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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。
- 中科院计算所率先提出寰球首款图神经网络减速芯片设计
- IDC 公布 2021 年中国云计算 10 大预测
- 世界物联网大会：中国物联网产值占寰球 1/4，5G 用户占寰球 85%
- Docker 桌面为 M1 推出技术预览版
- 台积电、斯坦福等联手开发碳纳米管晶体管新工艺，性能迫近硅元件
- IBM 着手破解 FHE, 在隐衷和云计算的将来上具备微小的后劲
- AAAI 2021 | 天津大学、苏州科技大学等探索用于一生学习的多畛域多任务预演
- 应用策略搜寻打算来改良间断畛域的深度强化学习的摸索
技 术 要 闻
Industry News
1， 中科院计算所率先提出寰球首款图神经网络减速芯片设计
《中国计算机学会通信》(CCCF) 近日刊发了中科院计算所特地钻研助理严明玉、研究员范东睿以及研究员叶笑春独特撰写的综述文章《图神经网络减速芯片：人工智能“认知智能”阶段腾飞的推进剂》。文章披露，该团队提出了图神经网络减速芯片设计“HyGCN”，图神经网络被认为无望解决深度学习无奈解决的关系推理、可解释性等一系列问题，让机器「能了解、会思考」。相干论文也先后在计算机体系结构国内会议上发表。严明玉在受访时说，图神经网络在搜寻、举荐、危险管制等重要畛域有着广泛应用。现有的处理器芯片在执行图神经网络的计算中效率低下，其团队开展面向图神经网络的减速芯片设计，为解决这一难题提供可行计划。
2，IDC 公布 2021 年中国云计算 10 大预测
云计算在中国市场通过十多年的倒退，曾经从单纯的以满足资源型需要为主的核心云基础设施，倒退成为汇聚各类信息技术、笼罩不同区域部署、兼顾垂直行业特定需要的新一代云平台生态系统，可能更好地反对企业的云原生利用、自动化治理和业务翻新，满足用户在任何工夫、任何地点对任何利用的响应需要。在 IDC 行将公布的《IDC FutureScape：寰球云计算 2021 年预测 – 中国启发》报告中，对中国云计算市场做出了十项预测：
预测 1：跨星散成；
预测 2：数据主权和隐衷；
预测 3：利用现代化；
预测 4：云收入优化；
预测 5：行业云解决方案；
预测 6：云专用设备；
预测 7：云原生 SaaS；
预测 8：以云为核心的经营；
预测 9：云网边交融；
预测 10：数据驱动。
3， 中国物联网产值占寰球 1/4，5G 用户占寰球 85%
2020 世界物联网大会上，组委会主席、科技部原秘书长石定寰在做主题报告时介绍，目前寰球物联网产值大概 15 万亿美元左右，其年均匀增长率靠近 23%，预计 2021 年当前这一增速无望达到 30%，到 2025 年，寰球物联网产值将达到 30 万亿美元的体量。石定寰介绍，中国是物联网利用实际和翻新开发最多的国家，中国占到了寰球物联网产值的 1/4 左右；其中一个次要起因在于，中国已实现 5G 基站超 70 万个，预计往年年产值超 2 万亿人民币。此外，寰球挪动通信零碎协会大中华区策略合作部的总经理庞策在当天的会议上颁布的数据显示，只管目前寰球有超过 50 多个国家的 130 多家运营商建设了商用 5G 网络，但网络的用户规模依然低于预期，中国的 5G 用户数已靠近 2 亿，占寰球比重高达 85%。
4，Docker 桌面为 M1 推出技术预览版
近日，Docker 团队发表，他们通过 Docker Developer Preview Program 为开发人员构建了实用于 M1 版 Mac 的 Docker 桌面预览版本。到目前为止，曾经有 1000 多人进行了测试。为了构建实用于 M1 版 Mac 的 Docker 桌面，Docker 团队必须克服三个挑战：
