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发布人: 菲律宾申慱sunbet网址 来源: 菲律宾申慱sunbet平台 发布时间: 2020-08-11 14:45

  微软Windows操作系统一临着安全漏洞的,很多安全漏洞在被补丁修正之前,就已经被者利用,造成了一定的损失,但亡羊补牢犹未晚矣,紧跟微软补丁更新仍然非常有必要:去年8月,因为未及时更新安全补丁,台积电12英寸晶圆厂和营运总部的PC受到“WannaCry”变种病毒入侵,部分生产线亿元损失,而早在一年前,微软就已经发布了有关该病毒的安全补丁和防范方法。很多安全事件的发生并非是因为鲜为人知和“新鲜出炉”的漏洞,往往都是由于企业或个人安全意识淡薄,疏于安全防范,在旧漏洞上做的文章。

  从市时间3月13日凌晨两点开始,Google Music、Gmail、YouTube,Facebook旗下Instagram、WhatsApp以及电商平台Etsy等网站接二连三收到全球范围内用户的问题反馈,各网站平台陷入瘫痪状态。针对这次的大范围宕机事件,Facebook在推特上发表故障声明称:“虽然故障初次断定由DDos导致,但在深入研究之后我们发现网站宕机的原因并非是受到分布式服务导致,也没有观察到黑客通过网站注入大量虚假流量的情况。与此同时,Instagram在推特上发表回应向受到影响的用户致歉,Etsy则在不久后发表声明称问题已经得到了解决,但这些厂商均没有详细阐述此次宕机事故发生前后的来龙去脉。

  任何一项公共服务都有出现问题的可能,社交、云计算或是电子商务等互联网服务因其涉及的用户量大、(地域)范围广、时间集中以及本身具有互联网的“光速效应”,往往会被快速的放大,吸引人们的眼球,但客观来说,宕机的风险不可能为零,只能无限趋近,而实现这种趋近的手段,仅仅依靠技术上的持续迭代是不够的,要有规模足够大、类型足够多样、环节足够复杂的实践场景磨练,就像阿里云每年最大的峰值场景“双十一”购物狂欢节。

  继在美国修建的第一条地下高速隧道竣工之后,美国硅谷知名企业家埃隆·马斯克名下的钻孔公司有望“再下一城”,拿下拉斯维加斯的地下高速隧道项目。美国拉斯维加斯会议和旅游局董事会3月12日进行投票,同意推荐钻孔公司来设计、建造和运营可用电动车运送乘客的地下高速隧道,以缓解拉斯维加斯会展中心的交通压力。下一步,钻孔公司将与拉斯维加斯会议和旅游局商定具体的设计、施工和运营方案,并于今年6月提交该局董事会会议进行最终审批。马斯克随后在社交推特上说:“期待着钻孔公司在拉斯维加斯建设隧道,预计在今年年底前(部分)投入使用。”

  为解决城市交通拥堵问题,马斯克2013年提出“管道高铁”设想,随后成立钻孔公司以修建地下高速隧道。该公司一直强调,与传统交通方式相比,地下高速隧道系统可降低总成本,减少对行人和车辆交通的干扰,并缩短施工时间。去年6月,钻孔公司拿下了的地下机场快线月在成功修建测试隧道。从特斯拉、SpaceX,再到钻孔公司,埃隆·马斯克展现了在对前沿科技有充足的想象力的同时,如何以快速决断、持续迭代和高效执行,将前沿科技转变为商业成功。

  据国外报道,全球最大汽车制造商丰田汽车和日本航天局日前宣布,双方已同意合作开发一款使用燃料电池技术的载人月球车。日本航天局表示,尽管日本目前没有制造载人火箭将人类送入太空的相关计划,但载人月球车未来可能会为国际太空探测计划做出重大贡献。日本航天局副总裁若田光一表示:“这款月球车将是支持人类探索月球的重要元素,我们预计登月活动将在30年代进行。” 目前这款月球车仍处于概念阶段,但新闻发布会上的一幅插图显示,它是一辆六轮汽车,有点像一辆装甲运兵车。

