根据DSCC创始人RossYoung分享的详细信息，iPhone12将搭载5.4英寸有机发光二极管显示屏，分辨率为2340x1080像素，475ppi，采用Y-Octa触摸屏技术。

生成器和鉴别器的能力都得到了提高，直到鉴别器无法区分真实例子和合成例子，其准确率优于预期的50%。SurfelGAN团队还创建并使用了一个名为WaymoOpenDataset-newView的新数据集-该数据集缺少相机图像，但从场景开始，并从受现有姿态干扰的相机姿态渲染surf图像-为每一帧创建一个新的surf图像，并将其渲染到原始数据集中。

有趣的是，鉴别器的工作会通知制作人——每次鉴别器正确识别出复合作品时，它都会告诉制作人如何调整其输出，以便在未来变得更加真实。有希望的结果Waymo进行了一系列实验来评估SurfelGAN的性能，为其提供了798个训练序列，包括20秒的摄像头数据(来自5个摄像头)和激光雷达数据，以及Waymo开放数据集中对车辆、行人和骑行者的标注。像Waymo这样的无人驾驶汽车公司在将仿真系统部署到真实汽车之前，会使用仿真环境来训练、测试和验证他们的系统。在模拟中，当自动驾驶汽车和其他人(如其他汽车、骑自行车的人和行人)的轨迹发生变化时，系统会生成逼真的视觉传感器数据，帮助我们在更新的环境中对场景进行建模.该系统的组件正在生产中。导读 Waymo表示，它开始利用自动驾驶汽车收集的传感器数据，使用AI生成摄像头图像进行模拟。

该论文的合著者报告说，当SurfelGAN生成的图像被提供给现成的车辆检测器时，最高质量的合成图像达到了与真实图像相当的指数。对感兴趣对象的激光雷达扫描数据将被累积，这样Waymo可以生成汽车和行人的重建，尽管它们的几何形状和纹理不完美，但它们可以放置在模拟的任何地方。为了重建这个桥梁，研究人员着手证明两个假设：大脑学习非常慢的一般假设可能是错误的，大脑的动力学可能包括加速学习机制。

半个世纪前，研究人员试图模仿这些大脑的功能，弥合神经科学和人工智能之间的差距。这是一种连接大脑神经元突触(权重)的学习机制。研究小组的实验表明，训练频率将大大加快我们大脑的适应性。RoniVardi博士补充道：重复同样的图像可以提高我们大脑对秒的快速适应能力，而不是几十分钟。

从实验神经科学到机器学习的重建桥梁有望在有限的训练实例下(类似于人类决策和机器人控制及网络优化的许多案例)推动人工智能，尤其是超快速决策。这种新发现的大脑启发的学习加速机制比常用的机器学习算法(如手写数字识别)要好得多，尤其是在为训练提供小数据集时。

机器和深度学习算法的起源正日益影响我们生活的几乎所有方面。导读 半个世纪以来神经科学和人工智能之间的桥梁已经被新揭示的超快速大脑启发式学习机制所修复，该机制可以用来加速现有的基于小数据集的人工 半个世纪以来神经科学和人工智能之间的桥梁已经被新揭示的超快速大脑启发式学习机制所修复，该机制可以用来加速现有的基于小数据集的人工智能学习算法。有可能大脑的学习速度甚至更快，但它超出了我们目前的实验限制。——依兰大学物理系和金化学多学科脑研究中心。

然而，从那以后，实验神经科学并没有直接推动机器学习领域，神经科学和机器学习似乎都是独立发展的。这项工作的主要贡献者ShiraSardi说：通过每秒观察10张相同的图像来学习就像每月观察1000张相同的图像一样有效。坎特补充说，他是希拉萨迪、罗尼瓦尔迪、尤瓦尔、梅尔、阿米尔戈登塔尔、什里霍达斯曼和雅艾尔图根德法夫特机器和深度学习算法的起源正日益影响我们生活的几乎所有方面。

从实验神经科学到机器学习的重建桥梁有望在有限的训练实例下(类似于人类决策和机器人控制及网络优化的许多案例)推动人工智能，尤其是超快速决策。Kanter补充道：虽然大脑非常慢，但它的计算能力优于或等于典型的最新人工智能算法。

