扎克伯格在清华讲创业，哪个项目他觉得最靠谱？

时隔一年，马克·扎克伯格 （Mark Zuckerberg） 再次来到清华大学经管学院，在昨天的课堂上与清华x-空间 （x-lab） 的项目团队进行了交流。

三只在培项目团队进行了介绍与分享，他们分别是：DeepMusic、拉酷 （Luckey） 、AiHrt，分别涵盖人工智能音乐、智能触觉互联、人工智能医疗等方面。

其中，DeepMusic和AiHrt团队是清华大学《创新与创业：硅谷洞察》课程一、二等奖获奖团队，而拉酷是清华学生创新创业十佳团队冠军。

下面，让我们来看看他们到底是做什么的。

DeepMusic是一款人工智能谱曲工具，可以为那些没有任何音乐基础的用户，提供个性化音乐的产品，通过选择乐曲时长、风格、演奏乐器和情绪等标签，用户就能够找到自己想要的音乐。换句话说，DeepMusic打造的是一款 智能化音乐生成模型 。

该团队于2017年4月加入清华x-lab，技术核心是 层次化深度学习网络结构和生成式对抗学习方式， 特点是可以让生成的乐曲赋有多样性、悦耳性及可自定义性。

最初，团队成员以为可以把大量语言处理的模型，技巧等直接复进行复制，但事实上，音乐并不是单一序列在时间顺序上的叠加，而是有旋律、和声和节奏这几个立体维度的，因此，他们需要建立一个可训练的模型，而团队成员最终使用了循环神经网络模型。

据介绍：DeepMusic进一步优化算法的基础上，从易到难依次建立适配各类音乐风格的生成模型，对于同一细分风格的音乐，通过情感的不同进一步实现差异化。

情感上，DeepMusic团队希望让计算机通过“深度学习”来进一步理解和掌握用音乐来表达出各种情绪的内在规律；

在应用层面，使计算机能够更加智能地“感知”并生成符合当下需要的场景音乐；

从长远来看，通过进一步训练生成模型使之能够逐渐适应不同用户的个人偏好，为每一个独特的个体打造最具其“个人烙印”，且品质上更够媲美甚至超过目前工业化水准的音乐是团队未来的目标。

AiHrt团队的专业方向是 建立基于人工智能技术的心脏疾病影像智能诊断。

“抛弃”用大数据提高医疗精确度的模式，通过“小数据”构建模型，AiHrt团队 将 软件与硬件结合，以收 集病人心脏疾病临床体征。这样做的好处是降低成本，并且能够获取更高的精度。

AiHrt的模式是2B，其 目标用户锁定为 心内科和放射科医生 ，为 心脏疾病智能诊断、心脏介入手术辅助及远程医疗提供帮助。