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Nvidia官網截圖
重點新聞(0423～0429)
Nvidia AI開發框架 對話式AI
一口氣發布50多個新版AI工具，盤點那些Nvidia在技術年會上推出的新工具
Nvidia在日前落幕的全球技術年會GTC上，一口氣發布50多個AI新工具SDK和學習教材，範圍涵蓋高效能運算（HPC）、電腦視覺、資料科學、推薦系統、對話式AI等，以及新的Nvidia深度學習研究院線上課程。
就SDK來說，Nvidia這次新推出的是TAO，是一款能簡化、加速企業級AI模型開發的圖形使用者介面（GUI）工具。企業可透過遷移學習或聯合學習，來將預訓練模型微調成特定領域的模型，將原本需要幾個月的大規模訓練過程縮短為數小時。
其他新發布的SDK（有些是版本更新）還包括對話式AI框架Jarvis、即時視訊開發工具Maxine、推薦系統開發工具Merlin、AI即時串流分析工具DeepStream、模型加速推論框架TensorRT，以及用來強化光影追蹤和畫面渲染的遊戲開發AI工具RTX。
在課程方面，Nvidia也新增兩大類內容，一類是給自學者自修的線上課程，範圍涵蓋深度學習導論、資料科學工作流程加速等，另一類是Nvidia即將開設的全日制實體與虛擬工作坊，內容有加速資料工程流程、打造對話式AI應用程式。
CNN 影像辨識 Swin Transformer
再見了CNN？微軟開源影像辨識預訓練模型，多項電腦視覺任務完勝CNN
微軟上個月發表一套影像辨識預訓練模型Swin Transformer，是一個通用的電腦視覺骨幹，不只拿下多項電腦視覺任務榜首，最近也在GitHub開源。
Transformer是近年興起的類神經網路架構，有著無方向分析的優點，因此特別適合序列性任務，比如自然語言處理（NLP），Google在2018年提出的NLP預訓練模型BERT，就是一個劃時代的代表。
近來，不少開發者開始將Transformer運用於電腦視覺領域，像是OpenAI年初發表的DALL·E，可透過文字來產生圖片，又或是去年底Google發表的ViT（Vision Transformer），可達到如CNN般準確的影像分類水準，又能大幅降低運算成本。
在這個基礎上，微軟同樣以Transformer架構開發出影像辨識預訓練模型Swin Transformer，與ViT不同的是，它以CNN常見的分層方法來辨識圖片，也就是從一小塊Patch開始辨識，然後將附近的Patch聯合起來，輸入到更深的Transformer層中。特別的是，它透過變換視窗（Shift windows）的方法，來限制對非重疊視窗的自我注意力運算，從而降低運算資源的耗費。經測試，Swin Transformer在COCO minival和COCO tes-dev資料集基準測試上，都達到SOTA表現。
歐盟 AI立法框架 生物辨識
歐盟公布AI立法框架，生物辨識幾乎不准用
歐盟日前公布首套AI立法框架以及與會員國的協調計畫，明確定義AI風險，並將禁止或嚴格限制高風險的AI應用，其中，所有的遠端生物辨識系統都被歐盟列為高風險，只能在特定情況下使用。
框架中的AI風險可分為4種，包括不可接受的風險、高風險、有限風險，以及最小風險。其中，任何明顯威脅人身安全或生活權利的AI系統，將會絕對禁止，比如以語音來鼓勵未成年人進行危險行為的玩具，或是政府用來進行社會評分的系統。
至於只要是應用在重要架構的AI系統都被視為高風險，像是重大基礎設施、教育/職業訓練、產品的安全元件、招募/員工管理系統、必要的私人與公共服務、執法、移民/庇護/邊境管制管理，以及司法與民主程序等。
新藥開發 CPA 臉書
臉書開源新藥開發模型CPA，數小時就能得知百種藥物測試結果
臉書聯手德國Helmholtz Zentrum München研究中心，開發一種新藥物預測模型CPA，可加速探索新藥組合來打擊複雜的疾病。CPA可預測藥物組合、劑量、服藥時機，甚至是可採取的介入措施。
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示波器探測執行效能最佳化的8大秘訣
示波器是一種能夠顯示電壓訊號動態波形的電子測量儀器。它能夠將時變的電壓訊號，轉換為時間域上的曲線，原來不可見的電氣訊號，就此轉換為在二維平面上直觀可見光訊號，因此能夠分析電氣訊號的時域性質。
臭氧機的滅菌效果如何?