导读 半个世纪以来神经科学和人工智能之间的桥梁已经被新揭示的超快速大脑启发式学习机制所修复，该机制可以用来加速现有的基于小数据集的人工 半个世纪以来神经科学和人工智能之间的桥梁已经被新揭示的超快速大脑启发式学习机制所修复，该机制可以用来加速现有的基于小数据集的人工智能学习算法。为了重建这个桥梁，研究人员着手证明两个假设：大脑学习非常慢的一般假设可能是错误的，大脑的动力学可能包括加速学习机制。

坎特补充说，他是希拉萨迪、罗尼瓦尔迪、尤瓦尔、梅尔、阿米尔戈登塔尔、什里霍达斯曼和雅艾尔图根德法夫特。在今天《科学报告》发表的一篇文章中，研究人员透露，他们已经成功地重建了实验神经科学和高级人工智能学习算法之间的桥梁。这种新发现的大脑启发的学习加速机制比常用的机器学习算法(如手写数字识别)要好得多，尤其是在为训练提供小数据集时。然而，从那以后，实验神经科学并没有直接推动机器学习领域，神经科学和机器学习似乎都是独立发展的。这项工作的主要贡献者ShiraSardi说：通过每秒观察10张相同的图像来学习就像每月观察1000张相同的图像一样有效。半个世纪前，研究人员试图模仿这些大脑的功能，弥合神经科学和人工智能之间的差距。

RoniVardi博士补充道：重复同样的图像可以提高我们大脑对秒的快速适应能力，而不是几十分钟。该研究的第一作者、Bar的IdoKanter教授说：据信，大脑中的学习步骤通常可以持续几十分钟甚至更长时间，而在计算机中，它可以持续十亿分之一秒或百万分之一秒。

——依兰大学物理系和金化学多学科脑研究中心。出乎意料的是，这两个假设都被证明是正确的。

研究小组的实验表明，训练频率将大大加快我们大脑的适应性。有可能大脑的学习速度甚至更快，但它超出了我们目前的实验限制。

通过对神经元培养进行新的实验，研究人员可以证明一种受大脑启发的新学习机制。这是一种连接大脑神经元突触(权重)的学习机制。例如，当该机制用于手写数字识别的手动任务时，其成功率大大超过常用的机器学习算法系统核心的AI算法展示了成千上万个支持或不支持的语句和故事。

它的目的不是取代人，而是帮助他们更快、更可靠地核实事实。该工具由滑铁卢大学的研究人员开发，使用深度学习的AI算法来确定帖子或故事中的陈述是否得到同一主题的其他帖子和故事的支持。

该工具由滑铁卢大学的研究人员开发，使用深度学习的AI算法来确 一种新的人工智能(AI)工具可以帮助社交媒体网络和新闻机构消除虚假报道。在全世界科学家不断努力实现全自动系统的同时，滑铁卢技术也可以作为社交媒体和新闻机构中人类事实检查员的筛选工具。

但是，如果其他大部分材料都不支持，那就说明你在处理假新闻。导读 一种新的人工智能(AI)工具可以帮助社交媒体网络和新闻机构消除虚假报道。

研究人员开发这一工具的动机是因为网络帖子和新闻报道(通常是为了政治或经济利益)的激增，以欺骗或误导读者。随着时间的推移，系统学会在显示新的索赔-故事对时决定是否支持。滑铁卢大学系统设计工程教授亚历山大王(AlexanderWong)说：如果它们很棒，那可能是一个真实的故事。滑铁卢人工智能研究所的创始成员Wong说：它增强了它们的功能，并标记了看起来不正确的信息。

这是研究人员使用为2017年科学竞赛(称为假新闻挑战)创建的大数据集创建的准确性的新基准。这是为了减少信息的大规模传播.。

给定一个帖子或故事中的一个想法和为同一主题收集的其他帖子和故事进行比较，系统可以正确地确定它们是否支持它(十之八九)。负责该项目的研究生克里斯杜汉蒂(ChrisDulhanty)说：我们需要赋予记者权力，让他们发现真相，并告知我们情况。

他们的系统推动了开发全自动技术的持续努力，该技术可以在一个名为姿态检测的关键研究领域以90%的准确率检测假新闻滑铁卢人工智能研究所的创始成员Wong说：它增强了它们的功能，并标记了看起来不正确的信息。