1.杜克大學最新研究：機器學習可預測生物迴路的行為

杜克大學近日發表了一篇名為「機器學習可預測生物迴路的行為」的研究，研究顯示神經網路縮短了複雜生物迴路的建模時間，從而使人們能夠對其內部工作方式產生新的見解。生物醫學工程師設計了一種機器學習方法來對工程細菌中複雜變數之間的相互作用進行建模，否則這些變數將很難預測。據了解，他們的演算法可推廣到多種生物系統。

2.英特爾和布朗大學部署 AI 幫助癱瘓病人恢復運動

英特爾和布朗大學今天開始著手一項由 DARPA 資助的智慧脊柱介面專案，該專案旨在使用 人工智慧技術為嚴重脊髓損傷癱瘓的患者恢復運動和膀胱控制。在此為期兩年的計劃中，研究人員將記錄來自脊髓的運動和感覺訊號，並使用人工神經網路來學習如何刺激受傷後的部位傳達運動命令。羅德島醫院外科醫生將在患者受傷部位的兩端植入電極陣列，從而形成智慧旁路使切斷的神經能夠實時交流。研究人員將同時利用英特爾 AI 開源軟體（例如 nGraph）和英特爾 AI 加速器硬體來滿足此應用程式的實時要求。

3.Waycare A 輪籌集 725 萬美元用於人工智慧和大資料改善城市交通

為了幫助其平臺擴充套件到全球更多市場，以色列初創公司 Waycare 今天宣佈已在 SJF Ventures 領導的 A 輪融資中籌集了 725 萬美元，Next Gear Ventures，Spider Capital，Innogy，Goldbell，Zymestic Solutions，UpWest，和 Janom 跟投。Waycare 於 2016 年成立，一直在著手幫助城市規劃者做出更明智的交通管理決策。通過從聯網汽車，遠端資訊處理，路邊攝像頭，車隊管理平臺，公共交通服務，建築專案甚至天氣預報中獲取歷史和實時資料輸入，可以更全面地了解城市道路的狀況。

4.谷歌 AI 更博：通過經典機器學習改善量子計算

在《自然夥伴雜誌》的《量子資訊》中發表的「通過深度強化學習實現通用量子控制」中，谷歌 AI 團隊提出了一種使用深度強化學習生成的新量子控制框架，其中可以通過單個控制成本函式概述量子控制優化中各種實際問題。我們的結果為使用近期量子裝置的量子模擬，量子化學和量子至上性測試提供了廣闊的應用空間。這種新的量子控制範例的新穎性在於量子控制功能的發展以及基於深度強化學習的有效優化方法。

5.Facebook AI 公佈用於評估神經程式碼搜尋模型的新基準和資料集

Facebook 人工智慧研究所（Facebook AI）今日公佈了一個用於評估神經程式碼搜尋模型的新基準和資料集. 該基準測試包括當前可用於 Java 的最大評估資料集，其中包括自然語言查詢和程式碼段對；該資料集則包含來自 Stack Exchange 資料轉儲的 287 個 Stack Overflow 問題和答案對，以及一個搜尋語料庫，該語料庫包含 GitHub 上 24,000 多個最受歡迎的 Android 儲存庫（按星數排名），並使用從這些儲存庫解析的 470 萬個方法主體進行索引。除此之外，還包括了使用該機構最近工作中的兩個模型得出的評估資料集的評分表。Facebook AI 計劃將此資料集用作評估各種程式碼搜尋模型中搜索品質的基準。