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。

  • 京东智联云无人配送落地航天基地
  • Windows 10将反对安卓利用 预计明年下半年推正式性能
  • 数字人民币生产战报 京东数科12.12：首单领取仅0.5s
  • Kubernetes 1.20正式公布
  • 我国一项物联网平安测试技术成为国际标准
  • 谷歌新钻研在设施上同时进行面部，手部和姿态预测
  • 材料科学中的数据挖掘：晶体图神经网络解读与代码解析
  • 最新综述：多标签学习的新趋势

技 术 要 闻

Industry   News

1，京东智联云无人配送落地航天基地

日前，西安航天基地管委会联结京东团体，在西安航天基地实现了我国中西部首个凋谢路线的无人配送场景落地。在展现的京东智联云无人配送服务中，一辆和快递小车“身材”差不多的红色四轮车以 10km/h 的速度匀速行驶在航天基地的路线上，遇到红绿灯可自动识别，主动避障绕行，倒车时还会收回语音揭示；车辆的两侧面装置了 18 个尺寸不同的快递柜，达到指定停靠点后无人配送车会主动向用户发送短信，内置的京东智能外呼机器人同时拨打电话揭示，用户通过京东 APP 扫码或输出验证码即可实现取件。

2，Windows 10 将反对安卓利用 预计明年下半年推正式性能

CNMO 之前有报道称，微软外部有一个名为"Latte"的我的项目，使用户能够在 Windows 10 上运行安卓利用。12月12日，有音讯指出，这一我的项目的确存在，微软将于2021 年下半年正式推出这一性能。此前微软已经在 Windows Phone 上的 Windows 10 零碎上胜利运行安卓应用程序，运行成果好于预期，这一我的项目代号为"Astoria"。然而该我的项目引起谷歌的批评和 UWP 开发人员的不满，导致"Astoria"我的项目搁浅。现在微软从新开始该我的项目，将安卓应用程序引入 Windows 10 零碎，而这里的 Windows 10 指向的是 PC 平台。据 windowsunited 介绍称，开发人员只须要将安卓应用程序打包成 MSIX 程序并上线 Microsoft Store 即可，不须要对代码进行重大更改。

3，数字人民币生产战报 京东数科12.12：首单领取仅0.5s

12月12日晚，京东数科公布数字人民币 12.12 电商平台生产战报，数据显示，从 12月11日20时-12月12日20 时的 24 小时，在京东场景有近 20000 笔订单通过数字人民币领取，其中最大单笔线上领取金额超过 1 万元。全国首单电商平台数字人民币生产诞生于 11日20:00:02 ，来自苏州的一位 90 后消费者在京东商城下单，并通过数字人民币领取，领取过程耗时仅 0.5s ，与现有领取形式体验统一。

4，Kubernetes 1.20正式公布

本周，Kubernetes 1.20 版本正式公布，这是 2020 年的第三个版本，也是本年最初一个版本。据悉，1.20 版本蕴含 42 个加强性能，官网称其是“The Raddest Release”，并公布了相应徽标。此次更新弃用了 Dockershim，修复 Exec 探针超时。继之前的扩大公布周期之后，现在1.20版本曾经复原到失常的 11 周更新节奏。这是一段时间以来蕴含性能最为密集的版本之一，代表着 Kubernetes 的理论翻新速度仍在放慢。更重要的是，1.20 版本中蕴含的加强性能 alpha 版数量甚至高于稳定版，这从一个侧面证实云原生生态系统中仍有许多值得摸索的翻新空间。

5，我国一项物联网平安测试技术成为国际标准

从 WAPI 产业联盟获悉，我国自主研发的一项物联网平安测试技术（TRAIS-PTEST）日前由国际标准化组织/国际电工委员会（ISO/IEC）公布成为国际标准。据介绍，该规范是 TRAIS-P 国际标准的测试规范，它标准了无线射频辨认（RFID）平安明码套件一致性测试方法。规范公布后，将从技术到产品测试两个层面独特形成国际标准体系。

6，谷歌新钻研在设施上同时进行面部，手部和姿态预测

谷歌 AI 更博发表推出 MediaPipe Holistic，提供了一种新鲜的人体姿态拓扑构造。MediaPipe 是专门为利用减速推理（例如 GPU 或 CPU）的简单感知管道而设计的凋谢源代码框架，曾经为这些工作提供了疾速、精确而又独立的解决方案。MediaPipe Holistic 由新的管线组成，优化姿态、面部和手部组件，每个组件均实时运行，其推理后端之间的内存传输起码，并减少了对这三个组件的互换性的反对，具体取决于品质 / 速度的衡量。当包含所有三个组件时，MediaPipe Holistic 为突破性的 540 多个关键点（33 个姿态，每手 21 个和 468 个面部标记）提供对立的拓扑，并在挪动设施上实现近乎实时的性能。

学 术 前 沿

Academic News

1，材料科学中的数据挖掘：晶体图神经网络解读与代码解析

本文提出了不应用键距的晶体图神经网络（CGNN），并引入了比例不变图协调器，该协调器形成了要在CGNN模型上基于实践资料数据库训练的 CGNN 模型的晶体图。CGNN 模型预测每种测试资料的整体性质，例如造成能，单位晶胞体积，带隙和总磁化强度，并且平均误差小于数据库中的相应误差。预测的带隙和总磁化强度用于金属绝缘子和非磁体-磁体二进制分类，从而获得成功。本文介绍了应用预测的造成能对候选资料进行高通量筛选的探讨，以及基于CGNN体系结构的资料数据挖掘的将来停顿。

论文链接：

https://storage.googleapis.co...

2，最新综述：多标签学习的新趋势

从 2012 年起，AI 畛域曾经产生了天翻地覆的变动，Deep Learning 曾经占据相对的主导地位，咱们面对的问题越来越简单，CV 和 NLP 朝着各自的方向前行。模型越来越强，咱们面对的工作也越来越简单。其中，咱们越来越多地须要思考高度结构化的输入空间。多标签学习，作为一个传统的机器学习工作，近年来也拥抱变动，有了新的钻研趋势。因而，本文整顿了近年多标签学习在各大会议的工作，心愿可能为研究者们提供更具前瞻性的思考。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.11197

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