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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咱们开发者关注的重要新闻吧。
- 谷歌公布 Flutter 2
- 京东云新一代自研云服务器 4 月上线
- Apache Flink 1.12.2 公布，流批一体真正对立运行！
- 人行道机器人在宾夕法尼亚等州曾经被视同“行人”
- 混合事实平台 Mesh 重磅推出，科幻融入事实
- Facebook 新 AI 模型 SEER 实现自监督学习
- EMNLP 2020 丨基于超边交融的文本加强常识图谱凋谢域问答
- COLING 2020 丨面向机器浏览了解的双向认知思维网络
行 业 要 闻.Industry News
1. 谷歌公布 Flutter 2
3 月 4 日，谷歌重磅公布了下一代 Flutter，专为 Web、挪动和桌面而构建的 Flutter 2！ Flutter 的重大降级版本 Flutter 2 为了从根本上扭转开发者对构建利用的认识，将 Flutter 从挪动开发框架扩大成可移植框架，因此开发者无需重写代码即可将利用扩大至桌面或网页。 此外，利用 Flutter 2 还能实现许多性能：
- 开发者可应用雷同的代码库，将本地利用公布到五个操作系统上：iOS、Android、Windows、macOS 和 Linux；
- 针对 Chrome、Firefox、Safari 或 Edge 等浏览器提供不同的网络体验；
- Flutter 还能够嵌入汽车、电视和智能家用电器。
2. 京东云新一代自研云服务器 4 月上线
3 月 2 日音讯，新一代自研京东云服务器将于 2021 年 4 月上线， 云实例承载能力将比同价格的规范品晋升 2 倍以上。 第二代京东云服务器将同时担负起京东团体外部利用撑持，以及京东云对外服务。第二代京东云服务器是继第一代服务器“微定制”之后，基于外部多样化海量业务需要，以及京东云各行业客户需要， 自主研发与深度翻新的新一代云服务器基础架构， 通过零碎架构设计翻新、核心部件翻新，实现了高效、灵便、高性价比的指标。后续，京东云还将把这些自研翻新成绩，通过开源社区回馈给行业，为 IT 行业的翻新倒退做更多奉献。
3.Apache Flink 1.12.2 公布，流批一体真正对立运行！
Apache Flink 来到了 1.12.2 版本，此版本集中在 bug 的修复上。以下是局部更新内容：
- 修复当操作人员频繁应用托管内存时，托管内 run 可能无奈及时开释的问题；
- 修复 EXPLAIN 语句文档中的拼写错误；
- 记录 2.12.8 当前与 Scala 的二进制兼容状况等。
更多更新详情请拜访：
https://flink.apache.org/news…
4. 人行道机器人在宾夕法尼亚等州曾经被视同“行人”
在达拉斯的德克萨斯大学，一个人行道机器人在人行道上散步。” 咱们曾经有大概 1000 个这样的机器人在里面跑来跑去，” Starship 的 Ryan Tuohy 示意。随着小型机器人在人行道和城市街道上的激增，立法也给予它们慷慨的拜访权，甚至在宾夕法尼亚州的案例中，将它们归类为 “ 行人 ”。
5. 混合事实平台 Mesh 重磅推出，科幻融入事实
3 月 6 日音讯 微软近日公布了混合事实云平台“微软 Mesh”的首部宣传片，该宣传片演示了 MR（混合事实）产品所提供的临场感和近程实时共享体验。Mesh 通过混合事实技术，可在任何设施（手机、平板、个人电脑、虚拟现实 VR 眼镜等）来实现身临其境的现场感和共享体验。让相隔万里的人们将本身影像传送到同一空间，进行虚构的 3D 内容互动，彼此交换。 微软推出两个基于 Mesh 平台构建的利用：用户 HoloLens 的 Mesh 预览版本， 可用于近程合作，拜访反对 Mesh 的 AltspaceVR 新版本，在虚拟现实中举办会议和工作团聚，具备企业级平安；Mesh 整合到 Teams、Dynamics 365 上，置信将来还将有更多翻新利用场景。
6.Facebook 新 AI 模型 SEER 实现自监督学习
Facebook 钻研人员日前公布了一个新的人工智能模型 SEER，SEER 模型能够利用互联网上任何一组随机的、未被标记的图像进行学习。 Facebook 这一“冲破”尽管还处于晚期阶段，但团队预计该“冲破”将导致计算机视觉畛域的一场 ” 反动 ”。SEER 是 SElf-SupERvised（自我监督 [学习]）的英文缩写，SEER 的训练用了 10 亿张公开的 Instagram 图片，这些图片是未经人工策动过的。即图片没有做过通常用于算法训练的标签和正文解决，但 SEER 依然可能自主地利用数据集一边学习一边解决数据，最终能够在物体检测等工作上达到最高的准确度。
学 术 前 沿.Academic News
1.EMNLP 2020 丨基于超边交融的文本加强常识图谱凋谢域问答
知识库的不完整性是限度知识库问答零碎体现的关键因素。在知识库内部，文本领有比知识库更丰盛的信息，可用于补救知识库的不完整性，但同时文本对于计算机更难了解。 该文提出一种利用文原本加强知识库的新的 QA 办法，模型通过文本中蕴含的语义信息来丰盛实体示意，并利用图卷积网络来更新实体状态。 另外，为了摸索文本的潜在构造信息，作者将文本视为连贯实体的超边，来补充知识库中不残缺的关系。超图卷积网络被用于超图模式的文本上的推理。在 WebQuestionSP 基准测试上的试验证实了该模型在不同 KB 上的有效性。
* 论文链接：
https://www.aclweb.org/anthol…
2.COLING 2020 丨面向机器浏览了解的双向认知思维网络
本文从模仿人类认知行为的角度动手， 通过设计神经网络模仿逆向思维和惯性思维实现了机器浏览了解模型成果的晋升。 作者借鉴人类的认知行为习惯进行机器浏览了解。因而本文须要解决的问题就是：借鉴哪些行为习惯，如何借鉴，如何与机器浏览了解模型进行交融。本文从模仿人类认知行为的角度动手，通过设计神经网络模仿逆向思维和惯性思维实现了机器浏览了解模型成果的晋升。
* 论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.10286
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