- 从 HyperKit 迁徙到 Virtualization Framework；
- 在本地 ARM 中从新编译 Docker Desktop 的所有各种二进制文件；
- 具备足够多的 M1 版 Mac 进行间断部署。
Docker 团队曾经克服了前两个挑战，所以才有了明天的预览版。他们正在与 MacStadium 单干，心愿他们早日解决第三个挑战。不过，请留神，这次发行的版本只是一个预览版本，随时可能解体，还没有通过全面测试。
5， 台积电、斯坦福等联手开发碳纳米管晶体管新工艺，性能迫近硅元件
由台积电首席科学家黄汉森领导，来自台积电、斯坦福大学和加州大学圣地亚哥分校的钻研人员，提出了一种新的制作工艺，能更好地管制碳纳米管晶体管。并且，仿真试验的结果表明，用这一办法制作出的碳纳米管元件，与基于 CMOS(互补式金属氧化物半导体) 的硅元件性能更为靠近。并且，依据这一办法制备的碳纳米管元件，具备与基于 CMOS 的硅元件形似的开 / 关电流比个性。仿真试验的后果还表明，即便是栅极电介质更薄、尺寸更小的元件，也同样 work。
6，IBM 着手破解 FHE, 在隐衷和云计算的将来上具备微小的后劲
IBM Security 正在启动一项新服务，以将该公司的齐全同态加密（FHE）技术推广到云端或第三方环境中。FHE 反对在解决或剖析时放弃加密状态，且 IBM 将为客户提供相应的培训、专家反对和测试环境，以开发可利用 FHE 原型应用程序。只管以后的加密技术容许在存储和传输过程中爱护数据，但却必须在解决或剖析的时候对其进行解密，从而使数据面临更大的安全性和隐衷危险。好消息是，齐全同态加密（FHE）反对在存储和传输过程中的全程加密，从而补救了传统加密模型这一空白，并且为敏感数据的第三方托管 / 云端解决开拓了新途径。IBM Security 首席技术官 Sridhar Muppidi 示意：“FHE 在隐衷和云计算的将来上具备微小的后劲，但企业必须发展这方面的学习和试验，而后能力充分利用这项个性”。
学 术 前 沿
Academic News
1，AAAI 2021 | 天津大学、苏州科技大学等探索用于一生学习的多畛域多任务预演
通过在一生学习中存储旧常识来寻求揭示模型，是缓解灾难性忘记最无效的办法之一，即在转向新工作时对先前常识的偏差忘记。然而，在训练新工作时，以往大多数基于预演的旧工作存在不可预测的域偏移问题。这是因为这些办法总是疏忽两个重要的因素。首先，新工作和旧工作之间的数据不均衡，使得旧工作的域容易移位。其次，所有工作之间的工作隔离会使畛域向不可预测的方向挪动；针对不可预测的畛域迁徙问题，本文提出多畛域多任务排练，对新老工作进行并行、平等的训练，突破工作之间的隔离状态。具体地说，提出了一个两级的角裕度损失模型，以促成类内 / 工作的紧凑性和类间 / 工作的差别，使模型防止畛域凌乱。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2012.07…
2， 应用策略搜寻打算来改良间断畛域的深度强化学习的摸索
本地策略搜寻是通过大多数深度强化学习（D-RL）办法执行的，这减少了陷入本地最小值的危险。此外，即便在基于模仿的训练中，在 D -RL 中也无奈充分利用模仿模型的可用性，这可能会升高效率。为了在策略搜寻中更好地利用仿真模型，咱们倡议将动力学设计器集成到勘探策略中，并从生成的环境交互中以脱机形式学习控制策略。咱们称这种基于模型的强化学习办法为 PPS（策略搜寻布局）。咱们在典型的 RL 设置（包含欠驱动零碎）中将 PPS 与最新的 D -RL 办法进行了比拟。比拟表明，在静止动力学打算程序的领导下，PPS 从状态空间的较大区域收集数据。
论文链接：http://arxiv.org/abs/2010.12974
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