【中国信通院2021年第二批“可信AI”评测正式启动】为进一步推进AI技术产业应用水平，增强用户对产品选择可信度，服务企业采购和使用人工智能产品的全流程，从即日起中国信通院正式启动2021年第二批“可信AI” 评测，此次评测在上半年测试的基础上，增加可信人脸识别、智慧助手、人工智能开发平台（数据处理模块，模型部署模块）等评测项目，欢迎各单位报名参加。

【微软小冰AI直击灵魂：感慨什么孤独，作业写完了吗？】9月22日，第五代小冰发布会在微软大厦举行。此次发布会主要宣布第九代小冰的进展：框架核心技术升级、人工智能创造（内容生成）进展、小冰与智能设备的融合、首个社交App“小冰岛”。时代财经从此次发布会中发现，小冰的发展方向是在技术发展的基础上，探索人与AI的交互边界，人类和AI社交软件“小冰岛”就是这种探索最极致的表现

只需一键！AI 续写贝多芬未竟的《第十交响曲》 不懂音乐的程序员不是好演奏家 为了庆祝成立 10周年，Berney 和 Nexus 管弦乐队（Berney and the Nexus orchestra）决定用人工智能制作一个四分钟的片段，并将其命名为“BeethovANN Symphony 10.1”。计算机程序设计师 Florian Colombo 花费了数年完成了这个神经网络，而配乐的最终版本在演出前几个小时才生成并打印出来。 Colombo 是瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的计算机科学家，他用 DL 开发了这个算法。他首先将贝多芬大师的16首弦乐四重奏输入电脑，然后，他要求算法围绕贝多芬第十交响曲第一乐章的残存音符中发现的一个主题片段创作一首乐曲。

发展　　随着科学技术和互联网的发展，地球已经变成了一个小小的地球村，人工智能领域也迅速发展，特别是在中国“2025智造”提出后，国内的人工智能领域也掀起一段热潮。面对发展如此迅速的人工智能，既有利，也有弊。随着科技的发展,我们的生活变得越来越方便。然而任何事物都有它的两面性。当然人工智能也不例外。便捷　　一方面，人工智能给我们带来了非常多的便捷。就拿我们日常都不离手的手机来说，一开始我们只能用手机发送消息和打电话,但是现在它可以上网和不在你身边的人聊天。除此外也可以拿来拍照，相当于一个照相机，还可以拿来打游戏等等。智能，不仅仅在这些很小的东西上体现，据报道，以后我们的汽车也可以该变成无人驾驶的汽车。人工智能增进了人与人之间的距离。同时,人工智能使我们的生活更方便。效益　　目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率，节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的健康，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。双刃剑　　科技的发展是一把双刃剑，这是已经谈论很久的问题。当然，也有很多人会认为人工智能可能是我们的灾难。最近,许多科幻片都在讲诉我们关于人工智能之间的事情，其中很大部分都在讲智能机器人失去控制,并且有了自己的思维想杀死人类，他们来统治世界。思考　　人类将来的某一天会不会被各种各样人工智能机器人所代替，人类未来会不会成为机器人的奴役？学习速度　　汽车的发明颠覆了传统的马车行业，人工智能的发展同样也将颠覆许多行业。机器人代替了许多人类的工作将导致大量的人口失业，机器新的学习速度远远快于人类，在一期国内热播的最强大脑里有一期人机大战中，最终小度（机器人的名字）战胜了选手，如果未来的某一天，机器人变成像电影《机械姬》中有意识的机器人，那么人类随时会变成机器人的奴隶，同时，人工智能面临着技术失控的危险，霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者！人工智能　　我个人认为，人工智能是人类最受益的。因为我们有了人工智能后，我们的生活变得更有趣和方便，智能机器人的事情也许不会发生。我认为我们不应该只是担心事情会不会发生，而是需要开发更好的产品以及处理人工智能可能会发生的事情。未雨绸缪的事情从小我们就知道，所以我相信，我们能研究出他们，那一定会有克制的方法，而不是科幻电影里面的无法控制，但是所有的科幻电影的结局都是无论再怎么坏的影响，都会有比较好的结果，所以，最后的我们凡是都要往好的地方想。发展　　人工智能改变了人们的生活，我们对人工智能应加以好的利用，同时要避免带来的弊端，人工智能与人类、与社会、与自然和谐相处，这样才能长远的发展。

