谷歌前芯片设计师公司A轮融资AI从血液

　

1.

来源：TechCrunch

谷歌前芯片设计师创业公司NUVIA

由来自苹果以及谷歌前芯片设计师创办的初创公司NUVIA今早宣布，它已经完成了由摩ri座投资集团，戴尔技术资本（DTC），梅菲尔德和WRVICapital牵头的万美元的A轮融资，NepentheLLC也参与了该轮融资。

有趣的是，虽然公司创始人都是芯片设计背景，但NUVIA主要业务专注于广泛构思的数据中心（即云计算），尤其是在两线之间阅读数据，以寻找更节能的方式可以抵御机器学习工作流程和计算密集型处理的不断上涨的气候成本。公司创始人之一的ManuGulati表示：「对我们而言，能源效率是我们思维方式的基础。」

松宝有话说：谷歌前芯片设计师创业公司NUVIA获万美元A轮融资。

2.

来源：medgadget

AI从血液样本中诊断白血病准确度和专

细胞学家需要进行大量的临床诊断，他们通常通过显微镜检查细胞是否有疾病迹象。但这个过程的有效性具体取决于细胞学家的培训和专业敏感度等。德国环境健康研究医院的研究人员开发了一种自动化系统，他们教授一台运行深度学习算法的计算机，该计算机可以自动对血样中的细胞进行分类，以识别急性髓性白血病（AML）。

通过收集近张单个血细胞的图像，该计算机最终能够定义指向患病细胞的变量，研究人员通过运行检测系统中例AML患者和例健康对照者的细胞样本图像，证实了该技术的可靠性。一组专业的细胞学家检查了相同的图像后，结果表明，该计算机可以像训练有素的人一样对AML细胞进行分类。比起人类细胞学家，该技术将更容医院中推广。

松宝有话说：AI从血液样本中诊断白血病准确度和专家相当。

3.

来源：TheRegister

研究人员向老鼠的大脑取经使神经网络

用于图像中目标识别的卷积神经网络（CNN）容易受到对抗性攻击的影响。这些输入可能经过某种调整—无论是添加随机噪声还是在随意更改一些像素—都会使模型错误地识别对象。对抗性攻击会导致AI系统将香蕉的图像误认为烤面包机，将玩具乌龟的图像误认为是步枪等。机器学习工程师试图开发各种技术，以使模型对此类攻击更加「免疫」。

arXiv上发表的一篇新论文中，美国得克萨斯州贝勒医学院和德国图宾根大学研究人员转向老鼠寻求灵感。在他们的实验中，研究人员记录盯着图像的老鼠的大脑活动，并这些数据来帮助计算机视觉模型更好地抵抗对抗性攻击。他们写道：「我们向小鼠展示了自然图像，并测量了来自皮层视觉区域的数千个神经元的反应。」「接下来，我们使用强大的预测模型对可变神经活动进行去噪处理，该预测模型是根据对老鼠的视觉系统的大量反应训练而来的，并根据模型的预测计算了数百万对图像的表示相似性。」

松宝有话说：研究人员向老鼠的大脑取经使神经网络更不易被愚弄。