1、【IBM推出会辩论的AI，首战击败人类顶尖辩手】旧金山IBM办公室，人工智能在一场辩论赛中击败了人类顶尖辩手。参战的是IBM Research最新推出的AI系统Project Debater，它的对手是以色列国际辩论协会主席Dan Zafrir和2016年以色列国家辩论冠军Noa Ovadia。Project Debater通过处理大量文本，就特定主题构建出有良好结构的演讲，提供清晰明确的目的，并反驳其对手；

2、【无需担心损伤角膜 全球首个无创近视治疗术诞生】近日，来自哥伦比亚大学的Sinisa Vukelic和Chao Wang团队，在近视的无创治疗上取得革命性进展。他们采用震荡频率极高的飞秒激光，在不破坏角膜的情况下，选择性地改变角膜特定部位的曲率，不仅能治疗近视，还能治疗远视和散光。他们的这一重要研究成果刊登在国际顶级期刊《自然光子学》上；

3、【在预测死亡方面，谷歌的AI探测器比医院准】谷歌现在正在对其AI进行训练，95％准确预测医院病人在入院后24小时是否会死亡，高出医院自己的预警系统10%。该系统仍处于初级阶段，但谷歌认为它可能有一天会被用来提前预测死亡时间。除了死亡，人工智能还可以预测30天内的病人有无计划再入院情况以及在医院逗留的可能时间；

4、【奥迪介绍HEMS家庭能源管理系统 绿色安全还降低汽车充电成本】奥迪透露，定于今年晚些时候在欧洲上市的 e-tron 纯电 SUV，将在能源管理上变得更加智能。这得益于配套的智能家庭联网充电系统，其承诺效率更高、以及让充电变得更加便宜。当前许多电动汽车可以设置定时充电，以便车主充分享受到峰谷电价的优惠。通常它会与联网智能管理服务打包，从而提供手动开始/结束充电和状态检查等功能。此外有些车辆还可接入电力供应商的数据，根据不断变化的费率自动控制充电过程。奥迪表示，该系统还可以避免汽车在充电时对线路造成过大的负荷，以防止断路器过热导致的意外停电、甚至火灾的发生。当然，这些工作需要在家庭生计 HEMS 系统后才能完美展开。虽然目前奥迪并未明确表示要积极推广相关技术，但我们对此还是相当期待的；

5、【慢动作视频不好处理？AI帮你“脑补”】Nvidia英伟达的研究人员开发出一种新AI，可将普通视频甚至手机拍摄视频转换为非常流畅的慢镜头。捕捉高质量的慢动作镜头通常需要专业设备和大量的存储空间；但是AI可以估计两个断裂镜头之间会是什么样子，并创建新的画面来进行填充，确保它们之间的任何动作都是连续的；

6、【对抗高通？苹果之后三星也要自研GPU】日前，据微软求职网站LinkedIn上的各种招聘信息所显示，三星在为自研GPU招兵买马。目前市面上主流的GPU有ARM公司的Mali系列、Imagination公司的PowerVR系列、高通Adreno系列。Mali系列在华为970、联发科X20/X25、三星8890等处理器上都可以看到，而PowerVR系列则在联发科X30、苹果A10处理器等上面搭载，高通845、835等芯片则是采用了Adreno系列。事实上，三星在移动设备图形芯片上一直以来都是和ARM或者Imagination Technologies合作，而此次三星显然是打算完全自己研发图形处理器，即不像往常那样从合作伙伴手里二次开发，而是从头开始使用自己的设计。几周前，一位专门招聘开发者的三星经理公开宣布了三星自己的移动GPU的计划。未来几个月将组建一支新的GPU团队，其中包括高通，AMD和Nvidia的图形专家；

7、【智慧家庭的改造:促进房屋销售】2018 Coldwell Banker报告通过对3000名房产经纪进行调查显示，80%以上房产经纪认为智慧家庭的改造加快房屋的销售；46%的受访者认为目前在智能家居所带来的自动化有效地提高房屋的吸引力。 从亚马逊Alexa智能语音助理自动化购买家居用品，通过物业智能系统控制家庭照明以及温度来节省能源花费以及远程家庭安保监控等，智慧家庭建设正在普及；

8、【珠穆朗玛峰，世界上最高的垃圾场】多年的商业登山和越来越多的无经验的登山运动员在珠穆朗玛峰积累了大量的垃圾，包括丢弃的露营装备，空气罐和人粪便；全球变暖继续使珠穆朗玛峰冰冻垃圾也开始融化，暴露出攀登者留下的数十年的垃圾。自4月份以来，中国一直在山边进行清洁行动，本月初已从山上取回了大约8.5吨的垃圾；

9；【国内高校首次规模招收AI专业本科生】近年来高校领域形成了开设人工智能专业的热潮，而2018年，则是高校第一次面向高考生展开大规模招生，00后将成为“爆款”人工智能专业第一批“吃螃蟹的人”。目前已有70余所国内高校设置人工智能相关专业，如西安电子科技大学、南京大学、重庆邮电大学等，并且于今年首次开展该专业本科招生工作；

10、【百度发布全新肿瘤识别AI算法 准确率超专业病理医生】百度研究院发表论文提出一种名为“神经条件随机场”的全新病理切片分析算法，将肿瘤识别定位准确率大幅提高。在公开数据集Camelyon16大赛测试集上，该算法的肿瘤定位FROC分数达到0.8096，超过专业病理医生水平，以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持的最好成绩。据介绍，除了病理学切片分析方面的研究，百度还在积极探索AI在眼底影像、放射影像、以及智能问诊等其他一些医疗领域的应用。一直以来，病理切片分析都是癌症诊断中的黄金标准。但是即便对于经验丰富的病理医生来说，病理切片的阅片流程也十分困难复杂。详尽的阅读病理切片，且不漏掉任何一处具有临床价值的病灶，如同大海捞针，是一项十分复杂和耗时的任务。为了帮助病理医生更有效的阅读病理切片，研究人员提出了许多深度学习算法，来预测病理切片中的肿瘤细胞区域；