除了没用过siri，只不过我用的是智慧语音… [cp] 近日，美国《时代》杂志对库克进行了专访，库克谈到了领导力、企业价值观和新技术等话题。 在谈到新技术时，库克表示自己对人工智能和增强现实技术（AR）非常感兴趣。他认为，人工智能已经渗入到许多产品中，“从人脸指纹识别、照片分组、到Siri的工作方式，人工智能无处不在”。而增强现实是虚拟世界与现实世界的叠加，但不会分散人们对真实世界和人际关系的注意力。相反，增强现实技术将加强人们之间的联系，增强人们之间的合作。 当被问及增强现实技术是否就是人们所说的“#元宇宙# ”时，库克强调称不会乱用这些流行词，“我们称之为‘增强现实’”。显然，他认为增强现实技术和元宇宙是有区别的。[/cp]

银行对大数据还是很上心的，AI的开发似乎要落后一些。 【新加坡星展银行计划雇佣150名精通AI和区块链的开发人员和工程师】 9月22日消息，新加坡的星展银行（DBS）希望通过其hackathon计划雇佣150名精通人工智能（AI）和区块链的开发人员和工程师。DBS一直在金融规划、财富管理、资产数字化和可持续性等领域应用人工智能和区块链技术。具体项目包括区块链支持的数字资产生态系统，该生态系统为企业客户和合格投资者提供一套完整的数字资产价值链解决方案。（computerweekly）

↑开局一张图，故事全靠编。继上篇文章在ModelArts上实现了简单的AI换脸之后，我们又萌生了将代码迁移到DevCloud，通过CloudIDE对“云毕业照”生成的小项目进行开发调试，利用CloudIDE注册http/https端口的能力实现项目的在线运行，极大地改善了开发质量并提升了开发体验。本文主要是CloudIDE的一些基本操作的讲解，是对ModelArts的一些拓展，再一次验证了“ModelArts开发模型，CloudIDE调试开发，DevCloud部署上线”全链路开发的可行性。准备本文默认您已经注册了华为云账户，并且已领取相关优惠券。当然没有领到优惠券也没关系，目前有ModelArts免费算力和CloudIDE免费使用加持，而且【2020华为云AI实战营】、【CloudIDE云上编码赚好礼】等活动已经强势来袭，这也是学习全链路AI的大好时机。DevCloud: https://www.huaweicloud.com/devcloud/DevCloud是集华为研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体的研发云平台,面向开发者提供研发工具服务，让软件开发简单高效.涵盖了项目管理 ProjectMan、代码托管 CodeHub、流水线 CloudPipeline、代码检查 CodeCheck、编译构建 CloudBuild、云测 CloudTest、移动应用测试 MobileAPPTest、部署 CloudDeploy、发布 CloudRelease、CloudIDE、Classroom、开源镜像站 Mirrors等十余项功能和服务。CloudIDE: https://devcloud.cn-north-4.huaweicloud.com/cloudide/trialCloudIDE是面向云原生的轻量级WebIDE，通过浏览器访问即可实现云端开发环境获取、代码编写、编译调试、运行预览、访问代码仓库、命令行执行等能力，同时支持丰富的插件扩展。目前支持Java、Python、JS/TS等多种语言。创建免费体验的CloudIDE登录华为云账号，打开CloudIDE免费体验专题页面，目前仅华北-北京一、华北-北京四、东北-大连这三个区域支持。