  一般来说,探索太空是属于航空航天局的事情,比如美国国家航空航天局NASA或是新闻中主角之一日本航天局,但随着埃隆·马斯克的SpaceX取得令人瞩目的成功,商业太空探索市场日渐成熟,太空探索中的许多成熟技术开始由商业公司研究并向需求方提供,丰田汽车此次日本航天局的此次合作,是商业公司与航空航天研究机构进一步合作的标志:不仅要在卫星发射、空间站领域合作,在情况更为复杂的月球探索领域也可以尝试商业合作,这对于正处于起步阶段的我国商业太空探索市场,具有一定的借鉴意义,也证明了随着技术的发展与迭代,商业技术会逐渐渗透融合到科学研究领域。

  国际权威期刊《物理评论快报》近日刊登了中国科学技术大学郭光灿院士团队在量子纠缠网络的研究中取得的重要——首次实验演示纠缠交换过程的自检验——的研究论文。据介绍,科研人员通过把Bell基测量和纠缠态的非局域性定量联系在一起,在光学系统中实验实现了与设备无关的对Bell基测量的度量。实验中不仅包含了对纠缠交换产生的两体纠缠的自检验,而且对纠缠交换前的两对纠缠态的性也进行了自检验。这使得实验结果具有非常好的鲁棒性,最终对Bell基测量的保线。

  量子计算(包括量子网络)是全球前沿科技领域的竞争点之一,中国、美国、欧洲都已经有大量研究团队投身于此,分别取得了一定的成绩,但值得注意的是,在量子计算领域美国不仅处于领先地位,而且有着相对独特的发展思:首先,美国虽然制定了量子计算国家战略,但是美国量子计算的研究主体是谷歌、微软、IBM等大企业;其次,美国在大力推进量子计算的工程化,在量子计算从实验室走出来,实现工程化、服务化这一方面,值得其他学习。

  据VentureBeat报道,由英特尔、微软、阿里巴巴、思科、戴尔、Facebook、谷歌、惠普企业以及华为组成的科技联盟,正创建名为Compute Express Link(简称CXL)的新计算互联标准,以便在数据中心CPU和加速器芯片之间实现超高速互连。这个科技联盟的目标是提供突破性的数据中能,帮助计算机跟上物联网时代数据爆炸性增长的步伐。英特尔数据中心执行副总裁兼总经理纳文·谢诺伊(Navin Shenoy)表示,CXL将消除CPU和数据中心专用加速器芯片之间的瓶颈,加速数据工作负载,如人工智能和机器学习、丰富的服务、高性能计算和云计算应用。

  据悉,这个新成立的组织已经批准了CXL Specification 1.0,它将改进CPU与其他设备(如二级处理器或加速器)之间的通信,并为数据密集型应用程序提供更好的互连和更好的内存一致性。这一合作的背景,是正在改变的数据中心计算形态:“CPU + GPU/加速器 + 高速内/外互联网络”已经成为的面向未来数字经济时代的计算架构,也只有这一架构才能满足人工智能、物联网所带来的“通用计算+专向计算+大数据计算”的混合计算场景。此前NVIDIA收购Mellanox同样与此有关。

  来自麻省理工学院-IBM Watson 人工智能实验室和哈佛大学自然语言处理实验室的研究人员以及其它研究人员,近日利用OpenAI公布的最新语言模型GPT-2对包括其它人工智能语言模型生成的文本在内的新闻内容进行判断,但结果并不尽如人意:虽然GPT-2 的小模型和完整版本的模型所写的段落能够被大量标记为“机器生成”,但名为Janelle Shane的研究员对此进行了更为严格的测试:她在检测中不仅提供 GPT-2 生成的文本,还提供了由其他语言模型生成的文本,包括一个用亚马逊评论训练的模型和一个用《龙与地下城》语料训练的模型,结果她发现,AI无法预测每个段落中的大部分单词,因此该工具认为这些文本是人类写的,而这显然是误判。

  这个假设背后的想法很简单:语言模型通过不断预测单词序列中的下一个概率最大的单词来产生句子。因此,如果某个语言模型能够轻松地预测某一段落中的大部分词语,那这段文本很可能就是这个语言模型生成的。但事实也很清楚的说明:语言模型可能擅长检测自己的输出,但不一定擅长检测其他语言模型的输出。换句话说,人工智能创造出来的文本(新闻、小说等等)仍然只属于创造它的单一模型,而非所有类似的人工智能,人工智能之间“还不能‘说话’,尚未建立一套普遍通用的‘话语体系’”。

