来源：腾讯产业互联网｜主笔：kitty，阿诚｜编辑：叉叉 ---- 工业化时代，企业的竞争力可以通过开动了多少马力反映出来。而信息化时代，企业的竞争力取决于其数字化普及程度、数字化计算能力。产业互联网的浪潮中，每个企业都面临数字化能力重构的命题。 腾讯战略生态企业、腾讯SaaS加速器首期成员道一云，成立于2004年，作为企业微信上的多用途工具，不仅提供OA、HR、CRM等开箱即用的标准化协同应用，还提供面向企业个性化搭建需求的低代码开发平台道一云七巧，帮助企业或组织快速构建数字化流程，走出数字化管
上个月，EMQX 最新的里程碑版本 v5.0.0 正式发布。这一版本带来了诸多开创性的更新与改进。目前，EMQX 团队正以每两周一个版本的速度进行后续版本的迭代，以快速修复已知问题和纳入更多功能。此外，本月 EMQX 团队在社区交流和多个新功能上也有比较大的进展。
摘要 Linux容器技术很早就有，LXC的容器方案也早2008年就已面世；但直到 2013年 Docker 推出，才让容器技术红遍全球。Docker 没有高深底层技术，只是把 LXC“改”得更贴近应用
CrossPoint: Self-Supervised Cross-Modal Contrastive Learning for 3D Point Cloud Understanding
史上最全“低代码开发平台”介绍合集，2022年国内30家优秀低代码开发平台汇总盘点！这些平台必须拥有姓名！（以下排名不分先后）
数字化时代，众多企业以数据驱动业务为目标，从数据中发现价值，从而对业务决策带来辅助支持，以数据为中心的企业管理正在成为常态。而BI（商业智能）作为企业发展过程中的数据工具，一直是受到众多企业的青睐。
从简单易上手的「云表格Pro」和「项目协作」工具，到强大又灵活的「零代码应用搭建平台」，伙伴云将轻量级工具与定制化系统合二为一，满足从小白到专家、从部门到企业的全面数字化需求。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2011.01404v3.pdf
或许，一个人成熟的标志就是，在面对一个未知的事物的时候，决不会不由分说地一通吐槽，就像一个人在职场上，你不能永远都只是学会抱怨，相对于抱怨，人们更希望听到的是解决方案。所以，一个人的成长，本质上就是不断学会为自己、为别人找解决方案的过程，前者是为了认识自我，而后者是为了交换资源。所以，在听我吐槽“低代码”前，不妨先一起来看看低代码的发展现状。
10月24日，在第四届长沙·中国1024程序员节上，腾讯云数据库副总经理罗云透露，腾讯云向量数据库自7月份发布以来，已经服务腾讯集团内部40多个业务，日请求量达1600亿次，服务的外部客户数也已经超过100家。
智能世界长什么样？当前人工智能的发展又如何？这些都是我们在思考的问题。 今天，由天津市人民政府、国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院共同主办的首届世界智能大会于正式在天津梅江会展中心拉开帷幕。 大会以“迈向大智能时代”的主题，李彦宏、马云等多位业内大咖都发表了精彩的演讲，围绕人工智能的方方面面做了自己的解读。在这里，镁客君做一个小小的梳理总结，看看他们都在会上说了些啥？ 李彦宏： 人工智能已经从下一幕变为这一幕 李彦宏讲到，去年他还称之为下一幕的人工
马云 核心提示：马云认为，当前需要做的不是一个企业独自面对假货这场战争，需要的是法律的完善，机制的建立，提高造假者的成本，让不诚信的人寸步难行，让有能力的中国制造创出自己的品牌。 作为全世界最大的电
据链讯头条报道，马云表示区块链不应成为一夜暴富的工具，必须解决社会问题。顺理成章地，作为区块链应用的区块链媒体当然也不能规避解决社会问题的话题。
具有稀疏输入视图的新视角合成方法对于AR/VR和自动驾驶等实际应用非常重要。大量该领域的工作已经将深度信息集成到用于稀疏输入合成的NeRF中，利用深度先验协助几何和空间理解。然而，大多数现有的工作往往忽略了深度图的不准确性，或者只进行了粗糙处理，限制了合成效果。此外，现有的深度感知NeRF很少使用深度信息来创建更快的NeRF，总体时间效率较低。为了应对上述问题，引入了一种针对稀疏输入视图量身定制的深度引导鲁棒快速点云融合NeRF。这是点云融合与NeRF体积渲染的首次集成。具体来说，受TensoRF的启发，将辐射场视为一个的特征体素网格，由一系列向量和矩阵来描述，这些向量和矩阵沿着各自的坐标轴分别表示场景外观和几何结构。特征网格可以自然地被视为4D张量，其中其三个模式对应于网格的XYZ轴，第四个模式表示特征通道维度。利用稀疏输入RGB-D图像和相机参数，我们将每个输入视图的2D像素映射到3D空间，以生成每个视图的点云。随后，将深度值转换为密度，并利用两组不同的矩阵和向量将深度和颜色信息编码到体素网格中。可以从特征中解码体积密度和视图相关颜色，从而促进体积辐射场渲染。聚合来自每个输入视图的点云，以组合整个场景的融合点云。每个体素通过参考这个融合的点云来确定其在场景中的密度和外观。
