今天，麻省理工学院官网宣布了一个新的10亿美元的项目，该项目的核心是推出Stephen A. Schwarzman计算机学院。 该项目旨在解决普惠计算和人工智能(AI)崛起带来的全球性的机遇和挑战，这也是美国学术机构在计算和人工智能领域的最大投资。 斯蒂芬·施瓦兹曼(Stephen A. Schwarzman)为该学院捐款3.5亿美元，成为该学院命名捐赠者。麻省理工学院表示，它承诺这是大学中最大的学科。 学院将创造 50 个新的教师职位，计算学院中的 25 个教师的使命是推进先进计算力，另外 2
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AI MIT
据外媒报道，美国MIT(麻省理工学院)提出一种可以保护基于云的AI系统，可以在不降低速度的情况下保护云计算的AI人工智能。这种基于云的AI人工智能系统的安全性非常重要，特别是当人们使用像照片或医疗记录这样的敏感数据时。 迄今为止，使用传统方法，使得加密数据可以使机器学习系统如此缓慢，以致于几乎无法使用。 然而，值得庆幸的是，美国MIT提出一种GAZELLE形式的解决方案，这项技术使用加密卷积神经网络且不会出现急剧减速。更关键的是将两种现有技术融为一体，避免了这些方法产生的常见瓶颈。 首先，用户依
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MIT AI
据外媒报道，美国MIT(麻省理工学院)提出一种可以保护基于云的AI系统，可以在不降低速度的情况下保护云计算的AI人工智能。这种基于云的AI人工智能系统的安全性非常重要，特别是当人们使用像照片或医疗记录这样的敏感数据时。 迄今为止，使用传统方法，使得加密数据可以使机器学习系统如此缓慢，以致于几乎无法使用。 然而，值得庆幸的是，美国MIT提出一种GAZELLE形式的解决方案，这项技术使用加密卷积神经网络且不会出现急剧减速。更关键的是将两种现有技术融为一体，避免了这些方法产生的常见瓶颈。 首先，用户依
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MIT AI
据麦姆斯咨询报道，麻省理工学院(Massachu-setts Institute of Technology，MIT)的研究人员开发出了新型摄影光学元件，该器件是基于光学元件中光线的反射时间来捕捉图像，代替了依赖光学元件排列的传统方法。研究人员说，该新成像原理为时间/深度相机打开了传统摄影光学元件无法触及的新世界。 具体地讲，MIT研究人员设计了一款新型光学元件，用于名为“条纹相机(streak camera)”的超快传感器，可分辨超短光脉冲图像。目前，条纹相机及其他超快相机已被用于拍摄每秒1万亿帧
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MIT 光学元件
据麦姆斯咨询报道，麻省理工学院(Massachu-setts Institute of Technology，MIT)的研究人员开发出了新型摄影光学元件，该器件是基于光学元件中光线的反射时间来捕捉图像，代替了依赖光学元件排列的传统方法。研究人员说，该新成像原理为时间/深度相机打开了传统摄影光学元件无法触及的新世界。 具体地讲，MIT研究人员设计了一款新型光学元件，用于名为“条纹相机(streak camera)”的超快传感器，可分辨超短光脉冲图像。目前，条纹相机及其他超快相机已被用于拍摄每秒1万亿帧
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MIT 传感器
你知道吗?你的衣服可由电子设备编织而成。近日，麻省理工学院的研究人员在可穿戴技术方面取得重大突破，成功将包含了发光二极管(LED)和光敏二极管在内的高速光电子半导体器件嵌入纤维内，织成耐水洗的柔性布料，实现用布料制成一个通信系统。 这标志研究人员终于实现将半导体融入纺织物以创造智能面料的目标，同时这也填补了纺织制造业中复杂功能性面料技术的空白。研究人员预测这种纤维在未来数十年内将以指数增长的速度迅速发展。 本周，这项研究成果在《自然》上发表。作者分别是毕业于麻省理工学院的研究生Michael Re
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MIT 可穿戴
据TechCrunch报道，美国麻省理工学院(MIT)最新设计的机器人体型非常小，可以“无限期地”漂浮在空中。研究人员通过在胶质物上安装2D电子设备完成了这一壮举(胶质物是一种非常小的粒子，其大小只有1纳米到1微米之间)。组装完成后，这些设备的大小与人类卵细胞差不多。 更重要的是，光电二极管半导体的加入意味着，这种微型的个体系统能够为自己提供动力，无需电池驱动。该系统将光线转换成微小电荷，足够让设备上的机载环境传感器在存储信息的同时持续工作。 至于这些微型机器人究竟有什么好处，麻省理工学院计划将它
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MIT 电池
患有自闭症谱系障碍的儿童，往往难以识别周围人的情绪状态，而通过机器进行演示并让这些儿童进行学习是目前广为应用的方式。近日，麻省理工学院媒体实验室(MIT Media Lab)宣布，该团队研发出了一种个性化的机器学习方式，可以分辨孩子在活动过程中的参与度和兴趣。 该团队宣称，这个个性化的“深度学习”网络，使机器人对孩子反应的感知，与人类专家的评估结果达到了60%的相同率。 据介绍，对于人类观察者来说，要让孩子的参与意愿和行为达成高度一致是很有挑战性的。普通的机器人(非个性化的)与人类专家的评估结果通
