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MIT提出用于针织服装自动化的新系统

8月6日消息,MIT CSAIL的研究人员在最新论文中提出了一种用于针织服装自动化的新系统和设计工具,可以简化编程设计的流程。研究团队创建了一个名为“InverseKnit”的系统,可以将针织图案的照片翻译成指令,然后与机器一起用来制作服装。这样的方法可以让普通用户在没有编码知识的情况下创建设计,甚至可以协调制作过程中的效率和浪费问题。同时研究人员还提出了一个计算机辅助设计工具,可以用来定制针织物品。

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相关快讯
  • 09月18日 17:46
    MIT提出多维学习索引结构Flood

    9月18日消息,在多维索引表格上进行扫描和筛选是现代分析型数据库引擎的关键技术。为了对这些操作进行优化,数据库常建立起聚类的索引结构(indexes),如R-Trees,Z-ordering等,然而这些索引结构在不同的数据集以及查询集合下很难进行统一优化。MIT的研究人员在论文《Learning Multi-dimensional Indexes》中,提出了名为Flood的多维学习索引结构。通过同时优化索引结构以及存储布局,这种结构自动地调整自身以适应具体数据集和查询集合。该工作用来为端到端学习型数据库系统构建索引模块。

    来源:机器之心
  • 09月11日 20:11
    中科院自动化所获北京科技进步一等奖

    9月11日消息,中科院自动化所与云知声合作完成的项目 “大规模开放域文本知识获取与应用平台”获得北京市科学技术进步一等奖。本项目成果以构建大规模知识图谱与知识应用引擎并赋能行业智能应用为总体目标,针对大数据环境下知识类型开放、语言表达多样等特点,率先提出基于弱监督卷积神经网络的大规模文本知识获取系列方法,实现了千万级规模的多领域知识自动抽取;在此基础上,创新性地提出面向异构海量知识图谱的深度学习问答方法。

    基于项目主要科研成果,团队研发了具有完全自主知识产权的大规模知识图谱构建与应用的工具和平台,具备领域知识建模、实体识别、关系抽取、事件抽取、知识问答等核心功能。项目成果在智慧医疗、智能家居、智慧车载、智能教育等领域实现产业化应用。其中,智能防疫外呼机器人在北京、上海等全国十余个城市的基层社区免费上线,日呼出量超过36000通,助力新冠肺炎疫情防控。

    来源:智东西
  • 09月08日 20:43
    亿纬锂能:拟销售3台非标自动化设备

    9月8日消息,亿纬锂能公告,根据业务发展的需要,公司子公司惠州金源自动化拟向深圳麦克韦尔销售3台非标自动化设备,交易金额为人民币37.17万元(不含增值税)。公司子公司亿纬控股全资孙公司摩尔兄弟签订《纯电动充电服务车租赁合同》,向摩尔兄弟租赁8台纯电动流动服务车,租赁期限1年,租金按月支付,总交易金额为人民币56.07万元(不含增值税)。

  • 07月17日 19:48
    MIT研究可抵抗对抗攻击的神经网络结构

    7月17日消息,港中文和MIT的研究者在CVPR 2020论文《When NAS Meets Robustness: In Search of Robust Architectures against Adversarial Attacks》中,从神经网络结构的角度出发,研究了可抵抗对抗攻击的神经网络结构的模式。为了获得研究所需的大量网络,他们采用了One shot神经网络结构搜索(NAS),对一个super-net进行一次训练,然后对从中采样的子网络进行了对抗微调。采样的网络结构及其鲁棒性精度为研究提供了丰富的基础。

    来源:机器之心
  • 07月02日 20:01
    MIT韩松组推高效适配不同硬件HAT模型

    7月2日消息,为了解决Transformer的低效问题,来自MIT韩松组的研究人员提出了HAT: Hardware-Aware Transformers,针对不同的硬件设备的特性,为每个硬件搜索出一个高效的Transformer模型,从而在保持精确度的前提下大幅降低内存消耗。在同样的精度下,相比于基线Transformer, HAT可以获得3倍加速,3.7倍模型压缩。

    来源:机器之心
  • 07月02日 19:08
    MIT道歉:AI数据集涉嫌种族偏见

    7月2日消息,近日,麻省理工学院将其用于训练AI系统的数据集“Tiny Images”永久下线,原因是带有许多涉及种族歧视、性别歧视、恋童癖等倾向的图像和标签。

    麻省理工学院教授Antonio Torralba说:“我们深表歉意。”据称,Tiny Images数据集存在问题的一大原因是采用了大量搜索引擎整合数据而变得鱼龙混杂,同时还因为图片尺寸太小无法通过人工识别和过滤。Tiny Images数据库创建于2008年,在arXiv上被高频引用,广泛用于图像识别等机器学习模型。

    来源:智东西
  • 05月29日 22:57
    MIT开发新AI系统 降低碳足迹

    5月29日消息,麻省理工学院的研究人员开发了一种新的自动化AI系统,该系统具有更高的计算效率和更小的碳足迹。研究人员的系统训练了一个大型神经网络,其中包括许多不同大小的预训练子网络,这些子网络可以针对各种硬件平台进行定制,而无需重新训练。这极大地减少了为新平台训练每个专门的神经网络通常所需的能量,新神经平台可以包括数十亿个物联网(IoT)设备。他们使用该系统训练计算机视觉模型,估计与当今最先进的神经体系结构搜索方法相比,该过程所需的碳排放量约为1/300,同时将推理时间减少了1.5-2.6倍。

    来源:机器之心
  • 05月22日 21:10
    MIT用可优化度量指标理解对比表征学习

    5月22日消息,在论文《Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere》中,来自MIT CSAIL的两位研究者确定了对比损失的两个关键属性:一是基于positive pair的特征对齐(紧密度),二是超球面上特征诱导分布的一致性。他们证明,对比损失可以优化这两个属性,并分析它们对下游任务的正效应。从实证角度出发,研究者提出了量化每个属性的可优化度量指标。在标准视觉和语言数据集上的实验证实了度量指标与下游任务性能之间存在强烈的一致性。需要特别指出的一点是,直接对这两个指标进行优化可以使下游任务上的表征具有媲美甚至超越对比学习的性能。

    来源:机器之心
  • 05月20日 20:15
    微软收购软件自动化公司Softomotive

    5月20日消息,微软在年度开发者会议上宣布,已经收购了英国软件自动化公司Softomotive,未公布收购金额。Softomotive成立于2005年,在被微软收购前,共计融资2500万美元。微软首席执行官Satya Nadella表示,Softomotive将成为微软Power自动化平台的一部分,用于在WinAutomation平台上增加桌面自动化工具。

    来源:智通财经
  • 05月11日 11:31
    紫光华智场景解析技术获MIT测评第一

    5月11日消息,日前,紫光华智在麻省理工学院CSAIL研究组发起的MIT Scene Parsing Benchmark场景解析评测中排行榜首,并成功刷新国际最高分数。同时,上榜的还有来自多家国内外知名AI公司,顶级学术研究机构,以及ICCV、ECCV、CVPR等国际学术会议相关论文中的场景解析重要研究成果。

    据悉,紫光华智基于深度学习平台,充分应用上下文语义关联、局部/全局特征自适应融合、多尺度信息融合、掩码输出信息融合等技术手段构建了一套全景分割框架,实现了场景分割像素准确率(pixel accuracy)、平均交并比(mean Iou)等关键技术指标的大幅提升,进而有效提高复杂场景下的目标检测、定位、识别精确度。

    来源:智东西
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