标题：PointPillars: Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds
近些年来，随着计算机软硬件等的不断发展，计算机视觉、现实增强等让那些我们觉得不会发生的事情发生了，不得不说，科技正在改变我们的生活，给我们的生活带来了更多的便利。
本文为《A comprehensive survey of LIDAR-based 3D object detection methods with deep learning for autonomous driving》译文的基础上稍作修改提炼，方便大家学习理解。
近年来，深度学习在解决图像分类、目标识别、语义分割等 2D 图像任务方面的表现都很出色。不仅如此，深度学习在 3D 图像问题中的应用也取得了很大的进展。本文试着将深度学习扩展到单个 2D 图像的 3D 重建任务中，这是 3D 计算机图形学领域中最重要也是最有意义的挑战之一。
除了可以从任意位置开始，无限生成多样化且连贯的3D场景，WonderJourney根据文本描述生成时，可控性也很高。
当 4K 画质、60 帧视频在某些 APP 上还只能开会员观看时，AI 研究者已经把 3D 动态合成视频做到了 4K 级别，而且画面相当流畅。
数据猿导读 马云表示，未来社会的变革会越来越大，每一次技术变革都是就业的变革。互联网以后不再是高科技，而是必须的基础设施，所有行业都必须要用的。未来30年，这个世界不属于互联网公司，而属于那些用好互联
今日，腾讯计算机系统有限公司、财付通支付科技有限公司、武汉地铁集团有限公司和武汉智慧地铁科技有限公司签署了战略合作协议，将共同推动武汉“互联网+交通”发展，建设绿色、高效、智慧的“世界级地铁城市”。武汉市副市长汪祥旺、副秘书长张军，武汉地铁集团董事长周少东、总经理姚春桥， 腾讯乘车码业务负责人宋凌云等出席签约仪式。 根据战略合作协议，腾讯将利用技术平台及资源，为武汉地铁构建“互联网+”综合轨道交通系统平台提供技术方案和支持，实现武汉地铁扫码移动支付购票。在后续的合作中，四方还将共同探索制定武汉地铁二维码
近年来，低代码行业逐渐成为了人们口中的“香馍馍”，尤其是在中、美地区，几乎每周都有一家低代码/无代码平台（No-Code）的公司融资。而根据Gartner的报告显示，低代码/无代码的市场，仅在去年（2021年）就增长了25％，分析软件市场也在一年内成长了20%。放眼国内市场，也是发展得如火如荼。
来源｜腾讯SaaS加速器一期项目-道一云 ---- 腾讯SaaS加速器 三期40席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资金、技术、资源、商机等生态层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，从而助力产业转型升级。 三期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：SaaS行业英雄集结令再发，腾讯SaaS加速器三期开启招募 “我觉得从系统化上，道一云是做得非常优
在这里和大家分享一下我们被CVPR 2022录用的工作“Point-BERT: Pre-training 3D Point Cloud Transformers with Masked Point Modeling”
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2007.01550.pdf
Columbia Engineering的研究人员已经使用人工智能技术来更好地以低分辨率来表现云。
