Lobe

微軟的 AI 應用，把 AI 的訓練和辨識技術封裝成一般大眾就會使用的 app 內。

Lobe app 內建了訓練的功能，用戶要先用相機幫電腦訓練，訓練完後就可以拿來做自己的圖像辨識，操作很簡單。

現在的 AI 應用，除了融入既有的應用內（如 Office、Photoshop），像 Lobe 這樣把 AI 的訓練和辨識功能自己包裝成一個 app 也是一種 AI 平民化的實現。

Photoshop 把 AI 論文 demo 打包實現了

Photoshop 的 Neural Filters 裡面把許多只存在論文或研究階段的 AI 技術帶到實際生產環境來。

Adoebe 把自家的 AI 技術統整在 Adobe Sensei 這個子品牌之下，可以訪問 Adoebe Sensei 的網站了解更多應用在 Adobe 產品內的 AI 技術。

賓士拒絕仿效特斯拉：不拿車主當白老鼠，自駕輔助系統必經嚴謹測試後才推出

這則報導說賓士不認同特斯拉自動駕駛拿用戶當測試員的方式，自己打算做內部測試，直到品質過關才會釋出給車主用。

但問題是路況這件事本身就是不穩定的，充滿隨機性，並不像一般的系統能夠定義出許多邊界條件，在 test case 本身是無限多的情況下，如何定義什麼叫做「完全通過測試」？

Calligrapher.ai

Calligrapher.ai 是個單純的 web app，在畫面下方輸入文字，就會自動產生手寫體的圖形在畫面上，而且每次產出的手寫字都不一樣，畫面最上面可以調整寫字速度、文字可讀性、筆劃寬度、手寫風格，但即使是選了同樣的手寫風格，每次產生的手寫字還是不會完全一樣，畫面左上角可以把手寫字下載成 SVG 圖檔，做後續的應用。

Remove This! ✂️ AI-Based Video Completion is Amazing!

Virginia Tech 的 Chen Gao 最近發表了 Flow-edge Guided Video Completion，這是一種影片場景感知運算的研究，根據網站上的影片，可以應用於畫面補完、物件消去、合成物件移除等工作上，FGVC 的運算會用物件邊緣以及前後影格當作參考因素，並透過這些參考因素取得的區域畫面當作畫面補完或物件消去的參考內容，因為是以小區域為單位做參照，所以不論是補完或消去，填上的區域與周圍都無違和感，看起來像黑科技的感覺。

Build a Face Recognition System for $60 with the New Nvidia Jetson Nano 2GB and Python

NVIDIA 最近推出新版的 AI 開發板 Jetson Nano，含 NVIDIA GPU 的 2 GB 記憶體的規格只要美金 60，相當有競爭力，特別是和樹莓派比較之下，NVIDIA 的開發板又多了 GPU，可以讓我們在上面執行 GPU 加速的 AI 運算。

網路上很快的就有人寫了篇用 Jetson Nano 搭建臉部辨識系統的教學文，從開發板和週邊硬體配置，到 Python 和 OpenCV 和 Face Recognition 的手把手教學，但因為直接採用了 Face Recognition 的套件，文章內並沒有涉及到關於訓練的部份，主要放在開發板搭建應用的完整流程。

Toonify Yourself!

運用深度學習與生成對抗網路技術訓練出來的 Q 版卡通頭像產生器，上傳一張帶有面部的相片，就可以為我們產生出一張 Q 版的卡通頭像，另外也有 API 的版本可以使用。

Oculus founder’s Ghost 4 military drones use AI for surveillance and attack

Anduril 研發的 Ghost 4 型軍用無人機，是一台長的像直昇機的無人機，內建 AI 系統與裝備各式感應器，可用於監控戰場上的目標，包括人類與特定設施，也可用於巡邏守衛目的。

目前這款無人機「尚未」裝配武器。