IOT情報：WhatsApp計劃放棄使用IBM的雲服務；酷騎推出「黃金版」的共享單車；日本藉助深度神經網路破譯人類思維

雲服務方面，Facebook旗下消息服務WhatsApp計劃放棄使用IBM的雲服務，轉而使用Facebook自家數據中心。共享單車方面，海爾攜手酷騎推出「黃金版」的共享單車。人工智慧方面，在近日的高考中，兩名機器人考生參加了高考，10分鐘交卷，人類僅勝1分。同時，外媒稱日本藉助深度神經網路破譯人類思維 可解讀夢境；無人駕駛方面，谷歌測試空中交通控制系統 可同時管理大量無人機。

WhatsApp將放棄IBM雲服務 改用Facebook伺服器

Facebook旗下消息服務WhatsApp計劃放棄使用IBM的雲服務，轉而使用Facebook自家數據中心。當前，WhatsApp在全球範圍內擁有約12億用戶，是IBM公共雲業務的前五大客戶。知情人士稱，今年晚些時候，WhatsApp將放棄IBM，轉而使用Facebook數據中心。調研機構Synergy Research數據顯示，IBM公共雲業務落後於亞馬遜雲服務AWS和微軟雲服務Azure 。今年4月份，亞馬遜雲服務市場份額為33%。知情人士稱，Facebook此舉也在意料之中。之前，Facebook收購的其他企業也曾使用IBM的雲服務，後來都改用Facebook伺服器。

土豪金共享單車是家P2P公司的，押金還好嗎？

「黃金單車」背後的主體為酷騎（北京）科技有限公司，成立於2016年年底，目前已在北京、上海等50多座城市投放100餘萬輛單車，並於6月7日在北京、上海、深圳、杭州、西安5座城市投放了首批「黃金單車」。用戶下載酷騎單車APP，註冊並繳納298元押金後便可使用。

此次「黃金版」酷騎單車已經是酷騎推出的第三代單車，不僅外形很酷，新功能同樣很酷炫。據酷騎方面介紹，新版單車具備無線充電、自動升降、語音播報三大黑科技功能，堪稱最「高配」共享單車。"

「海爾作為酷騎單車的供應商，與酷騎單車簽署了戰略協議」，海爾相關負責人告訴新京報記者。而對於目前無線充電設備在酷騎單車上的投放數量，海爾方面稱，目前只是第一批，未來會持續投放，做一批採購一批，還在進行過程中，具體數量尚不確定。

解讀高考人機大戰：機器10分鐘交卷 人類僅勝1分

6月7日數學高考當天，兩名特殊的「考生」參與了高考。其中一名北京的「考生」只用了不到十分鐘就答完2017年北京卷文科數學題，完成包括客觀題和主觀題在內的整張試卷，成績為134分。據稱這還是該考生把做題速度放慢六倍的結果。在距離北京兩千公里之外的成都，另一名「考生」則花了22分鐘做完同樣考題，成績是105分。

AI將會顛覆教育行業嗎？

陳銳鋒認為，AI還不能代替老師。因為，機器人沒法代替老師講解。比如，這道題為什麼對，為什麼錯，解題思路為什麼這麼想不對，為什麼那樣想又是對的。但是，AI可以告訴老師，這個學生的哪些知識點有問題，哪些地方應該花更多的精力去訓練，而不是把時間浪費在該學生已經掌握的知識上。

張凱磊表示，中學期間大概有3529個考點、平均每個做3-4道題就夠了，寫1萬道題目可以做完，但目前絕大部分學生面對的練習題有3萬-4萬，其中3/4的題目是不需要寫的，75%的寶貴時間都被浪費掉了。

在傳統模式下，從學生寫作業到老師批改，再到學生改錯一般需要耗費2-3天的時間，引入AI後讓當天作業當天批改成為了可能。

不過，目前的AI只能在細分領域獨當一面，創新工廠創始人李開復(微博)在接受媒體採訪時表示，跨領域的、高深的、需要深度思考的內容，未來十年人工智慧也無法達到。

日本藉助深度神經網路破譯人類思維 可解讀夢境

外媒稱，日本研究人員已經成功藉助人工智慧破譯了人類的思維和想像，從而在理解人類思想及其背後的大腦機制領域獲得了重大突破。

據阿根廷21世紀趨勢網站6月6日報道，破解人類思維的內容是科學界長久以來的願望。事實上，此前的種種研究也已經實現了破譯人類所見、回憶、想像和夢境的內容。

報道稱，日本科學家利用一個深度神經網路（DNN）架構克服了此前在破解人類思維、夢境和想像有關的研究中遇到的種種障礙，得到了出人意料的結果。

「我們研究證實，深度神經網路的信號模式可以被用來識別一個人看到或想像的物體，」神谷指出，「解碼器獲得了神經網路的模式，並將其與大資料庫中的影像進行比對。以此方式對人所見和所想的物體進行識別，成功率很高。」

報道稱，在這項研究的框架內，日本科學家還發現大腦視覺區破譯神經網路的能力最強，從而揭示了人類大腦與實驗室製造的神經網路之間的一種同源性。

谷歌測試空中交通控制系統 可同時管理大量無人機

6月8日消息，據Engadget報道，隨著越來越多無人機出現，天空也變得越來越擁擠，美國聯邦航空管理局（FAA）正在努力制定管控個人或公司無人機的規則。該機構還與美國宇航局（NASA）進行一系列全國性測試，以便推出能夠同時追蹤和管理大量無人機的潛在系統。

谷歌無人機團隊在微博上表示，在昨天稱測試中，UTM同時管控多架無人機的飛行路徑，同時自動調整3架包裹遞送無人機的飛行路徑。將來，類似UTM這樣的平台將需要為大量無人機實時規劃路線，幫助它們避過FAA設定的禁飛區（比如森林火災區），並通知人類操作人員糾正航向。

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來自：國脈物聯網

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