来自我国西北大学的科研团队正依托人工智能等新技术，研发“猴脸识别技术”，用于识别秦岭地区的数千只川金丝猴。与人脸识别技术相似，猴脸识别技术通过提取金丝猴面部特征信息，建立秦岭金丝猴个体的身份信息库，最终扫描、比对、识别。“猴脸识别技术完全成熟后，我们可将其装在野外布设的红外相机中，系统可自动认猴、命名，搜集它们的行为。”研究团队成员张河说。

目前，猴脸识别技术处于实验推广阶段，可识别约200只秦岭金丝猴。“每只金丝猴，我们采集了七八百张图像样本，识别成功率达到94%。”张河说。

相比人脸识别，猴脸识别技术的不同在于，金丝猴的脸部皮肤区域带毛区域多，且毛发区域相对更明显，纹理特征更复杂，对识别系统的深度学习能力提出了更高的要求。

“我们需要数量更多、质量更高的个体图像样本，来提高识别率。”研究团队负责人李保国说，“野外环境很复杂，金丝猴不会主动配合，拍到好的图片和视频比较难。我们的目标是拍摄到每一只秦岭金丝猴的图像样本，对秦岭金丝猴都能通过猴脸识别技术完成识别。”

目前秦岭地区生活着大约4000只金丝猴，属于川金丝猴的独立亚种，常年栖息于海拔1500米至3300米的森林中，是典型的森林树栖动物。

目前野外生物学家对鸟类个体的研究中，首先要捕捉到它，然后在它的腿上绑上能标识身份的东西，在释放之后再重新捕捉进行读取。这对于科学家来说是相当繁琐的，而且也会给鸟类造成影响。

为了寻求更好的替代解决方案，一支国际研究团队创建了一个人工智能系统，它可以通过照片来进行鸟类的身份识别。该系统已经在数千种鸟类的图像数据库上进行训练，每种动物的羽毛都显示出独特的模式。通过这种方式，系统学会了在随后的图像中要注意的独特特征。

团队在野生的大山雀（Great Tit）、群居织布鸟（social weaver），以及圈养的斑胸草雀（zebra finches）上进行测试。在所有情况下，它都利用安装在喂食站的摄像头，首先获得每只鸟的初始特写照片。当那只鸟后来返回并再次被拍到时，系统能够将该照片与第一张照片进行比对，确定两张照片是同一只动物。

到目前为止，该系统已被证明在识别单个雀类方面的准确率为87%，对野生鸟类的准确率超过90%。

据外媒New Atlas报道，想象一下，未来你的桌布可以提醒你物品的下落，或者跟踪你的饮食情况？由于新罕布什尔州达特茅斯学院正在开发一种新的 "智能 "织物，类似的事情可能很快就能实现。这款名为Capacitivo的实验性纺织品由一个棉质基底组成，基底上有一个由菱形电极组成的柔性网格，这些电极通过热传导到基底上。

当一个非金属物品（如一块水果）放在织物上时，该物品的独特电场会以独特的方式影响电极的电容。物品的材料等变量，以及其形状和大小，决定了其电场的性质，从而决定了电容的变化。

计算机上基于机器学习的算法会分析这种变化，并将其与它被教导与特定物品相关联的其他变化进行比较。如果有一个匹配，那么系统就能够确定这个物品是什么。在目前进行的测试中，已经证明它在识别20种物品方面的准确率为94.5%，比如各种水果、厨具、塑料器具、容器内不同类型的液体、碗内不同数量的水。

不过，它确实需要物体在织物上留下一个相当牢固的“印记”--它在识别信用卡等轻质物体方面还没有那么可靠。除了前面提到的例子，Capacitivo技术有朝一日还可以用于一些应用，比如当盆栽植物需要浇水时提醒人们，或者指导他们选择食谱的原料。

“能够感知非金属物体是智能织物的一个突破，因为它可以让用户以全新的方式与各种日常用品进行互动。”研究负责人、博士生吴德仁说。

这些离我们生活有点距离的技术，小伙伴们觉得有趣吗？