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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。
- 我国首个金融区块链国际标准通过立项
- 英特尔公布第 11 代酷睿处理器 Tiger Lake
- Linux From Scratch v10 公布
- 微软公布甄别 AI 换脸视频工具
- 中国科学家胜利研制寰球神经元规模最大的类脑计算机
- Level 3 网络故障导致寰球流量上涨 3.5%
- 台积电利用人工智能和机器学习技术解决芯片生产数据
- 贝叶斯神经网络最新进展
- SIGIR 2020 丨类似问题断定的二次匹配模型
行 业 要 闻
Industry News
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国际电信联盟电信标准化部门（ITU-T）第十六研究组（SG16）全会在线上召开，会上，由中国人民银行数字货币研究所牵头提出，并与中国信息通信研究院、华为等单位联结发动的国际标准《金融分布式账本技术利用指南》（Financial Distributed Ledger Technology Application Guideline）在 ITU-T SG16 胜利立项。本次立项的《金融分布式账本技术利用指南》是我国牵头的首个金融区块链国际标准。
英特尔近日公布了第 11 代低功耗酷睿处理器 Tiger Lake。Tiger Lake 采纳 10nm SuperFIN 工艺，CPU 局部是全新的 Willow Cove 架构，最多 4 外围 8 线程。得益于架构降级以及 10nm SuperFin 技术，Tiger Lake 的最高频率达 4.8GHz，高于 Ice Lake 10 代酷睿中的 Sunny Cove 3.9GHz。
Linux From Scratch 我的项目释出了 v10。Linux 平台以发行版泛滥闻名，每个发行版都有各自的特色，喜爱这个还是喜爱那个可能只与口味无关。但你也可能感觉现有的发行版都不称心，想要打造本人的发行版。但如何从零开始发明定制发行版呢？Linux From Scratch 我的项目旨在 提供必要的常识，帮忙你设计和构建本人的发行版，并在此过程中加强 Linux 相干的技能。
近日，微软出手打造了视频鉴真工具，能够让经由 Deepfake 解决的伪造视频暴露无遗。鉴真工具可进行逐帧剖析，以验证图像有无存在篡改。工具中基于 Azure 的组件还容许视频创作者对图像增加数字散列和证书。微软抵赖，随着 AI 算法的精进，工具不可避免地要被淘汰。但在现阶段，这么一套工具还是很具备可用性和现实性意义的。
近日，浙江大学联结之江实验室独特研制成功了 中国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机（Darwin Mouse），这一成绩于 9 月 1 日在杭州公布。这是中国类脑计算技术倒退的里程碑。据理解，类脑计算就是用硬件及软件模仿大脑神经网络的构造与运行机制，结构一种全新的人工智能零碎，这种颠覆传统计算架构的新型计算模式。其特点在于 存算一体、事件驱动、高度并行 等。
浙江大学介绍，这台类脑计算机蕴含 792 颗浙江大学研制的达尔文 2 代类脑芯片，反对 1.2 亿脉冲神经元、近千亿神经突触，与小鼠大脑神经元数量规模相当，典型运行功耗只须要 350-500 瓦，集成在 3 台 1.6 米高的规范服务器机箱中，造成了一台弱小的机架式类脑计算机。这是目前国内上神经元规模最大的类脑计算机。
8 月 30 日规范工夫上午十点，美国网络服务商 CenturyLink/Level(3) 发现 一个存在问题的 Flowspec 规定避免了 BGP 播送，导致其整个网络呈现问题，而上游 ISP 和 CDN 服务商跟着呈现拜访问题。Flowspec 是 BGP 的一个扩大，容许防火墙规定在整个网络之间疾速公布，它能够在极短时间内推送新防火墙规定，如果正确应用的话，它是一个弱小的工具，但如果呈现谬误的话，它可能会造成微小的影响。Level 3 网络故障的起源很可能是它试图收回新的 Flowspec 规定去屏蔽网络中的攻打或其余问题。Level 3 宕机期间导致寰球流量上涨了 3.5%。为了解决问题，Level 3 重置了所有设施，用洁净的 BGP 路由表重启路由器，整个过程耗时约 7 个小时。
台积电负责先进技术业务倒退的一名高管在官网上走漏，公司已开始利用人工智能和机器学习技术，次要是 用于芯片生产过程中的数据处理。这名高管示意，生产的芯片越多，从中学到的就能越多，就能通晓哪儿容易出问题，新资料或设施在哪一环节会呈现意想不到的问题，就有更多的机会打消这些问题并简化流程。作为寰球第一家率先量产 7nm 工艺的厂商，台积电比其余任何一家半导体制造商都有更多的工夫和晶圆去改善品质和良品率。
学 术 前 沿
Academic News
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下一代神经网络的演变方向是什么？可能性的一个答案是贝叶斯神经网络，因为它能够对已有的常识进行推断。逻辑推理作用就是 能够对已有的常识进行延长扩大。BNN 的最新进展值得每个 AI 研究者严密关注，本文就是一篇新鲜出炉的对于 BNN 的综述。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.12024
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本文由中科院计算所团队发表于 SIGIR 2020。在社区问答中，依据 user question 找到已存在的 archived question 对于问题搜寻和冗余打消都有较大意义，本文提出了 一种类似问题的二次匹配模型，将 archived question 的答复作为连贯二者的桥梁，辅助断定 archived question 是否与 user question 类似。该模型相比于已有的 SOTA 类似问题匹配模型获得了更好的成果。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.11…
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