Facebook 重新设计 Libra，央行数字货币被纳入支付系统； 179 所高校新增本科 AI 专业

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01重磅！教育部再次审批 179 所高校新增本科 AI 专业

2 月 21 日，教育部官网发布了《教育部关于公布 2019 年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，公开了 2019 年度普通高等学校本科专业备案和审批结果。

审批结果显示，中国人民大学、北京化工大学、北京邮电大学、北京师范大学、中国传媒大学、复旦大学等新增人工智能专业，总计 179 所高校，这其中还并不包括与人工智能相关的大数据、智能科学、自动化等方向。

02让光学3D传感器「看见」透明杯子

业界已经广泛应用的光学 3D 距离传感器，一直有个解决不了的问题——每次遇见透明物体就会失灵。最近，谷歌与来自 Synthesis AI 和哥伦比亚大学的研究人员合作开发了一种机器学习算法 ClearGrasp，能够从 RGB-D 图像中估计透明物体的准确 3D 数据。

从自动驾驶汽车到自动机器人等领域，光学 3D 距离传感器与 RGB-D 相机的应用一样广泛，它可以生成丰富而精确的 3D 环境地图。但它也有个「天敌」，透明的物体就可以让一套常用的昂贵传感器挠头，哪怕只是一个普通的玻璃容器。

03机器翻译先驱 Jaime Carbonell 去世

2月28日，机器翻译先驱 Jaime Guillermo Carbonell 因病去世，享年67岁。1985年，Carbonell 作为一名卡内基·梅隆大学年轻的计算机科学教授，率领团队成立机器翻译中心，在接下来的30多年里，Carbonell 和团队创建具有开创性的翻译系统，扩大人工智能的应用，为自然语言处理工具和技术的发展做出了开创性的贡献。

Carbonell和其领导的团队在众多科研技术上获得突破，例如首个可扩展的高精度语际机器翻译（1991年），首个语音到语音机器翻译（1992年），首个大型网络蜘蛛和搜索引擎（1994年），首个可训练的大规模蛋白质结构拓扑预测器（2005年）等。

04Facebook 重新设计 Libra，央行数字货币被纳入支付系统

据彭博社消息，Facebook 及其合作伙伴正在考虑重新设计 Libra 加密货币项目，以便该网络可以接受多种货币，包括央行发行的数字货币，希望可以吸引不情愿的全球监管机构，并为该计划重建动力。

据悉，Calibra 原本定于今年夏天发布，现在改到了 10 月份。这款数字钱包并不是一上市就能在全球范围内使用，可能会受到最终支持天秤座项目政府所支持货币的限制。消息称，Calibra 的核心储钱和转账功能仍将同时用于 Facebook Messenger 和 WhatsApp。知情人士表示，Facebook 全球统一货币的梦想并没有破灭。新计划可能会扩大，但不是放弃最初的设想。

05英伟达收购SwiftStack对象存储公司

英伟达现已收购对象存储软件公司SwiftStack。具体条款并没有透露，但这次收购似乎像是英伟达的一次白衣骑士行动（注：白衣骑士指向遭受恶意收购的公司提出可接受的收购计划的公司）。英伟达内部使用SwiftStack技术。

SwiftStack联合创始人兼总裁Joe Arnold在博文中宣布了这次收购，表示该公司与英伟达合作已有一年多，“旨在克服数据挑战，以实现大规模AI”。

06科技部等五部门发布《加强“从0到1”基础研究工作方案》

科技部、发展改革委、教育部、中科院、自然科学基金委发布《加强“从0到1”基础研究工作方案》。各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅（委、局）、发展改革委、教育厅（委、局），新疆生产建设兵团科技局、发展改革委、教育局，国务院有关部门、有关直属机构，各有关单位：

为深入贯彻落实《国务院关于全面加强基础科学研究的若干意见》（国发〔2018〕4号），充分发挥基础研究对科技创新的源头供给和引领作用，解决我国基础研究缺少“从0到1”原创性成果的问题，科技部、发展改革委、教育部、中科院、自然科学基金委联合制定了《加强“从0到1”基础研究工作方案》。现印发给你们，请结合本单位实际认真落实。

学术前沿
Academic News

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[h1]Nature新研究：摄像头是天生的神经网络，速度超越传统方法千倍
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作为各家厂商比拼的重点，今天手机上的摄像头已经做到了一亿像素，而摄像头感光器件也是典型的半导体芯片，本质是二极管，这类精密的结构用来做神经网络运算效果如何？最新一期《自然》杂志上的研究告诉我们：速度是传统处理方法的上千倍。

在这篇 Nature 最新研究中，研究者表明图像传感器本身也可以「印刻」神经网络，它能同时担当感光与处理图像这两大功能，且还没有延迟。更重要的是，这种机器视觉芯片比传统卷积神经网络要快上千倍。只要一块芯片，相机秒变智能终端。

参考链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-020-2038-x

08给Deepfake 假脸做 X-Ray，新模型把换脸图打回原形

计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收结果已公布，6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文，录取率约为 22%。本文介绍了微软亚洲研究院的研究者被 CVPR 2020 接收的一篇论文，其提出给换脸图像做「X-Ray」，检测图像是否是合成图片，并指出合成的边界，兼备了识别和解释两种特性。

微软亚洲研究院常务副院长郭百宁表示：「现在我们提出了一个方法，它既不需要了解换脸后的图像数据，也不需要知道换脸算法，就能对图像做『X-Ray』，鉴别出是否换脸，以及指出换脸的边界。」

论文链接：
https://arxiv.org/pdf/1912.13458.pdf

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