人们普遍认为，从单一角度合成 3D 数据是人类视觉的基本功能。但这对计算机视觉算法来说极具挑战性。但随着激光雷达（LiDAR）、 RGB-D 摄像头（RealSense、 Kinect）和 3D 扫描仪等 3D 传感器的普及和价格的降低，最新的 3D 采集技术已经取得了巨大飞跃。与广泛使用的 2D 数据不同，3D 数据具有丰富的尺度和几何信息，可以帮助机器更好的理解环境。然而，与 2D 数据相比， 3D 数据的可用性相对较低，而且采集成本较高。因此，近年来许多深度学习方法被提出，可以不依赖任何 3D 传感器，从可用的 2D 数据中合成 3D 数据。在我们深入研究这些方法之前，先了解下要处理的 3D 数据的格式。
论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.10538v2.pdf
多数先前的工作通过坐标表示点云的形状。然而，直接利用坐标描述局部几何是不充分的。在本文中，作者提出了 RepSurf（representative surface），这是一种新颖的点云表示，显式的描述了非常局部的点云结构。 作者探索了 RepSurf 的两种变体，Triangular RepSurf 和 Umbrella RepSurf，其灵感来自计算机图形学中的三角形网格和伞形曲率。作者在表面重建后通过预定义的几何先验计算 RepSurf 的表征。RepSurf 可以成为绝大多数点云模型的即插即用模块，这要归功于它与无规则点集的自由协作。 基于 PointNet++（SSG 版本）的简单基线，Umbrella RepSurf 在各种基准上的分类、分割和检测在性能和效率方面都大大超过了之前的先进方法。在只有0.008M参数数量、0.04G FLOPs 和 1.12ms推理时间的增的情况下，作者的方法在分类数据集 ModelNet40 上达到 94.7% (+0.5%)，在 ScanObjectNN 上达到 84.6% (+1.8%) ；而在分割任务的 S3DIS 6-fold 上达到74.3%(+0.8%) mIoU，在ScanNet 上达到70.0% (+1.6%) mIoU 。对于检测任务，作者的 RepSurf 应用于最先进的检测器，并在 ScanNetV2 上达到71.2% (+2.1%) mAP25、54.8% (+2.0%) mAP50 和在 SUN RGB-D数据集上64.9% (+1.9%) mAP25、47.7% (+ 2.5%) mAP50的性能。作者的轻量级Triangular RepSurf 在这些基准测试中同样表现出色。
5月22日，腾讯全球数字生态大会游戏分论坛上，腾讯云正式宣布加码游戏出海、云游戏和小游戏三大核心赛道，并发布了新的产品生态和战略布局规划。
4月15日，在浪潮举办的IPF智算·向新大会上，腾讯云表示，为面对政企数字化升级加速带来的算力挑战，腾讯云与浪潮建立全新合作模式，去应对新的产业发展变局。
数商云表示制造业网站边缘与云协同的一体化方案，直接可以实现高端制造业设备数据采集解析、边缘计算预处理、云端的工业电商数据建模与分析，携手行业合作伙伴，加速支撑装备制造行业企业由“卖产品”向“卖服务”的数字化转型之旅。
论文: Fully Convolutional Geometric Features
该购物中心将会实现线上线下的结合。 据悉，阿里正在建设一家名为“More Mall（猫茂）”的线下购物中心，为推行新零售战略，该购物中心将采用AR天眼、未来试妆镜、虚拟试衣间等一系列新零售技术，以实现线上线下的结合。 据了解，该购物中心位于杭州西溪园区，由阿里巴巴智慧建筑事业部操盘筹建，总面积达4万平米，整体结构为5层。目前其处于装修期间，预计于2018年4月正式对外营业。 在去年十月的云栖大会上，马云首次提出新零售的概念，在演讲中，马云表示，纯电商时代已死，未来十年是新零售时代，未来线上线下必须结合起来！
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2007.15652.pdf
Leveraging Stereo-Camera Data for Real-Time Dynamic Obstacle Detection and Tracking
在刚刚过去的 12 月里，一大波优质小程序纷纷涌现。知晓程序（微信号 zxcx0101）为大家挑选了 15 个最好玩、好用的，即将放假参加各种聚会的你，肯定能用得上！
