哈佛病理实验室融合数据源以开发可检测癌症的 AI
最近的一项研究显示，病理学家从活检标本诊断乳腺癌的准确率大约是四分之三。而且分析组织玻片非常困难和耗时，这也是为什么病理学是任何医院中最昂贵的部门之一。
哈佛医学院病理学助理教授 Faisal Mahmood 带领团队开发了深度学习工具，这些工具可以综合各种来源（数字化整片组织病理学数据，分子信息和基因组学）的信息，以帮助病理学家并提高癌症诊断的准确性。
Mahmood 本周在英伟达于美国首都华盛顿举办的的 GTC 会议上发表了有关这项研究的演讲。他在最近的一次采访中说，病理学家诊断的差异「可能会带来可怕的后果，因为不确定性可能会导致更多的活检和不必要的介入程序。」「深度学习具有协助诊断和治疗反应预测的潜力，可以减少主观偏见。」（Nvidia）
华为支持塞尔维亚开发 AI 平台
塞尔维亚政府已与华为签署了一项谅解备忘录，以开发人工智能平台。塞尔维亚政府在一份声明中表示，人工智能平台开发将由中国国际合作开发署提供 1,170 万欧元资助，华为将为 Kragujevac 国家数据中心提供云基础设施。「该平台将基于人工智能的使用，开发最先进的电子政务服务，并进一步发展教育，研究，创新，科学和经济。」塞尔维亚政府的电子政务办公室主任 Mihailo Jovanovic 说。塞尔维亚将投资 3000 万欧元在 Kragujevac 建设数据中心，并计划在 2020 年 7 月完成。
亚马逊AI 重写「数百万」的 Alexa 用户指令，可将缺陷减少 30％
像 Alexa 这样的 AI 智能助手在一定程度上通过手动数据转录和注释能将服务变得更好，但这过程中需要花费大量时间和精力。为了追求更具可扩展性的方法，亚马逊科学家注意到人们倾向于重新解释错误的指令，研究团队由此利用来自交互的反馈来收集见解。在一份详细介绍该项工作的论文中，研究人员解释道，其部署的自动自学系统减少了「成千上万」Alexa 客户的错误。（Venturebeat）
东芝将与东京大学合作培养更多 AI 工程师
东芝公司周四表示将与东京大学合作培养人工智能方面的专家，目标是到 2023 年 3 月将其 AI 工程师的人数从目前的 750 人增加近三倍，达到 2,000 人，以促进该领域的研发。该计划是与东京大学的信息科学与技术研究生院共同开发的，工程师将在为期三个月的课程中学习广泛的技术，涵盖使用工厂提供的数据进行人工智能和大数据分析的过程。该计划将于下个月启动，预计到 2022 财年末将培训约 350 名工程师。东芝还计划新雇用 200 名 AI 专家，并在其原有的教育体系下再培养 700 名 AI 专家，以使其员工掌握最新知识。（日本时报）
Tech Mahindra与以色列初创公司Atidot合作开发基于AI的保险解决方案
Tech Mahindra 周四宣布与以色列保险科技公司 Atidot 合作，该公司为人寿保险和年金公司提供预测，分析，人工智能和机器学习工具。通过这一合作关系，Tech Mahindra 和 Atidot 将提供一个独一无二的平台，通过预测客户的行为、失效模式并改善其交叉销售和追加销售能力来提高保险公司的盈利能力。（economictimes）
Ghost 融资 6370 万美元，用于开发可提供汽车自动驾驶功能的售后套件
无人驾驶汽车面临着无数的挑战，其中最主要的是驾驶员并非总是能以可预测的方式或负责任的方式行驶。另外车辆还要担心降雨和刮风，有乱穿马路的行人，急速的电动自行车和踏板车。更不用说无法解释大量 Google Maps 数据的小巷和繁忙的十字路口了。那么，由前 Yahoo 首席技术官和 Pure Storage 联合创始人 John Hayes 领导的初创公司 Ghost Locomotion 提供尚未解决全栈自动驾驶汽车平台也许就不足为奇了。相反，它致力于完成在美国行驶的所有里程中占三分之二的任务：高速公路行驶。（Venturebeat）
Uber披露自动驾驶部门10亿美元融资来源：4亿美元来自丰田
据外媒报道，Uber 旗下负责自动驾驶等先进技术研发的先进技术集团在今年 4 月份获得了来自丰田、软银等公司 10 亿美元的融资。在近日提交给美国证券交易委员会的一份文件中，Uber 披露了 10 亿美元资金的具体来源，其中丰田投入了 4 亿美元，软银出资 3.33 亿美元，余下的 2.67 亿美元来自电装公司。（TechWeb）
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