英超第13轮新冠检测结果公布发现一名阳性病例

中新网7月14日电 当地时间13日,英超联赛公布了7月6-12日之间,对2071名球员和俱乐部员工新冠检测的结果,其中1人检测结果呈阳性。

英超联赛官方表示,收集并提供上述信息,是为了维护联赛的诚信与透明,不会公布关于俱乐部和被感染人员的细节,每一轮核酸检测结束后将公布结果。

易继辉说,“极限场景问题并非是仅仅依靠图像传感器或软件、GPU、CPU就能解决,而是需要整个生态链的合作,寻找最优的解决方案。”

既然汽车的感知系统已经如此优秀,那么智能传感是否还面临一些技术挑战?

就在新冠疫情早期的某一天,一位粉丝在抖音上找到了王京京,由于大量的工作人员无法准时到岗,很多客户的产品验证无法顺利推进,比如一些航空航天企业对芯片使用的要求非常严格,芯片在制造、测试、焊接、组装过程中需要对每个序列号进行跟踪抄写记录,过去几乎全部是人工完成的。

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经过缜密分析和测算,吕力提出了全新的解决思路,在百度EasyDL平台搭建了训练体系及模型,成功设计了一套自动化采集软硬件训练系统:在原有地磅产品的基础上增加一个200万像素的摄像头和一台嵌入式电脑,即可实现货运车辆的关键指标——车轴数的智能识别,车辆称重时自动触发抓拍并上传识别车辆的轴数,智能匹配计算车辆的轴数与载重关系,并上报给有关部门。

2、《使命召唤:现代战争》

年初的新冠疫情夺去了佳慧同学回学校上课的机会,也让这对程序员父女有了更多的相处时间。除了每天按时完成学校安排的在线学习课程,郭峰还为佳慧报名了百度EasyDL的线上课程,原以为女儿会因为人工智能的晦涩难懂逐渐失去兴趣,但一个有趣的实践改变了佳慧对人工智能的认知。

隐藏在三位主人公背后的EasyDL大抵就在做后一种事情,希望AI的开发可以像使用家电一样简单,不必了解家电的内部构造和电路原理,只需要明白遥控器上的按键和对应的功能。

3、《消逝的光芒》新DLC延期

于是王京京向粉丝要了些芯片照片,对每个芯片的多个特征点进行标注,利用EasyDL的物体检测算法计算出芯片的朝向角度,然后旋转文字到水平方向进行OCR识别,最终利用机械臂进行自动抓取整理,按照芯片上的序列号进行排序摆放,完全替代了之前对人工操作的依赖。

在他看来,传统的自动化机器几乎都没有视觉能力,只能依靠机械精度提高稳定性,但由于芯片摆放不规则、表面标识不清晰,导致机器在这个过程中无用武之地,而百度EasyDL的很多能力刚好弥补了这些缺陷。

此外,NPD Group的分析师Mat Piscatella表示,今年6月的美国游戏硬件销售额相比去年下滑了17%,这是今年2月以来首次出现下滑的情况,而今年目前为止的总计花费相比去年提高了25%,达到了16亿美元。

从5月17日起至今,英超联赛已经进行13轮的测试。自复赛之后,英超进展相对顺利,并未受到疫情的太多威胁,目前,本赛季联赛只剩最后3轮,剩余的时间里,英超俱乐部将继续每周对球员和工作人员进行两次测试,英超联赛也将保持在当地时间每周一公布结果的惯例。(完)

当汽车变得越来越智能甚至走向自动化时,一个显著的特征是汽车上的感知系统越来越丰富。

目前国内不少地区纷纷出台《道路货物运输源头治理超限超载暂行办法》等法规,吕力设计的系统为众多的企业用户提供了更优的选择:平台总成本不到原有治超系统的50%,并且基本无需现场维护,大大减少了人力成本的投入。

7、《健身环大冒险》

易继辉认为,宽动态、极限环境以及辨别LED指示牌和交通灯是当下汽车成像面临的主要挑战。

按照中国汽车驾驶自动化分级的规定,自动驾驶有从L0到L5共计6个等级,等级越高,意味着汽车的自动化程度越高,相应地感知配置也更加复杂。

02 把机械臂玩出花的“网红大叔”

