开发者社区行业周刊 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。
- KubeCon 2020 线上峰会揭幕在即，开启云原生下一个十年
- 北京挪动联结中兴通讯率先实现 SON 4/5G 全制式规模部署
- Twitter 颁布黑客入侵事件调查停顿，通过外部零碎绕过身份验证，共入侵 36 个账户
- Linux 基金会发动开源翻新打算，为寰球反抗 COVID-19 提供基础架构
- 寰球首枚“央行数字货币”诞生
- 俄罗斯拟通过法案赋予加密货币非法位置 但禁止作为领取伎俩
- Gartner 预测 2020 年寰球私有云营收增长 6.3% DaaS 增速最快
- 京东智联云智能视联网荣获 CSDN“AI 优良案例实际”奖
- WSDM 2020 丨 RMRN：社区问答中的深度关联推理模型
- CVPR 2020 丨 ActBERT: 自监督多模态视频文字学习
- IJCAI2020 丨淡妆浓抹总相宜 人脸上妆
行 业 要 闻
Industry News
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_首届线上开源峰会“Cloud Native + Open Source Virtual Summit China 2020 中国线上峰会”，将于 2020 年 7 月 30 日 - 8 月 1 日举办。_峰会官网「cncf.lfasiallc.cn」曾经上线，会议注册收费，诚邀寰球宽广的开源组织、企业、技术大咖和开发者报名参会，提前锁定这场开源界最负盛名的旗舰峰会，开启云原生下一个十年。京东智联云本届也会线上参展，为开发者带来云原生在京东系列技术分享。
7 月 25 日，北京挪动联结中兴通讯实现了翻新人工智能 SON（Self-Organized Networks）自组织网络性能规模化部署，首次 实现 4 /5G 网络所有制式内及制式间 SON 性能的全面利用。该翻新性能搭载 AI 算法，相比传统模式大幅晋升 4 /5G 全制式网络邻区及链路智能辨认、主动组织、编排和纠错的效率，基站自配置、自优化一步到位，显着缩小优化人员工作量，大幅实现降本增效指标。
_ 7 月 23 日，Twitter 公开了调查结果，称黑客共入侵了 36 个账户，没有窃取明码，而是通过拜访 Twitter 外部零碎，绕过身份验证爱护拜访了员工凭证。_Twitter 应用的外部工具用于锁定 130 个账户，黑客针对其中的 45 个账户发动了明码重置操作，领有了对账户的齐全拜访权限公布了推文。Twitter 正在与受影响账户的持有者分割，并在进一步爱护其账户零碎，以避免再次蒙受攻打。
Linux 基金会招集公司开源和公共卫生部门的领导人一起在 Linux 基金会公共卫生部门（LFPH）发动了技术创新打算，与新型冠状病毒肺炎进行奋斗。开源基金会会集泛滥组织和集体，其最大职能就是招集并促成组织之间的单干，通过 开放源码为寰球合作提供了一个寰球合作抗疫的架构。
7 月 23 日音讯，据国外媒体报道，俄罗斯下议院，国家杜马周三通过法案，赋予加密货币非法位置，但禁止其作为领取伎俩。国家杜马金融委员会主席阿克萨科夫 (Anatoly Aksakov) 称，实质上，加密货币是存储在信息系统中的数字数据、数字代码或参考，这项法案将呈交上议院 – 俄罗斯联邦委员会审议，而后呈交克里姆林宫签订。
据《科创板日报》报道，寰球数字货币倒退再进一步。位于欧洲东北部的立陶宛 23 日发行了寰球首枚 CBDC，也就是“央行数字货币”。本月 2 日，立陶宛中央银行公布音讯，将发行数字货币 LBcoin。该数字货币基于区块链技术生产，也是立陶宛试点具备国家反对背景的数字货币和区块链技术我的项目的一部分。LBCoin 将以 6 枚数字货币以及 1 枚物理银币组成，价格为 99 欧元。将发行 24000 枚数字货币和 4000 枚银币。能够间接与中央银行以及专用区块链网络进行替换。
Gartner 最新预测，2020 年寰球私有云服务市场将增长 6.3%，总额将达到 2579 亿美元，高于 2019 年的 2427 亿美元。私有云服务是 2020 年 IT 收入中最具前景的亮点之一。其中，桌面即服务（DaaS）预计将在 2020 年实现最显著的增长，增幅高达 95.4%，达到 12 亿美元。DaaS 为那些反对激增的近程工作人员的企业，以及他们对可能从不同设施和不同地点平安接入企业应用程序的需要，提供了一种平价的抉择。
近日，由 CSDN 主办的第三届 AI 开发者大会（AI ProCon 2020）在线上直播举办。CSDN “ 百万人学 AI” 评选活动后果在会上重磅揭晓，京东智联云凭借“智能视联网平台 - 秸秆焚烧监测零碎”从数百家企业中怀才不遇，入选“AI 优良案例实际奖 TOP30”。
学 术 前 沿
Academic News
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复旦大学计算器钻研团队受到 MAC（Memory, Attention, Control）门控机制的启发，设计了一种推理记忆单元 RMC（Reasoning Memory Cells）来从建模问题文本，进而与候选用户的历史答复进行多方面推理，可能开掘问题与用户的深度分割。本文拟解决的问题为社区问答（Community Question Answering），或者叫 Expert Finding。有了这个模型，知乎、Stackoverflow 等小区就能把用户提出的问题举荐给潜在相熟该问题的回答者（answerer），从而可能使得用户疾速地取得更业余的答案。
* 论文链接：http://jkx.fudan.edu.cn/~qzha…
悉尼科技大学的钻研团队研发了一款名为 VideoBERT 的自监督学习模型，_率先应用 BERT 的训练形式进行视频与文本的关联学习，并将视频帧作为视觉单词输出 BERT 网络。_为了解决视觉特色无奈做分类预测的问题，VideoBERT 应用了 hierachical k-means 的办法将视觉特色进行离散化，这样每个数据特色都对应一个离散的视觉核心。钻研团队在五个工作上评测了 ActBERT 的性能，结果显示 ActBERT 在所有评测工作上都取得了大幅度的性能晋升。不须要简单的联结视频文本建模，ActBERT 显著优于现有其余办法。表明 ActBERT 在大规模数据集上的弱小学习能力。
* 论文链接：https://openaccess.thecvf.com…
杭州电子科技大学、悉尼科技大学钻研团队应用 FID 以及 LPIPS 来量化人脸主动上妆的成果，提出了 一种新的基于事实世界的人脸主动上妆网络 IPM-Net，在实现人脸主动上妆的同时保留了图像中人物的身份信息以及图像背景信息，从而保障了生成图像的真实性。这个化妆水平可控的计划，用户能够依照本人的志愿管制生成图像的化妆水平。
* 论文链接：
https://github.com/huangzhiku…
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