要不要买延误险？来，先看看Google Flight预测大法

编译 | 王宇欣 作者 | Sarah Perez 来源 | Techcrunch 试问，火急火燎赶到机场，却收到航班延误信息是一种怎样的心情？欣喜若狂买到廉价机票，托运时却发现要为行李额外付费又是一种怎样的体会？现在，谷歌为你的空中旅行排忧解难。 近日，谷歌旗下产品 Google Flight 搜索引擎推出了全新的功能——预测航班延迟以及提示廉价机票所含的服务，旨在帮助旅客解决乘机旅行时遇到那些让人心烦的事情。 在预测延迟方面，Google Flight 不再仅仅从航空公司那里获得信息，而将利用历史数据和机器学习算法，预测尚未被航空公司标记的航班延误情况。人工智能技术与数据的结合意味着，它可以早于官方发布确认之前预测到一些航班的延误。 乘客可以搜索将要乘坐的航班号或者是航空公司及飞行路线，进而直接追踪航班状态，届时，相关延迟信息将出现在搜索结果之中。 谷歌表示，如果 Google Flight 的预测没有 80 % 以上的自信，是不会在应用程序中对延误进行标记的。（当然，无论如何，你还是应该准时到达机场，不过至少你能知道到了机场将会面对什么。） 此外，Google Flight 也会提供航班延误的原因，比如天气或是飞机晚点之类的。 Google Flight 增加的另一个新功能则是帮助旅客了解经济舱票价中所包含以及不包含的服务。 对于那些预算有限的旅客来说，购买廉价机票往往是唯一的选择。可是，不同航空公司对廉价机票的限制也有所不同，这导致许多旅客因此花了不少冤枉钱。 现在，Google Flight 将显示出与票价相关的限制条件。例如，有些会对头顶的置物空间或者座位选择上有所限制，有些则会对行李收取额外的费用。Google Flight 的这项功能将率先应用于美航、达美航空和美联航上。 距离 Google Fight 的最近一次更新已经有一个月的时间。上次，Google Flight 新增了价格跟踪功能，并为网页用户提供酒店搜索服务。 这些新功能的出现似乎是在特别针对眼下的一些旅游创业公司。例如，Hopper 就添加了酒店搜索功能，还利用大数据分析航空公司的价格等信息；以及 Google Trips 的竞争对手 TripIt，最近也引入了安检等待时间的功能。 事实上，谷歌已经可以通过 Google Maps 来跟踪人流的移动情况从而掌握特定区域的人口密度。所以，如果谷歌之后推出预测安检等待时间这项功能，也就不足为奇了。 ]]> 原文： http://ift.tt/2nCVj18 机器知心

