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就像雪花一樣，每個人的走路方式都是獨一無二的。Gizmodo股票這項工作是為了創造一種新的腳步識別工具，可以取代安檢檢查站的視網膜掃描儀和指紋識別。
這項新研究的主要作者、曼徹斯特大學的計算機科學家奧馬爾·科斯蒂亞·雷耶斯說:“每個人在走路時大約有24種不同的因素和動作，導致每個人都有獨特的、獨特的走路模式。”
雷耶斯收集了120個人的2萬個腳步聲信號，創建了目前最大的腳步聲數據庫。利用這個數據庫，雷耶斯訓練人工智能係統搜索數據，分析重量分布、步態速度和每種走路方式的三維測量。
到目前為止的結果表明，該係統在識別個體方麵的平均準確率是100%。
哪些在線對話會以衝突告終?AI知道。
根據邊緣美國康奈爾大學、穀歌Jigsaw和維基媒體的研究人員創建了一個人工智能係統，可以預測在線對話是否會以衝突告終。
為了做到這一點，他們使用維基百科文章的“談話頁”來訓練係統——編輯們在這裏討論措辭的改變，需要更好的來源等等。
該係統經過訓練，可以尋找幾個指標來判斷對話是友好的還是不友好的。積極對話的標誌包括使用“請”這個詞，問候(“你今天過得怎麼樣?”)和感激(“謝謝你的幫助”)。
相反，消極對話的標誌包括直接的提問(“你為什麼不看這個?”)和使用第二人稱代詞(“你的資料不完整”)。
目前，人工智能能夠正確預測在線討論的情緒結果，準確率高達64%。人類仍然能更好地完成任務，在72%的情況下做出正確的判斷。然而，這一進展表明，我們正走在創造能夠幹預在線爭論的機器的正確道路上。
人工智能在工業
在最近的一次《福布斯》文章，作者Bernard Marr分享了27個人工智能和機器學習目前正在各行各業實施的例子。如果你沒時間讀完整的列表，我們在下麵分享了一些我們最喜歡的。
在消費品方麵，公司喜歡可口可樂而且喜力正在使用人工智能對他們成堆的數據進行分類，以改善他們的運營、營銷、廣告和客戶服務。
在能源、通用電氣利用大數據、機器學習和物聯網技術構建“能源互聯網”。機器學習和分析能夠實現通用電氣“數字發電廠”願景的預測性維護和業務優化。
在社交媒體，科技巨頭推特，臉譜網,Instagram正在使用人工智能打擊網絡欺淩、種族主義內容和垃圾郵件，進一步增強用戶體驗。
阿什利地空導彈
阿什利·薩姆斯(Ashley Sams)是Ready North的營銷總監。她於2017年加入該機構，擁有市場營銷背景，特別是針對高等教育和社交媒體。阿什利是聯合山大學2015屆畢業生，她在那裏獲得了市場營銷學位。