编辑｜陈思
导读：Alphabet 的 Waymo 也开始探索开发自动驾驶卡车；苹果发布 HomePod；美国计划在未来几个月内重新修订无人驾驶政策；Google Project Wing 无人机同空域飞行迎来重大革新；GMTC 全球移动技术大会 2017 正式召开；论文精选：大规模精确 Minibatch SGD：一小时训练 ImageNet；贝叶斯算法进行深度学习
周一
Alphabet 的 Waymo 也开始探索开发自动驾驶卡车
Alphabet 旗下的 Waymo 正在评估向自动驾驶卡车领域转移，该公司目前正在对如何将其技术整合到卡车中进行“技术探索”，现阶段只有一辆卡车参与测试，且目前还是由人驾驶为了收集数据。
Waymo 此前并没有表现出对自动驾驶卡车有任何特殊的兴趣，但是其前任员工之一 Anthony Levandowski 在离职后成立了一家名叫 Otto 的自动驾驶运输公司。 Levandowski 的这家公司被 Uber 收购，并任命 Levandowski 负责自动驾驶工程业务，但他在本周早些时候被解雇，因为他被 Waymo 指控偷窃 Google 的员工和商业机密，且拒绝接受 Uber 的内部调查。自行驾驶卡车被认为是自动驾驶行业一个比较容易达成的成果之一，因为它所涉及的长途高速公路驾驶相对简单。
混合驾驶模式是指虽然仍有司机驾驶，但一旦卡车进入城市驾驶场景即可由自动驾驶系统接管，这种模式是该行业正在追求的一个受欢迎的选择，能使自动驾驶技术的实际商业使用更容易被实现。一家名叫 Embark 的初创公司最近采用了这种模式，并被批准在内华达州的道路上测试这种自主驾驶卡车技术。
新闻链接：
https://techcrunch.com/2017/06/02/alphabets-waymo-is-also-exploring-self-driving-trucking/
周二
苹果发布 HomePod
传闻已久的苹果将推出亚马逊 Echo 的竞争产品是真的，这款产品名为 HomePod。“我们想重塑家庭音乐，”苹果 CEO Tim Cook 在 2017 年 WWDC 全球开发者大会的发言中强调。
苹果智能音箱首先专注于音乐，而不是 Siri。HomePod 将于今年晚些时候发货。这款产品有七个聚束高音单元阵列，还配置了 A8 芯片来进行低音管理。它具有多通道回声消除、实时声学建模等功能。HomePod 可以扫描周围的空间以相应地优化音频。这款智能音箱能很好地兼容 Apple Music。你可以通过与智能音箱语音来播放 Apple 音乐库中的任何内容。通过语音还可以实现更多功能，例如你还可以说“播放更多这样的歌”或者“我喜欢这首歌”。你也可以通过 Siri 查询更多信息，例如新闻标题、天气、体育比分等。如果你有搭载 HomeKit 的设备，你也可以使用智能音箱来控制灯光、车库门、空调等。
售价为 349 美元，颜色有白色和太空灰。它首先将在美国、英国和澳大利亚发售，其他国家将于明年发售。
新闻链接：
https://techcrunch.com/2017/06/05/apple-announces-the-homepod/
周三
美国计划在未来几个月内重新修订无人驾驶政策
唐纳德·特朗普总统的行政部门将在接下来的几个月内公布修订的无人驾驶汽车政策。
作为对汽车制造商呼吁的回应，美国运输部负责人星期一表示，将消除对自动驾驶测试的阻碍并允许自动驾驶车辆上路。“我们不希望规则阻碍未来技术的进步。”美国交通运输部长 Chao 说。包括 Alphabet、通用、福特、Uber 和特斯拉在内的公司，都在积极追求自动驾驶技术。Chao 表示，新的规则将支持行业创新，旨在鼓励“新进入者和创新者提供更安全的车辆”。
众议院能源和商业委员会的共和党人也一直在制定一揽子立法，使自动驾驶车辆上路变得更容易。一个美国参议院委员会也计划在本月举行一次关于自动驾驶车辆的新听证会。奥巴马时期的政策要求汽车制造商自愿向监管机构提交 15 点“安全评估”的自驾车系统细节，并敦促各州在大多数规则上遵照联邦政府。
汽车制造商对该政策提出了许多担忧，包括要求他们转交重要数据、可能会延迟测试达几个月、并导致各州将自愿准则转为强制性等。
新闻链接：
https://www.reuters.com/article/us-usa-selfdriving-idUSKBN18W2JR