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对此,安森美给出了自己的解决方案,易继辉介绍,安森没美最近上市的Hayabusa系列产品,是市场上具有最高宽动态效果和第一款具有网络安全功能的产品。“Hayabusa系列产品的图像传感器一共有6层,相当于在传统小像素旁安装一个大蓄水池,多余的电荷流入蓄水池中,光强增量,信息量提高,相应地动态范围也就增加了。”

宽动态即动态范围,是指在摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现存在局限。对于汽车而言,当汽车逆光行驶时,尤其是从隧道驶出时或者夜晚遇到强烈的光线,如果宽动态较小,光线较暗的地方就会成为盲区,这对汽车而言是潜在的安全隐患,因此提高宽动态范围至关重要。易继辉也表示,宽动态也是从乘用车的L2、L3到商用上的L4、L5所面临的主要挑战。

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安森美的这一图像传感器最开始用在高端摄影机上,例如李安拍摄《少年派的奇幻漂流》使用的ARRI公司摄影机,就是用的安森美半导体的图像传感器,但现在这一技术已逐渐进入汽车行业。

2017年,吕力在与某地磅生产企业合作期间,帮助政府部署企业源头治超管理系统,发现该系统存在设备采购成本高、部署复杂、易损坏、维护及运营成本高等诸多劣势,且整体效果并不理想,于是吕力开始思考如何改变系统设计来提升效率,从源头上规避超载现象的发生。

1、《最后生还者2》

宽动态技术是成像的主要挑战

其实前面讲述的三个故事都出自于百度EasyDL在乌镇举办的产业智能创新大赛,而且只是数百个参赛案例中的百分之一。

对于辨别LED是指示牌和交通灯的挑战,易继辉表示,现在包括中国、欧洲、美国、日本、其他国家都已经开始在公路上实行LED电子管控牌,但LED的闪烁频率没有一定的标准,图像传感器经常无法捕捉到信号,虽然这对人眼而言不算挑战,但对于机器视觉却是很大的挑战。

爆发式增长的汽车传感

同一个时间点,不同于王京京的单打独斗,连续创业的吕力看到了同样的机会,他牵头组建了一支由六个人组成的“战斗小分队”。

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03 深入产业第一线的“战斗小队”

截止到目前,百度EasyDL上已经有超过70万开发者,覆盖了包括工业、农业、医疗、物流、零售、教育在内的20多个行业场景,越来越多的郭佳慧、王京京、吕力正在EasyDL的帮助下成为改变世界的中坚力量。

据Wccftech,《微软飞行模拟》将包含一个内置游戏市场,可以让MOD开发者直接出售他们的MOD,获取实际金钱。你可以在市场合作伙伴计划中进行注册来参与。

42岁的王京京在抖音上有3万多粉丝,一个名符其实的“网红大叔”,也是见证了中国科技浪潮不断向前推进的“活化石”。

除此之外,为了让更多的开发者拥有简单易用的“智能策源地”,降低企业应用AI的门槛与成本,EasyDL还重磅推出了为有需求企业提供专项基金的“万有引力”计划,企业和个人开发者只需在EasyDL上完成业务模型的定制训练、部署与应用,即可领取万元专项代金券,进一步拉近人工智能与各行各业的距离。

王京京接受了粉丝提出的挑战。

在整体的商业大环境中,诸如地磅之类低门槛的制造业,几乎是不被重视的边缘产业,但人工智能对这些产业的渗透革新,正在迸发出新的驱动力。相比于创造新的事物,对传统产业的智能化改造同样存在不可小觑的机会。

见识了人工智能的神奇之后,佳慧同学有了更多的想法。一次逛街的时候看到商场入口安装了佩戴口罩识别的闸机,可是有人用衣袖遮挡口鼻的时候,却被误判为戴了口罩,佳慧当时就开始思考:是否可以用人工智能解决这个问题呢?