这里以打开华北-北京四CloudIDE免费体验(https://devcloud.cn-north-4.huaweicloud.com/cloudide/trial)为例创建一个免费的CloudIDE实例。这里鉴于opencv-python这个库的限制，我们选用x86的CPU架构，所以我这这里选择**Quantum Computing这种实例进行体验，点击免费体验**CloudIDE会自动创建一个默认的项目，接下来我们需要做些初始化的工作，如删除这个默认的项目，拉取新的项目等等操作。如免费体验需排队，请耐心等候，另外初始化项目需要稍许时间，稍安勿躁。初始化项目首先，我们要将默认的项目删掉，再拉取“云毕业照”生成小项目代码，这里我们会用到 Terminal工具，快捷键是 Ctrl + ~，或者在顶部的 Terminal选项选择 New Terminal。初始化项目的所有操作，我们都会在 Terminal工具执行。（PS：完成右侧任务可领取无门槛优惠券哦）执行删库跑路专用命令行rm -rf *,删除默认项目通过git clone https://gitee.com/hu-qi/face_swap_for_graduate拉取项目代码mv face_swap_for_graduate/* ./ && rm -rf ./face_swap_for_graduate将项目移动到工作区根路径并移除空目录安装依赖安装flaskpip install flask安装opencv-pythonpip install opencv-python opencv-python-headless opencv-contrib-python-headless安装dlibTRAVIS=true pip install cmake boost dlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装imagepip install image设置端口及http/https服务并启动首先我们修改server.py文件中的app.run(host='0.0.0.0', port=8080, debug=True)将port修改为8001~9000这个区间段的任意一个，当然要与右侧的Port External Access中设置的Port一致，点击OK启动注册http/https端口。然后确定当前文件选中server.py时点击右上角的▷按钮启动项目。预览调试如果不出意外的话，我们扫码二维码或者点击Access就能打开一个新的页面，而这个页面就是我们“云毕业照”生成的首页，我们可以尝试上传一张免冠正脸照片，选择性别、学科点击提交，稍等片刻，AI合成的“云毕业照”就加载出来了。有小伙伴吐槽我们页面太丑了，没关系，我们可以通过修改template目录下的index.html文件来进行美化，比如，我修改了页面的标题，增加了“hello”，然后刷新页面，我们会发现“hello”已经同步过去了，通过这样的方式我们可以修改整个页面，只要您喜欢，想做成多美的页面都可以。总结此次实践能得以成功完成，要感谢ModelArts社区的小伙伴以及华为云CloudIDE技术团队的大力支持。虽然实践整个流程下来，不到十几分钟，而为了这十几分钟，我们花了很多时间和精力去尝试。比如，在依赖安装这块，作为Python小白，我们踩很多坑，首先是opencv-python这个依赖的平台限制，arm架构的鲲鹏显然不是我们的首先，为了避免这个坑，我们还是毅然决然地选择了x86平台；其次是dlib这个依赖，我们通过先安装cmake、boost，再通过CloudIDE团队的技术支持，最终使用"TRAVIS=true" + 指定镜像的方式解决了dlib安装过程中CloudIDE掉线的问题。关于页面不是很美观的问题，我们相信评论区会有众多的大佬跃跃欲试一起来完善。最后，期待更多大佬的指导！感谢！

