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1、聽說現(xiàn)在有個(gè)AR APP很火，所以我也做了一個(gè)

昨天在圖書館刷 RL 教材的時(shí)候看到一個(gè)有趣的 app，叫做「唐納德涂鴉」（Android：Donald Draws Executive Doodles；IOS：Trump Executive Order）。大概功能就是可以將用戶自定義的內(nèi)容（圖片、涂鴉、文字等）放在 D.T. 總統(tǒng)的決策書上，并生成動(dòng)圖。

一看到這個(gè) app 我就感到眼前一亮，它綜合了今年科技界最火的 AR 技術(shù)和政治界（與段子界）最火的 D.T. 總統(tǒng)。正如 app 作者所說的那樣："This app is gonna make the United States of Amemeica GREAT again!"

我之前在AR原理演示一文中曾有涉及過實(shí)現(xiàn) AR 的方法，既然代碼都還在，我就隨手也做了一個(gè) "qqfly Draws"。

【作者】qqfly，上海交通大學(xué)機(jī)器人所博士生，本科畢業(yè)于清華大學(xué)機(jī)械工程系，主要研究方向機(jī)器視覺與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。

2、28天自制你的AlphaGo（系列）：

28 天自制你的 AlphaGo（一）

28 天自制你的 AlphaGo（二）：訓(xùn)練策略網(wǎng)絡(luò)，真正與之對弈

28天自制你的AlphaGo（三）：對策略網(wǎng)絡(luò)的深入分析以及它的弱點(diǎn)所在

28天自制你的AlphaGo（四）：結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的Policy Gradient（左右互搏自我進(jìn)化的基礎(chǔ)）

28 天自制你的 AlphaGo（五）：蒙特卡洛樹搜索（MCTS）基礎(chǔ)

AlphaGo 的策略網(wǎng)絡(luò)，可以用于改進(jìn)上述的分?jǐn)?shù)公式，讓我們更準(zhǔn)確地選擇需擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)。而 AlphaGo 的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，可以與快速走子策略的模擬結(jié)果相結(jié)合，得到更準(zhǔn)確的局面評估結(jié)果。注意，如果想寫出高效的程序，這里還有很多細(xì)節(jié)，因?yàn)椴呗跃W(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行畢竟需要時(shí)間，我們不希望等到網(wǎng)絡(luò)給出結(jié)果再進(jìn)行下一步，在等的時(shí)候可以先做其它事情，例如 AlphaGo 還有一個(gè)所謂 Tree policy，是在策略網(wǎng)絡(luò)給出結(jié)果之前先用著。

【作者】彭博，Blink·稟臨科技聯(lián)合創(chuàng)始人。

3、Comet Labs合伙人：為什么說激光雷達(dá)是無人駕駛汽車的“眼睛”？

也許對于激光雷達(dá)來說，高昂的設(shè)備成本是它需要克服的最大挑戰(zhàn)。盡管自該技術(shù)得到應(yīng)用以來其成本已大幅降低，但仍然是它被大范圍采用的一個(gè)重要障礙。對于主流汽車工業(yè)來說，一個(gè)價(jià)值2萬美元的傳感器將無法被市場接受。伊隆·馬斯克說：“我不認(rèn)為它對于汽車的發(fā)展是有意義的，我認(rèn)為它不是必須的。”

最后，雖然我們將激光雷達(dá)視為計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)組件，但點(diǎn)云卻是完全基于幾何呈現(xiàn)的。相反，人眼除了形狀之外還能識別物體的其他物理屬性，比如顏色和紋理?，F(xiàn)在的激光雷達(dá)系統(tǒng)不能區(qū)分紙袋和巖石之間的差別，而這本應(yīng)是傳感器理解和試圖避開障礙物時(shí)考慮的因素。

【作者】Adam Kell，Comet Labs合伙人，負(fù)責(zé)人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域的早期投資投資。

4、汽車安全工程師：為啥這么多裝了AEB的車依然會(huì)撞撞撞？| ADAS專題

在ADAS的眾多功能中，AEB（自動(dòng)緊急制動(dòng)）聽起來安全感十足，引起了很多車主的興趣。但實(shí)際使用過程中，有的朋友可能會(huì)發(fā)現(xiàn)，很多裝了AEB的車依然避免不了撞車事故。那么AEB功能真的沒用嗎？

