他们还可能可以帮助护理人员持续监控老年人，残疾人和处于不同医疗状况的群体的走动情况，而不会发生像持续摄像头监控一样的隐私侵犯

人的走路方式，无线电波在人体上的反射，以及人体的热特征信号，都可以使得AI在没有使用摄像头的情况下识别个体身份。
计算机视觉向来是隐私捍卫者的噩梦。这一隐忧体现在人工智能驱动的人脸识别技术（计算机视觉的一种典型应用）的拥趸者与另一部分想法设法利用AI技术避开这种侵入式监视的人之间的冲突日益加剧。
普通摄像头无法透过墙壁观测，这意味着主流计算机视觉在任何摄像头无法拍摄到的空间都难以有所作为。但正如盲人可以使用其他感官来弥补视觉缺陷一样，即使在缺乏视觉输入的情况下，人工智能驱动的计算机视觉平台日益能够做出准确的视觉推断。
从更广泛的意义上讲，计算机视觉正日益包括所有可以转化为视觉模式的传感器输入。 随着前沿人工智能技术的发展，通过身体反射的无线电频率信号，人体四处走动产生的压力和振动以及人体散发的热量模式，来推断出高度精确的视觉图像逐渐成为可能。所有上述描述的方法都可以作为人体的独特标志来“看”你，即使你已经成功地将你的脸部，声音，指纹和基因组隐藏在摄像头难以窥探的地方也无济于事。

图片：Jason Dorfman/MIT CSAIL

不久以后，可能就没有必要为了获得室内和室外场景中足够好的视觉图像而到处安装摄像头了。 下面简要介绍一下研究界最近的创新成果，其中大部分依赖于前沿的AI技术：
WiFi传感姿势识别：即使你独自呆在门窗紧闭的房间，你的身份可能会通过你的身体反射的WiFi信号而暴露出来。正如最近一篇文章中所讨论的那样，麻省理工学院的研究人员开发了一种穿墙式扫描监测器，它可将Wi-Fi，传感器和人工智能算法结合起来，模拟人们在不透明屏障另一侧的活动。这种被称为RF-Pose的技术相当于回声定位，能够根据人体反射的Wi-Fi信号来追踪无法看见的人和其他物体的二维“人物线条画”轮廓。当与走路方式，手势和运动模式识别的AI应用进行相关和交叉训练时，这种方法在83％的情况下都可以识别这些线条画轮廓对应的特定个体。
压力传感步态识别：正如最近的文章中所讨论的，曼彻斯特大学的研究人员已经建立了一个AI驱动的脚步识别系统，可以以近乎完美的准确度感知个人步态的独特模式。这种被称为SfootBD的技术是一种被动传感器，可分析每个人特有的走路方式中的重量分布和步态速度这两大因素以及行走方式的三维度量。他们还将脚步压力信号与通过高分辨率摄像头获得的走路姿势的视觉图像相关联。为了训练人工智能，研究人员通过监测被试者在公共场景下（机场安全检查站和工作场所）和在家中的行走模式，收集了大量的相关数据，包含120多个个体的脚步信号，并使用地面上的压力垫监测每个人的步态。他们还设置了一组冒名顶替者来测试算法，使其能够检测出是否有人试图假冒他人的步态。
热传感活动识别：热传感技术算不上什么新技术，事实上它常用于楼宇自动化，能源管理，安全和门禁系统。 热传感器可检测个体或物体在红外光谱中发出的热量。 新一代超级传感器都支持热传感器输入，它还可以检测声音，振动，光线和电磁活动。 谷歌等公司对能够全面处理所有这些数据的人工智能技术进行了大量投资，从而以精确的精度感应室内和室外场景中的个体及其所从事的活动。
生成式传感视角恢复：正如这篇文章中所讨论的，研究人员正在构建“生成查询网络”的AI模型，可以从多个角度观察视觉场景，然后从任何新的视角对其进行描述。DeepMind是Alphabet旗下一家以人工智能研究为重点的子公司，其构建的人工智能模型可以自动构建数据驱动的视觉图像，甚至可以高度准确地推断部分被遮挡的场景内发生的情况。 DeepMind的研究人员在三个虚拟环境中测试了这种方法：矩形桌面，虚拟机器人手臂和简易迷宫。它使用了生成对抗网络（GAN），其中生成器AI模型构建场景，判别器AI模型评估其合理程度。GAN使用矢量表征有效地构建了场景中的各种细节，包括物体的形状，位置和颜色。
显然，这些工具可以为执法部门，间谍机构和各地的军事机构所用。但这不一定是坏事。 摄像头是一种侵入性工具，在许多对可见性有合法社会需求的环境中无法引入：
•       他们可以帮助警察发现相邻房间里的人是否拥有武器，以及他们具体位于房间何处，从而消除意外因素并最大限度地减少伏击的可能性。
•       他们可以使住宅，办公室或其他建筑物中的每个房间都得到持续监控和安全保护，而不必花费大量费用在整个场地中安装摄像头。
•       他们还可能可以帮助护理人员持续监控老年人，残疾人和处于不同医疗状况的群体的走动情况，而不会发生像持续摄像头监控一样的隐私侵犯。