艾伦·麦席森·图灵（英语：Alan Mathison Turing，1912年6月23日—1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，第二次世界大战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。1952年，英国政府对图灵的同性恋取向定罪，随后图灵接受化学阉割（雌激素注射）。1954年6月7日，图灵吃下含有氰化物的苹果中毒身亡，享年41岁。2013年12月24日，在英国司法大臣克里斯·格雷灵的要求下，英国女王伊丽莎白二世向图灵颁发了皇家赦免。图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。      1949年，图灵成为曼切斯特大学（University of Manchester ）计算实验室的副院长，致力研发运行Manchester Mark 1型号储存程序式计算机所需的软件。1950年他发表论文《计算机器与智能》（ Computing Machinery and Intelligence），为后来的人工智能科学提供了开创性的构思。提出著名的“图灵测试”，指出如果第三者无法辨别人类与人工智能机器反应的差别， 则可以论断该机器具备人工智能。1956年图灵的这篇文章以“机器能够思维吗？”为题重新发表．此时，人工智能也进入了实践研制阶段。图灵的机器智能思想无疑是人工智能的直接起源之一。而且随着人工智能领域的深入研究，人们越来越认识到图灵思想的深刻性：它们如今仍然是人工智能的主要思想之一。1931年，图灵考入剑桥大学国王学院  ，由于成绩优异而获得数学奖学金。在剑桥，他的数学能力得到充分的发展。1935年，他的第一篇数学论文“左右殆周期性的等价”发表于《伦敦数学会杂志》上。同一年，他还写出“论高斯误差函数”一文。这一论文使他由一名大学生直接当选为国王学院的研究员，并于次年荣获英国著名的史密斯（Smith）数学奖，成为国王学院声名显赫的毕业生之一。1936年5月，图灵向伦敦权威的数学杂志投了一篇论文，题为《论数字计算在决断难题中的应用》。该文于1937年在《伦敦数学会文集》第42期上发表后，立即引起广泛的注意。在论文的附录里他描述了一种可以辅助数学研究的机器，后来被人称为“图灵机”，这个设想最有变革意义的地方在于，它第一次在纯数学的符号逻辑，和实体世界之间建立了联系，后来我们所熟知的电脑，以及还没有实现的“人工智能”，都基于这个设想。这是他人生第一篇重要论文，也是他的成名之作。1937年，图灵发表的另一篇文章“可计算性与λ可定义性”则拓广了丘奇（Church）提出的“丘奇论点”，形成“丘奇-图灵论点”，对计算理论的严格化，对计算机科学的形成和发展都具有奠基性的意义。1936年9月，图灵应邀到美国普林斯顿高级研究院学习，并与丘奇一同工作。在美国期间，他对群论作了一些研究，并撰写了博士论文。1938年在普林斯顿获博士学位，其论文题目为“以序数为基础的逻辑系统”，1939年正式发表，在数理逻辑研究中产生了深远的影响。1938年夏，图灵回到英国，仍在剑桥大学国王学院任研究员，继续研究数理逻辑和计算理论，同时开始了计算机的研制工作。二战经历第二次世界大战打断了图灵的正常研究工作，1939年秋，他应召到英国外交部通信处从事军事工作，主要是破译敌方密码的工作。由于破译工作的需要，他参与了世界上最早的电子计算机的研制工作。他的工作取得了极好的成就，因而于1945年获政府的最高奖——大英帝国荣誉勋章（O.B.E.勋章）。1945年，图灵结束了在外交部的工作，他试图恢复战前在理论计算机科学方面的研究，并结合战时的工作，具体研制出新的计算机来。这一想法得到当局的支持。同年，图灵被录用为泰丁顿（Teddington）国家物理研究所的研究人员，开始从事“自动计算机”（ACE）的逻辑设计和具体研制工作。这一年，图灵写出一份长达50页的关于ACE的设计说明书。这一说明书在保密了27年之后，于1972年正式发表。在图灵的设计思想指导下，1950年制出了ACE样机，1958年制成大型ACE机。人们认为，通用计算机的概念就是图灵提出来的。1945年到1948年，他在英国国家物理实验室工作，负责自动计算引擎的研究。