RPLIDAR A3 上线，刷新三角测距雷达极限

今日，SLAMTEC-思岚科技正式对外发布其激光雷达RPLIDAR系列的最新产品RPLIDAR A3。此次发布的RPLIDAR A3依然延续思岚三角测距代表技术，在整体性能上做了一次革命性的大提升。这一消息无疑给做消费级激光雷达行业提出了更高的标准。     基于思岚最新的RPVision 3.0测距引擎，RPLIDAR A3在测量性能和实用性上都实现了本质的突破，再一次刷新了三角测距雷达的极限。   简单来说，就是：   曾经，业内认为三角测距激光雷达因为自身原理，难以突破20米以上的实用化测距，并且采样率也难以突破上万次大关。这阻挡了三角测距雷达朝着更复杂环境的应用，对于更大场合的应用，只能采用工业TOF激光雷达。此外，三角测距激光雷达在室外阳光条件下也表现的较不理想。   RPLIDAR A3的发布，改写了上述这一局面，实现了25米范围的实用化距离探测，每秒16,000的采样频率，高达0.33°(15hz情况)的角度分辨率，再一次刷新了三角测距雷达的行业标准，甚至超过了某些工业TOF激光雷达的指标。   1、实用化的25m测距范围 RPLIDAR A3采用自主研发的高速激光测距核心，将RPLIDAR A3的测距半径提升至25m。更大的测量距离意味着机器人可以在更加旷阔的环境中进行地图构建和定位。即使在远距离下，A3也保持了很好的测距精度。       2、16000次/每秒的采样率   激光雷达每秒的激光测距点数直接影响了雷达扫描获取的高精度轮廓信息的效果，点数越多，轮廓图形越清晰，建图越精确，可以确保安装激光雷达的机器人实现较快速度的运动，并且保证地图构建的质量。   RPLIDAR A3每秒16000次点云数据采集，已经赶超部分TOF原理激光雷达测量频率，从而实现非常稠密的点云数据：     3、室外阳光下可使用   RPIDAR A3新增了户外工作模式，在该模式下，RPLIDAR A3具备更为可靠的抗日光干扰能力，在检测黑白物体、远距离物体及强光直射物体时，测距表现更加稳定，在10-20米内完全解决问题，应用范围可扩大到更多商用甚至工业场景。 RPLIDAR A3在室外阳光下激光测距   那么实际工作效果如何？   地下车库实际工作视频：   Link Text 4、4cm超薄外观 采用定制特殊部件，精心设计的内部机械系统，保证优越性能的同时， 产品厚度仅为 4 厘米 ，适合于各类服务机器人。   5、360°激光测距 RPLIDAR A3 的测距核心顺时针旋转，可实现对周围环境的360度全方位扫描测距检测，从而获得周围环境的高精度轮廓信息。     6、光磁融合 5年寿命： 传统的非固态激光雷达多采用滑环传输能量和数据信息，但由于存在机械磨损，其连续工作时仅有数千小时寿命。综合无线供电和光通信技术,独创性的设计了光磁融合技术彻底解决了因物理接触磨损导致电气连接失效、激光雷达寿命短的问题，使得雷达寿命长达5年。   7、无刷电机 噪音低 全新"非接触式"传动： 摈弃第一代中的皮带传动方式，采用自主设计的无刷电机， 大大减小运行时的机械摩擦，运行十分顺畅，几乎没有任何噪音。   8、激光安全标准Class 1 : 为完全确保产品对人类及宠物的安全性，采用了低功率的红外线激光器作为发射光源，并采用调制脉冲方式驱动，激光器仅在极短的时间内进行发射动作，符合Class I 激光器安全标准，达到人眼安全级别。   RPLIDAR A3的诞生，源自于思岚多年从事机器人自主导航过程中的针对高性能环境应用需求的提炼，相信经过革命性提升的RPLIDAR A3将会带领机器人导航效果到达一个新层次。而思岚，未来也将会不断刷新雷达的实用性和性能极限。 ]]> 原文： http://ift.tt/2BJkGTQ 机器知心

