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整数智能 • 2021-03-15 21:45 • 产品 • 192 views

MOLAR NEWS

2021年第5期

MolarData人工智能每周见闻分享，每周一更新。

首个“生物医药+机器学习”大规模资源数据集社区TDC诞生

近日，由美国多所著名大学（哈佛大学，乔治亚理工，麻省理工学院，卡耐基梅隆大学，斯坦福大学，伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校）的研究人员，与医疗数据公司 IQVIA 合作，发布了医疗领域内首个面向疗法的统一机器学习开源框架 ——Therapeutics Data Commons（TDC）。

目前，TDC 已经收录有 22 个机器学习任务，以及与它们所对应的与安全药物研发过程有关的 66 个数据集，且包含许多社区性资源功能，属一个集各种资源和工具为一体的线上疗法研发用的机器学习研究平台。

来源：学术头条

Google AI与Deepmind强强联合，推出新工具加速神经网络稀疏化进程

近日，Google宣布了一系列XNNPACK加速库和TensorFlow Lite上的新特性：这些特性旨在帮助研究人员开发自己的稀疏设备模型，可以支持稀疏网络的有效推断，还包括了教会开发人员如何稀疏化神经网络的指导。

这些新的工具是与DeepMind合作开发出来的，它们提供了新一代的实时感知体验，包括MediaPipe中的手部跟踪和谷歌Meet中的背景功能，并将推理速度从1.2倍提高到2.4倍，同时将模型尺寸减少一半。

MolarData| AI领域资讯速递来源：新智元

淘宝推荐、视频搜索背后的检索技术竟是它！达摩院向量检索引擎Proxima

人工智能算法可以对物理世界的人/物/场景所产生各种非结构化数据（如语音、图片、视频，语言文字、行为等）进行抽象，变成多维的向量。随着 AI 技术的广泛应用，以及数据规模的不断增长，向量检索也逐渐成了 AI 技术链路中不可或缺的一环，更是对传统搜索技术的补充，并且具备多模态搜索的能力。

如下图所示，向量检索几乎覆盖了大部分的可以应用AI的业务场景。

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Proxima 是通用化的向量检索工程引擎，实现了对大数据的高性能相似性搜索，支持 ARM64、x86、GPU 等多种硬件平台，支持嵌入式设备和高性能服务器，从边缘计算到云计算全面覆盖，支持单片索引十亿级别下高准确率、高性能的索引构建和检索。

来源：AI科技评论

城市异常事件精确预测：基于交互注意力机制的时空数据预测模型

CHAT模型的目的是预测城市异常事件，这里的“异常”主要指交通拥塞、违章停车、突发噪音、建筑毁坏等。

CHAT模型主要基于注意力机制对时空数据进行建模，整体框架大致可分为两个模块：（1）动态时间依赖建模；（2）分层注意力网络。时间维度上，将观测到的所有数据形式转换为每一天的序列形式，通过长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）进行时间动态编码。为了加强对过去以及未来信息的双向融合，模型采用的是双向长短期记忆网络（ Bidirectional Long Short-Term Memory ，BiLSTM)。