01、MIT的低成本傳感器手套有望使機械手通過觸摸識別物體

麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室（MIT-CSAIL）的研究人員近日開發了一種低成本的傳感器手套，旨在使人工智能能夠“弄清楚”人類如何通過觸摸識別物體。它被稱為可伸縮的TActile手套（STAG），使用550個微小的壓力傳感器來生成可用于創建改進的機械手的模式。

人類非常善于通過觸摸來弄清楚物體是什么（例如在黑暗中摸索眼鏡或手機）。工程師希望機器人也能效仿這種能力。這樣做的一種方法是收集盡可能多的關于人類實際上如何通過觸摸識別的信息。原因在于，如果有足夠大的數據庫，那么機器學習可以用來進行分析，不僅可以推斷人手如何識別某物，還可以估計其重量 - 機器人和假肢難以做到這點。

麻省理工學院正在通過配備550個壓力傳感器的低成本針織手套收集這些數據。手套連接到計算機，計算機收集數據，壓力測量結果被轉換為視頻“觸覺地圖”并被輸入卷積神經網絡（CNN）。該網絡能對圖像進行分類，找出特定的壓力模式并將其與特定的物體相匹配。

該團隊從26個常見物體（如飲料罐、剪刀、網球、勺子、鋼筆和馬克杯）中收集了135,000個視頻幀。然后，神經網絡將半隨機幀與特定的夾點相匹配，直到建立了一個物體的完整圖片 - 這與人們通過在手中滾動物體來識別物體的方式非常相似。通過使用半隨機圖像，可以給網絡提供相關的圖像集群，因此不會在無關數據上浪費時間。

02、T-Mobile悄然在紐約市開測5G早期網絡

盡管 AT&T、Verizon 和 Sprint 都已經推出或宣布了自家的 5G 網絡部署時間表，但身為全美運營商四巨頭之一的 T-Mobile，其“Un-carrier”5G 發布計劃似乎有些過于安靜了。當然，這并不意味著該公司沒有在背后發力。近日有消息稱，這家運營商已經悄然邁出了在紐約地區部署 5G 服務的第一步。

近日，Ookla 雇員 Milan Milanovi? 在 Twitter 上曬出了一張 Speedtest.net 測速截圖（使用設備為 V 版無鎖三星 Galaxy S10 5G 機型）。

他表示，盡管 T-Mobile 沒有正式宣布，但這家運營商確實已經開始了在部分地區的 5G 建設工作。

從實測結果來看，T-Mobile 5G 網絡給我們留下了深刻的印象，下行速率已接近 500Mbps 。

盡管不如 Cnet 小編 Jessica Dolcourt 今年 5 月初在芝加哥體驗過的 Verizon 5G 網絡那么驚艷（超過 1Gbps），但相信給足時間的話，T-Mobile 仍有一定的優化余地。

外媒 Cnet 就此事聯系了 T-Mobile，但是這家運營商重申了先前的力場，即只有在 5G 手機準備就緒的時候，它才會正式啟用自家的 5G 移動網絡。

該公司發言人稱，T-Mobile 計劃在 2020 年向全美客戶提供 5G 服務。如果監管機構批準了它與 Sprint 的合并，那 T-Mobile 將帶來一個比當前網速快得多的 5G 優勢網絡。

03、可穿戴設備Triton 2使用AI來追蹤游泳指標 對運動員表現進行分析

目前已有一些用于游泳跟蹤的可穿戴設備，如用于追蹤基本數據的智能手表等。總部位于多倫多的TritonWear正在采取進一步措施，其剛剛宣布推出Triton 2 - 該設備同時追蹤13個游泳指標，實時傳輸數據以進行表現分析。

防水Triton 2設備本身隱藏在佩戴者游泳帽的背后，并與教練的智能手機或平板電腦配套使用。一旦佩戴者開始游泳，該設備的慣性測量單元（加速度計/陀螺儀組合）繼續追蹤諸如劃水類型、平均速度，劃水次數/劃頻，劃距，水下時間和換氣次數等數據。

所有這些數據都無線傳輸到教練移動設備上的iOS / Android應用程序。這些應用不僅記錄和顯示數據，而且還由基于AI的算法處理，這些算法是在精英級教練的幫助下開發的。因此，該應用程序能夠提供有關游泳運動員表現的反饋 - 這包括他們如何改進的建議，以及他們應該做些什么以避免傷害。

此外，如果教練使用他們的移動設備拍攝游泳者的視頻，那么該視頻將在回放時與錄制的表現分析同步。這意味著游泳運動員將能夠真正看到他們的不足之處。該系統還可以離線使用，一旦聯網，就可以將應用程序記錄的數據同步至服務器。