据外媒报道，近日斯坦福大学研究人员展示了一款全新的摄像头系统，该系统基于团队自主研发的拐角摄像头打造，可捕获各类物体表面反射的光线，拥有更宽、更远的视野以及更快的成像速度，足以监控视线外的动作。研究人员期望在未来的某一天，这类超人视觉系统（superhuman vision systems）或将帮助自动驾驶汽车及机器人提升其运行安全度，而非依赖于人类的指令引导。
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如果手机电池制造商能够判断哪些电池可至少用两年，那么就可以将此类电池卖给手机制造商，把其他类的电池出售给要求不是那么高的设备制造商。据外媒报道，由斯坦福大学(StanfordUniversity)、麻省理工学院(theMassachusettsInstituteofTechnology)以及丰田研究所(ToyotaResearchInstitute)开展的一项最新研究发现，制造商们能够做到这一点，而且该项技术不仅可以用来对电池进行分类，还可帮助新款电池设计更快上市。科学家们结合综合实验数据以及人工智能
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人工智能与生活，其实是指人工智能和人的相处模式、形成关系以及互动有无。最终选择的“2030年的人工智能与生活”的主题，是以强调人工智能的各种用途与影响的发生不是独立于彼此，也不独立于其他许多社会和技术上的发展为基础搭建而成。
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刚刚，斯坦福全球AI报告正式发布。 从去年开始，斯坦福大学主导、来自MIT、OpenAI、哈佛、麦肯锡等机构的多位专家教授，组建了一个小组，每年发布AIindex年度报告，全面追踪人工智能的发展现状和趋势。 “我们用硬数据说话。”报告的负责人、斯坦福大学教授、前任谷歌首席科学家YoavShoham谈到这份最新的报告时表示。 今年的报告，从学术、工业、开源、政府等方面详细介绍了人工智能发展的现状，并且记录了计算机视觉、自然语言理解等领域的技术进展。 报告要点： 一、美国AI综合实力最强 美国
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日前，美国斯坦福大学的研究人员已经证明，可以直接在光学芯片上训练人工神经网络。 这一重大突破表明，光学电路可以实现基于电子的人工神经网络的关键功能，进而可以以更便宜、更快速和更节能的方式执行语音识别、图像识别等复杂任务。 斯坦福大学研究团队的负责人范汕洄表示，相比使用数字计算机，使用光学芯片进行神经网络计算更有效，能够解决更复杂的问题，这将增强人工神经网络的能力。 虽然光学人工神经网络最近已经得到实验证明，但此前的研究是在传统的数字计算机上使用一个模型进行训练步骤，然后将最终的设置导入光学电路。
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近日，美国斯坦福大学研究人员开发出一种可穿戴设备原型，可通过收集检测皮肤汗液来分析人们的情感压力，帮助医生早期诊断由压力导致的疾病。 据悉，该可穿戴设备由4层材料组成。与皮肤接触的一层可吸汗，并将汗液聚集在一个储层中。储层是一层纳米多孔膜，汗液中的钠离子或钙离子能穿膜而过，但当皮质醇与纳米多孔膜结合时，皮质醇就会阻碍钠离子或钙离子的通过。第三层由分析装置组成，可测量这些带电离子浓度，从而得知皮质醇水平的高低。皮质醇可帮助医生判断患者的肾上腺或脑垂体是否正常，在自然情况下，人体皮质醇水平在一天中有高有
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据外媒报道，美国普渡大学及斯坦福大学的研究人员研发了一项激光传感技术(laser light sensing technology)。据称，相较于当前的传感技术，新技术的功能更强大、可靠性更高、价格也更便宜。未来，该项技术或被应用于自动驾驶汽车中。
据称，两所大学正在测试并使用激光束控制(laser beam steering)，该测试基于硅基超颖表面(silicon-based metasurface)及短光脉冲(short light pulses)间光与物质的相互作用，
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双手提供的触觉是我们感受世界的重要途径之一，为了能让佩戴假肢的人重新获得这种能力，斯坦福大学鲍哲南教授领导的团队多年以来一直致力于进行“有触觉”的“人造皮肤”的开发。
此“人造皮肤”其实是一种独特的电子元件，它利用敏感的电子材料制成，可以被拉伸，能够感受到微小的压力带来的电流变化。
