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。
- 西北大学研发猴脸辨认技术，金丝猴可刷脸打卡
- 微软下月将为Microsoft Word退出文本预测性能
- 量子通信获重大进展：无人机组网成为可能，南大科研团队犯罪
- AutoML大提速，谷歌开源自动化寻找最优ML模型新平台Model Search
- 计算机行业报告：2023中国公有云IT基础架构收入成为寰球第一大市场
- 重大更新！京东通用指标重辨认开源库FastReID V1.0
- NeurIPS 2020丨基于能量的OOD检测
- IJCAI 2020丨基于学习实例隐空间的文本格调转换
行 业 要 闻 Industry News
1.西北大学研发猴脸辨认技术，金丝猴可刷脸打卡
自西北大学的科研团队正依靠人工智能等新技术，研发“猴脸辨认技术”，用于辨认秦岭地区的数千只川金丝猴。与人脸识别技术类似， 猴脸辨认技术通过提取金丝猴面部特色信息，建设秦岭金丝猴个体的身份信息库，最终扫描、比对、辨认。 “猴脸辨认技术齐全成熟后，咱们可将其装在野外布设的红外相机中，零碎可主动认猴、命名，收集它们的行为。”钻研团队成员张河说。目前，猴脸辨认技术处于试验推广阶段，可辨认约200只秦岭金丝猴。“每只金丝猴，咱们采集了七八百张图像样本，辨认成功率达到94%。”
2.微软下月将为Microsoft Word退出文本预测性能
2月22日音讯 据Mspoweruser报道，微软将在下个月为Windows版Microsoft Word提供文本预测性能。 文本预测性能将依据上下文和机器学习来提醒用户接下来可能想要输出的文字。通过更快地编写文档来节俭用户工夫。此外，这个性能还能够缩小拼写和语法错误，并随着工夫的推移学习，依据用户的写作格调给出最佳倡议。 用户只需在 Word 中输出文档，就会留神到预测开始呈现。按 TAB 键承受预测，按 ESC 键回绝预测。微软示意，依据用户在以后文档或电子邮件中键入的文本，文本预测应用机器学习模型来提出倡议。但除非作为反馈机制的一部分，否则内容不会被任何人存储或查看。
3.重大更新！京东通用指标重辨认开源库FastReID V1.0
为满足通用实例重辨认日益增长的利用需要，京东AI研究院于2020年6月公布基于PyTorch的通用指标重辨认（ReID）开源库FastReID，并受到了许多用户的欢送与反馈。通过半年多继续优化，2021年1月18日FastReID V1.0携重大更新“惊艳亮相”。具体更新有：
- 模型蒸馏：小模型部署取得更大的精度晋升
- 定位转型：最全最多的工作反对
- 面向开发者更敌对：主动超参搜寻
在新版的降级中，FastReID V1.0不仅为开发者提供了更多通用工作的最小实现模板，还提供了相应的配置文件和参数设定， 不便开发者可能基于模板进行特定工作的简略批改。此外，为开发者在应用FastReID开发新我的项目时提供baseline后果，还可能防止开发者破费大量精力对不相熟的工作进行调参。
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???? 重大更新！一文理解京东通用指标重辨认开源库FastReID V1.0
4.量子通信获重大进展：无人机组网成为可能，南大科研团队犯罪
美国物理学会和中国《国家迷信评论》(National Science Review) 等在内的国内权威机构和期刊，近日登载了南京大学固体微结构物理国家重点实验室的论文：《Optical-Relayed Entanglement Distribution Using Drones as Mobile Nodes》。论文具体介绍了该团队最近的一项试验，首次将光学中继的节点放到了出于航行状态的小型无人机上，在散发间隔1公里的状况下，依然高度放弃了光子对的纠缠个性，证实了量子链路的有效性。 南大团队的这项钻研证实了，采纳绝对更为便宜的小型无人机等设施，齐全能够在绝对更近的间隔内组建量子通信网络，并且因为无人机的可移动性，组网能够更加灵便，网络的可用性也比卫星量子通信更高 （卫星通信存在窗口限度）。
5.AutoML大提速，谷歌开源自动化寻找最优ML模型新平台Model Search
为了帮忙研究者主动、高效地开发最佳机器学习模型，谷歌开源了一个不针对特定畛域的AutoML平台。该平台不针对某个特定域，因此足够灵便，并且可能找出最适宜给定数据集和问题的架构，同时最小化编程工夫和计算资源。该平台基于 TensorFlow框架构建，既能够单机运行，也能够在分布式机器设置上运行。
6.计算机行业报告：2023中国公有云IT基础架构收入成为寰球第一大市场
目前中国的云计算倒退已进入快速增长阶段。公有云市场在过来五年放弃着年均20%的增长态势。 依据Gartner预计，2020年寰球公有云市占率将达36%。IDC预测，2023年中国公有云IT基础架构收入将成为寰球第一大市场，公有云市场具备较大发展潜力。中国的IaaS（基础设施即服务）出现起步晚、体量小的特色， 但在近几年出现爆发式的增长，在新基建的浪潮下，政府、金融、制造业等传统企业上云需要进一步扩充，将来将进一步开释动能，预计年均增长达到40%左右，远高于世界的平均水平。
学 术 前 沿 Academic News
1.NeurIPS 2020丨基于能量的OOD检测
当机器学习模型看到与其训练数据不同的输出时，就会呈现out-of-distribution （OOD）uncertainty，因而模型很难对他们进行正确预测（也即在与训练数据分布差距较大的数据点上体现极差）。对于将 ML 利用于平安要害的利用（如常见疾病鉴定）而言，确定输出是否超出了散布范畴是一个根本问题。
在本文中，作者应用energy score来检测OOD输出，ID的数据energy score 低，OOD的数据energy score高。作者详尽证实了 energy score优于基于softmax的得分和基于生成模型的办法。 相比于基于softmax可信度得分的办法，energy score不太受到NN在样本空间过拟合的影响。相比于基于生成模型的办法，energy score又不须要进行显式的密度估计。
*论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.03759
2.IJCAI 2020丨基于学习实例隐空间的文本格调转换
文本格调主动转换是一个乏味的工作。因为不足平行语料，大多数工作致力于实现无监督的格调转换并且获得了肯定的成果。现有的办法大多通过将格调和内容进行解耦来实现转换，然而因为解耦的复杂性，这些模型往往无奈兼顾转换后文本的内容保留度和格调准确度。 咱们在该工作中提出了一个新的办法，利用流 (flow) 模型，基于多个格调实例来构建更强的格调信号，以此加强转换后文本的格调准确性，并在格调以及内容两个指标上获得了更好的均衡。 同时，咱们的模型也实用于半监督训练，能够利用大量平行数据进一步晋升转换成果。
*论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.02709
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