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MIT AI
一般利用均衡器可以将音乐中的低音部分调出来，但是麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室(Computer Science and Artificial Intelligence Lab，CSAIL)的研究人员发现了更好的解决方案。他们所研发的新系统 PixelPlayer，能够利用人工智能来区分和过滤声音，让音乐听起来更洪亮或更柔和。 将指定视频录入经过充分训练的 PixelPlayer，系统随机能够过滤伴奏，同时识别音源，接着计算图像中每个像素的音量，然后通过“空间定位”确定产生相似音波的片段。
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MIT AI
关键信息：MIT CSAIL实验室研发了一套系统，通过读取人类操作员的脑电波，可以让他们通过思考来引导机器完成任务。当机器行为出现错误时，操作员可以用手势控制进行纠正，结合肌电图，使准确率大大提高。 关键数据：研究人员发现，在人类监督下的机器人在97%的时间内都能纠正错误。 关键意义：人与机器人的交流更像是与一个真正的人交流，这种互动将带来更广泛的应用，也可以帮助患有语言或行动障碍的人。但如此一来，人类的想法也就被机器读懂了，设想未来，机器人会不会和人类对着干? 用人的思维控制机器人并不像听起来
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MIT，机器人
日前，美国麻省理工学院(MIT)公布了一项最新研究成果，该成果能够让微型无人机的续航时间延长更久。 据了解，该研究团队打造了一架只有乐高积木大小的微型无人机，其能量消耗只有一个灯泡的千分之一。另外，他们还对一颗芯片进行了改进，去年的时候，该芯片已经小到能够塞进“纳米无人机”内，而优化之后的版本则更小、更强大。 MIT方面表示，借助该芯片，微型无人机也可以在一些偏远、难以企及的地区实现导航。同时，该芯片还能够每秒实时处理171帧的摄像头影像，比大疆精灵3的图像处理速度快5.7倍。 此外，利用该芯片
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MIT 芯片
麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室创建了一个系统，可以透过墙壁看到你的身体，重现你在走路、坐着或静止不动时的姿势。这套系统借助射频波来感知你的位置，然后将你的身体重新变为简单的线条画。该系统被称为 RF-Pose。 该实验室在介绍 RF-Pose 系统的一份公告中写道： 研究人员使用神经网络来分析从人体上反弹过来的无线电信号，然后创建一个动态线条画，在你走路、驻足、坐下以及活动四肢时，这个线条画也会模拟这些动作。 研究团队表示，该系统可用于监测帕金森氏症和多发性硬化症(MS)等疾病
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MIT， RF-Pose
压迫绷带通常用于向患者的肢体施加压力以改善血流量并使患者肢体的肿胀减轻。根据不同的条件需要施加不同大小的压力，但目前还没有一种可靠的方法可用于测量压迫治疗过程中需要施加的压力大小。日前，来自美国麻省理工学院的一个研究小组设计了一种仿生光学机械纤维，该纤维能够根据压力应变而改变颜色，并且能够用作压缩绷带中的压力传感器。 麻省理工学院研制的光电子仿生纤维的颜色取决于光线如何在其内部的周期性结构中发射，通过改变纤维的形状如对其进行拉伸，以可预测的方式调整光纤的颜色。该研究团队认为，其开发的可拉伸光学机械纤
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MIT，光纤传感器
据外媒报道，当地时间5月23日，在澳大利亚布里斯班举行的机器人和自动化国际会议(ICRA)上，来自麻省理工学院(MIT)的研究人员将展示一种新型系统，使无人驾驶车辆能像人类驾驶员一样自如变道。 控制变道的算法是自动驾驶汽车领域的重要研究课题。但目前大多数的变道算法都存在一定的缺点，要么依赖于驾驶环境的详细统计模型，此模型很难组装，动态分析也比较复杂;要么模型太简单，导致不切实际的保守决策，如汽车根本不变道。 麻省理工学院计算机和人工智能实验室(CSAIL)研发的新变道算法，把两种模型之间差别分割开
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MIT，自动驾驶
自动驾驶汽车中普遍存在的一个问题是，为了安全导航，他们需要手动标记的3D地图。 现在麻省理工学院研究突破将改变这一点。即使在乡村道路上，麻省理工学院的系统也可以使用GPS和传感器数据进行自动驾驶。
麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室(CSAIL) 开发 了一个名为MapLite的框架，该框架允许自动驾驶汽车在他们从未驾驶并且缺乏3D地图的道路上进行操作。
MapLite使用的简单的GPS数据和一组观察道路状况的传感器。这些元素一起工作，使测试车辆能够在马萨诸塞州Devens多条未
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MIT Maplite
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