跑步比赛中的图灵跑步比赛中的图灵1946年的8月，图灵参加了他正式跑步训练后的第一个比赛。那是在他加入沃尔顿田径俱乐部后参加的3英里（4.8公里）比赛，图灵以15分37秒的成绩夺得第一，这一成绩当年在英国排名第20位。1947年，在莱斯特郡拉夫堡（Loughborough）大学体育场举行的英国业余田径协会马拉松锦标赛上，图灵跑出了他在马拉松赛中的个人最好成绩2小时46分03秒，在那场比赛中列第五名。 [3] 1948年，图灵接受了曼彻斯特大学的高级讲师职务，并被指定为曼彻斯特自动数字计算机(Madam)项目的负责人助理，具体领导该项目数学方面的工作，作为这一工作的总结。1949年成为曼彻斯特大学计算机实验室的副主任，负责最早的真正意义上的计算机——“曼彻斯特一号”的软件理论开发，因此成为世界上第一位把计算机实际用于数学研究的科学家。1950年，图灵编写并出版了《曼彻斯特电子计算机程序员手册》（The programmers’handbook for the Manchester electronic computer）。这期间，他继续进行数理逻辑方面的理论研究。并提出了著名的“图灵测试”。同年，他提出关于机器思维的问题，他的论文“计算机和智能（Computingmachiery and intelligence），引起了广泛的注意和深远的影响。1950年10月，图灵发表论文《机器能思考吗》。这一划时代的作品，使图灵赢得了“人工智能之父”的桂冠。1951年，由于在可计算数方面所取得的成就，成为英国皇家学会会员，时年39岁。1952年，他辞去剑桥大学国王学院研究员的职务，专心在曼彻斯特大学工作．除了日常工作和研究工作之外，他还指导一些博士研究生，还担任了制造曼彻斯特自动数字计算机的一家公司——弗兰蒂公司的顾问。1952年，图灵写了一个国际象棋程序。可是，当时没有一台计算机有足够的运算能力去执行这个程序，他就模仿计算机，每走一步要用半小时。他与一位同事下了一盘，结果程序输了。后来美国新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的研究群根据图灵的理论，在MANIAC上设计出世界上第一个电脑程序的象棋。

AI识别　　新开发的SickZil-Machine可以AI识别，一键去字，省力省时间。　　AI识别图中的文字呈现红色，这一操作被称为mask，也就是创建蒙版，相当于给文字部分盖上面罩。调节　　非文字部分被错误识别出来的话还可以手动调节。　　调节完成后红色的文字部分被擦除，AI在这时候还可以智能还原被擦除的背景。数据模型　　AI文本识别的功能基于SegNet和CompNet两个数据模型。　　SegNet负责识别文本区域，CompNet负责删除文本区域，最终输出没有文字的漫画原图。SegNet的灵感来自U-net 图像分割技术，该技术最初是用在医学图像领域，但其性能和结果都很好，也被用在了其它很多领域里。预期　　目前ComgNet已经练习了3万多张图，识别的精确度已经达到了较高水平，开发者KUR Creative也在继续努力减少软件识别误差。　　除了提高文本识别的精确度，开发者也在开发自动排版功能，并进一步完善软件数据库。

合作　　华为云与深圳交警实现合作之后，可以让驾车者借助“润物细无声”的科技力量，享受智慧交通的便利。每次出门少在路上堵个十分钟，就能回家多陪陪家人。深圳交警携手华为云EI（企业智能）以深圳过往通行效率较低的部分路口作为首批试点，在人工智能、大数据、物联网、边缘计算等技术的协同下，通过感知交通流量与事件，能依据即时交通状况对信号灯进行实施智能控制，实现了从“车看灯，读秒数通行”到“灯看车，按车数放行”的提升和转变，从而大幅减少交通拥堵。开放　　华为云EI将AI的技术积累，以云服务的方式开放出来　　凭借领先的全栈全场景AI能力，华为于2019年8月入选国家新一代人工智能开放创新平台。基于华为的全栈全场景AI能力，华为云EI（Enterprise Intelligence）面向各行各业将华为多年在人工智能领域的技术积累，以云服务的方式开放出来。　　