团队在研发中实现了两项技术突破。一是创造了一个可伸缩的聚合物电路，用集成的触觉传感器可以检测一个人造小虫的微弱足迹。第二个是更为实际的进展
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斯坦福大学的一个研究小组通过使用人工智能算法来预测病人的死亡，希望能够改善重症患者临终关怀时机。在测试中，这个系统被证明是非常准确的，正确预测90%病例的死亡结果。但是，尽管该系统能够预测病人何时可能死亡，但它仍然无法告诉医生它是如何得出结论的。
预测死亡是非常困难的。医生必须考虑一系列复杂的因素，从病人的年龄和家族史到对药物的反应，以及疾病本身的性质。让事情变得复杂的是，医生必须与自己的自负，偏见或无意识地不愿意评估病人还有多少光景做斗争。有时候医生能准确预测，但是有些时候病人可能会推迟数月(
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据麦姆斯咨询报道，美国斯坦福大学医学院近日宣布与美国高科技巨头苹果公司合作，利用苹果手表内置传感器监测用户心律，在此基础上探索是否能对房颤等心脏病进行预警。
斯坦福大学医学院在当天发布的新闻稿中说，它将使用苹果手表搭载的传感器来收集心律异常数据。苹果手表底部的传感器可以利用每秒闪烁数百次的绿色LED灯和光电二极管，监测通过手腕的血液流量，它会从用户手腕上4个不同点收集信号。
苹果公司当天发布了专门的分析软件，该软件在分析苹果手表收集的数据后，能够区分心脏节律与其他“杂音&rdq
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斯坦福 苹果
据外媒报道，斯坦福大学的研究组研发出一款易弯曲的有机半导体集成电路设备，加入弱酸(如醋酸)后可实现降解。
该研究结果发表在5月1日的《美国国家科学院院刊》(Proceedings of the National Academy of Sciences)杂志上，该研究论文由斯坦福大学及惠普公司、加州大学圣塔芭芭拉分校(University of California Santa Barbara)的研究人员共同完成。
据联合国环境总署(United Nations Environment Pr
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我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析)。PCA是一种直接的降维方法，通过求解特征值与特征向量，并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果。 本文继续PCA的话题，包括PCA的一个应用——LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现——SVD(Singular Value Decomposition,奇异值分解)。在SVD和LSI结束之后，关于PCA的内容就告一段落。视频的后半段开始讲无监督学习
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上一篇笔记中，介绍了因子分析模型，因子分析模型使用d维子空间的隐含变量z来拟合训练数据，所以实际上因子分析模型是一种数据降维的方法，它基于一个概率模型，使用EM算法来估计参数。 本篇主要介绍PCA(Principal Components Analysis, 主成分分析)，也是一种降维方法，但是该方法比较直接，只需计算特征向量就可以进行降维了。本篇对应的视频是公开课的第14个视频，该视频的前半部分为因子分析模型的EM求解，已写入笔记13，本篇只是后半部分的笔记，所以内容
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斯坦福 机器学习
本文是《斯坦福ML公开课笔记13A》的续篇。主要讲述针对混合高斯模型的问题所采取的简单解决方法，即对假设进行限制的简单方法，最后引出因子分析模型(Factor Analysis Model)，包括因子分析模型的介绍、EM求解等。
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本文对应公开课的第13个视频，这个视频仍然和EM算法非常相关，第12个视频讲解了EM算法的基础，本视频则是在讲EM算法的应用。本视频的主要内容包括混合高斯模型(Mixture of Gaussian, MoG)的EM推导、混合贝叶斯模型(Mixture of Naive Bayes，MoNB)的EM推导、因子分析模型(Factor Analysis Model)及其EM求解。由于本章内容较多，故而分为AB两篇，本篇介绍至混
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