  近日,吴恩达宣布其斯坦福实验室团队在人工智能领域所取得的最新:运用机器学习方法,能够更加精确预测患者在高血压治疗中可能获得的效果。在一般的心血管疾病中,疾病治疗带来的绝对风险降低(ARR)是与该病的基线风险相关的,即高风险的患者能从治疗中获得更多的收益,而斯坦福实验室使用随机试验数据,开发了一个能够估计个体治疗效果的模型。该模型测试结果显示,使用逻辑回归的方法得到的 ARR 预测值通常与心血管风险成正比,而 X-learner 则能够正确地观察到,个体治疗效果经常是与基线风险不成比例的。

  吴恩达团队将常规的逻辑回归与 X-learner 方法进行比较,预测患病 3 年的心血管疾病患者在经过强化治疗(目标是将收缩压降至低于 120 mm Hg)及常规治疗(收缩压降至低于 120 mm Hg)后的风险降低的程度。这一模型所取得的不仅仅是精确的预测个体治疗效果,更证明了在为患者进行高血压治疗的时候,根据患者各人具体情况设计疗法,效果很可能优于给所有人相同的疗法,为现有的高血压治疗提供新的视角和思。从这一点来说,医疗AI的价值不仅仅是医疗技术的提升,反过来也会对医疗行业本身的医学知识提供补充。

  近日,谷歌大脑研究人员提出了一种基于自监督和半监督学习的“条件GAN”,使用的标记数据量大降90%,生成图像的质量比现有全监督最优模型BigGAN高出20%(以FID得分计),有望缓解图像生成和识别领域标记数据量严重不足的问题。谷歌大脑的研究人员在最近的《用更少的数据标签生成高保真图像》中,提出了一种新方法来减少训练最先进条件GAN所需的标记数据量。文章提出结合大规模GAN的最新进展,将高保真自然图像合成技术与最先进技术相结合,使数据标记数量减少到原来的10%。

  虽然数据标记让图像合成任务变得更容易实现,在性能上获得了显著提升,但是这种方法需要大量标记数据,而在实际任务中很少有大量标记数据可用,这也催生了我国大量的“人工智能标注工厂”的出现。事实上,在去年阿里云研究中心的《2018前沿科技趋势》报告中就已经提出,由于客观物理世界的数据不可能通过大规模的标注实现数字化,以此供给人工智能进行深度学习,减少对大数据依赖会成为人工智能领域重要的研究课题并在短期内取得突破性进展,而谷歌大脑研究团队所推出的“条件GAN”正是这一发展方向上的新里程碑。

  据英国《每日邮报》报道,Facebook近日展示了最新VR技术进展Codec Avatars可虚拟用户动态,这一被称为“VR虚拟”的“新”可以实现远程互动交流。Facebook表示,未来通过Codec Avatars,即VR虚拟,人们将能够在任何时间任何地点“见面”。通过虚拟共处一室缓解由于家人、朋友、恋人处于异地而带来的孤独感。Facebook现实实验室(Facebook Reality Labs,简称FRL)团队的团队总监亚瑟•谢赫(Yaser Sheikh)称,虚拟下,他们成功使得两位现实生活中素未谋面的陌生人,在埃菲尔铁塔见面。谢赫相信,在过去多年里一直是电子游戏和应用程序的主要元素,但是虚拟,将改变这一切。

  “虚拟”是Facebook“线上体验真实化”战略的一部分,它将帮助Facebook更进一步在线上重建并加强人们在现实生活中的社交关系。FRL的科学家们认为,通过开创性的3D捕捉技术和AI系统,Codec Avatars可以让人们在未来轻松快速地创造自己的虚拟,使得虚拟现实中的社交联系如同现实生活中一样自然普遍,FRL的科学家Jason Saragih更是认为,“虚拟”不仅是自动生类真实数字肖像的首批尝试,它的意义在于提供了“一种能够广泛推广的虚拟面对面交流的方式”。但对于人类来说,面对面、人对人的交流,或许才是这个时代最被需要的。

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