在过去的二十年中，计算技术的进步造就了价格低廉且功能更强大的处理器、存储和存储设备。最终，许多物理装置将被嵌入更多的计算能力，并通过互联网以经济有效的方式进行互连。这将使物联网迈上新的台阶，更加丰富了Mark Weiser在1988年提出的普适计算理念。换句话说，物联网将计算带入实体世界的同时有效地利用了计算机技术。
市场研究公司Gartner的IT专家预测出了2015年的十大信息科技趋势——如普适计算、物联网、3D打印、丰富环境系统、以及智能机器、云端/客户端架构等——这些趋势被认为会在未来三年内对行业产生重大影响，现列举如下： 普适计算 随着智能手机技术的不断发展，Gartner认为，跟以往仅仅专注于设备不同，满足不同环境下移动用户的多元化需要将成为重点。Gartner指出，智能手机和可穿戴设备将成为更广阔计算产品的一部分，可以连接到办公地点和公共区域的显示屏上。用户体验式设计将变得非常重要。 物联网 物联网将继续发
1. 在足够的深度、宽度、节点独立性和层表达条件下，GNN 是图灵普适（Turing universal）的；
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】搅动了百亿美金市场的ChatGPT，再一次证明了：AIGC，将在2023年给我们的生活带来革命性的剧变。 这几天，「微软砸下百亿美金注资OpenAI」的消息疯狂刷屏。 作为一家没有商业模式的公司，OpenAI怎么就能估值百亿美金？投资人这么好忽悠吗？ 其实，拉出OpenAI背后的ChatGPT，大家就多少能明白一点了。这个语言模型「顶流」，最近可谓是无人不知，无人不晓。 而近水楼台先得月的微软，已经悄咪咪地在互联网巨头混战中，先下了一
而落到感知层上的研究方向，叫做泛在感知。（泛在指利用广泛使用的设备，比如手机、手表、WiFi路由器等）
在计算机科学中，系统通常分为两类：软件和硬件。但是，中间还有一个附加层，称为中间件，它是一个软件“管道”，是操作系统和最终用户之间的操作、进程或应用程序。本文旨在定义中间件并反思其必要性，并解决关于何时何地应用的争议。它还探讨了中间件在云计算和 IoT（物联网）等新兴技术中的应用，以及未来中间件的发展。
词嵌入（word embeddings）和句嵌入（sentence embeddings）已经成为任何基于深度学习的自然语言处理系统不可或缺的部分。
【导读】GNN是目前机器学习领域的热门网络之一，肯多研究与技术分享相比不可知的深度学习网络模型，GNN 有哪些吸引我们的优势及硬核实力。然而，GNN 是完美的吗？有什么缺点？在何种情况下，GNN 是无法发挥其能力的？近日，在 arXiv 上发布了一篇论文，专门研究探讨了 GNN 在普适性与学习局限性等问题。
美国国家科学基金会联合美国国防部、国防部高级研究计划局、空军科学研究办公室、能源部等政府机构发布了《国家机器人计划2.0》，将在先期计划的基础上重点发展协作式机器人。 该计划的目标是支持基础研究，从而加快美国在协作型机器人开发和实际应用方面的进程。之前制定的《国家机器人计划》侧重于机器人创新研究，重点是如何让协作型机器人与人类伙伴建立共生关系。而《国家机器人计划2.0》则侧重于更广泛的问题：由多人多机器人组成的各个团队之间如何有效互动和协作；机器人如何促进在各种环境下完成各种任务，并且将硬件和软件改动控制在
疫情将我们的生活从线下搬到了线上：从线上教育、线上办公、在线问诊，到疫情期间行程追踪、智能工厂的快速复工，社会的智慧进化在加速。
