今日芯声|突发!影像AI公司汇医慧影被黑客入侵

2020-04-28     读芯术

“今日芯声”是读芯术推出的一档简读栏目,汇聚每日国内外最新最热的AI应用资讯,敬请关注。


1、突发!影像AI公司汇医慧影被黑客入侵,新冠研究成果被公开出售


据数据猿消息,汇医慧影的过去两个月研发的新冠AI辅助系统,和积累的“新冠训练数据”被黑客窃取。正在以4比特币的价格公开出售,接近于18万人民币。


据黑客对外发布的帖子声称,此次出售的数据具体包括150MB的新冠病毒实验室研究成果、1GB技术相关内容,以及检测技术源代码,还有1.5 MB用户数据。


据悉,目前已有网络安全团队把这一数据泄漏事件通知了汇医慧影的相关人员,并称名为“THE0TIME”的网络黑客疑似为这起事件的主要嫌疑犯。


汇医慧影目前已跟国内800多家顶尖医院完成科研和临床合作,其中包括中国人民解放军总医院、北京协和医院、北京友谊医院、中国医学科学院肿瘤医院、北京大学肿瘤医院、郑州大学第三附属医院、鄂尔多斯医联体等知名大型医院。


2、微软与可口可乐达成合作,将为后者提供商业软件供应


据外媒报道,微软周一宣布赢得了可口可乐的5年商业软件供应合同,包括为其客服代表安装Teams聊天应用和工具。双方尚未披露具体交易规模,但其中却涵盖与Salesforce.com直接竞争的Dynamics 365套件。


微软在电子邮件和文字处理应用等通用商务软件领域拥有优势,但却一直希望在客户服务和销售等领域赢得更多客户。


该公司商业应用事业群副总裁詹姆斯·菲利普斯(James Phillips)接受采访时表示,可口可乐将使用微软技术来集成多个内部系统的信息,使用人工智能技术分析数据,并提供答案。


菲利普斯表示,可口可乐第一阶段将在内部提供这套系统,这样就不用“向员工交代要到这里请假,到那里打印工资条,或者到其他地方了解培训课程。”


可口可乐首席信息和集成服务官巴里·辛普森(Barry Simpson)表示,微软的软件将“替换原先各自为政的系统”,从而为该公司提供帮助。


微软的菲利普斯称,可口可乐的客服代表最终希望使用这套系统来帮助他们快速回答大型零售商和杂货商等客户的问题。


3、树莓派基于 Linux 的 Windows XP 现已可用


新的树莓派操作系统 Linux Raspbian XP Professional 现已可用,该操作系统专门针对 Raspberry Pi 4 设计。


Rasbian XP Professional 是一个仿 XP 外观的 Linux 系统。尽管用户不能在树莓派上拥有完整的 Windows XP 体验,但是该操作系统所提供的用户体验已相当接近 Windows XP。


Raspbian XP Professional 附带许多功能,可使人联想到旧的 XP OS。它具有有效的“开始”菜单,顶部带有可用的搜索栏。所有的菜单、图标和任务栏都具有经典的气泡 XP。其甚至包括完整的 LibreOffice 套件来代替 Microsoft Office,以满足办公要求。


不过,尽管该操作系统看起来像 Windows XP,但其本质上还是不能原生运行 Windows XP 应用,而是需要借助合适的仿真器。因此,它也确实预装了一些仿真平台 。


如果要运行本机 Windows 应用程序,可以使用内置的 Windows 98 虚拟机;BOX86 则可以运行旧的 PC 游戏。还可以利用其他仿真器,例如 DOSBox、Mupen64 和 MAME。通过连接 USB 控制器,整个系统可以兼作复古游戏机。此外,PI LAB 还发布了 Raspbian 95。


目前,这项工作仍在进行中,大家可以继续期待接下来会带来的一些更新内容。可访问 YouTube 上的 Pi Lab官方频道,以获取安装详细信息和新版本。


4、开发者详解苹果iPhone SE 2摄像头技术:通过2D图像产生人像效果


现在新款苹果iPhone SE已经大范围发货,我们也越来越了解这款设备的一些技术细节。现在,Halide Camera相机应用背后的开发者已经介绍了iPhone SE摄像头的一些技术细节,一起来了解一下。


之前iFixit的拆解证实,iPhone SE的相机硬件与iPhone 8的相机硬件是可以互换的,但Halide开发者的分析主要集中在相机软件。具体来说,他们指出,iPhone SE 2是“第一款只需使用单一的2D图像就可以生成人像效果的iPhone”。


iPhone XR同样使用单摄像头产生人像效果,但它使用的是focus pixel——“小小的一对‘眼睛’,旨在帮助对焦。”iPhone SE 2之所以不能使用focus pixel,是因为其三年前的摄像头传感器并不支持,传感器覆盖范围不够大。相反,它完全通过机器学习来产生深度信息。自己测试一下很简单:用相机对着一张人物照片拍摄一张新照片,同样能够产生人像效果。


神经网络虽然很神奇,但它们也有限制。在某些场景下,一个机器学习模型可能会得出一个似是而非的深度图,但这并不意味着它反映了现实。要想得到准确的人像效果,你需要第二个视点(双摄像头系统)或其他传感器(LIDAR)。


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文章来源: https://twgreatdaily.com/zh-hans/E78jwHEBnkjnB-0z9S0d.html