第一个转折点是2017年下半年,EasyDL刚刚完成从0到1的上线过程,发现原本积压的、无法被满足的长尾定制需求,大部分已经有了被解决的可能,同时也看到了各行业涌现出大量AI定制化需求的潜力。

6、《荒野大镖客:救赎2》

行驶在城市道路上的运输车辆,可以说是一座城市维持生命力的血脉,然而频频发生的“超载”现象,却让一些运输车辆成了城市中的交通隐患,不仅造成了路面基础设施的损坏,也增加了交通事故发生的风险。

占据60%以上汽车成像市场份额和80%汽车感知市场份额的安森美在于上周五的一次媒体沟通会上做出部分解读。

第二个转折点开始于2018年中期,EasyDL在功能上进行了大的版本升级,所支持的模型类型、数据和部署服务进一步完善,并且陆续在多个城市进行巡回演讲、交流活动,让越来越多的行业用户认识 EasyDL。

当00后伴着AI向着未来刚刚开始萌发属于自己梦想的同时,70后也并没有被“搁浅在沙滩上”。对于学习,技术从业者们似乎天然有着一种敏感而又热切的追求。

5、《真人快打11》

10、《我的世界:地下城》

人工智能浪潮的爆发,再一次改变了王京京的人生方向:40岁的时候开始学习机械臂编程,在抖音上录制了用机械臂打鸡蛋、发牌、玩跳一跳游戏等有趣的视频,逐渐积累了一批忠实粉丝。

每一次技术革命爆发的初期,最缺的往往是知道如何使用技术的人,42岁的王京京正在担纲“技术摆渡人”的角色。

目前佳慧同学训练的“戴口罩检测模型”已经在百度AI市场上线,并且已经卖出了3000多份,其中有做人脸识别闸机的厂商,有做人脸检测设备的企业,还有同样碰到戴口罩检测难题的开发者。

9、《马里奥赛车8豪华版》

在与人工智能接触之前,佳慧的理想是当一名老师,现在她的理想是长大后研发智能的“机器人老师”。

4、P社收购《末日求生》开发商

佳慧在父亲的鼓励下打算做一款戴口罩检测的模型,目标是让机器识别是否佩戴口罩、戴口罩的方式有没有错误,以及准确识别用手和胳膊遮挡口鼻的情况。确定好模型的功能后,佳慧收集了600多张佩戴口罩的照片,上传到百度EasyDL并调用了平台提供的数据回流标记算法。模型迭代到第6个版本后,识别准确率已经稳定在95%以上,戴口罩识别的问题被佳慧同学成功解决。

在解决宽动态的问题时,易继辉也提到,尽管从硬件半导体的层面解决技术难题时最快的、性价比最高的,但是安森美也有同一些软件公司合作,希望能够从软件的层面进一步改进这一问题,这同样也是汽车行业本身的愿景。

在郭峰的帮助下,佳慧使用百度EasyDL做了一个识别MM豆颜色的小程序。当佳慧把标注好的图片传到后台进行机器学习后,神奇的一幕发生了:电脑可以灵活地判断出MM豆的颜色,即使MM豆被另一个颜色的MM豆挡住只能看到一点点,电脑仍然可以准确识别出它的颜色,就像有一双人的眼睛一样。

具体而言,L0是系统仅有目标和时间探测与相应功能,对传感器还没有需求,L1级别解放双脚,要求系统可执行车辆横向或纵向运动,需要配置5颗图像传感器和4颗超声波传感器;L2解放双手,双手不用接触方向盘,需要配置8颗图像传感器、8颗超声波雷达以及1至3颗毫米波雷达;L3解放双眼,系统能够识别失效模式并发出接管请求,因此8-13颗图像传感器、12颗超声波雷达、3-5颗毫米波雷达以及1颗激光雷达。L4则是一个分界线,从某种程度而言驾驶员开车不用思考,意味着实现真正的自动驾驶,因此对各类传感器的数量要求更高,汽车传感器迎来爆发式增长。

进入L5,最缺的是生态链建设

任何细小的变化都会由于渐进累积而产生巨大的差异,那些常常被忽视的“隐秘的角落”里,与AI发生的故事你可能想象不到,或许这些聚在一起,发生于细微之处的改变更有利于我们看到AI落地应用的全貌。

