潘建伟团队再登Nature:建成全球首个集成量子通信网,全长4600公里
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2021-01-14 09:53
开发者社区技术周刊又和大家见面了,快来看看这周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。
MariaDB为Java开发者加入R2DBC连接器
潘建伟团队再登Nature:建成全球首个集成量子通信网,全长4600公里
京东数科16篇论文入选国际顶会AAAI 2021包括社交推荐等研究领域
英特尔推出面部识别技术RealSense ID使用该公司深度感应摄像头
数据科学集成环境JupyterLab发布3.0
京东将“京东”装进了智慧社区
OpenViDial:一个大规模多模态对话数据集
NeurIPS 2020丨FixMatch:通过图像增强就能实现半监督学习
行 业 要 闻
MariaDB团队加入了R2DBC连接器,以使MariaDB对Java开发者社区更加友好。R2DBC全称为Reactive Relational Database Connectivity,是由 Spring 官方发布的反应式关系型数据库连接API规范。MariaDB团队表示,与传统的Java数据库连接器JDBC不同,R2DBC允许开发人员使用声明式编程技术来创建 “更强大、更高效和可扩展的JVM解决方案”。R2DBC规范的负责人 Mark Paluch在一份声明中说:“通过使用异步数据流的反应式或非阻塞行为,对于提高资源使用效率和增加吞吐量是非常有用的。”
新华社1月7日消息,76个光子的量子计算原型机“九章 ”发布刚刚过去1个月的时间,中国科学技术大学潘建伟团队在量子通信网络工程上又迎来重大突破。32年前,人类历史上首次量子通信在实验室诞生,传输了32厘米。而今,中国人将这个距离扩展了1400多万倍,实现了从地面到太空的多用户通信。中国科学技术大学7日宣布,中国科研团队成功实现了跨越4600公里的星地量子密钥分发,标志着我国已构建出天地一体化广域量子通信网雏形。该成果已在英国《自然》杂志上刊发。
1月8日消息,近日,国际人工智能领域顶级学术会议AAAI2021(第35届AAAI)论文收录结果出炉,其中,京东数科16篇论文入选,其研究方向包含了联邦学习、对抗学习、深度学习、序列推荐、社交推荐、图神经网络、风险管理的反因果推断,以及智能城市领域的时空AI等尖端技术领域。据了解,AAAI是人工智能领域中历史最悠久、涵盖内容最广泛的的国际顶级学术会议之一,每年都会吸引大量研究员、开发者投稿和参会。在中国计算机学会的国际学术会议排名中,AAAI被列为人工智能领域的A类顶级会议,是未来人工智能产业发展方向的重要风向标。新一届 AAAI 2021将全程在线上举办,时间为2月2日-2月9日。AAAI 2021联合主席Kevin Leyton-Brown在Twitter上表示,今年接受的投稿论文总数达到“惊人的高技术水平”。9034篇投稿论文中,7911篇接受评审,最终仅有1692篇论文被录取,录取率为21%。
英特尔又为其RealSense深度相机找到了个新应用,搭配AI来进行高准确的脸部辨识。相较于单纯用光学相机进行图像辨识的方案,英特尔称RealSense技术可以在各种光照环境下运作,而且不受肤色的影响,不会有「岐视」的问题。英特尔强调在开发RealSense的辨识技术时,隐私性是首要关键。所有的相关运算都在本地端进行,且进行加密,仅在使用者启动系统后,RealSense 才会开始进行辨识。RealSense也有针对面罩、相片或影片等破解方式进行加强,被此类攻击破解的机率不到百万分之一。这套系统并且可以将毛髪变化纳入考量,并且无视眼镜的有无。英特尔预计这个技术可以应用在ATM、门锁等需要较高安全等级,且光照较不固定的环境上,只要「一秒钟」就能完成辨识并解锁。
日前JupyterLab官方博客发布消息宣布正式发布JupyterLab3.0,作为一次大版本升级,JupyterLab 3.0这次改进颇多,除了对扩展系统进行了重大改进之外。主要增加的功能有:加入中文等多语言界面、新的可视化调试器、改进的简单界面模式、更清晰的文档目录等等。JupyterLab是个非常有意义的项目,可以方便和改善我们的数据分析和Web化开发体验。
1月8日,京东智能社区2.0对外发布,在此次智能社区升级中,京东发布了包括物应用、云值守、超级用户ID在内五款产品,并与京彩未来家共同发布了科技生活服务运营平台。京东在智能社区构建中,有了新的思考。京东在2018年切入智能社区场景,2019年发布了强调互联互通的《京东2019智能社区行业发展白皮书》,据官方公布数据显示,京东智能社区已经介入230个品类、4000+SKU。
随后,京东开始着手接入服务、将服务接入社区。京东智联云loT产业物联网总经理王雅卓在大会上指出:在接入服务过程中,我们发现了两个痛点:服务生态快速接入和多终端设备的快速适配。正因如此,京东此次发布了基于物应用的智能社区2.0。
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人类对话不仅仅只依靠聊天内容,更需要利用视觉信息。本文构建了一个大规模多模态对话数据集,从电影和电视剧中抽取出(句子,图片)对,经过数据处理与清洗,最终得到一百万余条句子,及其对应的图片信息。此外,本文还构造了三个融合多模态信息的模型。
实验表明,融合细粒度的视觉信息,模型能够生成质量更高的对话,而只有文本的模型效果最差,这验证了视觉信息在对话中的必要性。本文希望所提出的数据集及模型能促进学界大规模多模态对话学习的发展。
*论文链接:https://arxiv.org/abs/2012.15015
本文介绍了一篇半监督领域经典论文,其做法简单有效,使用图像增强技术进行伪标签学习和一致性正则化训练,在CIFAR等多个数据集上仅仅利用少量的标注图片就可以达到一个不错的效果,这对于获取标注困难的场景非常有意义。例如在工业应用领域,可能会有海量数据,但是现实限制可能无法都进行人工标注,因此可以尝试利用半监督训练的方法,非常值得借鉴。
*论文链接:https://arxiv.org/abs/2001.0768
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