截至2020年6月底，华为云EI可提供60款人工智能服务（平台类、视觉类、语音类、决策类），160项功能（平台功能、APIs，行业预集成方案），面向行业领域的AI能力，还在持续加强与更新。围绕老百姓生活的衣食住行的“行”这一方面，华为云EI还有诸多代表性的落地案例。华为云与深圳机场开展合作，基于人工智能等技术，完成智慧机位分配、智慧助航灯、地勤可视化等联合创新项目。其中，智慧机位分配是基于大数据和AI实现机位资源调优，从而提高廊桥机位的使用效率，降低旅客乘坐摆渡车的时间。城市智能　　不仅在深圳，借助华为云EI城市智能体的支持，天津生态城核心区域“彩虹桥”附近主要片区在早高峰总车流量不变的情况下，主干道车辆完成18%的平均车速提升，早高峰期间的道路排队溢出次数减少60%，早高峰提前10分钟至15分钟结束，民众可明显感知到出城时间缩短了，道路更加通畅了。

【中国，苏州，2021年9月16日】今天，在第四届全球人工智能产品应用博览会（以下简称“2021全球智博会”）首日，华为云盘古大模型凭借多项突破性技术创新以及对千行百业AI工业化的推动，荣获“智博会产品金奖”。华为云盘古大模型荣获第四届全球人工智能产品应用博览会产品金奖 全球人工智能产品应用博览会是国内首个在国家《新一代人工智能发展规划》旗帜下的综合性展会，由苏州市人民政府和新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合主办，是国家新一代人工智能开放创新平台的唯一集中展示窗口。“智博会产品金奖”是博览会的重磅奖项之一。大会组委会围绕计算引擎、数据资源、人工智能算法等角度，综合考量了参选产品的创新性、先进性和产业化实际应用进展等要素，在行业龙头、业界领军人物、投资人、创业者以及众多权威媒体的关注下，由评审专家和网络用户综合投票产生。当前，深化大数据、人工智能等研发应用，壮大数字经济已成为社会共识。然而很多企业与开发者在应用人工智能技术时仍面临诸多挑战，原因之一是企业和开发者往往需要针对每个模型完成模型选择、数据处理、模型优化、模型迭代等一系列环节，开发效率低，难于泛化和复制。华为云盘古大模型旨在降低人工智能开发的门槛和成本，建立一套易用且通用的开发工作流，让传统的“作坊式开发模式”走向新的“工业化开发模式”。华为云人工智能领域首席科学家田奇表示：“通过与行业知识相结合，华为云盘古大模型突破性地实现了AI模型的通用性、泛化性和可复制性，一个模型可适配多个场景；相比传统开发模式，华为云盘古大模型开发效率可提升10~100倍，并在超过100个实际场景中平均节省了80%以上的研发成本。”华为云盘古大模型包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态和科学计算四大系列，其核心是基于大量数据，利用深度学习技术，打造一个拥有超大规模参数、具备超高精度的预训练模型。其中，盘古NLP大模型是业界首个千亿参数的中文预训练大模型，首次使用Encoder-Decoder 架构，兼顾NLP理解与生成的能力，在CLUE榜单上中文理解能力接近人类水平。盘古CV大模型在业界首次实现了模型的按需抽取，根据不同部署环境的运行要求可以自动抽取出的适合的模型，模型差异动态范围可达三个数量级；提出基于样本相似度的对比学习，在ImageNet数据集上小样本学习能力业界第一。盘古大模型拥有30多项专利申请，获得了十多项业界挑战赛冠军。目前，盘古大模型已应用于金融、工业、电力、零售、政务等多个行业、100多个场景，促进了人工智能在千行百业的批量化落地应用。例如，盘古大模型助力国网重庆永川公司智能电力巡检项目的数据筛选效率提升30倍、在金融机构企业异常行为检测项目中实现了90%以上的检测准确率、在医疗尘肺检测项目中将病例识别准确率提升22%。未来，盘古大模型还将落地更多项目，使更多的行业、企业及开发者能够以更低成本进行人工智能实践，让人工智能更快、更好、更安全地走进人们的生产生活，不断提升人民群众幸福感和安全感。