解密600年前的秘密，科学家利用AI成功破译“伏尼契手稿”第一句

唐旭 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI 1912年，一份残余240页、从头至尾由未知文字与奇异插图写成的手稿在罗马附近的一所耶稣会大学图书馆中被波兰书商伏尼契（《牛虻》作者艾捷尔·丽莲·伏尼契的丈夫）发现并买下。 碳十四测年法推定，这份手稿写成于15世纪初；但对于手稿的作者，没人能给出确切结论。手稿中的文字无法对应世界上任何一种已知语言，同时配有大量类似于植物、裸体人物以及天文符号的怪异图画；手稿从左至右书写十分流畅，没有明显的错误、修改痕迹甚至标点符号；同样地，没有任何类似密码对应的线索。 后世将这份神秘的手稿称为"伏尼契手稿"。无数密码学家、密码破译者乃至一战、二战中的情报人员在其面前束手无策。自"伏尼契手稿"被发现至今，无人能对手稿内容作出令人信服的解释。 简而言之，一本"天书"。 但最近，阿尔伯塔大学教授、自然语言处理专家Greg Kondrak和他的研究生Bradley Hauer宣称，运用人工智能，他们已经找到了破译"伏尼契手稿"的线索。 他们发现，"伏尼契手稿"上的文字实际上是古希伯来语，而且文字的排布有固定规律可循。 Kondrak称，研究的第一步，是找出手稿内容所使用的语言。为了达到这个目的，他们先让AI学习了以380种不同语言书写的《世界人权宣言》文本，以建立模式。在算法识别语言的准确率达到97%之后，AI对于"伏尼契手稿"进行了分析，判断文本内容有较高概率由加密过的希伯来语写成。 Kondrak和Hauer对此十分吃惊，在研究之初，他们本以为手稿中的文字是阿拉伯语。 "这很令人意外。"Kondrak在一份声明中说。"当然，告诉大家'这是希伯来语'只是第一步，下一步要做的是搞清楚如何才能破译它。" 第二步，研究者们对于前人提出的一种假说进行了验证——有人认为，"伏尼契手稿"的文本规则其实是依照字母表排列顺序的异位构词法（举个例子，在此规则下，APPLE就会被转换为AELPP，BANANA就会变成AAABNN）。在先前的基础上，研究者们设计出了一种加入了这种构词规则，能将为本破译为正常希伯来语的算法。 "结果显示，超过80%的文本都能在一本希伯来语词典中找到，但我们还不知道这些单词拼在一起是否能说得通。"Kondrak说。 最后一步，研究者们依照上面的规则对手稿的第一句进行了破译。他们发现，在希伯来语中，破译所得结果并不能组成一个连贯的句子。 "然而，做过几次拼写上的修正后，谷歌翻译已经能够把它翻译成说得通的英文： 'She made recommendations to the priest, man of the house and me and people.'" 研究者们在发表在《计算机语言协会学报》上的报告中如是写道。 Kondrak表示，对于"伏尼契手稿"的具体内容，他们其实依然不能理解。他认为，只有古希伯来方面的历史学家参与到研究中，他们才有对破译后的文本进行研究的机会。 与此同时，这支团队正计划将这种算法应用到其他古代文本的解读上。 http://www.aclweb.org/anthology/Q16-1006 — 完 — 欢迎大家关注我们的专栏：量子位 - 知乎专栏 诚挚招聘 量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复"招聘"两个字。 量子位 QbitAI · 头条号签约作者 վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态 via 量子位 - 知乎专栏 http://ift.tt/2E4GGgZ RSS5

