我们努力让读者不仅了解比特币行业的发展，而且还讨论相关技术领域（网络安全以及现在的人工智能 (AI) 领域）正在发生的事情。
ForkLog 收集了过去一周 AI 界最重要的新闻。
俄罗斯将开发一个系统，以识别媒体材料中的宣传、极端主义和恐怖主义。
泽伦斯基和微软总裁讨论了在人工智能和云基础设施领域深化合作和实施联合项目的方式。
媒体：苹果正在开发一款基于 iPhone 的抑郁症和自闭症诊断工具。
特斯拉的自动驾驶仪已经学会了在夜间识别应急车辆闪烁的灯光。
人工智能帮助破译了古代美索不达米亚文字。
Nvidia 发布了支持 DLSS 的 Windows 11 视频驱动程序，并将 AI 升级添加到 28 款游戏。
Facebook 开发了一种基于视觉和文本提示生成图像的算法。
俄罗斯将开发一个系统来搜索网络上的违禁信息
Vector X 赢得了主无线电频率中心 (HRChTS) 的投标，用于开发识别媒体材料中的宣传、极端主义和恐怖主义的系统的第一阶段。 承包商将获得 5780 万卢布，必须在 2021 年底前完成工作。
该系统旨在从 Internet 上的开放源中检测和收集数据。 在神经网络的帮助下，它将分析信息并确定禁止内容的存在。 还假设人工智能将能够识别页面的克隆、材料的不准确副本和潜在的分发渠道。
2021 年 9 月 15 日，GRCHTs 又进行了 1500 万卢布的招标，以创建用于在互联网上搜索图像和视频中的违禁信息的系统的职权范围。
俄罗斯参议员敦促将人工智能引入大学安全系统
联邦委员会呼吁大学引入人工智能系统来识别武器和异常行为，并警告人们潜在的危险。
参议员伊琳娜·鲁卡维什尼科娃补充说，有必要禁止未经授权的人访问教育机构的领土，并紧急封锁大门。
该声明是在彼尔姆大学发生枪击事件后发表的，该事件造成 6 人死亡，24 人受伤。
泽伦斯基与微软总裁探讨人工智能领域合作
乌克兰总统泽连斯基会见微软总裁布拉德史密斯，讨论深化合作和实施联合项目的方式。
他们考虑了在该国创建 Azure 数据中心基础设施并开发人工智能产品的可能性。
双方还讨论了网络安全、打击虚假信息、打击腐败等领域的互动以及在选举中开发电子投票系统的前景。
卡拉什尼科夫开始开发具有人工智能的突击步枪
关注“卡拉什尼科夫”正在开发一种带有人工智能的突击步枪，以增加击中目标的可能性和速度。
该公司已经创建了系统的独立元素，允许“几乎完全”实现目标的识别、检测和跟踪以及射击执行过程的自动化。 稍后，她将提议国防部开设一个研发基地，以便将研发投入量产。
据该公司的设计者称，在使用他们的武器时，射手只需要扣动扳机。
媒体：苹果正在开发一种使用 iPhone 诊断抑郁症和自闭症的人工智能工具
Apple 正在开发人工智能算法，通过识别 iPhone 的使用模式来诊断抑郁症和自闭症。 有关系统操作的信息将不会传输到公司的服务器。
她使用客户关于运动、身体活动、睡眠模式、打字行为和面部表情的数据来识别心理和认知障碍。
消息人士还称，苹果正在与杜克大学合作，探索使用智能手机摄像头诊断儿童自闭症的可能性。
该公司没有对这些信息发表评论。
特斯拉自动驾驶仪学会识别闪烁的信标
特斯拉已经训练自动驾驶仪在夜间识别紧急信标。
当检测到光信号时，系统会自动降低电动车的速度并显示需要减速的信息。 她还会发出哔哔声，并要求司机把手放在方向盘上。
特斯拉 Model Y 和 Model 3 中的自动驾驶仪并不总是能识别信标。 驾驶员必须不断监控道路并准备立即采取行动。
人工智能破译古代文字
以色列科学家开发了一种人工智能算法来预测楔形文字中缺失的字符。
数据：研究。
他们在已经研究过的文本上测试了该模型。 人工智能在 89% 的案例中正确识别了隐藏的迹象。
然后，研究人员在公元 100 年之前创建的 10,000 个楔形文字片上使用了该算法。 他用上下文正确的单词和短语填空。
英伟达为数百款游戏推出 Windows 11 DLSS 视频驱动程序
Nvidia 发布了 Windows 11 驱动程序，支持 DLSS AI 升级，适用于 100 多款游戏。
启用 DLSS 的 GeForce RTX GPU 在 4K 分辨率下的最大设置下能够达到每秒超过 60 帧。 由于深度学习，这允许像 RTX 2080 Ti 这样的显卡平均帧速率从 70 到 120 FPS。
Alan Wake Remastered 每秒 4K 帧，在性能模式下启用 DLSS。 数据：英伟达。
该公司还通过虚幻引擎 4 DLSS 插件为 28 款新游戏增加了对 AI 抗锯齿的支持，这使得开发人员可以更轻松地将该技术集成到他们的产品中。
FAIR 开发了一种使用提示生成图像的模型
Facebook AI Research (FAIR) 开发了一种 IC-GAN 模型，用于生成陌生物体和场景的高质量图像。
生成对抗网络适用于标记和未标记的数据。 它模拟了单个图像上的局部聚类与来自不同区域或邻域中图片邻域的重叠模式的组合。 然后，该算法将真实像素与预测像素相结合，以创建新的逼真图像。
基于视觉线索的算法生成的狗图像。 数据：IC-GAN。
该工具可在 Google Colab 上使用。 任何人都可以使用它。
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