近日，在“世界阿尔茨海默病日（9月21日）”即将来临之际，由北京邮电大学、华为云、慧脑云、中国图象图形学学会脑图谱专业委员会、阿尔茨海默病防治协会影像学分会联合举办的“PRCV 2021阿尔茨海默病分类技术挑战赛”成功落下帷幕。本次大赛旨在提高基于影像的阿尔茨海默病早期识别准确性，推动脑科学、医学影像等智慧医疗产业发展，促进机器学习、深度学习等人工智能技术在智慧医疗中的落地应用。华为云为本次大赛的参赛者提供了总计超十万元的云计算资源。同时，大赛优胜方案将有机会获得华为云提供的专项资源来支持项目转化，并集成到“华为云AI脑科学平台”脑疾病辅助筛查专区。比赛期间，共有373支队伍、1015名选手在华为云AI大赛平台报名参赛。其中，85%的参赛选手来自国内外200余所科研机构，包括清华大学、北京大学、中国科学院大学、北京邮电大学、牛津大学、哥伦比亚大学、多伦多大学等，遍布中、美、英、澳、加等7个国家。硕士、博士比例超过半数。大赛组委会以测试集上的macro F1-score为依据，对队伍所提交的模型进行评分、排名。经评估，来自北京大学基础医学院的“邵世豪-崔庆华导师组”队伍以0.7033的分数位居第一，夺得冠军，其余16支队伍分别获得季军、亚军和优秀奖项。组委会将在第四届中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV 2021）期间，于北京国际会议中心举行大赛颁奖仪式。“PRCV 2021阿尔茨海默病分类技术挑战赛”获奖名单 作为本次挑战赛的唯一举办平台，华为云AI大赛平台公开了从2600位被试者中提取出的经脱敏处理的多中心、多脑图谱的脑影像特征数据的训练集。千余名参赛者基于训练集中的灰质体积和平均皮层厚度数据，使用了AAL、Gordon、MIST、Schaefer等脑图谱，利用华为云一站式AI开发平台ModelArts的能力，实现了从数据获取、模型搭建、模型部署，到模型判分等环节的一站式开发，探索能够用于阿尔茨海默病早期诊断的影像学标志，突破脑疾病影像数据的研究和应用现状。后续，基于ModelArts开发的华为云医学影像和脑科学平台，将给广大用户提供一系列AI+HPC赋能的脑影像和脑电分析处理模块，支撑研究及开发人员在脑疾病筛查、类脑计算、脑机交互等领域的高效创新，助力成果转化。北京邮电大学人工智能学院刘勇教授表示，本次挑战赛不仅是PRCV 2021的官方赛事之一，同时也是利用机器学习、深度学习等人工智能技术解决阿尔茨海默病识别问题的一次创新性尝试，为新技术在智慧医疗中的落地与应用提供了可参考的有效路径。这个过程也验证了基于华为云一站式AI开发平台ModelArts和脑科学平台赋能脑科学研究的有效性和先进性。冠军团队代表、北京大学基础医学院博士生邵世豪表示，从医学角度来看，一个细胞的分裂、分化乃至衰老，都涉及到极其复杂的代谢逻辑，这正好与人工智能技术的所长相符，这次大赛是团队将脑科学与人工智能技术结合的一次成功实践。华为云一站式AI开发平台ModelArts在开发和部署阶段提供了更高的资源配置、更快的读写速度，数据资源无需在开发环境手动挂载即可访问，方便科研工作者在线上进行快速开发；同时提供了更稳定的访问性能，支撑科研工作的可靠性。团队将基于本次赛事的设计成果，继续实验人工智能与医疗相结合的泛化性，希望将人工智能技术更好地应用于智慧医疗领域。  更多大赛信息，请访问：https://competition.huaweicloud.com/information/1000041489/introduction

