闪光:研究人员发布数据集来训练冠状病毒聊天机器人

1.东京大学的研究人员可以通过结合肌肉和软材料制成的传感器来实现柔性机器人。

自动化是一个越来越重要的话题，这个概念的核心是机器人技术和机器学习的配对领域。机器学习和机器人技术之间的关系不仅局限于机器人行为控制，而且对其设计和核心功能也很重要。在现实世界中运行的机器人需要知道他们的环境和他们自己，以便导航和执行任务。机器人可以由柔软的材料制成，但是这种机器人的灵活性受到其控制所需的刚性传感器的限制。东京大学的研究人员已经发明了一种嵌入式传感器来代替刚性传感器，刚性传感器具有相同的功能，但是为机器人提供了更多的灵活性。软机器人比传统的刚性设计更具适应性和灵活性。该团队使用最先进的机器学习技术来创造他们的设计。

2.研究人员发布数据集来训练冠状病毒聊天机器人

来自加州大学圣地亚哥分校、卡内基梅隆大学和加州大学戴维斯分校的研究人员提出了人工智能聊天机器人，可以回答病人关于冠状病毒的问题。该团队使用中英文数据集训练了支持这些聊天机器人的模型。数据集包含医生和病人之间关于冠状病毒的对话，研究人员声称实验已经证明他们有意义的医学对话的方法是“非常有希望的”研究人员在一个数据集(CovidDialog)上训练了几个对话模型，这些模型是从iCliniq、医疗保健魔术、HealthTap、Haodf和其他在线医学论坛中提取的。英语数据集包含603个咨询，而中文数据集包含1088个咨询。每次会诊都以患者的医疗状况的简要描述开始，随后是患者和医生之间的对话，并且可选地包括医生提供的诊断和治疗建议。研究人员说：“在这项工作中，我们第一次尝试开发一个对话系统，可以提供关于[冠状病毒的医学咨询。”实验结果表明，这些训练有素的模型有望为[冠状病毒提供临床意义和语言方面的高质量咨询。

3.新疆5G远程超声波机器人开放式诊断

5月15日，兵团十三师红星医院5G智能医疗应用场景展示在哈密红星医院举行。5G远程超声波机器人依托中国电信新疆公司5G网络，在演示现场进行了生动的诊疗演示。“吸气，屏住呼吸。抬起你的肚子。”在红星医院医生的远程指挥下，距离哈密市近80公里的兵团十三师柳树泉农场医院的机械臂对患者进行实时超声扫描，并给出诊断意见。尽管医生和病人相距甚远，5G网络可以毫无延迟地传输清晰的图像和声音，让医生和病人呆在同一个空间。这标志着新疆第一台5G远程超声波机器人在新疆生产建设兵团红星医院13师成功开通，标志着新疆5G智能医疗进入新阶段。

4.研究人员将隐私保护人工智能应用于大规模基因组研究

研究人员发表了一项关于将隐私保护人工智能技术(同态加密)应用于基因和表型数据的大规模全基因组关联(GWAS)的研究。他们声称这比以前的方法快30倍，并且可以保护数据主体的隐私。该团队隶属于初创公司二元技术公司、哈佛医学院和达纳法伯癌症研究所，并于本周在《美国国家科学院院刊》 (PNAS)发布了研究结果。GWAS可以提供对包括COVID-19在内的各种疾病的洞察，该技术目前正被用于识别与对新型冠状病毒的易感性或反应相关的遗传变异。然而，像HIPAA这样的法规要求匿名处理某些医疗数据以保护参与者的身份，像he这样的技术出现在这项技术中。它基本上是一种加密形式，可以计算通过算法(也称为密文)加密的明文(文件内容)，以便生成的加密结果与对未加密文本执行的操作结果完全匹配。

5.无人机自动检测系统开发商“福亚智能”已经完成了数千万元的融资

据报道，无人驾驶飞行器自动检测系统开发商福亚智能去年11月完成了一轮由中国汇金和威斯资本共同投资的数千万元人民币的融资。这一轮融资主要用于研发、营销投资和库存。此前，该公司已获得上海中富股权资本的首轮融资。

6.苹果收购虚拟现实初创公司NextVR

苹果公司周五证实了其收购下一代虚拟现实公司的报告，这是一家专门以虚拟现实(VR)形式进行现场直播的虚拟现实公司。众所周知，NextVR之前通过虚拟现实平台与国家篮球协会、国家足球联盟、实况转播国、福克斯体育、国际冠军联赛以及各种艺术家达成协议，以转播体育赛事和音乐会。当被要求置评时，苹果只提到了CNBC的收购报告，报告称：“苹果会不时收购较小的科技公司，我们通常不会讨论我们的目标或计划。与此同时，NextVR的网站更新了说明，并指出：“我们正朝着一个新的方向前进。“在收购之前，苹果告诉ZDNet的姐妹刊物CNET，它计划在今年晚些时候发布增强现实(AR)和虚拟现实耳机。苹果公司表示，当时，耳机的每只眼睛都有8K的显示屏，比现在最好的电视分辨率还要高，而且不需要与电脑或智能手机捆绑在一起。

7.脸书的语音合成人工智能可以在500毫秒内生成语音

脸书今天发布了一个高效的人工智能文本语音转换系统，可以使用传统处理器实时托管。目前，它正在为公司的智能显示品牌门户提供动力，并为脸谱网内的其他应用(如虚拟现实)提供服务。Facebook表示，该系统结合了一种新的数据收集方法，使用语言模型进行监管。它能在500毫秒内产生一秒钟的音频，从而在六个月而不是一年内创造出带有英国口音的声音。像脸书这样的TTS系统承诺在没有专用硬件的情况下提供高质量的语音。事实上，脸书称其系统的加速速度是基准速度的160倍，这使得它适用于计算受限的设备。