随后吕力找到了湖南红星大市场初步试水。作为国内排名前三的农贸市场,湖南红星大市场每天总通勤车辆高达4000台,拥有海量货运车辆样本基础。经过5个版本的迭代后,平台平均识别准确率已达94.3%,基本满足业务覆盖需求。

2、《微软飞行模拟》将包含内置游戏市场 支持MOD开发者

而从L4迈向L5,汽车必定需要更强大的人工智能技术学习所有应用场景,生态链建设将是从L4过度到L5的必经之路。

目前王京京借助EasyDL打造的“视觉定位机械臂及OCR”模型已经在两家企业落地应用,识别准确率保持在99%以上,在四个工序中节省了9名人力。后期计划将项目做成标准化的产品,在更多的行业中推广应用。

然而,真实情况真的如此吗?

3、《集合啦!动物森友会》

让人有些惊讶的是,这些故事的主角不是人工智能一线大厂的工程师,不是预言人工智能行业趋势的布道者,甚至不是精通于算法的程序员。可他们和AI的故事却为我们提供了一个新的视角:人工智能的落地应用不只是让大厂的程序员们走进生产车间,还要让一群懂行业、有经验、懂痛点的人学会使用人工智能。

目前吕力的团队已经转向物联网和人工智能,将自身定义为人工智能与传统产业之间的连接器,计划通过“战斗小队+定制装备”深入到更多行业里去。

易继辉透露,过去的传感器公司同软件、特别是人工智能算法部门直接沟通的机会较少,但最终传感器所收集的信息依然需要计算机、人工智能、机器学习来处理,这些都是需要提升的方面。

据悉,目前智能感知产品已经广泛用于L2、L3和L4级别的汽车,在L4的使用上,汽车行业本身希望解决极限场景问题。

科技学者库兹韦尔曾在《奇点临近》一书中大胆预测:“我们的未来不是再经历进化,而是要经历爆炸。”顺着这个比喻延伸的话,百度EasyDL就像是智能的“弹药库”,并将引线交到了一群理解场景、理解行业的人手中。

不过,目前这一挑战的解决方案已经从软件层面发展到芯片级的解决方案。

《消逝的光芒》新DLC“Hellraid”宣布从7月23日延期至8月13日(PC)、8月14日(主机)。

那么,这些传感器具体有哪些用途?安森美半导体智能感知部门全球市场和应用工程副总裁易继辉在媒体交流会上说,现在的汽车就像一台架在四个轮子上的拥有极强感知能力的计算机,汽车的感知系统可以拆分为前视先进驾驶辅助系统(ADAS)摄像机、倒车摄像机、环视、摄像机监控(CMS)、舱内的驾驶员监控系统(DMS)和乘员监控系统(OMC)、毫米波雷达(Radar)和激光雷达(Lidar)。“现在最好的汽车感知系统以及远远超过人类的感知,有的驾驶员会出现疲劳驾驶和注意力不集中的情况,但是汽车的感知系统却不会”。

01 想造“机器人老师”的12岁女孩

据悉,而Hayabusa系列产品的曝光一次能够达到95dB,经过多次曝光可以达到120dB,在102dB场景下能够捕捉到详细信息,且下一代产品将会达到110dB。

半导体的跃进:涉足摄像头、雷达、激光雷达的安森美瞄准自动驾驶

不用AI基础就能开发AI并创造价值的人有多酷?刚刚读初一的郭佳慧是位典型的“码二代”,父亲郭峰是一家科技公司的CTO,并在父亲的熏陶下提前打开了人工智能的世界。

1999年,21岁的王京京第一次接受媒体采访,彼时他的身份是《中国摇滚》网站的主编,也是国内第一个音频流媒体网站;大学毕业后的王京京选择自主创业,并在2004年最早发明了一键磨皮算法。但在2012年移动互联网普及时,王京京遇到了人生的瓶颈期,干脆关了公司在自家阳台上种花种菜,甚至花了5年时间到全国各地去旅游。

为了实现这一目标,百度EasyDL团队已经默默深耕了三年,并且经历了走向大规模应用落地的两个转折点:

Author: jakebarnes.com