摊牌了！哈利波特的“隐形斗篷”就是我想要的｜一周AI新闻

隐身技术大飞跃

哈利波特的隐形斗篷还会远吗？

来自韩国首尔大学和汉阳大学的研究团队研发了一种以变色龙为灵感的软体机器人，它能根据背景实时变色。“这个应用的最终形式将是融入背景的隐形斗篷。”高承焕介绍道，“其他应用包括汽车、服装或建筑物的背景主动自适应，主要用于‘装饰’或‘美学’目的。你可以想象一种布料会根据你的口味或环境改变颜色和图案。”

此项工作中，研究人员使用了一种开发人造变色龙的新策略，他们将热致变色液晶，墨水与纵向堆叠、有图案的银纳米线网络加热器集成，再结合颜色传感器和反馈控制系统，制造出了“人造变色龙皮肤”并应用于一个软体机器人上，形成变色龙机器人。

MIT 新算法！可训练无人机张弛有度

避开障碍，飞得更快

麻省理工学院的航空航天工程师已经开发出一种算法，使无人机能够选择最快的路线绕过障碍物而不撞上它们。该算法结合了无人机飞过虚拟障碍物的模拟以及涉及实际无人机在现实世界中飞过相同路线的实验。当无人机使用新算法进行训练时，它们穿过障碍物的速度可以比使用传统算法规划飞行路线的无人机快20%。

麻省理工学院的算法可以确定，为了后面的航路可以走得更快，即使被竞争对手超越，也要放慢速度，因为这样更好。项目研究人员认为，他们所开发的这种算法是使未来的无人机能够非常迅速地浏览高度复杂环境的重要一步。例如，该技术有一天可以使用于搜索和救援行动的无人机快速而精确地浏览拥挤和危险的环境。

首个 CNN 和 Transfomer 双体基网模型Confomer，准确率高达84.1%

Conformer 是第一个并行 CNN 和 Transformer 的混合网络，通过提出的特征耦合模块 FCU 在每个阶段的局部特征和全局特征都会进行交互，使得 Conformer 兼具两者的优势。

Conformer 模型可以在不显著增加计算量的前提下显著提升了基网表征能力其中含有并行的 CNN 分支和 Transformer 分支，通过特征耦合模块融合局部与全局特征，目的在于不损失图像细节的同时捕捉图像全局信息。目前 Conformer 只是在 ImageNet1K 数据集合上训练，其结合更大预训练数据集合以后将成为一种很有潜力的基网结构。

北航造了根机器手指

纹理识别准确率100％

北京航空航天大学的一个研究团队最近开发了一种新的触觉传感技术，该研究团队从人体和哺乳动物身上得到启发，让机器人手指不仅可以识别物体纹理，还能识别物体刚度。研究团队还对他们创建的原型系统进行了一系列测试评估其触觉传感技术，发现该系统在物体纹理和刚度识别方面分别达到了100%和99.7%的准确率。

这个研究团队创建的机器手原型系统由线性执行器、肌腱/电缆、应变传感器和一个软体机器人手指组成，另外还有一个用聚氨酯制成的套子套在在手指的末端，以模仿人的指尖。这一技术将被用于机器人开发和假肢制造上，让机器人和假肢也能拥有触觉。

穿上就能凉快近 5°C

华中大&浙大研制出夏日“避暑神器”

为了抵御酷暑，一支来自华中科技大学与浙大的研究团队制出了一种超织物，能帮你反射光线、减少人体吸收的热量，再加上很透气，穿上它做的衣服能直接让你的体感温度降大约5°C！

这种能在阳光直射的室外环境下，无源制冷的光学超织物，采用的是绿色环保、生物可降解的聚乳酸为纤维原料，将它复合成二氧化钛-聚乳酸（PLA）纳米粒子，再引入特定波段光学新特性，就获得了均匀连续的超材料纤维。

百度阿波罗 L4 级自动驾驶

累计测试里程达到750万英里

北京时间8月12日，百度发布了截至6月30日的2021财年第二季度财报，总营收为人民币314亿元，与上年同期相比增长20%。

财报显示，到2021年6月，阿波罗 ACE 智能交通的覆盖范围已经增长到20个城市，合同金额超过1000万元人民币。阿波罗 L4 级自动驾驶累计测试里程达到750万英里，同比增长152%。阿波罗已经获得了278张自动驾驶许可证。