分析　　生物特征识别就是采用某种技术和手段对人的身份进行标识，从而依据该标识对人进行身份识别，以达到监督、管理和控制目的的一种技术。用于身份识别和个人信息管理的技术和手段层出不穷，传统的个人信息鉴定方法包括个人特征。如身份证、工作者、学生证、磁卡、智能卡、口令密码等，这些分身验证方法普遍存在易丢失、易破解、易伪造、不易携带等缺点，而且在安全性和鉴定速度方面也已经不能满足人们的需求，这些技术虽然方便快捷，但其致命的缺点是安全性差、易伪造、易窃取等。近年来，计算机的广泛应用使得生物特征识别进行身份识别成为可能。生物特征　　生物特征识别的方法越来越多地被应用于身份识别领域。生物特征识别技术（Biometric Identification Technology）是指**固有的特征为判别标准，达到精确鉴定人身份的技术。这些固有特征包括人脸、虹膜、指纹、掌纹等，也被称为生物模态。这些特征除了外伤等特殊情况下一般会伴随人的一生，而不会改变或者变化很小。生物识别技术对每个个体都具有随身携带性和持久性；对不同个体具有普遍性和唯一性等优于传统身份识别的特点。基于人类生物特征的识别技术具有安全可靠、特征唯一、不易伪造、不可窃取等优点。结合　　结合计算机技术，发展起来了众多jiy基于人类生物特征的人类身份识别技术，如人脸识别技术、指纹识别技术、虹膜识别技术。这些识别技术具有特征录入较为方便、信息丰富、使用范围广等优点。因此有着广阔的应用前景。识别　　1）人脸识别主要通过人脸特征进行识别，也是人们最早使用的生物特征识别技术之一，是一种比较友好、直观、更容易被人接受的识别方式。在实际应用中，人脸识别易于使用，无须使用者的主动参与，尤其适用于视屏监控等应用。但人脸识别的缺点在于稳定性较差，很容易受周围环境、饰物、年龄、表情等干扰，造成错误的识别。另外，对双胞胎、多胞胎的鉴别仍然无能为力。　　2）虹膜识别主要基于虹膜的生理结构，利用虹膜中存在的细丝、斑点、凸点、射线、皱纹和条纹等特征进行识别。据称，没有任何两个虹膜是一样的。虹膜身份认证的可靠性高，其错误接受率和错误拒绝率很低。　　3）指纹识别主要通过分析指纹的全局特征和局部特征进行识别，常用的特征如指纹中的嵴、谷、终点、分叉点和分歧点等。随着指纹识别技术的发展和指纹采集设备的价格降低，指纹识别不仅广泛应用于司法和商务活动中，也越来越多地在笔记本电脑、手机、存储器等终端设备中使用。但采集指纹时要求保持手指的洁净和光滑，污垢和疤痕都会给识别带来困难。老年人和手工劳动者的指纹由于磨损严重而不易识别。另外，在实际采集中发现，由于在犯罪记录中常使用指纹，导致很多人害怕将指纹记录在案，从心理上不愿意接收这种识别方式。目前　　目前，无论是字符识别（如手写数字识别、邮政编码识别、汽车牌照识别、文字识别等）还是人类生物特征识别（如人脸识别、指纹识别、虹膜识别等）的项目开发技术，他们涉及数字图像处理、模式识别、人工智能、智能计算等多个学科领域。随着高科技的发展，这些项目应用已成为衡量当代高科技水平的重要手段。

分析　　智能应用系统提供包括但不限于疫情、环保和应急等方面的AI模型服务，让客户可以通过我们的产品具备AI分析的能力，解决客户自身的痛点。　　利用AI视觉模型通过边缘计算的方式，对视频监控区域进行安全隐患的检测，针对工业园区、工地、危化企业等，预防安全隐患对人员以及厂区资产造成重大损失。　　本服务能力集中在对需要佩戴安全帽才能进入的区域，对人员是否佩戴安全帽的识别；对禁止进入的危险区域进行非法入侵的检测；对全区域进行烟火的检测，及时发现烟火燃烧的迹象，避免出现大的火灾事件；对图像或者视频中的人群进行是公共区域安全隐患的检测，尤其是，疫情期间各公共场所、重点防疫场所、人群聚集地、火车站、飞机场等人流密级的人员可以通过本服务对未佩戴口罩人群、人群危险聚集进行监控预警。具体模型　　烟火检测模型：对禁烟监控区域内发生的燃烧、火苗等进行监控，一旦发现，即刻进行报警，提醒安保人员及时前往进行熄灭，避免更大的火灾隐患出现　　佩戴口罩模型：对画面中人员是否佩戴口罩进行检测，及时发现违规人员　　人群聚集模型：对画面上出现的人，进行人群聚集检测　　安全帽检测模型：对需要佩戴安全帽出入的区域，实时进行监控，及时发现违规未佩戴安全帽的人员，提醒其按照规定佩戴好安全帽　　危险区域入侵模型：可以对视频画面范围内划定禁止进入的区域或者全区域进行监测，可以对视频监控区域进行24小时的AI识别，一旦出现非法入侵，即可报警，提醒相关安保人员采取措施

组合：华为AI音箱+华为HiLink欧瑞博wifi智能插座+小夜灯，轻松实现智能开关灯。还能手动按钮关闭。太棒了！口令“小艺小艺，5分钟之后关闭插座”。