本文介绍一篇来自比利时Switch实验室的Joost Schymkowitz和Frederic Rousseau发表在Nature Communication上的文章《PyUUL provides an interface between biological structures and deep learning algorithms》。由于生物学结构和机器学习方法之间缺少接口，使得现代神经网络（NN）架构在结构生物信息学中很难得到应用。这阻碍了基于结构的生物信息学方法的发展，导致生物学研究出现瓶颈。作者提出了PyUUL库，它能将生物学结构转化为三维张量，从而能让先进的深度学习（DL）算法利用其工作。PyUUL将生物学大分子转换为计算机视觉领域中典型的数据结构，例如体素和点云。除此之外，PyUUL允许GPU的使用和稀疏计算。最后，作者展示了如何使用PyUUL来解决典型的生物信息学问题，例如结构识别和对接。
Cloudpods 是一个开源的 Golang 实现的云原生的多云和混合云融合平台。Cloudpods 不仅可以管理本地的虚拟机和物理机资源，还可以管理其他公有云和私有云平台的资源。
在靶点口袋内直接进行3D分子生成，对于快速精准发现活性分子有重要意义。望石智慧在ACS会议披露的基于电子云密度的AI分子生成模型，能够精准描述靶点口袋，形成与口袋契合的电子云填充物，进而生成分子，并展示了靶向HPK1的实例。该技术为业界首次实现。
近几天，马云退休的事情传得沸沸扬扬，引发了媒体和网友激烈的讨论。并且，马云表示这个计划已经准备了十年。而且，为了保证公司的平稳过渡，在“传承计划”实施期间，马云继续担任董事局主席。众所周知，马云是阿里巴巴的创始人，也是公司的精神领袖。在大家的心目中，阿里和马云基本上是可以划等号的。那么，现在问题来了：如果马云离开了阿里，会发生什么事情呢？
授权转载自商业周刊中文版 ID：businessweek 撰文：Lulu Yilun Chen “在开拓海外市场方面，即便是马化腾也不如我们有经验” 马云畅谈了阿里巴巴与腾讯的竞争及全球扩张 在杂货配送领域大获成功后，阿里巴巴集团控股有限公司(Alibaba Group Holding Ltd. )又瞄准了中国4万亿美元零售市场的另外一个领域：百货商店。 阿里巴巴集团董事局主席马云、执行副主席蔡崇信(Joseph Tsai)和首席执行官张勇(Daniel Zhang)在公司成立18周年之际接受彭博新闻社(
全局视觉定位是指利用单张图像，根据已有的地图，估计相机的绝对姿态（位置和方向）。这种技术可以应用于机器人和增强/虚拟现实等领域。这篇文章的主要贡献是提出了一种利用姿态标签来学习场景的三维几何信息，并利用几何信息来估计相机姿态的方法。具体来说，作者设计了一个学习模型，它可以从图像中预测两种三维几何表示（X, Y, Z坐标），一种是相机坐标系下的，另一种是全局坐标系下的。然后，通过将这两种表示进行刚性对齐，就可以得到与姿态标签匹配的姿态估计。这种方法还可以引入额外的学习约束，比如最小化两种三维表示之间的对齐误差，以及全局三维表示和图像像素之间的重投影误差，从而提高定位精度。在推理阶段，模型可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。作者在三个常用的视觉定位数据集上进行了实验，进行了消融分析，并证明了他们的方法在所有数据集上都超过了现有的回归方法的姿态精度，并且可以实时地从单张图像中估计出场景的三维几何信息，并通过对齐得到姿态。
马云之前在世界经济论坛上说：人类未来会有很多工作被人工智能、自动化机器替代，会有很多人面临着失业下岗的问题。近期马云表示：人类现在其实不需要担心人工智能和机器人的发展和进化。在现代，人工智能的应用正在
文章：OmniColor: A Global Camera Pose Optimization Approach of LiDAR-360Camera Fusion for Colorizing Point Clouds
国内生产总值(GDP)、失业率、通货膨胀以及贸易赤字等宏观经济统计数据，是经常用作宏观分析的先行指标。一段时间以来，GDP甚至成了衡量经济成败的标准。现如今，跨国公司生产销售的国际化、现代服务业的高速
作者：Dmitry Gudkov是EasyMorph的创始人，这家公司开发功能强大的无代码数据转换和自动化应用软件，为不懂技术的人员设计。 EasyMorph创始人Dmitry Gudkov在本文中阐述了商业智能（BI）行业停滞不前的窘境以及数据分析工具市场的现状。 几周前，我在领英上发表过一篇简短的文章，质疑该行业是否因为过去十年没有真正的创新而停滞不前。这篇文章随即引发了激烈的讨论，许多读者留下了颇有意思的评论。一些评论者有一个共同点：商业智能（BI）系统的推出或部署过于频繁，却从最终用户那里得到不
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