1.佛羅里達IHMC研究能使類人機器人自主在混雜路況上導航行走

通常來說，機器人在平坦的地面上行走是很困難的，但佛羅里達人類和機器認知研究所（IHMC）正在應對確保雙足機器人能夠成功駕馭崎嶇地形的行走。該研究機構自2016年以來一直在該領域展示其作品，但其通過Engadget展示的最新視頻（通過Engadget）顯示了該研究的最新進展。在新視頻中，IHMC的自主足跡規劃程序正在波士頓動力學的Atlas機器人和NASA開發的Valkyrie機器人上運行工作。該視頻展示了機器人在堆積的煤渣塊之間導航行走，以及較窄的路徑，由于導航選項有限，研究人員稱，這樣的行走也自然更加棘手困難。

2.阿里AI開源新一代人機對話模型ESIM

阿里AI開源了新一代人機對話模型ESIM。據阿里介紹，該算法模型提出兩年多來，已被包括谷歌、facebook在內的國際學術界在200多篇論文中引用，曾在國際頂級對話系統評測大賽（DSTC7）上獲得雙料冠軍，將人機對話準確率的世界紀錄提升至94.1%。阿里基于ESIM模型研發的智能語音點餐機、地鐵語音售票機等應用已在杭州、上海等地落地。

3.國內首個無人機機載下投探空系統將投入臺風探測

7月3日凌晨從海南登陸的木恩臺風,成為2019年首個登陸我國的臺風。它的到來也意味著我國今年的臺風季正式開啟。對此,一款全新探測系統正蓄勢待發。中國航天科工二院23所自主研發的國內首個無人機機載下投探空系統,正在中國氣象局氣象探測中心進行飛行前的載荷驗收工作。該設備可用于超遠距離風場數據探測,未來一兩個月內,它將正式投入應用。無人機下投探空系統是飛機氣象探測的重要、基礎載荷。據介紹,該系統主要用于探測大氣的溫度、濕度、風速、風向等氣象要素,設計復雜。相比有球探空類,它更有指向性和靶向性;相比火箭探空類,它的應用范圍更廣、區域更大。

4.英國警方人臉識別系統的錯誤率為81％

根據埃塞克斯大學的研究結果，人臉識別技術將五分之四的無辜人士誤認為通緝犯。該報告由蘇格蘭場委托，研究人員從其中六個位置測量了該技術的準確性，發現42個“可疑匹配”中只有8個是正確的，錯誤率為81％。該報告的作者表示，他們的研究結果引起了人們的擔憂。這并不是英國警方第一次因此類不準確而受到抨擊- 2018年，南威爾士警方錯誤地將2,300人視為潛在的罪犯。

5.谷歌希望將機器人協議作為互聯網標準

谷歌希望將機器人協議（robots exclusion protocol）轉變為互聯網的行業標準。網站能夠通過該協議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓取，哪些頁面不能抓取。為了配合該項計劃，谷歌將自己的robots.txt解析器進行開源。目前，該標準還處于草案階段。

6.美媒：華為每年向世界各地實驗室無條件提供3億美元研發資金

近日，華為戰略研究院院長徐文偉在一家美媒的專訪中表示，成立華為戰略研究院，要讓華為創新進入基于遠景和假設的理論突破和基礎技術發明的創新2.0時代，華為將在未來五到十年向全世界大學的實驗室提供每年3億美元的研發資金，包括光計算、算法、數據庫等領域，華為希望相關研究的推進可以有助于華為新產品的研發。

7.IBM推出人工智能輔助電子舌頭Hypertaste，快速識別復雜液體的移動指紋

人類的品味感是數千年演變的結果。它非常善于讓我們享受愉快的食物和飲料，并警告我們不要攝取有害物質。而人造傳感器尚未接近我們的味蕾識別物質的容易程度。基于從人類品嘗食物的過程中得到的靈感，IBM研究團隊正在致力于開發一種電子的人工智能輔助舌頭，Hypertaste。Hypertaste迎合了廣泛的工業和科學需求，無需進入高端實驗室就可以快速可靠地識別液體。政府機構可以利用該工具對遠程湖泊或河流進行即時水質檢查；食品生產商能夠利用該工具別假冒葡萄酒或威士忌等等。