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| 本文作者： 劉偉 | 2018-06-26 17:22 |
雷鋒網消息 路透社日前報道，包括數名政府官員在內，至少6名不愿公開姓名的知情人士披露，五角大樓正開展多個秘密項目，研究使用人工智能技術的計算機系統，以偵測和應對能夠運載核武器的導彈襲擊。
AI強大的學習能力可以幫助人類以更快的速度和更高的準確度篩查衛星圖像等海量數據，查找導彈處于準備發射狀態的征兆，并及時采取外交手段，或對導彈進行摧毀或攔截。
據悉，美國政府已對這些人工智能項目加大投入。總統特朗普提出的下一財政年度國防預算案為其中一個項目劃撥8300萬美元，是最初所獲資金的3倍多，這表明人工智能偵測導彈研究正受到重視。
一名美國政府官員說，軍方已對一個追蹤導彈移動發射裝置的早期原型系統作內部測試。首都華盛頓的軍方和私營企業研究人員參與研究，所采用的技術來自中央情報局In-Q-Tel風險投資基金資助的幾家商業企業。
一些美國官員預計，人工智能導彈偵測項目的基本要素有望在本世紀20年代初期具備實用價值，但另一些官員和國會議員認為，研究投入不足。
通過一個名為“Nuru”的APP，坦桑尼亞農民可以用AI給自家地里種的木薯看病。
木薯是熱帶濕地低收入農戶的主要食用作物，養活了大約5億非洲人民。于坦桑尼亞農民來說，木薯就是水稻、小麥一般的存在。
木薯很容易受到病蟲害的侵擾，而且由于癥狀發展緩慢，農民很難及時發現問題所在，經常給坦桑尼亞農民帶來沉重的損失。
為此，賓夕法尼亞大學的一個研究機構開發了一款名為“Nuru”的APP。該研究機構和國際熱帶農業研究所（IITA）合作，標注數以萬計的木薯作物圖片，識別和區分木薯上的各種病害，并利用谷歌機器學習框架TensorFlow來訓練機器學習模型。
使用者只需要將手機攝像頭對準木薯葉子，就可以自動框選出葉片上發病的區域，如果發現疾病，Nuru還可以給出最佳的處理意見。
雷鋒網消息 正在印度尼西亞訪問的日本外相河野太郎25日在雅加達表示，日本正幫助印尼在2018年亞運會主要場館安裝人臉識別系統，確保亞運會安全、順利舉行。
河野太郎在會晤印尼外長蕾特諾后舉行的記者會上說，日本從去年底開始已經提供多個生物識別系統用于安裝在雅加達朋加諾體育中心的數個場館，這是兩國反恐合作的組成部分。
據印尼媒體報道，2018年亞運會主要場館的閉路電視系統融合了日本的人臉識別技術，總投資額約400萬美元，配備7K超高清監控攝像頭，將能夠對觀眾的面部和場內觀眾活動進行自動掃描和識別。
據介紹，這一系統還直接同印尼反恐機構的數據庫相連。一旦出現現場人員與恐怖分子面相庫數據匹配，系統將會發出警報。
除此之外，這一技術還能識別非活動物體，如果觀眾將隨身物品遺落場館，攝像頭將會對該物品進行特別標記。如果場內出現嫌疑物品，攝像頭也將發出警報。
各路PS大神的作品常常令人難辨真假，其中不少還被用來炮制假新聞，給社會造成了極大的負面影響。不過PS痕跡躲得過人眼，卻躲不過AI的眼睛。
雷鋒網了解到，Adobe 正在研究利用 AI 識別假照片中的PS痕跡。來自 Adobe 研究中心和馬里蘭大學的研究人員使用雙流（two-stream） 雙流快速區域卷積神經網絡（FASTER region-based convolutional neural networks, FASTER R-CNN）對其進行培訓以檢測具體照片。其中之一是從圖片中的 RGB 流中檢測對比度差異和非自然邊界，另一種是使用隱寫分析豐富模型來找出真實區域和改變區域之間“噪音”的不一致性。 后者是因為當對象從 A 圖（源）中移除并附加到 B 圖（目的地）時，源圖像和目標圖像的“噪點”將不一致。 這兩種信息通過雙線性匯聚層形成最終數據。
實驗顯示，這種方法確實可以識別圖像是否已經經過處理，并且可以顯示處理該圖片所用到的技術：拼接、復制等。
Adobe表示，該技術還處于初級階段，但他們希望繼續推進該項技術，用來監測數字媒體中的虛假圖片信息。
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