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1.人工智能P图高手上线，晚上拍糊了的照片一样P好看

晚上拍照经常会模糊，这是因为光线不足。

在低光照环境拍照是个技术活，要么得把相机固定使用低 ISO长曝光；如果用高ISO短曝光，则会出现噪点，影响画质。

但是现在又有款 AI，完美的解决了这个困境。

今日，美国伊利诺伊大学香槟校区的研究人员与英特尔公司共同开发了一种人工智能算法，它可以将严重曝光不足的照片拉回到正常曝光而不产生噪点。

研究人员用了 5,000 多张曝光不足的照片与正常照片进行比对训练 AI 算法，最终让 AI 成功学会了 P 图。

目前该研究团队主要使用富士 X-T2 和索尼 A7S2 进行测试。

目前该研究团队主要使用富士 X-T2 和索尼 A7S2 进行测试。

研究员在全封闭的黑暗环境中拍照，唯一的光源是一只蜡烛，然后用不同的相机拍照，再用 AI 算法 P 图。

2.手机壳加入无人机技术，跌落自动悬停，手机不再爆屏

相信大家都有遇过手滑一下，手机掉落的经验，轻则外壳刮选，重则屏幕爆裂要破费维修。

KickStarter 近日有新的众筹企划，针对手机跌落问题研发内置无人机技术的手机壳，令手机可以在掉在地上前悬停空中。

这个名为The Phone Drone 的企划产品，是一款内置无人机技术的手机壳。

具有专利技术和感应器，当感测到手机从空中掉落时，手机壳中的四个螺旋桨会自动弹出。

根据感应器的数据，作顺时针或逆时针转动；

如手机屏幕朝下时，螺旋桨将会作顺时针转动，相反则是作逆时针转动，确保手机无论哪一面掉落，都会有足够的推力把手机悬停，不致于撞击地面造成损毁。

在悬停稳定后，手机更会上升至一定高度悬停。

透过手机壳的感应器，当用户把手移至手机下方，螺旋浆将停止运作，让手机降落在用户手上，确保安全。

The Phone Drone目标是筹得一万美元，开始数天已筹得接近四分之一的数目，其预计售价为$95美元，成功达标的话会在明年底出货。

3.亚马逊为Alexa添加识别用户声音的能力

亚马逊今天宣布，其人工智能助手Alexa将具备自动识别用户声音的能力。

当用户说出“Alexa，播放音乐”的语音指令时，系统将从亚马逊音乐平台选择符合该用户习惯的个性化音乐。

设置Alexa语音识别配置文件可以为用户播放个性化音乐、推送个性化消息，并可以让用户在购物时无需输入四位数的PIN码（声纹支付？）。

当然，这个自动化识别语音功能可以在Alexa app中设置为禁用。

去年10月，亚马逊首次公开让Alexa具备语音识别能力的消息，之后亚马逊便一直试图让人们更容易创建自己独特的语音配置文件。

起初创建语音识别配置文件需要在Alexa app上操作，今年2月亚马逊更新了可使用Echo扬声器创建配置文件的功能。

目前我们只知道创建语音识别配置文件的过程需要使用者说出10个特定的短语。

亚马逊公司发言人拒绝提供关于培训Alexa识别语音所需的更多详细信息。

除了提供个性化音乐，亚马逊团队还在进行进一步的研发工作，以便更好的理解使用者在与Alexa交谈时的情绪状态，而这能在未来带来更多个性化体验。

开发者现在可以为Alexa添加8种来自AWS Polly的独特拟人声音，这些声音与Alexa现有的声音均有很大不同。

本月早些时候，亚马逊已将语音购买功能加入Alexa，这样第三方开发商和企业就可以接受来自数百万Alexa用户的付款了。

4.Google推出最新ML模型压缩技术Learn2Compress

随着深度学习技术的爆炸性发展，很多企业、开发者都发表了自己的研究论文，展示最新取得的不俗成绩。

但是在实际使用时，很可能遇到模型大小方面的问题。

Google近日公开了自家全新ML模型压缩技术Learn2Compress。

该技术能为开发的深度学习模型变得更为轻量化，并在移动设备上去执行。

Learn2Compress将NN模型压缩为输入一个大型的TF模型，自动生成随时可用的设备模型。

对于Learn2Compress技术的本质，谷歌提了如下三点：

通过除无意义的权重和激活来减少模型的大小；

通过减少模型中使用的位数来提高推理速度；

联合训练和精馏方法策略，老师网络是一个给定的模型，学生网络是被压缩的，这些模型很窄，有助于我们显著减轻计算负担。

此外还能够同时训练不同规模的学生网络。

结果就是Learn2Compress效果非常好，可以更快更小地生成模型，有时甚至超过了给定的模型。

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