1 - WaveNet: DeepMinds generatives Modell für Raw Audio
Am Donnerstag stellten die Forscher von DeepMind WaveNet vor, ein „tiefes generatives Modell von rohen Audio-Wellenformen“, das die Erzeugung von Ton in Text-zu-Sprache (dh Sprachsynthese) vorantreibt. Das auf Deep Learning basierende Modell ist in der Lage, sowohl eine menschlich klingende Sprache zu erzeugen (DeepMind behauptet, dass es die Lücke zur menschlichen Leistung um über 50 Prozent verringert hat) als auch Musik und andere Audiosignale. WaveNet unterscheidet sich von den neuesten parametrischen TTS-Modellen dadurch, dass es Rohwellenformen direkt modelliert, anstatt Ton durch Weiterleiten von Ausgaben über Vocoder (Signalverarbeitungsalgorithmen) zu erzeugen. DeepMind bietet auf ihrem Blog sowohl einen Link zu ihrem Artikel als auch WaveNet-Soundclips (auf Englisch und Mandarin) und generierte Klaviermusik.
DeepMinds WaveNet-Synthese
(Lesen Sie den vollständigen Artikel und das Forschungspapier über DeepMinds Blog)
2 - CMU-Algorithmus erkennt Online-Betrüger
Ein Team von CMU-Forschern hat einen Algorithmus entwickelt, der auf gefälschte Social-Media-Konten sowie auf betrügerische Amazon- und Yelp-Prüfer abzielt. FRAUDAR ist nicht der erste Algorithmus dieser Art, aber es funktioniert gut genug, dass das CMU-Team auf der Konferenz über Wissensentdeckung und Data Mining 2016 in San Francisco im August 2016 das beste Papier gewann. Diese neue Methode kann die verwendete „Tarnung“ sortieren durch betrügerische Kontonutzer, z. B. durch Verknüpfen eines Kontos mit einem beliebten Prominenten oder durch die Verwendung entführter Konten. Obwohl dies keine kriminellen Aktivitäten sind, untergräbt betrügerisches Verhalten den Wert öffentlicher Plattformen. Christos Faloutsos, Mitglied des FRAUDAR-Forschungsteams, erklärte:
„Der Algorithmus ist sehr schnell und erfordert nicht, dass wir jemanden ansprechen. Wir hoffen, dass Social Media-Plattformen diesen Code durch die Bereitstellung als Open Source sinnvoll nutzen können. “
(Lesen Sie den vollständigen Artikel über Nachrichten der Carnegie Mellon University)
3 - Google zahlt 625 Millionen US-Dollar für den Kauf des API-Management-Geschäfts in San Jose
Google wird Apigee mit Sitz in San Jose bis Ende 625 für 2016 Millionen US-Dollar kaufen. Der Kaufpreis von mehreren Millionen US-Dollar entspricht 17.40 US-Dollar pro Aktie, ein Plus von 0.40 US-Dollar gegenüber dem Preis von 17 US-Dollar pro Aktie, zu dem Apigee seit dem Börsengang stabil gehandelt hat April 2015. Apigee entwickelt API (Application Programming Interfaces), mit denen zwei Softwareprogramme miteinander kommunizieren können. Laut Diane Greene, der Cloud-Business-Chefin von Google,
"Unternehmen gehen über die herkömmlichen Kommunikationsmethoden wie Telefonanrufe und Besuche hinaus und kommunizieren stattdessen programmgesteuert über APIs."
Zu den Unternehmen, die derzeit die APIs von Apogee verwenden, gehören unter anderem Walgreens, AT & T und Live Nation. Forrester prognostiziert für Forrester einen Markt für Business-API-Management von 3 Milliarden US-Dollar bis 2020.
(Lesen Sie den vollständigen Artikel in Silicon Valley Wirtschaftszeitschrift)
4 - Michigan will keinen Menschen in fahrerlosen Testautos benötigen
Michigans Mission, sich zu einem aufstrebenden Marktführer in der technischen Forschung und Entwicklung zu machen, wurde am Mittwoch gestärkt, als sein Senat ein Gesetz verabschiedete, das die Notwendigkeit beseitigt, dass sich ein Mensch während Testfahrten in autonomen Fahrzeugen befinden muss. Der Gesetzentwurf, der auch von Gouverneur Rick Snyder unterstützt wird, wird bis Ende 2016 zur Genehmigung durch die Gesetzgebung eingereicht. Senator Mike Kowall, der Hauptsponsor, sagte seinen Senatorenkollegen:
„Wir bewegen uns ins nächste Jahrhundert. Mit Ihrer Hilfe werden wir Michigans Platz sichern… als Zentrum des Universums für autonome Fahrzeugstudien, Forschung, Entwicklung und Fertigung. “
Michigan ist einer von nur acht Staaten, die Gesetze zum Umgang mit autonomen Autos verabschiedet haben. In der Zwischenzeit entwickelt die Bundesregierung weiterhin Empfehlungen für Staaten zum Umgang mit autonomen Fahrzeugen. Diese Richtlinien werden voraussichtlich Ende September 2016 veröffentlicht.
(Lesen Sie den vollständigen Artikel in US News & World Report)
5 - IBM Linux-Server zur Beschleunigung der künstlichen Intelligenz, des Deep Learning und der erweiterten Analyse
Am Donnerstag kündigte IBM die Entwicklung neuer Server an, die die Verarbeitungsleistung für kognitive Workloads unterstützen und steigern sollen, die mit Deep Learning und fortschrittlicher Datenanalyse verbunden sind. Die neuen Linux-basierten Server tragen nicht nur dazu bei, den KI-Fortschritt voranzutreiben, sondern senken auch die Kosten für Rechenzentren für Unternehmen und Cloud-basierte Dienstleister. In einem Testlauf bei Tencent, einem Internetdienstanbieter in China, verarbeitete ein Cluster von OpenPOWER-Servern von IBM Daten dreimal schneller als sein x86-Server-Vorgänger. Über die OpenPOWER Foundation hat IBM außerdem einen neuen Prozessor namens POWER8 entwickelt, der die NVIDIA Tesla P100 Pascal-GPU über NVIDA NVLink (eine Verbindung mit hoher Bandbreite) verwendet. Das Oak Ridge National Laboratory (ORNL) des US-Energieministeriums und das Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) werden zusammen mit einem nicht genannten multinationalen Einzelhandelsunternehmen zwei der ersten Unternehmen sein, die die neuen Power Systems von IBM erhalten.
(Lesen Sie die vollständige Version weiter IBM Nachrichten)
Bildnachweis: Kabelgebunden
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