YOLOv7自2022/7/7提出後，火速成為AI研究的趨勢之一。

YOLOv7在7月初提出後，立即獲得廣泛響應。在當月的AI research Github Stars獲得最多的關注，並在twitter上成為當月AI research當紅排行版的殿軍。相關基於YOLOv7的研究也如雨後春筍般迅速萌芽，在短短兩個月已有10篇以上論文引用。各種最先進的電腦視覺處理方法也紛紛採用YOLOv7作為核心技術，包含最先進的自動駕駛感之技術以及多物件追蹤技術都已使用或支援YOLOv7。

  參考資料

人工智慧(AI)的技術和效能已廣泛應用於不同領域，因此，可信任AI成為全球高度重視的議題，應具備「公平性」、「當責性」與「透明性」等要素，使AI 透明化讓演算法更安全、更公正。
在1/11(三)國際論壇當天國內外AI領域專家專業分享其在可信任AI領域中的實務與見解，提升AI的強健性與可學習性。
 
本次論壇共8場專題演講，分別如下，歡迎共同觀賞當日精采的演說：

序	題目	姓名
1	因應動態世界可信賴的機器學習	國立臺灣大學 資訊工程學系 林守德教授
2	開發適用於醫療照護的可信賴的AI	國立臺灣大學 數學系 王偉仲教授
3	黑盒子回歸函數的異常解釋	IBM Research Dr. Tsuyoshi Ide
4	深度AI模型的強健性與可學習性	國立清華大學 資訊工程學系 吳尚鴻教授
5	不確定性量化-邁向安全與透明的人工智慧	IBM Research Dr. Jiri Navratil
6	資料庫具學習能力遷移的自然語言介面	Auburn University 顧維信教授
7	AI模型檢測器：邁向深度機器學習的全面強韌性	IBM Research 陳品諭博士
8	邁向可信賴的圖機器學習	國立成功大學 統計學系 李政德教授

創新、科學和工業部長宣布啟動泛加拿大人工智慧戰略的第二階段，在2021年預算中承諾將挹注超過4.43億加元投資，該戰略的第二階段將以尋求世界一流的人才和提升尖端研究能力與商業化和採用為目標。

泛加拿大人工智慧戰略第二階段提供的資金將運用於以下幾個領域：

1. 6,000萬美元用於加拿大的國家人工智慧研究(Amii, Mila, Vector Institute)，將人工智慧研究轉化為商業應用，並提高企業採用這些新技術的能力；
2. 1.25億加元用於加拿大的全球創新集群，透過支持加拿大中小企業、吸引其他公共和私人來源的私人投資，以及開發加拿大製造的人工智慧解決方案，加速人工智慧商業化；
3. 為加拿大標準委員會提供860萬加元，用於推動制定和採用與人工智慧相關的標準和合格評定計畫；
4. 為CIFAR提供1.6 億美元，用於繼續吸引、留住和培養學術研究人才，並在加拿大國家人工智慧機構維持研究、創新和培訓中心；
5. 4,800萬加元用於CIFAR更新和加強其先進研究、培訓和知識動員計畫；
6. 4,000萬加元用於為加拿大的人工智慧研究人員，提供專門的計算能力。

這項投資反映政府致力於透過計畫以加強加拿大的研究基礎和人才庫，從而在整個加拿大經濟中加速人工智慧的採用及商業化，將驅使行業更具生產力和競爭力，同時幫助所有加拿大人從數位化經濟的增長中受益。

參考資料