周四
Google Project Wing 无人机同空域飞行迎来重大革新
Project Wing 是 Google X 实验室的项目，它专注于无人机送货。
Project Wing 刚刚分享了一个重大革新，该革新有望使无人机日常送货成为现实。Google 在 FAA 和 NASA 的组织下完成了对无人机系统（ Unmanned Aircraft Systems）空中交通管理能力的一系列测试。如果我们想让无人机在没有直接领航的情况下穿过空域、运送包裹及其他商品并构成自动化网络，这些测试是必不可少的。
未来的场景很可能是这样的：某一空域中将有数千架无人机执行运送包裹等任务，这些无人机将智能地在建筑物之间、在不同的天气条件下巡航，Project Wing 的革新正是为此所做的准备。未来场景的实现需要复杂的协调，本周二对 Wing 作的测试展现了这一点。在测试中，一名无人机操作者同时控制三架 Wing 无人机，这三架无人机的起飞处和运送任务各不相同，同时，三架无人机还与两架 Intel 无人机和一架 DJI Inspire 在同一片空域飞行。这次测试展示了 Wing 的交通管理平台如何自动绘制所有无人机的路径，并在无人机户外飞行的现实情境中智能地更新和适应这些路径。
此次革新致力于解决同空域中无人机的路线规划、告知无人机的远程操纵者无人机路径的意外变化以及意外情况时更新空域警报和路径调整。之后 Google 将努力在同步飞行上获取更多支持。
新闻链接：
https://techcrunch.com/2017/06/07/googles-project-wing-team-takes-a-key-step-towards-making-drone-delivery-real/
周五
GMTC 全球移动技术大会 2017 正式召开
周五， GMTC 全球移动技术大会 2017 在北京国际会议中心正式召开。本次大会将持续两天，由极客邦科技 & InfoQ 中国主办，以「 智能时代的大前端 」为主题，邀请谷歌、微软、阿里、腾讯、滴滴、今日头条等国内外知名企业 50 余位技术专家莅临现场演讲。
在上午主会场上，GMTC 全球移动技术大会主编徐川发表讲话，表示 InfoQ 对移动技术的关注重点从原生开发转到大前端，移动技术将会进入次时代。我们必须找到那些最新的技术。那么如何去找呢？主编分享了对于未来移动技术趋势的看法。
论文精选
大规模精确 Minibatch SGD：一小时训练 ImageNet
摘要
Facebook 开发了一种新的方式训练计算机视觉模型，能够大大加速公司人工智能工作。使用新技术，Facebook 可以在一小时内训练图像分类模型，同时保持其准确性。
在最高性能的情况下，Facebook 今天推出的新系统，在不牺牲生成模型质量的前提下，每秒使用 256 颗 GPU 训练 40,000 张图像。这项工作帮助数据科学家更快地测试假说，有助于提高未来研究的质量。
加速机器视觉训练的时间对于 Facebook 来说十分重要，因为机器视觉是增强现实和机器学习的关键，这两项都是 Facebook 未来业务的关键。
论文链接：
https://research.fb.com/publications/ImageNet1kIn1h/
贝叶斯算法进行深度学习
摘要
深度学习是非线性高维数据缩减和预测的机器学习形式。贝叶斯概率视角提供了许多优点。
具体的统计解释和属性，用于优化和超参数调整的更有效的算法，以及预测性能的解释。传统高维统计技术 ; 主成分分析（PCA），偏最小二乘法（PLS），降级回归（RRR），投影追踪回归（PPR）显示为浅层学习者。他们的深度学习对手利用了多层次的数据降低，从而导致性能提升。随机梯度下降（SGD）训练和优化和压差（DO）提供模型和变量选择。
贝叶斯正则化是寻找网络的核心，并为最佳的偏差方差折衷提供了一个框架，以获得良好的样本性能。讨论了高维度构建良好的贝叶斯预测因子。为了说明我们的方法，我们提供了首次国际预订 Airbnb 的分析。最后，我们总结了未来研究的方向。
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/1706.00473.pdf
继续阅读
阅读原文