- AAAI 2021闭幕，健壮、安全、高效的机器学习国际研讨会压轴举行
- 北京时间2月9日，国际人工智能顶级学术会议——2021年度AAAI会议（线上形式）顺利闭幕。同日，AAAI 2021收官议程之一——“健壮、安全、高效的机器学习”国际研讨会召开。本研讨会由国内首家互联网银行微众银行与南洋理工大学、加州大学伯克利分校、麻省理工学院等联合主办，邀请了多位世界顶尖科学家及从业者探讨了当前AI产业化的热点话题，并形成了丰富的学术成果。
- 从类脑计算到机器学习，四大知名AI教授线上分享干货
- 中科院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心人工智能前沿论坛昨日开幕，在上午的开幕及主旨演讲环节，来自清华大学、欧洲科学院、香港理工大学和香港科技大学的四位教授分别分享了关于类脑计算、深度学习等人工智能前沿领域的最新见解。
- 清华大学崔鹏：探索因果推理和机器学习的共同基础
- 近期很多研究方向的工作都或多或少地与因果推理有所结合。在11月27日由智源举办的 NeurIPS 2020中国预讲会上，来自清华大学计算机科学与技术系的崔鹏副教授发表了主题为「稳定学习：发掘因果推理和机器学习的共同基础」的演讲，崔老师表示，「我们将站在机器学习的角度，探讨如何看待因果推理。」
- 意法半导体推出内置机器学习内核的高精度测斜仪
- 8月26日，意法半导体的IIS2ICLX是一款高精度、低功耗的双轴数字测斜仪，用于工业自动化和结构健康监测[1]等应用，具有可设置的机器学习内核和16个独立的可设置有限状态机，有助于边缘设备节能省电，减少向云端传输的数据量。
- 竞技衰退，对人工智能和机器学习解决方案需求上涨
- 根据2月发布的针对IT主管的“首席信息官技术民意调查”（CIO Tech Poll），62%的受访者认为人工智能/机器学习是很具颠覆性的技术，42%的受访者认为这些技术具有很大的影响力——这两项数据使人工智能/机器学习技术的百分比是其最强竞争对手（大数据分析技术）的两倍。令人印象深刻的是，有18%的人已经在生产中使用了人工智能/机器学习解决方案。
- NSF与英特尔投资于无线专用机器学习边缘研究
- 英特尔和美国国家科学基金会(NSF)宣布了对未来无线系统开发研究的联合资助获奖者。该 机器学习的无线网络系统 (MLWiNS)计划是一个系列，以支持研究两个伙伴之间的共同努力，可以加速创新，实现超密集的无线系统，而且能够满足吞吐量，时延和可靠性架构的焦点最新未来应用程序的要求。同时，该程序将针对无线边缘网络上的分布式机器学习计算进行研究，以实现广泛的新应用。
- 2020亚马逊创新日：深度解读人工智能和机器学习的数字驱动力
- 2020年8月10日，亚马逊中国隆重开启“2020亚马逊创新日”，首次揭秘创新“中国公式”背后的内涵，同时也从跨境网购、技术研发、亚马逊云服务（AWS）等层面深度解读了后疫情时代互联网创新科技，特别是人工智能（AI）和机器学习（ML）推动经济全面复苏和全球产业数字化革命的强大驱动力。
- Glow神经网络编译器首次应用于MCU，面向边缘端机器学习
- 2020年8月5日，恩智浦半导体NXP Semiconductors N.V.（纳斯达克代码：NXPI）今日发布了eIQ机器学习（ML）软件对Glow神经网络（NN）编译器的支持功能，针对恩智浦的i.MX RT跨界MCU，带来业界首个实现以较低存储器占用提供更高性能的神经网络编译器应用。Glow编译器由Facebook开发，能够集成特定于目标的优化，恩智浦利用这种能力，使用适用于Arm Cortex-M内核和Cadence Tensilica HiFi 4 DSP的神经网络算子库，最大程度地提升i.MX RT685以及i.MX RT1050和RT1060的推理性能。此外，此功能已集成到恩智浦的eIQ机器学习软件开发环境中，在恩智浦的MCUXpresso SDK中免费提供。
- 纽约首席AI科学家Yann LeCun：机器学习将会是复杂的＂工程学＂
- 加州旧金山谷歌人工智能（AI）研究人员Ali Rahimi去年12月对其所在研究领域进行了一次猛烈的抨击，并获得了40秒的掌声。在一次AI会议上，Rahimi指责机器学习算法，即计算机通过反复试验和纠错来学习已经成为某种形式的“炼金术”。他说，研究人员并不知道为什么有些算法会起作用而另一些则不会，他们在选择一个AI架构而非另一个时也没有严格的标准。在近日于加拿大温哥华举行的关于学习陈述的国际会议上报告的一篇论文中，Rahimi和合作者列举了他们所看到的“炼金术问题”，并为提高AI的严格性开了“药方”。
