銳眼視點：
- 人工智能開始學會理解 3-D 世界；
- AI 在語音理解方面更接近人類水平；
- 關于物聯網你需要知道的所有事。
［業界新聞］人工智能開始學會理解 3D 世界
現在 AI 研究人員正在超越二維圖像和像素，努力構建能夠拍攝三維世界并采取行動的系統。這項工作可能對機器人和自動駕駛汽車產生巨大的影響，幫助使機器學習如何在現實世界中更智能地行動。MIT 認知科學系教授 Josh Tenenbaum 表示，一個令人激動的趨勢在于基于機器學習的視覺系統將從僅僅做圖像發展為做三維物體。 Tenenbaum 和他的同事使用一種流行的機器學習技術，稱為生成式對抗建模，讓計算機從圖像中了解三維空間的屬性。然后它可以生成物理上準確的新對象。認知科學的研究表明，人類利用某種三維模型來感知和采取行動，而使機器能夠理解 3D 世界應具有重要的近期實際應用。
原文鏈接：AI Begins to Understand the 3-D World
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［業界新聞］AI 在語音理解方面更接近人類水平
機器學習研究人員正在著力使機器可以像人類一樣直接從音頻輸入中理解語音。在上周的神經信息處理系統會議上，來自 MIT 的研究人員展示了一種新的方式來訓練計算機識別語音，而無需將其翻譯成文本。該演示基于在計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）工作的研究人員撰寫的一篇論文。深度學習的興起加速了計算機語音識別的性能，計算機可以實現比專業記錄員更低的字錯誤率，但它需要高強度的訓練。研究人員必須用包含正確文本的轉錄標記音頻輸入，以使機器將聲音與詞語匹配。它需要仔細的數據收集，仍然有上千種語言識別未得到系統支持。
原文鏈接：AI brains take a step closer to understanding speech just like humans
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［業界新聞］關于物聯網你需要知道的所有事
本文從三個方面深度介紹了物聯網技術，包括歷史簡介－進入低功耗廣域鏈接 (LPWA) 和物聯網無線如何作為廣域連接技術選擇的低功率廣域技術著陸；物聯網無線協議的比較：技術檢查和評估無線協議的第一個原則，包括電池壽命 vs 傳輸功率，范圍 vs 覆蓋 vs 鏈接預算，容量 vs 數據速率，IoT 安全性等主題，蜂窩LPWA，更深入的技術探索；商業視角方面：如何運營物聯網業務，特定技術的比較，最終盈利能力如何與無線技術的能力緊密集成，運營商的成長和未來盈利能力依賴于容量規模。
原文鏈接：Everything You Need to Know About the Internet of Things
