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我们开发者关注的重要新闻吧。
- 谷歌发布 Flutter 2
- 京东云新一代自研云服务器4月上线
- Apache Flink 1.12.2 发布,流批一体真正统一运行!
- 人行道机器人在宾夕法尼亚等州已经被视同“行人”
- 混合现实平台 Mesh 重磅推出,科幻融入现实
- Facebook 新 AI 模型 SEER 实现自监督学习
- EMNLP 2020丨基于超边融合的文本增强知识图谱开放域问答
- COLING 2020丨面向机器阅读理解的双向认知思维网络
行 业 要 闻.Industry News
1.谷歌发布 Flutter 2
3 月 4 日,谷歌重磅发布了下一代 Flutter,专为 Web、移动和桌面而构建的 Flutter 2! Flutter 的重大升级版本 Flutter 2 为了从根本上改变开发者对构建应用的看法,将 Flutter 从移动开发框架扩展成可移植框架,因而开发者无需重写代码即可将应用扩展至桌面或网页。 此外,利用 Flutter 2 还能实现许多功能:
- 开发者可使用相同的代码库,将本地应用发布到五个操作系统上:iOS、Android、Windows、macOS 和 Linux;
- 针对 Chrome、Firefox、Safari 或 Edge 等浏览器提供不同的网络体验;
- Flutter 还可以嵌入汽车、电视和智能家用电器。
2.京东云新一代自研云服务器 4 月上线
3 月 2 日消息,新一代自研京东云服务器将于 2021 年 4 月上线, 云实例承载能力将比同价格的标准品提升2倍以上。 第二代京东云服务器将同时担负起京东集团内部应用支撑,以及京东云对外服务。第二代京东云服务器是继第一代服务器“微定制”之后,基于内部多样化海量业务需求,以及京东云各行业客户需求, 自主研发与深度创新的新一代云服务器基础架构, 通过系统架构设计创新、核心部件创新,实现了高效、灵活、高性价比的目标。后续,京东云还将把这些自研创新成果,通过开源社区回馈给行业,为 IT 行业的创新发展做更多贡献。
3.Apache Flink 1.12.2 发布,流批一体真正统一运行!
Apache Flink 来到了 1.12.2 版本,此版本集中在 bug 的修复上。以下是部分更新内容:
- 修复当操作人员频繁使用托管内存时,托管内 run 可能无法及时释放的问题;
- 修复EXPLAIN 语句文档中的拼写错误;
- 记录2.12.8 以后与 Scala 的二进制兼容情况等。
更多更新详情请访问:
https://flink.apache.org/news...
4.人行道机器人在宾夕法尼亚等州已经被视同“行人”
在达拉斯的德克萨斯大学,一个人行道机器人在人行道上漫步。" 我们已经有大约 1000 个这样的机器人在外面跑来跑去," Starship 的 Ryan Tuohy 表示。随着小型机器人在人行道和城市街道上的激增,立法也给予它们慷慨的访问权,甚至在宾夕法尼亚州的案例中,将它们归类为 "行人"。
5.混合现实平台 Mesh 重磅推出,科幻融入现实
3 月 6 日消息 微软近日发布了混合现实云平台 “微软 Mesh”的首部宣传片,该宣传片演示了 MR(混合现实)产品所提供的临场感和远程实时共享体验。Mesh 通过混合现实技术,可在任何设备(手机、平板、个人电脑、虚拟现实VR眼镜等)来实现身临其境的现场感和共享体验。让相隔万里的人们将自身影像传送到同一空间,进行虚拟的 3D 内容互动,彼此交流。 微软推出两个基于 Mesh 平台构建的应用:用户 HoloLens 的 Mesh 预览版本, 可用于远程协作,访问支持 Mesh 的 AltspaceVR 新版本,在虚拟现实中举行会议和工作聚会,具备企业级安全;Mesh 整合到 Teams、Dynamics 365 上,相信未来还将有更多创新应用场景。
6.Facebook 新 AI 模型 SEER 实现自监督学习
Facebook 研究人员日前发布了一个新的人工智能模型 SEER, SEER 模型可以利用互联网上任何一组随机的、未被标记的图像进行学习。 Facebook 这一“突破”虽然还处于早期阶段,但团队预计该“突破”将导致计算机视觉领域的一场"革命"。SEER 是 SElf-SupERvised(自我监督[学习])的英文缩写,SEER 的训练用了 10 亿张公开的 Instagram 图片,这些图片是未经人工策划过的。即图片没有做过通常用于算法训练的标签和注释处理,但 SEER 仍然能够自主地利用数据集一边学习一边处理数据,最终可以在物体检测等任务上达到最高的准确度。
学 术 前 沿.Academic News
1.EMNLP 2020丨基于超边融合的文本增强知识图谱开放域问答
知识库的不完整性是限制知识库问答系统表现的关键因素。在知识库外部,文本拥有比知识库更丰富的信息,可用于弥补知识库的不完整性,但同时文本对于计算机更难理解。 该文提出一种利用文本来增强知识库的新的 QA 方法,模型通过文本中蕴含的语义信息来丰富实体表示,并利用图卷积网络来更新实体状态。 另外,为了探索文本的潜在结构信息,作者将文本视为连接实体的超边,来补充知识库中不完整的关系。超图卷积网络被用于超图形式的文本上的推理。在 WebQuestionSP 基准测试上的实验证明了该模型在不同 KB 上的有效性。
*论文链接:
https://www.aclweb.org/anthol...
2.COLING 2020丨面向机器阅读理解的双向认知思维网络
本文从模拟人类认知行为的角度入手, 通过设计神经网络模拟逆向思维和惯性思维实现了机器阅读理解模型效果的提升。 作者借鉴人类的认知行为习惯进行机器阅读理解。因此本文需要解决的问题就是:借鉴哪些行为习惯,如何借鉴,如何与机器阅读理解模型进行融合。本文从模拟人类认知行为的角度入手,通过设计神经网络模拟逆向思维和惯性思维实现了机器阅读理解模型效果的提升。
*论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.10286
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