锐眼视点：
- 机器学习通过脑电波探知读者的兴趣点；
- Conversica 获 3400万美元融资，通过 AI 挖掘销售线索；
- Nvidia 进行自动驾驶测试，显示向 AI 解决方案转变的决心。
［业界新闻］机器学习通过脑电波探知读者的兴趣点
为了更好的筛分数字信息，来自芬兰的研究人员使用脑电图（EGG）感知器监控人们阅读 Wiki 文章时的脑信号，并将它与经过训练的机器学习模型结合起来去解析 EEG 数据，同时识别出阅读者感兴趣的概念。这个研究团队使用该技术生成了一列关键词，这些关键词是读者阅读到包含相关信息的地方时心理标记下的。这些关键词之后可用于预测与该读者相关的其他 Wiki 文章。或者线下帮助过滤一条社交媒体回复，或者为增强现实用户实时标记出一条符合其兴趣的内容。该团队来自赫尔辛基信息技术研究所（HIIT），这是研究人员首次展示了基于直接从脑信号中提取关联推荐新信息。
原文链接：Researchers use machine learning to pull interest signals from readers’ brain waves
<br / >
［业界新闻］Conversica 获 3400万美元融资，通过 AI 挖掘销售线索
销售平台 Conversica 近日获得了由 Providence Strategic Growth 领投的3400万美元融资。该公司成立于2007年，是一个可以利用自动邮件会话通过 AI 转换潜在客户的销售平台，目标是通过虚拟销售助理来定位销售和营销团队，自动与已联系公司的潜在客户进行交流。 Conversica 的平台可以扫描入站通信的内容，例如电子邮件，以了解所要求内容的含义，并与客户进行互动。对于接收数千封电子邮件的公司，自动化过程可以节省大量的时间和资源。 Conversiva 表示，其系统在包括 IBM，CenturyLink 和 Fiat Chrysler 在内的公司全球16,000名销售代表使用。除了通过“Customer Success Assistant”与现有客户合作，该公司还为汽车和金融行业提供特定助理。
<br / >
［业界新闻］Nvidia 进行自动驾驶测试，显示向 AI 解决方案转变的决心
上周在收到加州车管所（DMV）许可后，Nvidia 开始在加州范围内的道路上测试其自动驾驶技术，进一步展示了它从显卡制造商向 AI 解决方案提供商的转变。该公司在汽车行业的第一次努力是于2015年 CES 宣布其连接汽车平台，Drive PX，第二次则是宣布专注于自主驾驶这一难题，其发布的 DRIVE PX2 平台被视为未来作为自动驾驶汽车的核心部件。自动驾驶的原始测试开始在其新泽西办公室，使用称为卷积神经网络（CNN）的深度学习形式，Nvidia 团队教会了汽车如何自我控制。 此外，Nvidia 还公布了其 Xavier SoC 作为未来自动驾驶车辆的控制中心，该公司最近还与百度合作，为自动驾驶车辆开发地图绘制系统。
原文链接：Nvidia's self-driving car test showcases company's shift to AI solutions
