锐眼视点：
- 苹果首篇论文发布，通过模拟和无监督学习方法改善 AI 技术；
- 创企Automile为车队管理软件融资750万美元；
- 自动驾驶汽车是如何运作的？
[业界新闻] 苹果首篇论文发布，通过模拟和无监督学习方法改善 AI 技术
苹果近日终于发布了自己的首份人工智能研究论文，文中描述了一种用于模拟+无监督学习的新方法，其目的是提高合成训练图像的质量。这项工作也标志着该公司希望在日益增长的人工智能领域中成为领导者。苹果在论文中称，在机器学习研究中，使用合成图像来训练神经网络要比使用真实图像更有效。因为合成图像数据已经被标记和注释，而真实的图像数据需要有人耗费巨大的精力去标记计算机看到的每件事物。当然，一种算法所了解的内容与真实世界中的场景总会有所不同。为解决该问题，提高合成图像数据的训练效果，研究人员推出了“模拟+无监督”的学习方法，以提高模拟图像的真实感。苹果研究人员使用一种经过修改的新型机器学习技术，被称为“生成对抗网络”（GAN），让两个神经网络彼此对抗，从而生成更逼真的图像。
原文链接：Apple leaps into AI research with improved simulated + unsupervised learning
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[业界新闻] 创企Automile为车队管理软件融资750万美元
Automile 是一家专门为公司提供车队后勤和管理的初创公司，日前它宣布完成了750万美元的融资。Automile 会为客户在其车辆仪表板下安装一个盒子，以达到跟踪车辆里程并提供路线记录的目的。每月交付一定的费用，该公司还会赠送客户使用追踪定位设备。Automile 最昂贵的方案能够为客户提供里程日志、行程统计、费用管理工具、实时位置跟踪、事故警报、风险降低工具和预测维护等服务。目前，它已有6000个客户，一些知名企业包括三星和雀巢。当今仍有一些企业的相关后勤业务尚未有足够的技术渗入，据外媒报道，在美国约80%的商用车辆缺少车队管理工具，也很少有公司会专注于企业后勤方面的创新。有了这轮新资金的投入，Automile 会加快进军欧洲市场的步伐，并计划在 Palo Alto 建立其工程团队。
原文链接：Automile raises $7.5 million for fleet vehicle management software
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[TD精选] 自动驾驶汽车是如何运作的？
自动驾驶时代已经到来——Uber 在匹兹堡和旧金山都有自己的车队，Google 的母公司已经把自己的无人车项目拆分出来成为独立公司，这些都是无人车距离上市更近一步的信号，而美国联邦政府已经开始发布有关这些车应该如何运作的指导方针。
除了图片描述的自动驾驶汽车运作原理，文章解释了自动驾驶汽车的其他相关信息：
- 自动驾驶汽车能看见什么？
汽车的传感器收集附近物体的数据，例如尺寸和速度，并根据他们可能的行为将对象（骑行者、行人或其他汽车）进行分类。 - 您可能已经使用过的自动驾驶特性
碰撞避免、漂移警告、盲点检测器、增强巡航控制、自动停车入位
文章还介绍了汽车制造商、技术公司和其他参与者在其中都做了什么尝试，以及在什么地方可以乘坐自动驾驶汽车；特斯拉与其他公司的不同之处，还有自动驾驶汽车的潜在危险。
原文链接（访问需VPN）：How Self-Driving Cars Work
