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开发者社区技术周刊又和大家见面了，让咱们一起看看，过来一周有哪些值得咱们开发者关注的重要新闻吧。
- 软件绿色联盟《新一代 3D 数据文件对立技术规范 1.0》正式公布
- Flash 再见！Adobe 播放器 1 月 1 日起正式停运
- 深度操作系统 deepin 新版公布
- 中国电信推出业内首款量子平安通话产品“量子密话”
- 图灵测试已过期，AI 须要新基准测试
- 微软文件确认 Win10 Cloud PC 云电脑降级
- AAAI 2021 | 在手机上实现 19FPS 实时的 YOLObile 指标检测
- RealFormer：把残差转移到 Attention 矩阵下面去
技 术 要 闻
Industry News
1、 软件绿色联盟《新一代 3D 数据文件对立技术规范 1.0》正式公布
据软件绿色联盟音讯，由京东、华为、阿里巴巴、腾讯、网易、Cocos、艾迪普等企业联结制订的《新一代 3D 数据文件对立技术规范 1.0》（下称《标准 1.0》）正式公布。
本次公布的《标准 1.0》次要范畴包含：
- 定义对立 3D 文件格式根本构造、高效编辑、存储以及解析的根本个性和实现要求；
- 定义可疾速实现数据加载个性及实现要求；
- 定义能够适配多种渲染引擎的接口，实现不依赖引擎，除渲染和动画外，没有任何其余运行时行为，均能够应用的 3D 数据格式；
- 定义残缺的 3D 场景示意：除了单个模型外，包含整个 3D 场景（节点、变换、网络、材质、相机和动画等）；
- 定义可扩大的属性，反对自定义扩大。
2、Flash 再见！Adobe 播放器 1 月 1 日起正式停运
3、 深度操作系统 deepin 新版公布
深度操作系统 deepin 20.1 (1010) 已公布，新版本采纳了稳定版的 Kernel 5.8 内核，将底层系统升级至 Debian 10.6，晋升了零碎稳定性和兼容性，还更新了深度全家桶利用，并针对启动工夫、安装时间、资源占用、启动响应等方面进行了优化。
4、 中国电信推出业内首款量子平安通话产品“量子密话”
近日，中国电信正式对外发表推出行业内首款量子平安通话产品“量子密话”，应用量子信息技术爱护通话平安。量子信息技术次要分为量子通信、量子计算、量子测量三大畛域，其中量子通信技术正在从基础科学钻研阶段进入产业化利用阶段。_ 本次推出的“量子密话”是应用量子随机数和量子密钥散发机制生成认证密钥和通话密钥，实现了通话过程中从主叫方手机到被叫方手机间的端到端的加密。_目前我国曾经建成寰球规模最大的量子通信网络，量子通信目前曾经初步具备商用条件，作为保障将来社会信息安全的关键技术，将来量子通信将无望在政务、金融、商务、医疗、国防、电力等多个畛域实现大规模利用。
5、 图灵测试已过期，AI 须要新基准测试
图灵（Alan Turing）在 1950 年发表了模拟游戏论文引入图灵测试去答复“机器是否思考”这个问题。测试的目标是判断机器是否能体现出人类也无奈辨别的对话行为。图灵预言，到 2000 年在模拟游戏中普通人能辨别人与机器人的概率将会低于 70%。亚马逊语音助手 Alexa 部门的首席科学家 Rohit Prasad 认为，随着 AI 被宽泛整合到手机、汽车和家庭，人们当初关怀的是人机之间的互动，而不是辨别机器和人类。他认为图灵测试过期了，AI 须要新基准测试。Rohit Prasad 指出，最近几年的聊天机器人程序曾经能坑骗三成以上的裁判置信它是人类，而愚弄 30% 的裁判这一阈值实际上是任意设定的，并无多大的意义。
6、 微软文件确认 Win10 Cloud PC 云电脑降级
此前有音讯称，微软正在机密研发 Windows 10 Cloud PC，这是一项新服务，将容许用户在几分钟内从任何设施拜访桌面利用。Windows 10 Cloud PC 预计将在 2021 年 3 月到 6 月之间的某个时候公布，当初网上曾经泄露了围绕该服务的新的令人兴奋的细节。_ 首先，Cloud PC 是一项基于 Azure 的新服务，建设在“Windows 虚构桌面”之上 _，它旨在从新定义“古代工作场合”，并彻底改变计算环境。_Cloud PC 电脑至多会有三种不同的配置——中级（通用计算）、重型（性能更好）和高级（商业客户）。_依据一份新的反对文件，Cloud PC 还将应用微软 Graph 技术，这是一个用于实时合作、Azure 集成和其余性能的工具。微软 Graph v1.0 曾经更新，包含 Cloud PC 的新 API，这表明这项新服务可能会在不久的未来推出。微软在文件中指出：“Cloud PC API 处于预览阶段，目前仅对特定客户群体凋谢”。
学 术 前 沿
Academic News
1、AAAI 2021 | 在手机上实现 19FPS 实时的 YOLObile 指标检测
本文提出了一套模型压缩和编译联合的指标检测减速框架，依据编译器的硬件个性而设计的剪枝策略可能在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度，压缩了 14 倍的 YOLOv4 可能在手机上达到 19FPS 的运行速度并且仍旧维持 49mAP（COCO dataset）的高准确率。相比 YOLOv3 完整版，该框架快出 7 倍，并且没有就义准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛丽学院任彬研究组独特提出。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2009.05697
2、RealFormer：把残差转移到 Attention 矩阵下面去
Layer Normalization 是 Transformer 模型的重要组成之一，它的用法有 PostLN 和 PreLN 两种，论文 On Layer Normalization in the Transformer Architecture 中有对两者比拟具体的剖析。简略来说，就是 PreLN 对梯度降落更加敌对，收敛更快，对训练时的超参数如学习率等更加鲁棒等，反正所有都好但就有一点硬伤：PreLN 的性能仿佛总略差于 PostLN。最近 Google 的一篇论文提出了 RealFormer 设计，胜利地补救了这个 Gap，使得模型领有 PreLN 一样的优化敌对性，并且成果比 PostLN 还好，堪称“鱼与熊掌兼得”了。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2012.11747
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