裸跑,这个东西从头开始建立起来,你就觉得这里面的发挥空间和自由度是非常大的。

当然,风险也很大,一旦走错了一条技术路线,就万劫不复了。比如这个跟踪的技术,有很多流派,有这个GPS,也有这个视觉跟踪,那个时候我们就判断清楚了,用GPS来做跟踪,不是一个真正可以达到用户门槛的技术,因为GPS信号有漂移,你用这个mark点随时分分钟会丢掉,我们是觉得计算机视觉的跟踪才是方向。就是这么一个一个对方向的判断中,你会觉得我对这个未来的前瞻做到了,我找到了方向,我可以去做,这种兴奋是难以代替的。”

在飞马,85%的人像她一样为技术而着迷。现在他们已经形成在一个比较正规的开发体系下,通过正规的IPD(集成产品开发)流程进行研发,包括遇到问题怎么测试、怎么定位、怎么解决。“研发是个很艰苦的工作、一件千锤百炼的事情,但我们乐在其中,我觉得随时都有挑战,但挑战也带来快乐。”

他们的挑战来源于一款名为J.ME的便携性小型无人机,这是他们花费一年半时间研发也是即将在11月份,与消费者见面的产品。这款产品是他们做技术的成果,也承载了他们对于消费级无人机的思考。

“我们在理解消费者需求方面有很多经验”

在联想期间,杨万丽成功推动联想手机从功能机向智能机的转型,推动联想手机从百万数量迈向年销售五千万俱乐部。手机是一个大众消费品,联想的经历让杨万丽可能比其他人更懂得消费者需要什么。

便携性、高清拍摄以及超长续航,她认为这是消费者对于无人机最为在意的。所以J.ME是一款掌上的小型无人机,拥有高清拍摄设备和画质成像系统,以及远超消费便携无人机的超长续航能力,当然还有视觉跟踪和避障。而对于飞多高飞多远,图传是5公里还是7公里,在她看来这些对于一款娱乐性的无人机来说,并不重要。“对于普通消费者第一次玩无人机的时候,因为操控不熟练或心里紧张,他们很害怕无人机在视线之外的,这会给他们带来不确定的不安全感,所以,J.ME在研发之初,就考虑了普通消费者的这个需求。”

没错,他们将用户群体定位在普通消费者,即无人机小白用户上。对于无人机小白用户来说,一个产品最重要的一点是什么,杨万丽说是颜值。所以,他们同样花了很多心思在无人机的外观上。J.ME的外观设计灵感来源于熊猫,因此无人机看起来像一个熊猫的形象,桨叶设计成竹叶的样子,相信应该会受到不少人尤其是对熊猫比较热爱的人的喜爱。

其实在今年,已经有不少小型无人机出现在市面上,尤其是前不久大疆发布的Mavic,让人看到了小型无人机的突破。杨万丽表示大疆是极具极客情怀的一家公司值得尊重,只不过大疆优先关注专业玩家,而飞马优先关注入门级普通用户。而不管是大疆还是飞马,所要做的都是深耕市场潜心做产品,只有大家一起,才能把这个市场做大。另外在杨万丽看来,无人机也会随着技术的发展,从分立方案走向整合方案,而这其中的关键在于芯片。

“从无人机发展的历史来看,基本都是分立的芯片方案,我认为会逐步迈向到整合方案。为什么以前没有小的无人机,而现在有,是因为芯片带来的变化,小型化对消费市场来说会更容易被接受,我相信消费市场会进一步发展,而且我看Mavic也在做这方面的尝试,我相信大家一起努力会把市场做大。”

杨万丽表示目前因为无人机芯片需求量相对于手机还比较低,因此各大芯片厂商投入的力度并不大。在联想时,杨万丽曾成功推动联发科与联想的合作,而在J.ME这款产品中,联发科同样为他的“老战友”提供了战略性的支持,联发科专门为飞马机器人即将上市的J.ME,定制了一个芯片方案。

目前飞马机器人刚刚完成A轮融资,而下个月他们也即将发布他们的首款消费级无人机J.ME,对于这款无人机他们目前对外还甚是保密,因为当雷锋网编辑提出是否可发朋友圈时,对方坚决予以反对。因此,想要了解更多关于这款无人机的信息,可以关注他们即将举行的新品发布会,这款产品到底是否值得我们期待?最终,还是让时间告诉我们答案吧!

 

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