AEB的學(xué)名其實(shí)是“前向車輛碰撞緩解系統(tǒng)”，這個(gè)名字當(dāng)然不是隨便起的。讓我們再看一下圖2，駕駛者通過控制方向盤閃避障礙物的極限是TTC 1.0s，而此時(shí)如果相對車速低于約60km/h，仍能通過制動(dòng)而避免碰撞。簡單講，當(dāng)你打方向已經(jīng)躲不過去的時(shí)候，制動(dòng)仍然能幫你避免碰撞。

【作者】鄭菲，汽車主動(dòng)安全測試工程師。

5、孫宇教授解讀：自動(dòng)駕駛汽車——平衡創(chuàng)新和安全

自動(dòng)駕駛技術(shù)的首要?jiǎng)訖C(jī)是減少交通事故，避免致命事故。2015年，全球與汽車交通事故相關(guān)的死亡人數(shù)約為125萬。這相當(dāng)于每天墜毀五個(gè)完全滿載的波音747 。在美國，人為錯(cuò)誤造成的交通事故占所有交通事故的94％。死于車禍?zhǔn)?至34歲兒童和成年人死亡的主要原因。雖然2016年的交通事故數(shù)據(jù)尚不可用，但是，根據(jù)早期的估計(jì)，2016年交通事故中死亡的人數(shù)可能更高。

【作者】孫宇，南佛羅里達(dá)大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授、斯坦福大學(xué)訪問教授、IEEE RAS機(jī)器臂抓取和操作技術(shù)委員會(huì)的始創(chuàng)主席及美國總統(tǒng)國情咨詢委員會(huì)機(jī)器人方向的顧問。

6、從系統(tǒng)和代碼實(shí)現(xiàn)角度解析TensorFlow的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理 | 深度

2015年11月9日，Google發(fā)布深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow并宣布開源，并迅速得到廣泛關(guān)注，在圖形分類、音頻處理、推薦系統(tǒng)和自然語言處理等場景下都被大面積推廣。TensorFlow系統(tǒng)更新快速，官方文檔教程齊全，上手快速且簡單易用，支持Python和C++接口。

本文依據(jù)對Tensorflow（簡稱TF）白皮書[1]、TF Github[2]和TF官方教程[3]的理解，從系統(tǒng)和代碼實(shí)現(xiàn)角度講解TF的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)原理。以Tensorflow r0.8.0為基礎(chǔ)，本文由淺入深的闡述Tensor和Flow的概念。先介紹了TensorFlow的核心概念和基本概述，然后剖析了OpKernels模塊、Graph模塊、Session模塊。

【作者】姚健，畢業(yè)于中科院計(jì)算所網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室，曾就職于360天眼實(shí)驗(yàn)室，主要從事深度學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)相關(guān)研究工作。目前就職于騰訊MIG事業(yè)部，從事神經(jīng)機(jī)器翻譯工作。

7、Alexa估值近百億美元，AI巨頭為何在語音交互市場搶奪賽道？

去年10月份，Intel與科大訊飛宣布合作共同研發(fā)AI芯片，該芯片將麥克風(fēng)陣列、遠(yuǎn)場語音識別等功能集成到SOC當(dāng)中，形成完整的遠(yuǎn)場語音交互鏈條，此次合作正式宣告Intel也將進(jìn)入智能語音交互市場。

從市場層面來看，語音交互毋庸置疑是繼鍵盤、鼠標(biāo)和觸摸屏之后的主流交互方式，但是距離真正走入國內(nèi)市場還總是差那么一點(diǎn)。技術(shù)鏈條僅僅是其中一個(gè)小部分原因，從戰(zhàn)略認(rèn)知、資金投入到需求挖掘，國內(nèi)公司都欠缺了很大的火候，而國內(nèi)各大巨頭更應(yīng)該在戰(zhàn)略決心和技術(shù)鏈條上發(fā)力。智能語音交互的全球競爭之中，國內(nèi)的AI巨頭似乎才剛剛蘇醒。

【作者】袁媛，來自微信公眾號“聲學(xué)在線”（ID：soundonline）

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