each layer in the network has to be able to perform three operations: forward propagation, backward propagation and update

One question might be raised up now: Why do we need to perform upsampling using fractionally strided convolution? Why can’t we just use some library to do this for us? The answer is: we need to do this because we need to define the upsampling operation as a layer in the network. And why do we need it as a layer? Because we will have to perform training where the image and respective Segmentation groundtruth will be given to us – and we will have to perform training using backpropagation. As it is known , each layer in the network has to be able to perform three operations: forward propagation, backward propagation and update which performs updates to the weights of the layer during training. By doing the upsampling with transposed convolution we will have all of these operations defined and we will be able to perform training.

辩论的起源不是冲突和竞争，而是民主和讨论。

从文化上讲，辩论的起源不是冲突和竞争，而是民主和讨论。辩论丰富了决策制定的过程，帮助人们权衡新想法、新理念的利弊。辩论是文明社会的核心。我们辩论不只是为了获得他人的认同，也是为了理解和学习彼此的观点。未来，我们相信机器可以帮助人类更好的做决定。

“Forever Love爱情上链

2018年6月6日，闪链（ShineChain）在“闪链互助APP”内推出了“Forever Love爱情上链·相互保障”产品。在这款产品中，用户支付等值3美元的SHE（闪链的token），就可将自己对心上人的爱情誓言“刻”入闪链。满三年之后与心上人结婚，将得到等值300美元的SHE祝福礼金。
在闪链互助APP内的产品介绍中，Forever Love是一份结婚数字礼金和共同加密财产。用户在申请产品时，需填写个人身份信息和心上人信息，并缴纳500个SHE（约3美元）。其中，333个SHE将锁进爱情见证池，167个SHE是服务费。
加入之后，二人各持一份秘钥，系统将自动生成一份见证书，便于保存。结婚之后得到的祝福礼金是由所有加入Forever Love的会员分摊所出。用户凭借凭证私钥，并上传有效结婚登记证明及登记照或纪念照，至区块链浏览器，通过智能合约校验用户的申请信息，信息一致者将进入为期7天的公示期。
若在公示期内，有人质疑并举证申请人造假，社区选举的第三方机构将进行调查，决定是否执行给付。如公示期间无异议，申请人将得到祝福礼金。
相互保障存在已久。那么，相比互联网时代的“互保”，区块链版“爱情相互保障产品”又有何不同？
传统的中心化保险机构运行环节存在多种问题，比如无法在技术方面自证公平、公开、公正，难以获取投保人信任。此外，法币的通胀会降低购买力，使用户最终获得的收益贬值。
针对这些行业痛点，ShineChain借助智能合约，使资产公开透明；发行总量恒定的token，对抗通胀（参与保障的用户越多，锁定的token越多，流通的token越少，token呈通缩趋势）。