受访者简介：史海峰，腾讯云最具价值专家（TVP），贝壳金服小微企业生态CTO，负责小微企业生态金融服务产品规划、技术团队管理、系统建设。毕业于北京化工大学，曾在神州数码、亚信联创长期从事电信行业业务支撑系统集成工作，参与中国移动、中国联通多个项目，具有丰富的大型业务系统研发实施经验。 曾在当当负责总体架构规划、技术规范制定和技术预研推广，善于把握复杂业务需求，提出创新性解决方案，参与多个重点项目的方案设计，在项目中对系统架构进行持续改造优化。负责技术委员会组织管理工作，发掘最佳实践、推动技术革新，组织内外部技术交流，开源DubboX、Elastic-Job、Sharding-JDBC。 曾负责饿了么技术创新部产品研发团队，完成多个创新性业务项目及技术产品。多次担任业界技术大会讲师或出品人，包括ArchSummit、QCon、SACC、TOP100、SDCC、GITC、MPD、GIAC等。
强大的深度神经网络，仍有很多待解决的问题。超限学习机（ELM）发明人、新加坡南洋理工大学副教授黄广斌认为，ELM能够有效地拓展神经网络的理论和算法。近日，黄广斌发表文章《超限学习机：筑梦普适学习和普适智能（Extreme learning Machines: Enabling Pervasive Learning and Pervasive Intelligence）》，介绍了团队在最近三年的四个研究方向，包括突破深度学习的一些弱项、面向普适学习的超限学习机芯片、打破机器学习和生物学习之间的壁垒等。文章认为
如今，算力正在成为像水、电一样必不可少的基础设施，尤其是近三年疫情倒逼产业数字化的发展，进一步提升了算力对于社会运转的重要程度。
有关区块链的讨论依然还在持续。这其实是人们依然还在纠结区块链未来走向的根本原因所在。尽管经历了多次的洗牌和调整，但是，在区块链行业当中依然存在着诸多的泡沫。以区块链为概念，用发币或ICO的方式进行圈钱的贼心不死，这其实是区块链行业之所以遭遇发展尴尬和失去良好发展机遇的根本原因所在。
在 Gartner 发布的 2019 年10大战略性技术趋势报告中，“边缘计算”和AI驱动的开发、区块链、量子计算等前沿技术趋势一起，名列其中。
北大，是五四运动的策源地。100年来，“爱国、进步、民主、科学”的五四精神，在北大从未褪色。
目前，最先进的机器翻译系统基于编码器-解码器架构，首先对输入序列进行编码，然后根据输入编码生成输出序列。两者都与注意机制接口有关，该机制基于解码器状态，对源令牌的固定编码进行重新组合。
On the Universality of Coupling-based Normalizing Flows 2402.06578v1 基于耦合的归一化流的普适性
导读：2016国际人工智能联合会议（IJCAI2016）于7月9日至7月15日举行，今年会议聚焦于人类意识的人工智能。本文是IJCAI2016接收论文之一，除了论文详解之外，我们另外邀请到哈尔滨工业大学李衍杰副教授进行点评。 深度、卷积、递归模型对人类行为进行识别（可穿戴设备数据） 摘要 普适计算领域中人类活动识别已经开始使用深度学习来取代以前的依靠手工提取分类的分析技术。但是由于这些深度技术都是基于不同的应用层面，从识别手势到区分跑步、爬楼梯等一系列活动，所以很难对这些问题提出一个普遍适用的方案。在本文中
作者 ｜ 罗燕珊 审校 ｜ 蔡芳芳 十年磨一剑，在 3 月 31 日举办的 Arm Vision Day 期间，Arm 正式宣布推出 Armv9 架构，这是十年来最新的 Arm 架构。 Armv9 架构是基于 Armv8 既往的基础，并增添了针对矢量处理的 DSP、机器学习、安全等这三个技术特性。据了解，基于 Arm 架构的芯片出货量在持续加速，过去五年基于 Arm 架构的设备出货量超过 1000 亿。 “在展望由 AI 定义的未来时，我们必须夯实先进的计算基础，以应对未来的独特挑战。Armv9 就是我们给
