3月25號 科技播報 科技大街

1、【變聲器Out！AI「語音合成」模仿總統講話】說到變聲器，不少人第一反應就會想到《名偵探柯南》中領結變聲器，動畫中的場景或許馬上就要實現了。加拿大一家名為「琴鳥」（Lyrebird）的公司開發出了新的「語音合成」技術，它利用神經網路訓練原始的音頻樣本，利用語音模仿演算，模仿出任何人的聲音。更厲害的是，還能在聲音中加入「感情」元素，讓聲音聽起來更逼真，即使是想要變奧巴馬也不是難事；

2、【量子感測器腦頭盔 成像靈敏度提高4倍】英國科學家開發了一種輕量級、高度敏感的量子感測器腦成像設備，可以讓病人自然活動。患者甚至可以喝茶或打乒乓球，而他們的大腦活動被記錄腦磁圖(MEG)系統記錄下來，成像靈敏度提高4倍。研究人員希望腦頭盔能夠幫助那些不能使用傳統的固定掃描儀的患者，包括患有癲癇的嬰兒或患有帕金森病等疾病的老人。這種可穿戴掃描儀還為在現實世界和社會互動中測量人們的大腦功能提供了新的可能性；

3、【「黑科技」VR設備，清晰度接近人眼】芬蘭初創企業Varjo開發了新的VR頭戴設備，稱其圖像比目前市面上的大多數其他設備清晰50倍。該公司通過使用一種名為「凹凸渲染」的技術，模仿人眼的視覺呈現方式。只需要對我們眼睛在任何時刻關注的物體提供高清晰度圖像，場景的其餘部分是低解析度的。這種選擇性的方法消耗的計算能力要小得多——大約比目前的VR頭戴設備少25%；

4、【有了AI預測系統，再也不用擔心下雨天打不到車了】近日，豐田宣布聯合日本打車服務平台、日本電信公司和諮詢公司埃森哲，研發了一個計程車調度支持系統。該系統利用AI技術，可將計程車服務日誌數據、基於位置的智能手機大數據對人口構成的預測以及活動信息結合起來，預測計程車服務的需求，預測準確率可高達94.1%。有了計程車調度支持系統，乘客在高峰期打車難的問題將會大大減輕，不僅能改善乘客的用戶體驗，還能提高計程車公司的收入；

5、【牙齒感測器追蹤食物 無線檢測幫助健康飲食】塔夫茨大學工程學院的研究人員開發出新的微型感測器，當這種感測器直接安裝在牙齒上，並與移動設備進行無線通信時，就可以傳輸葡萄糖、鹽和酒精的攝入信息。感測器只有2mm×2mm，這突破了以前對這類可穿戴設備的形狀局限，可以靈活地與不規則的牙齒表面保持一致。研究人員指出，該感測器科在未來用於檢測和記錄多種營養物質、化學物質和人的生理狀態；

6、【慕尼黑工業大學研發的晶元可以在34分鐘內檢測出軍團菌】當在空調製冷裝置被軍團菌感染時，人體可能會患上嚴重甚至致命的軍團病。因此，定期檢查水中的細菌是非常重要的。慕尼黑工業大學最新研發的晶元承諾將比以往更快檢測出軍團菌。檢查軍團菌的典型方法包括將水樣放入培養皿中，然後等待10至14天，觀察是否有細菌培養物生長。不幸的是，軍團菌數量可在短短一周內達到爆發水平。此外，如果爆發已經發生，則需要儘快確定其來源。因此慕尼黑工業大學研究人員創建了全新的LegioTyper晶元。慕尼黑工業大學開發的便宜一次性設備包含20種不同抗體的微陣列。其中每一種都與不同的嗜肺性軍團病桿菌亞型結合。如果有任何這些亞型出現在水樣中，晶元將在34分鐘內檢測到它們的存在。該研究論文最近發表在《生物感測器和生物電子學》雜誌上；

7、【狙擊新興公司競爭 Google以區塊鏈支持雲業務】據報道，Google正在研究基於區塊鏈的系統來支持雲業務，悄然開展區塊鏈技術研究，以「阻止來自新興創業公司的競爭」。Google可能會使用區塊鏈來記錄用戶交易，並提高這種服務產生的數據的安全性。Google不會為私人分賬服務，而是計劃提供許可證和計劃，讓客戶在自己的伺服器上運行自己版本的區塊鏈，使其能夠以安全，透明的方式發布和驗證交易；

8、【IBM旗下POWER伺服器比谷歌雲TensorFlow快46倍】機器學習是人工智慧的分支，主要是對能通過經驗自動改進的計算機演算法的研究。據國外媒體報道，美國IBM公司近日宣稱，其旗下的POWER伺服器的機器學習不單單比谷歌雲所用的TensorFlow快，而且是快了整整46倍。今年2月，谷歌公司的軟體工程師安德烈亞斯·斯特本茲（Andreas Sterbenz）撰文描述了如何利用谷歌雲機器學習和TensorFlow為大規模廣告和推薦場景進行點擊預測。他訓練了一個用來預測「Criteo Labs點擊日誌」（http://labs.criteo.com/）上廣告點擊次數的模型。該網站的內容超過1TB，包含了來自數百萬條廣告的特徵值和點擊反饋數據；

9、【庫克：AI會取代一些工作 人們應該學會接受並終身學習】3月24日上午消息，「中國發展高層論壇2018年會」於3月24至26日在北京舉行，主題為「新時代的中國」，蘋果公司CEO庫克出席「應對全球不平等的挑戰」分論壇並發言。在提問環節，被問到怎麼看待AI可能會取代一些工作，比如卡車司機等時，庫克表示，技術帶來很多進步，但人工智慧也可能取代一部分工作，這是技術帶來的新的挑戰。庫克表示，在新技術取代一些工作時，人們應該學會接受新技術，並承認目前人類的一些工作未來會有極大的改變，這就需要人們學會終身學習。比如卡車司機，社會需要為他們提供機會培訓新的技能，在自動駕駛大規模應用後，他們就可以從事新的工作；

10、【杭州：今年至少要減掉27萬輛共享單車】杭州發布了《杭州市互聯網租賃自行車發展研究報告(最終稿)》。報告顯示，杭州共享單車合理投放數量為32-46萬，而杭州現在有77萬單車，由此計算，杭州市今年至少要減掉27萬輛單車，這幾乎等於ofo小黃車目前在杭州的總投放量(29.2萬)；

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