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Microsoft annuale Imagine Cup studente sviluppatore concorrenza sarebbe facile scambiare per una applicazione commerciale acceleratore. Questi non sono la fiera della scienza presentazioni o anche 24 ore hackathon progetti; in quasi tutti i casi, erano quasi professionale, prototipi, e molti dei finalisti era interesse da parte degli investitori, le amministrazioni pubbliche e le università per continuare a lavorare sui loro progetti.
Che non si applica solo per le tre grandi finalisti, i quali hanno investitori, partner, strutture mediche o dipartimenti governativi sono pronti a lavorare con loro, ma molti di 49 squadre provenienti da tutto il mondo che per il finale. Che include progetti come Hachy, che ha utilizzato una fotocamera smartphone e Azure personalizzato di riconoscimento di immagine invece di un $4,000 spettrometro per verificare l’avanzamento delle uova di gallina fecondate sul loro modo di schiusa. Il Caseificio Associazione della Cina vuole iniziare a usare l’app.
Boomerang, un progetto per il geotagging inalatori per l’asma con Azure IoT e Wi-Fi per aiutare i pazienti (o i loro genitori) a trovare dove hanno lasciato l’inalatore ultimo è in 12 mesi di 200 sondaggio tra gli utenti con John Hopkins University per convalidare i risultati clinici (se si può trovare il vostro inalatore, la userete più spesso).
VEDI: Come implementare l’IA e il machine learning (ZDNet relazione speciale) | Scaricare il report in formato PDF (TechRepublic)
Drugsafe utilizza OCR e di apprendimento automatico per verificare se la confezione per i farmaci è contraffatto (circa il 40% dei farmaci in India sono falsi); la squadra sta parlando di aziende farmaceutiche come la Bayer, Pfizer, sulla firma fino ad una Potenza BI dashboard che mostra loro che la droga imballaggio è più facile da falsificare.
Ezaki-laboratorio di apprendimento automatico automatizzato basato su pesce e il sistema di alimentazione è stato in esecuzione ad un allevamento di pesci per nove mesi e ha già salvato quasi $3.000 in inutili i costi di cibo, non versando cibo per pesci quando non ci sono i pesci intorno. Adam ROBO è un sistema automatizzato di prova dell’occhio il sistema è costruito con Nodo, Python e il Cosmo DB che è già in uso in più di 100 città in Brasile; la squadra di un brevetto e di interesse da parte delle università e più autorità sanitarie, nonché l’Organizzazione Mondiale della Sanità che vuole utilizzare i dati del paziente per vedere l’effetto delle cose, come la maggior ultravioletti della salute degli occhi.
Pengram costruito un sistema di assistenza remota che le sovrapposizioni di modelli CAD 3D sulle attrezzature, i tecnici sono al lavoro con utilizzando la realtà aumentata cuffie come le HoloLens, la loro associazione con un telecomando esperto che lavora in un caschetto; la squadra è già al lavoro con un’azienda di Fortune 100 che lo vogliono usare per valutare la loro distribuzione di energia elettrica, nonché con HTC che vuole offrire nel mercato della formazione.
Vinculum sta lavorando con l’Alto commissariato ONU per i Rifugiati per aiutare a riunire i separati famiglie di rifugiati che utilizza il riconoscimento facciale di foto di famiglia. InterviewBot, del regno UNITO, la voce che consente di inviare commenti sul video interviste (tutto da se che hai citato frasi chiave sul tuo CV a come spesso si dice ‘um’) per aiutare a preparare per la vita reale interviste era già pitching alla carriera accademica reparto, ma il team sta anche parlando LinkedIn.
InterviewBot punteggi su questioni specifiche, in pratica, interviste
Microsoft/InterviewBot
Microsoft non eseguire l’Imagine Cup come una forma di “unicorno caccia”, Charlotte Yarkoni, CVP per la crescita degli ecosistemi, ha assicurato. “Significa che per essere una vetrina di tecnologia e innovazione,” ha detto. “Una grande parte del valore per Microsoft non è solo l’essere coinvolti nella comunità, ma arrivare a questi punti di vista: non solo “che cosa sono i problemi di questa generazione è pensare’ perché è quello che cresce in questa innovazione, ma come pensi di risolvere’.”
VEDERE: Sensore piacerebbe enterprise: IoT, ML, e big data (ZDNet relazione speciale) | Scaricare il report in formato PDF (TechRepublic)
E quest’anno, il modo in cui un sacco di squadre che stanno pensando di risolvere con AI e machine learning. Circa il 40% delle voci in tutta la competizione era AI-soluzioni di base, e la percentuale è ancora più elevata, 49 finalisti. Solo dieci dei progetti non specificamente parlare con il riconoscimento delle immagini, riconoscimento vocale, machine learning, apprendimento profondo o di altre tecniche di IA (e questo non significa che essi non erano che li utilizzano). Alcuni di loro hanno utilizzato Microsoft Cognitivo di Servizi, come la Faccia di API, analisi del testo, discorso al testo e personalizzato visione. Ma, come molti avevano costruito le loro apprendimento automatico di modelli, sia in AzureML servizio o l’utilizzo di framework open source come TensorFlow, per tutto, dal monitoraggio alveari di api a classificare il gusto del caffè per verificare se un ananas è maturo.
Naturalmente, solo l’utilizzo di tecniche di IA non significa che i risultati sono corretti o utile.
Il Team di TBC utilizzato machine learning “per determinare psychogeometric caratteristiche di una persona da una fotografia” per aiutare i recruiters di trovare persone che si adatterebbe la cultura organizzativa dell’azienda . Psychogeometry è di solito circa analizzare la personalità di qualcuno per cui la forma geometrica che scegliere, e questa idea sembra più vicino a phrenology. Inoltre, assumendo per la cultura fit non è il modo per ottenere varietà.
Se sei sarcastico in un’intervista, l’analisi del sentiment della vostra intervista trascrizione pick up corretto?
E mentre c’è un sacco di ricerca in zona, può iCry2Talk macchina-sistema di apprendimento che è stato uno dei tre grand finalisti, davvero dirvi se il vostro bambino piange perché è affamato, stanco, solitario o esigenze eruttazione o un nuovo pannolino? Non puoi chiedere a un bambino che cosa significasse e se l’applicazione ti dice di cambiare il pannolino e il vostro bambino smette di piangere perché significava ottenere la coccola che voleva davvero, si può essere sicuri che il grido dire?
Ma il fatto che gli studenti in grado di affrontare tali idee ambiziose, bene o male, con qualche possibilità di successo è un omaggio a quanto accessibile tecniche di IA sono diventati. È sempre scaldano il cuore vedere l’entusiasmo per gli studenti dell’Imagine Cup per affrontare il rigido problemi del mondo reale che urgente bisogno di risolvere. E ‘ impressionante che AI strumenti avanzati sufficiente per far sì che anche gli studenti possono ritirare abbastanza rapidamente per l’utilizzo in progetti come questi. E con così tanto interesse nel prendere questi progetti, inoltre, si potrebbe andare a vedere se coloro AI strumenti di fornire reale, risultati utili in uso (perché non è garantito).
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