《软件学报》在2021年第32卷第9期刊登了一篇论文：《领域驱动设计模式的收益与挑战:系统综述》[1]。这篇论文是学术界在这一领域开山之作。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，肖嵘发表主题演讲《创「芯」时代 打造自进化城市智能体》，在演讲中，他主要介绍了自进化城市智能体，并介绍了云天励飞最新研究成果及成功案例。 以下为肖嵘在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 现在，人工智能快速应用的过程中会遇到大量的长尾应用算法，很多开发者忙着做调参，如今有许多新的调参方法，使调参这件事变得越来越简单、方便。另外还有标注问题，做新场景、新场景适应模型等都面临很多困
数据泄露对于公司而言，是一项极大的威胁，据相关资料统计，数据泄露平均给全球公司造成了近400万美元的损失。在美国，更是翻了一番，达到了800万美元。一旦数据泄密，公司除了资金上的损失，还要面对名誉、客户和市场份额的损失，这才是真正的大头。事实上，据统计，53%的消费者表示，公司保护客户隐私的方式对公司声誉的影响，比公司产品和服务的质量要大得多。
同消费互联网时代不同的是，人们更加关注的是如何对传统行业进行深度赋能与改造，而并不仅仅一味地收割流量。
Hadoop从2006年项目成立开始，已经风风雨雨走过了10年，从最开始的HDFS和MapReduce两个组件到现在完整的生态链。展望未来，随着技术和业务的发展，下面这些趋势应该是所有设计和实现大数据平台的人需要认真考虑的。 Cloud First：云优先。服务端利用云的部署和扩展能力，保证数据访问高并发、高可用、高可靠。 Stream Default：流优先。数据源端更多的是流数据，要求实时分析，进行秒级或分钟级计算。 Pervasive Analytics：普适分析。将分析能力推至数据源端、管道
随着现代企业网络进入公有云计算时代，企业网络管理员正转向与公有云服务提供商合作以确保网络可继续支持业务需求，这意味着某些IT基础面正在发生变化…… 首先，云网络架构需要更加灵活，静态网络明显限制了云计
选自OpenReview 作者：Da Xiao、Jo-Yu Liao、Xingyuan Yuan 机器之心编译 参与：李舒阳、刘晓坤 近日，ICLR 2018 接收论文公布，国内人工智能公司彩云科技的一篇论文被此大会接收。在此论文中，作者们通过引入组合子抽象的方法，可以建立一种新的架构 CNPI，使得核心控制器需要解释的程序显著减少且程序复杂度显著降低，从而克服神经编程器-解释器（NPI）在通用性和可学习性存在局限性的问题。 论文：IMPROVING THE UNIVERSALITY AND LEARNAB
我们都知道服务器层面的基础监控已经是玲琅满目，可以说是层出不穷，比如各大云厂商自带的基础设施的监控，基本能满足我们的需求。即使你是使用了多云的业务部署架构，那也可以轻易办到，比如使用open-falcon或者夜莺等开源监控系统，再比如比较流行的grafana+prometheus，Zabbix等国外监控系统，使用分布式架构采用默认指标就可以满足我们的需求，但是针对于业务监控，可能有些公司有自己的想法，也可能捉襟见肘。这篇文章我们可以一起从运维的角度探讨，如何做后端业务指标的监控，当然本文仅仅是一种参考思路，不作为上线依据。
云计算是DT（Data Technology）时代的基础，它已经逐渐改变了传统IT行业格局。云中的安全威胁像达摩克利斯之剑悬挂在产业的上空，同时它也像一个巨大的迷宫一样让整个安全行业陷入思考。或以传统的方案适配融合到云中，或以创新的思路解决问题，不管是安全的巨头，亦或是专注于云安全的新兴厂商，至少目前还没有给出令人信服的方案，一切其实还并不明朗。本文无意对仍处在迷雾中的整个云中安全拨云见日，只关注以云中租户为中心的新逻辑防护边界。本文对云中安全生态进行了跟踪，对虚拟安全网关产品形态进行了技术调研，给出了主流的技术发展路线并总结了目前该技术领域所面临的挑战。
作为普适计算领域公认的顶级会议，ACM UbiComp 为全球研究人员提供了一个探讨普适计算系统设计、开发、部署、评测和 理解等最新研究进展的多学科交叉交流平台。