解密600年前的秘密，科学家利用AI成功破译“伏尼契手稿”第一句

唐旭 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI 1912年，一份残余240页、从头至尾由未知文字与奇异插图写成的手稿在罗马附近的一所耶稣会大学图书馆中被波兰书商伏尼契（《牛虻》作者艾捷尔·丽莲·伏尼契的丈夫）发现并买下。 碳十四测年法推定，这份手稿写成于15世纪初；但对于手稿的作者，没人能给出确切结论。手稿中的文字无法对应世界上任何一种已知语言，同时配有大量类似于植物、裸体人物以及天文符号的怪异图画；手稿从左至右书写十分流畅，没有明显的错误、修改痕迹甚至标点符号；同样地，没有任何类似密码对应的线索。 后世将这份神秘的手稿称为"伏尼契手稿"。无数密码学家、密码破译者乃至一战、二战中的情报人员在其面前束手无策。自"伏尼契手稿"被发现至今，无人能对手稿内容作出令人信服的解释。 简而言之，一本"天书"。 但最近，阿尔伯塔大学教授、自然语言处理专家Greg Kondrak和他的研究生Bradley Hauer宣称，运用人工智能，他们已经找到了破译"伏尼契手稿"的线索。 他们发现，"伏尼契手稿"上的文字实际上是古希伯来语，而且文字的排布有固定规律可循。 Kondrak称，研究的第一步，是找出手稿内容所使用的语言。为了达到这个目的，他们先让AI学习了以380种不同语言书写的《世界人权宣言》文本，以建立模式。在算法识别语言的准确率达到97%之后，AI对于"伏尼契手稿"进行了分析，判断文本内容有较高概率由加密过的希伯来语写成。 Kondrak和Hauer对此十分吃惊，在研究之初，他们本以为手稿中的文字是阿拉伯语。 "这很令人意外。"Kondrak在一份声明中说。"当然，告诉大家'这是希伯来语'只是第一步，下一步要做的是搞清楚如何才能破译它。" 第二步，研究者们对于前人提出的一种假说进行了验证——有人认为，"伏尼契手稿"的文本规则其实是依照字母表排列顺序的异位构词法（举个例子，在此规则下，APPLE就会被转换为AELPP，BANANA就会变成AAABNN）。在先前的基础上，研究者们设计出了一种加入了这种构词规则，能将为本破译为正常希伯来语的算法。 "结果显示，超过80%的文本都能在一本希伯来语词典中找到，但我们还不知道这些单词拼在一起是否能说得通。"Kondrak说。 最后一步，研究者们依照上面的规则对手稿的第一句进行了破译。他们发现，在希伯来语中，破译所得结果并不能组成一个连贯的句子。 "然而，做过几次拼写上的修正后，谷歌翻译已经能够把它翻译成说得通的英文： 'She made recommendations to the priest, man of the house and me and people.'" 研究者们在发表在《计算机语言协会学报》上的报告中如是写道。 Kondrak表示，对于"伏尼契手稿"的具体内容，他们其实依然不能理解。他认为，只有古希伯来方面的历史学家参与到研究中，他们才有对破译后的文本进行研究的机会。 与此同时，这支团队正计划将这种算法应用到其他古代文本的解读上。 http://www.aclweb.org/anthology/Q16-1006 — 完 — 欢迎大家关注我们的专栏：量子位 - 知乎专栏 诚挚招聘 量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复"招聘"两个字。 量子位 QbitAI · 头条号签约作者 վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态 via 量子位 - 知乎专栏 http://ift.tt/2E4GGgZ RSS5

