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。
一分钟速览！
- 谷歌实时字幕性能现开始在 Google Chrome 中上线
- 人工智能能和人类答辩了：开场白杰出，但还是输给业余辩手
- Taichi（太极）0.7.15 公布
- 京东科技“智臻链”买通省域冷链市场，云上溯源推动行业改革
- 云网产业推动方阵公布业内首部《云网产业倒退白皮书》
- 中国信通院行将公布“可信数字化评估体系”
- CVPR 2021 丨基于跨工作场景构造常识迁徙的单张深度图像超分辨率办法
- CVPR 2021 丨 AdCo 基于反抗的比照学习
行业要闻
1. 谷歌实时字幕性能现开始在 Google Chrome 中上线
3 月 18 日，实时字幕性能在 Chrome 89 上线。 该性能通过机器学习技术，主动为音频和视频增加字幕，次要是为了帮忙聋哑人或有听力阻碍的人士更容易拜访网络。
此前，在 2019 年 Google I/O 大会上，谷歌首次展现了其令人惊叹的实时字幕可拜访性能。该性能首先在更新了 Android 10 的 Pixel 手机上推出，随后在许多非 Pixel 手机上推出 – 包含 Galaxy S20 系列、一加 8 系列、一加 Nord 等。能够确认的是，实时字幕性能当初呈现在设置 > 高级 > 可拜访性。如果在 Chrome 89 上没有看到那么可能须要重启 Chrome。
2. 人工智能能和人类答辩了：开场白杰出，但还是输给业余辩手
日前，学术期刊《天然》发表的一项钻研形容了一种能与人类进行竞技答辩的自主智能体。尽管人类辩手被断定最终获胜，但作者认为，人工智能或具备参加简单人类流动的能力。在这项钻研中，IBM 工程师 Noam Slonim 和共事形容了一个名为 Project Debater（意为“辩手我的项目”）的自主零碎，这个零碎能够与人类进行有意义的答辩。该零碎能通过扫描贮存了 4 亿篇新闻报道和维基百科页面的档案库，自行组织开场白和反驳论点。IBM 认为，人工智能辩手可能帮忙人们推理，建设充沛的论据，做出更好的决定。Project Debater 的潜在利用包含金融参谋、律师、公共事务决策、学生助手和企业决策者。
3.Taichi（太极）0.7.15 公布
Taichi (太极) 是专为高性能计算机图形学设计的编程语言。它深深地嵌入在 Python 中，并且它的即时编译器将计算密集型工作转移到多核 CPU 和大规模并行 GPU 上。本次 0.7.15 版本次要更新了以下内容：
- [refactor] 将 TypedConstants 移至 taichi/ir/type；
- [refactor] 将 ASTBuilder 和 FrontenContext 挪动到 frontend_ir；
- [ir] [transforms] 减少了在调试模式下索引不会导致溢出的断言等。
更多更新请拜访：
https://github.com/taichi-dev…
4. 京东科技“智臻链”买通省域冷链市场，云上溯源推动行业改革
冷链商品流通全球化，每天都在无数以亿级的蔬菜、水果、蛋奶、海鲜在寰球各地流转着，疫情常态化下，对冷链商品的溯源变得尤其重要。近日，以京东云为底座，京东科技基于“智臻链”防伪溯源平台，联结京东物流、京东生鲜独特打造的 “京东冷链溯源平台” 正式上线。平台目前已笼罩了生鲜果蔬、肉禽、海产等生鲜所有品类，服务近 300 个商家的超 400 万件生鲜商品。通过该平台，不仅能实现商品从原产地到消费者全程可追溯，并且将来能实现国内各省市溯源码互通，一码到底。
5. 云网产业推动方阵公布业内首部《云网产业倒退白皮书》
3 月 18 日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）、中国通信标准化协会主办的“2021 云管和云网大会”在北京胜利举办。会上公布了业界首部《云网产业倒退白皮书》（以下简称“白皮书”），白皮书由中国信通院牵头，行业内多家企业联结编写。白皮书具体论述了我国云网产业的产业倒退现状、技术特点、利用场景实际、以及将来发展趋势，解答了业界关注的云网倒退的多个焦点问题，并指出云网将成为将来一段期间云计算的重点倒退方向。
6. 中国信通院行将公布“可信数字化评估体系
数字化浪潮汹涌来袭。往年的政府工作报告明确指出，要“放慢数字化倒退，打造数字经济新劣势, 协同推动数字产业化和产业数字化转型，放慢数字社会建设步调。”在不久前落幕的全国两会上，“数字化转型”也成为代表、委员们关注的热词。
随着越来越多的企业和行业放慢数字化转型，相干痛点也开始浮现。企业数字化转型到底要从哪里动手？曾经施行的数字化计划是否存在“破绽”？如何抉择真正可信的数字化解决方案？在 3 月 31 日行将召开的“2021 数字化转型倒退高峰论坛”上，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）将正式公布“可信数字化评估体系”，帮忙企业寻找上述问题的答案。
学术前沿
1.CVPR 2021 丨基于跨工作场景构造常识迁徙的单张深度图像超分辨率办法
本项钻研针对深度传感零碎获取的场景深度图像分辨率低和细节失落等问题，冲破现有基于黑白领导的场景深度还原办法的局限性，即在训练及测试阶段同时须要高分辨率彩色图像和降质深度图像作为网络输出来预计高质量深度图像（在理论测试环境中，同视角的高分辨率黑白辅助信息并不容易取得）。首次提出 基于跨工作场景构造常识迁徙的繁多场景深度图像超分辨率办法，在训练阶段从彩色图像蒸馏出场景构造信息来辅助晋升深度还原性能，而测试阶段仅提供单张降质深度图像作为输出即可实现深度图像重建。
* 论文链接：
http://faculty.dlut.edu.cn/ye…
2.CVPR 2021 丨 AdCo 基于反抗的比照学习
在自监督学习畛域，基于 contrastive learning（比照学习）的思路曾经在上游分类检测和工作中获得了显著的劣势。其中如何充分利用负样本进步学习效率和学习效果始终是一个值得摸索的方向，本文第一次全新提出了用反抗的思路 end-to-end 来间接学习负样本，在 ImageNet 和上游工作均达到 SOTA。
AdCo 仅仅用 8196 个负样本（八分之一的 MoCo v2 的负样本量），就能达到与之雷同的精度。同时，这些可间接训练的负样本在和 BYOL 中 Prediction MLP 参数量雷同的状况下仍然可能获得类似的成果。这阐明了在自监督学习时代，通过将 负样本可学习化，比照学习依然具备学习效率高、训练稳固和精度低等一系列劣势。
* 论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.08435
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