LSTM - CASE 報科學

自駕車猜出你的下一步

2019 年 05 月 06 日2022 年 01 月 04 日 intern LSTM, SMPL, 交通安全, 步態, 生物力學, 短期記憶, 行人

在轉彎的路口上，司機和行人正打著心理戰。誰先停、誰先行？如果沒有達成默契，在一聲巨響之後，便會留下永久的遺憾。近年來，自動車逐漸普及，「如何預測行人的下一步」顯得更加重要。倘若AI能夠預先判斷行人的行動方向與位置，便擁有較多空檔進行更完善的策略評估，除增進人機互動的默契外，也在速度和安全間求得平衡，提升都市的交通效率。

人工智慧&電腦、資料科學

手腕上的人工智慧

2019 年 03 月 18 日2022 年 01 月 04 日 intern LSH, LSTM, RNN, 位元向量, 穿戴式裝置, 霧運算

除了替使用者即時回覆訊息、記錄或追蹤個人健康狀態，各大廠商也希望能將更多的功能融入如智慧型手錶等裝置中，提升消費者使用體驗。只是背後支持這些功能的機器學習系統，因為龐大的運算量和記憶空間需求，多僅能於雲端運行。直到Google Expander團隊於2017年底推出，部署於穿戴式裝置上的作業系統Android Wear 2.0（現Wear OS），成功突破了這項限制。使用者只需輕觸錶面，系統便可自動預測回覆內容傳送給對方。不僅支援第三方通訊軟體，也不需連接任何雲端平台，在錶上便可獨立運作。