无人车年度报告：百度数据首次披露，贾跃亭违规了，谷歌遥遥领先

李杉 若朴 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 刚刚，无人车领域最重要的一份报告出炉。 美国加州，自动驾驶圣地。几乎全球所有无人车公司，都云集于此展开路测。每年加州机动车辆管理局（DMV）都会照例发布年度自动驾驶车辆脱离报告，堪称无人车领域最权威的"成绩单"。 所谓脱离，就是自动驾驶汽车因为故障、路面突发或者人为原因，脱离自动驾驶模式，改为人类驾驶员接管车辆的情况。 今早发布的2017年度报告显示，谷歌Waymo的成绩继续遥遥领先。在截至2017年11月的一年期间，Waymo在加州自动驾驶里程为352,545英里，脱离仅63次。 百度美研也首次披露相关数据。报告显示，百度美研共有4辆无人车上路测试，自动驾驶里程为1,971英里，发生脱离的次数为48次。 传统车厂方面，通用汽车的数据虽然不及谷歌，但仍然算是领先。通用94辆路测无人车，自动驾驶里程达131,676英里，脱离105次。 德国三雄中，大众、宝马都没有路测数据，0。奔驰无人车在加州路测了，但数据显得有点惨淡，三辆测试车跑了1,087英里，脱离842次。 特斯拉算个"异类"。大众、宝马没提交数据，就简单提交了个简单的说明。特斯拉也没有提供数据，但是洋洋洒洒写了一封略显"浮夸"的信件。 特斯拉在信中表示，2017年他们的自动驾驶路测里程为0。但是，特斯拉已经把电动车卖到了全球各地，通过匿名的方式收集车主数据，这是一种"影子测试"方法。这些车辆并没有自动驾驶，但特斯拉声称这种方法可以帮助其实现"全自动驾驶"能力。 了不起。 当然最奇怪的，还是贾跃亭老板的法拉第未来（FF）。 不知什么缘故，法拉第未来没有按照规定提交报告数据。如果没有路测，可以像大众、宝马、特斯拉那样直接提交0成绩。NIO蔚来汽车也提交了0数据报告。 所以，法拉第未来不提交报告是什么路数？加州DMV也很困惑，表示要追查一下。 至于也获得加州路测资格的Pony.ai、景驰等公司，因为时间还不够一年，所以这次不在报告范围之列。明年，就能看到了。 对比图 根据报告中披露的数据，量子位把各家无人车在加州路测里程的情况，做了一个饼图。 报告中的数据显示，目前制造的自动驾驶汽车行业的激烈竞争是Waymo和通用汽车之间的"两强对峙"。 下面，我们来详细看下这份报告的其他主要数据。 Waymo Waymo表示，在截至2017年11月的一年期间，该公司在加州自动驾驶里程为352,545英里。这与2016年的里程数(635,868英里)相比大幅下降，原因很简单，Waymo已经将大部分车队转移到了亚利桑那州的凤凰城。 Waymo还报告说，该公司全年的故障数很低，仅为63。 Waymo发言人表示，这些故障是测试过程的一部分，因为该公司推出了新车型(其克莱斯勒Pacifica无人驾驶旅行车去年首次亮相)，并测试了新技术。Waymo比其他任何一家公司的行驶里程都要高出一个数量级，而且在超过24个美国城市展开测试，所以他们似乎不再将DMV的年度报告视为衡量其整体测试计划的一项指标。 Waymo还详细列出了每次脱离的大致情况。 关于谷歌Waymo更多详情，可以查阅量子位之前发布的：《谷歌发布42页Waymo无人车技术方案报告》。 通用 通用汽车的自动驾驶部门Cruise告诉加州机动车管理局，他们在2017年总共行驶了131,676英里，比2016年增加了121,900英里。在12个月的时间里，报告了105次故障。 该公司发言人宣称他们在其自动驾驶系统的性能上实现"1400%的提升"。"相较于去年的进步速度令我们非常兴奋。"他说，"这是我们的使命中的又一个证明点，我们将在2019年推出一款自动驾驶专车服务。" 通用汽车行驶里程大幅增加也导致事故大量增多。在报告期间，这家汽车巨头的自动驾驶汽车发生了22次轻微事故（2018年还增加了2次），每行驶5985英里就有一次事故发生。 百度 数据显示，百度美研从2017年11月开始，无人车测试里程数大幅上升。如下图所示。 其他 没有哪家公司的里程能与Waymo和通用比肩。例如，Drive.ai行驶6127英里，日产5007英里，Zoox 2244英里，博世2052英里，Delphi Aptiv 1810英里。 英伟达的两辆测试车，行驶了505英里，发生109次脱离。 福特、宝马、本田和大众等几家主要汽车制造商报告称，他们在加州的公共道路上自动行驶里程为零。 但不应该据此认为这些公司在自动驾驶比赛中落后。有的公司在其他州或国家测试他们的车辆，有的在封闭的道路上测试。事实上，他们既然申请了DMV的许可，这似乎表明未来可能会在加州测试。 这份报告中并没有包含Uber的数据。当Uber拒绝在加州申请无人驾驶汽车测试许可时，你可能会想起这家专车公司与DMV之间的冲突。DMV下令禁止Uber的自动驾驶汽车上路测试，于是该公司转移到规定不太严格的亚利桑那州。 Uber最终妥协，并在2017年5月获得了测试许可。因此，他们此次不需要提交报告。 — 完 — 欢迎大家关注我们的专栏：量子位 - 知乎专栏 诚挚招聘 量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复"招聘"两个字。 量子位 QbitAI · 头条号签约作者 վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态 via 量子位 - 知乎专栏 http://ift.tt/2BIssNC RSS5