作者 | 蓝晏翔 邵乐希 出品 | IDEA研究院 大规模AI计算中的数据和模型安全 人工智能技术（AI）作为这个时代最具影响力的技术，渗透到了我们生活的方方面面。特别是2022年底，OpenAI发布的ChatGPT表现出了惊人的信息分析、整合、决策和对话能力。随着人工智能模型规模和能力的进一步增强，AI未来将帮助人们完成一系列个性化的复杂工作，诸如信息咨询、任务代办等等。 AI技术的演变离不开大数据和大模型的支撑，动辄上千亿参数的大模型的训练需要消耗上万亿的高质量数据，并在面向市场的过程中不断根据用户的
“软件工程”课程是软件工程专业的核心课程，是用工程化方法指导软件开发、维护与管理的一门综合性课程，内容涉及软件分析、设计、实现、维护及项目管理相关的理论、技术、方法和CASE工具。
如果回顾从年初的科技抗疫，教育、医疗、办公等业务加速走向线上，到新基建政策正式推出，产业数字化步伐再提速，会发现“智算中心”的提出可谓是恰逢其时，引发行业内外的高度关注。
随着企业数据应用的深化，尤其是低代码开发理念的提出，业务人员能便捷地看数和用数，即业务人员在其业务分析场景构思完成后，可以快速实现数据分析，进行论证和调整，成为数据应用效率和成效提升的关键。
2019 年 9 月 16 日至 20 日，第 13 届 ACM Conference on Recommender System（RecSys）在丹麦哥本哈根召开。作为推荐系统的顶会，RecSys 一如既往受到了业界的广泛关注。与其他机器学习会议相比，RecSys 一向重视解决实际的问题，即结合在实际应用场景中推荐系统性能提升、效果提高等问题提出设计策略和算法解决方案等。随着深度学习研究的进一步深入，深度学习在推荐系统中的应用依然是研究热点之一，本次会议中图神经网络（Graph Neural Network，GNN）、经典深度学习模型都有所应用及改进。本文从中选取三篇，进行针对性的分析：
本期为大家介绍西湖大学助理教授吴泰霖 AI+Science 课题组招聘博士生 / 博士后 / 实习生的相关信息 导师简介 吴泰霖博士为西湖大学工学院人工智能方向助理教授。2012 年于北京大学物理学院获得学士学位，2019 年获得麻省理工学院理学博士学位，2020 年 - 2023 年 4 月在斯坦福大学计算机系从事博士后研究（师从 Jure Leskovec 教授）。吴泰霖研究方向为 AI 与 Science 学科交叉的核心、普适问题，包括：（1）开发机器学习方法用于大规模科学仿真和设计（流体、机械、材
引言 2006年，云计算概念甫一问世，便搅动了天下风云。而后弹性计算能力第一次作为云服务被售卖，标志着云计算这种新商业模式的正式诞生。从概念到实践，从设想到商业，计算资源将像水、电、煤气一样，成为IT世界必不可少的基础设施。人们预言，云计算是互联网的未来。 2019年，UC Berkeley作出“无服务将发展成为云计算的主要形式”的断言，从 IaaS 到 PaaS、再到 FaaS 和 BaaS，Serverless 架构已被各大云厂商作为战略布局的关键。人们再次预言，Serverless 是云
今天为大家介绍的是来自韩国科学技术院的一篇利用相互作用引导进行3D 分子生成的论文。深度生成模型具有加速药物设计的强大潜力。然而，由于数据有限，现有的生成模型常常面临泛化方面的挑战，导致设计创新性较差，并且与看不见的目标蛋白之间往往存在不利的相互作用。为了解决这些问题，作者提出了一种相互作用感知的 3D 分子生成框架，该框架能够在目标结合口袋内进行相互作用引导的药物设计。通过利用蛋白质-配体相互作用的通用模式作为先验知识，作者的模型可以利用有限的实验数据实现高度的通用性。通过分析生成的未见靶标配体的结合姿势稳定性、亲和力、几何图案、多样性和新颖性，对其性能进行了全面评估。此外，潜在突变选择性抑制剂的有效设计证明了提出的方法对基于结构的药物设计的适用性。
