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1.通过游戏学习潜在计划 谷歌新论文扩展机器人技能学习
谷歌研究人员提出新研究话题，以下为论文概述：我们提出学习远程操作的游戏数据，作为扩展多任务机器人技能学习的一种方法。从游戏中学习（LfP）提供三个主要优点：1）便宜。由于不需要场景分段，任务分段或重置为初始状态，因此可以快速收集大量的播放数据。2）通用。它包含功能和非功能行为，放低了对预定义任务分发的需求。3）丰富。游戏涉及重复的，变化的行为，并且自然地导致可能的交互空间的高度覆盖。这些属性将游戏与专家演示区分开来，后者既丰富又昂贵，而且脚本无人值守的数据收集虽然便宜但不够丰富。然而，游戏中的多样性对于寻求在顶部学习控制的方法提出了多模式挑战。
2.AI 检测糖尿病黄斑水肿的严重程度
据外媒报道，来自 Genentech 和罗氏研究的研究人员进行的一项新研究显示，人工智能可以首次证明糖尿病性黄斑水肿的严重程度，这是导致失明的主要原因。该研究表明，人工智能可用于通过远程医疗提供广泛，经济的眼睛筛查，以帮助眼科医生改善数百万可能无法定期进行眼科检查的糖尿病患者的视力结果。该文章是罗氏/基因泰克眼科个性化医疗保健计划的第一部分。罗氏在一份声明中表示，该计划旨在将有意义的大规模数据和人工智能技术结合起来，以预测和预防眼部疾病并保持视力。
3.GE 使用人工智能将产品设计流程缩减近半
据外媒报道，通用正将人工智能运用到其产品设计流程当中。通用电气工程师表示，他们已经使用数据密集型技术开发工具，可以将工业巨头的喷气发动机和动力涡轮机的设计流程减少至少一半，从而加速其下一代产品的发展。「我们认为这是一个巨大的突破，」GE 研究所热科学技术总监 Robert Zacharias 告诉福布斯。GE 通常需要六个月到一年的时间来设计零件或新产品。Zacharia s 说，代理建模可以将设计周期缩短一半或更多，并允许公司在给定的时间内完成更多的设计工作。研究人员预计这项技术将在两到五年内在通用电气公司广泛使用，通用电气正在进行痛苦的重组，以缩小其对航空发动机和动力设备的关注。
4.到2025年，医药市场的AI可能达到181亿美元
根据 Big Market 市场研究公司的一份新报告，2017 年人工智能医药市场产生了 7.19 亿美元，到 2025 年可能达到 181.2 亿美元。该报告还预计复合年增长率（CAGR）为 49.6％。预计市场的硬件部分的复合年增长率为 51.3％。此外，根据该报告，自然语言处理应「在预测期内继续占据主导地位，并在 2025 年之前产生超过总收入的三分之一。」
5.高盛推出五只新ETF，主打人工智能和机器学习
3 月 7 日，高盛集团推出五只交易所交易基金(ETF)，这些 ETF 依据的指数是用机器学习和人工智能打造的。这家纽约投行与 Motif Investing Inc. 合作，确定符合一些整体主题的公司，高盛的基金经理们认为这些主题将驱动增长，例如“金融新概念”和“数据驱动世界”之类。高盛进军电脑驱动 ETF 是一个最新迹象，表明华尔街越来越依赖先进的自动化操作。电脑的读取速度远远超过一大群分析师，可以快速筛选公司报告、新闻报道和监管备案文件，从中找出一家公司未来前景的线索。
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