臭氧的性質活潑，是強力的氧化劑。臭氧的標準還原電位2.07比次氯酸1.49更高，而且臭氧不會產生致癌的三鹵甲烷類消毒副產物。臭氧不會殘留，會自動回復成氧氣是優良的消毒劑，因此臭氧像是優良的工匠，工作時很有效率，離開時也不拖泥帶水，收拾的乾乾淨淨，沒有殘留副產物。
CPA採用自監督學習方法，可觀察有限數量的藥物組合來治療細胞，並預測未被發現的藥物組合效果。比如，資料集中有A、B、C和A+B等多種藥物對不同類型細胞產生的影響，CPA模型能了解每種藥物對特定細胞類型的個體影響，然後重組，推斷出藥物A+C、B+C，甚至是A+B與C+D的交互作用。
藥物研究者可用CPA產生假設，來設計實驗過程，縮小數十億種的選擇範圍，以便在實驗室中實驗。這個方法，可將過去需要數年細胞實驗，才能測試100種藥物的過程縮短為數小時，而且還能選擇最佳的組合結果來驗證。研究團隊已開源這個模型，包括API和Python程式，來讓其他組織用來研究藥物使用。
GAN GANverse3D 渲染
Nvidia用GAN打造新AI模型，可快速將平面物體轉換成3D模型
Nvidia開發了一種新的深度學習引擎GANverse3D，可將標準的2D圖像，轉換成3D物體模型，還能當作虛擬協作模擬平臺Nvidia Omniverse的擴充套件，將3D模型渲染成光影逼真的樣子。其實，在開發GANverse3D時，模型缺乏訓練資料，團隊就用生成對抗網路（GAN）當作資料產生器，來生成同一物體、但不同視角的圖片，就像是攝影師繞著車輛，從不同角度拍攝的一樣。
接著，這些多重視角圖片會加入反轉圖像（Inverse Graphics）用的渲染框架加以訓練。之後，GANverse3D只需要單張2D圖像就可快速創建出3D模型，這些模型可用於3D神經渲染器上，讓開發者控制自定義物件和變換背景。
臺中榮總 醫療AI 陽明交大
臺中榮總聯手陽明交大，為醫療AI布局還要培育更多懂AI的醫師
臺中榮總日前與陽明交大簽署MOU，要一起專攻醫療AI、精準醫學、精準健康和醫療大數據應用等4大領域，要以大型整合計畫、產學合作、智慧醫療人才培訓和實習，以及共享教學研究資源等方法來實踐。
臺中榮總院長陳適安指出，臺中榮總在前院長許惠恒的帶領下，推動一部一科一室一AI專案，已有100多位職員取得AI結業證書，而他上任後，也盤點全院各醫療行政科室的AI專案、成立智慧醫療委員會，要繼續發展醫療AI應用。
交大陽明校長林奇宏也指出，陽明在高齡長照、腫瘤、腦科學、醫學工程等領域有著深厚基礎，交大則專精電子、資通訊與管理、科學與工程等領域，他也著手盤點校內智慧醫療發展，要與臺中榮總規畫客製化AI進階班教學課程，鼓勵更多醫師就讀AI碩博士班。
西門子 Google雲端 工廠自動化
西門子聯手Google雲端，要用ML讓工廠產線更自動化
西門子宣布聯手Google雲端，要用Google雲端的資料雲和機器學習等技術，來加速工廠產線流程的自動化。西門子解釋，要開發如Industrial Edge這樣的製造業產線自動化解決方案很複雜，借助Google雲端後，可將Industrial Edge的管理大規模擴展，讓更多產線作業自動化。對使用者來說，也能利用雲端ML模型來即時分析工廠產線資料，提高產品品質。
圖片來源／臉書、Nvidia、西門子、微軟
AI趨勢近期新聞
1. 西雅圖Whole Foods導入Amazon One掌紋支付
2. 嬌生靠AI加速疫苗生產效率，先建立可迭代的AI開發流程，再培養「雙語」資料科學家
資料來源：iThome整理，2021年4月
https://www.ithome.com.tw/news/144107
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