毋庸置疑的是，元宇宙是具有巨大的魔力的。而元宇宙之所以会具有如此巨大的魔力，正是在于它的包容，在于它的初级，在于它的混沌，在于它的无限想象。正是由于元宇宙的这样一种巨大的魔力，我们才会看到了有如此多的玩家投身其中，并且不断用自身的实际行动，不断地将元宇宙从一个高峰推向另外一个高峰。
在线会议迎来了爆发，仅钉钉一个平台，全国超过2亿人实现了在线办公，1.2亿学生在线上课。
我们主要从用户对云计算的认知角度来谈云计算的发展史，至于它从提出到发扬光大的那些大事件，网上搜下就知道了，而且我觉得去谈那些发展事件意义也不大，倒不如说说我们对云计算的一个认知变化过程，我觉得任何事物存在必有其可循的迹象，可能在很久以前这东西就存在了，只不过在当时的情境下不叫这个名字而已，随着技术的发展和环境的变化，自然就演变成今天的样子。
当数字经济的浪潮汹涌而来，互联网的终极奥义，正在变得清晰。承载着庞大的流量，孕育着海量的新技术，数字经济正在成为互联网的代名词。无论是腾讯的产业互联网，还是阿里的数字经济体，我们都可以看到，回归数字经济，并且寻找其与实体经济融合的方式和方法，正在成为新的目标和方向。如果我们将平台经济所建构的以互联网经济和实体经济为主导的二元经济形态看成是互联网时代的主要特征，那么，以数字经济与实体经济的深度融合，并且建构起来的一元经济形态，则是数字经济时代的主要特征。
先从testerHome上关于测试平台的话题谈起，再来谈谈接口测试的痛点是什么，然后是我的接口测试的解决方案。希望通过本篇的论述，大家对什么是好的平台能达成统一的认识，且通过创新做出好用，对测试人友好的平台。
传统金融机构们的App——尤其以手机银行、手机证券为最，发展到今天，已经产生一系列的问题：从用户角度看，体验普遍不好、高度同质化；从业务运营角度看，几乎没有什么“运营”的抓手；从IT角度看，投入产出比低、难以真正敏捷迭代持续交付。并且这些App普遍违背移动互联网的基本要素。
2006 年，云计算概念一经问世，便搅动了天下风云。而后弹性计算能力第一次作为云服务被售卖，标志着云计算这种新商业模式的正式诞生。从概念到实践，从设想到商业，计算资源将像水、电、煤气一样，成为 IT 世界必不可少的基础设施。人们预言，云计算是互联网的未来。
《链接》是《爆发》的作者，艾伯特-拉斯洛•巴拉巴西的成名之作，同时也是复杂网络的奠基之作，社交网络的入门之作。巴拉巴西之前，随机网络理论一直主导者我们的网络思维，是巴拉巴西第一个证明了，我们不是生活在随机世界里，真实网络是无尺度的。 巴拉巴西在书中追溯了网络的数学起源，分析了社会学家在此基础上得出的研究成果，最后提出自己的观点：我们周围的复杂网络，从鸡尾酒会、恐怖组织、细胞网络、跨国公司到万维网，等等，所有这些网络都不是随机的，都可以用同一个稳健而普适的架构来刻画。这一发现为我们的网络研究提供了一个全新的
作为AI芯片的典型，目前华为、苹果等厂商都开始在NPU上发力。除此以外，开发者也在努力推进着手机端AI应用的发展。
移动技术发展到现阶段，原生、混合式技术发展的足够成熟，可以无缝融合。而随着移动技术的发展和革新，移动领域的测试技术和实践也有了一定发展：工具不再像早期一样几家独大，选择性越来越多；从浅尝辄止的实验阶段到真实项目中的自动化测试落地。这些实践在一定程度上提升了测试反馈效率，在迭代交付的过程中出色的完成了质量保证的工作，但在相对漫长的实践过程中，我们依然可以总结一些痛点：
我们放下代码与技术，讨论历史之名，来梳理软件架构发展历程中出现过的名词术语，以全局的视角，从这些概念的起源去分析它们是什么，它们取代了什么，它们为什么能够在竞争中取得成功，为什么变得不可或缺，以及它们为什么会失败，在斗争中被淘汰，逐渐湮灭于历史的烟尘当中。
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