因果
AI助力脑机接口研究，纽约大学突破性神经语音解码技术，登Nature子刊
作者 | 陈旭鹏 编辑 | ScienceAI由于神经系统的缺陷导致的失语会导致严重的生活障碍，它可能会限制人们的职业和社交生活。近年来，深度学习和脑机接口（BCI）技术的飞速发展为开发能够帮助失语者沟通的神经语音假肢提供了可行性。然而，神经信号的语音解码面临挑战。近日，纽约大学 VideoLab 和 Flinker Lab 的研究者开发了一个新型的可微分语音合成器，可以利用一个轻型的卷积神经网络将语音编码为一系列可解释的语音参数（如音高，响度，共振峰频率等）并通过可微分语音合成器重新合成语音。通过将神经信号映射到
助力AI技术共享，蚂蚁开源又一核心技术“因果学习系统 OpenASCE”
当地时间 12 月 10 日，为期 6 天的 AI 国际顶会 NeurIPS (Neural Information Processing Systems) 在美国路易斯安那州新奥尔良市开幕。NeurIPS 是全球人工智能和机器学习领域的顶级会议，与 ICML 并称为人工智能领域难度最大，水平最高，影响力最强的会议。会议首日，中国互联网企业蚂蚁集团受邀举办主题为“知识增强 AI 在垂直行业的应用探索”（Knowledge-enhanced AI for Industry Verticals）的研讨会，并在会上开源了
Judea Pearl推荐，UC伯克利研究者合著机器学习新书，可当研究生教材
前段时间，加州大学伯克利分校 Moritz Hardt 和 Benjamin Recht 合著的新书受到了广泛关注。这本书主要阐述了机器学习的模式、预测以及实现，并面向研究生使用。
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