一周焦点 | 李彦宏:如果谷歌回来,有信心再赢一次;GitHub深度学习开源项目Top200...

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业界焦点


瞄准超算皇冠:神威E级超算原型机正式启用


运算速度达每秒百亿亿次的 E 级计算机,被称作“超级计算机界的下一顶皇冠”。8 月 5 日,国产超算研制向着这一皇冠又迈进了一步:神威E级超算原型机在国家超级计算济南中心完成部署,并正式启用。 这一原型机的系统软件,由完全自主研发的神威睿思操作系统、神威睿智编译器等构建。运算系统全部采用“神威26010+”众核处理器,高速互连网络系统全部采用申威网络交换芯片、申威消息处理芯片,这些关键部件均具备完全自主知识产权。存储和管理系统由申威多核处理器构建,实现对该领域产品的国产化替代。(via. 新华网)


苹果市值破万亿,库克发员工称用户和产品至上


美东时间周四,苹果公司在纳斯达克收市时的股价为 207.39 美元,总市值达到 1 万亿美元,成为美国上市公司中第一位进入万亿市值俱乐部的成员。据外媒报道,CEO 库克在一封发给 12 万名员工的备忘录中表示,这是苹果公司的重要里程碑,很值得骄傲。


但他话锋一转,严肃地指出,万亿市值并不是评价/衡量公司的最重要指标,也不是公司最关注的点。库克认为,市值回报是公司将产品和客户放在首位,并且忠于价值观的体现。(via. cnBeta)


马斯克考虑让特斯拉私有化


美国时间 8 月 7 日早,马斯克发了一条让网友们从朦胧睡意中惊醒的消息——他正考虑让特斯拉私有化。马斯克称,自己正在在考虑使特斯拉以每股 420 美元的价格私有化,资金不是问题。如果按照这个价格私有化,交易规模可能高达 720 亿美元。虽然马斯克说“Funding secured”,但具体资金来源并未披露。


传抖音母公司寻求 30 亿美元融资,估值最高或可达 750 亿美元


据《华尔街日报》援引知情人士消息,抖音母公司字节跳动科技正启动新一轮 30 亿美元融资,估值最高可达 750 亿美元。不过,消息人士称,这一融资金额有可能变动,而且也不能完全保证能达到 750 亿美元的估值。


人民日报发推文欢迎谷歌回归,李彦宏回应:有信心 PK 再赢一次


8 月 6 日,人民日报在社交媒体平台 Twitter、Facebook 上刊登了一篇标题为“Stability prerequisite for China’s internet opening up”(《稳定是中国互联网开放的重要前提》)的文章。文章中提到,“欢迎Google回到中国大陆,但前提是得遵守政府相关的法律政策”。


针对此消息,李彦宏发布朋友圈称,这些年,百度一直被认为是占了Google退出中国的便宜,这种没有发生的事情无法证明。李彦宏称,“如果谷歌回来,我们正好真刀真枪地再PK一次,再赢一次。”


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随后,搜狗 CEO 王小川发布微博称,“多一份竞争多一份选择。并没得到 Google 返回中国的确切消息”。



技术焦点


Dota2 团战实力蔑视人类,解剖 5 只“AI 英雄”


去年,OpenAI 在 DOTA 的 1v1 比赛中战胜了职业玩家 Dendi,而在距离进阶版 OpenAI Five 系统战胜人类业余玩家不过一个月的时间,近日,它又以 2:1 的战绩再次完成对人类高级玩家的“屠杀”,GG(人类赢的最后一局纯属耍赖)。


TensorFlow 版本 1.10.0 发布


  • TensorFlow 1.10 预构建二进制文件是针对 NCCL 2.2 构建的,并且在二进制安装中不再包含 NCCL。使用多个 GPU 和 NCCL 的需要将 NCCL 升级到 2.2。具体请参阅更新安装指南:Installing TensorFlow on Ubuntu 和 Install TensorFlow from Sources。

  • 从 TensorFlow 1.11 开始,Windows 构建将使用 Bazel。因此官方放弃了对 cmake 的支持。


用 TensorFlow.js 实现手语识别


如果语音是未来的主要交互方式,那么聋哑人要如何适应新的时代?Abhishek Singh 利用摄像头和 TensorFlow.js 来识别手语,并通过亚马逊的智能音箱 Echo 来作出响应,完成相应的指令。


原文地址:

https://medium.com/tensorflow/getting-alexa-to-respond-to-sign-language-using-your-webcam-and-tensorflow-js-735ccc1e6d3f


YOLO3D:利用 LiDAR 点云实现端到端的实时 3D 定向对象边界框检测


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论文摘要:3D 对象的检测和分类是自动驾驶中的关键任务。LiDAR(激光雷达)传感器可以对周围环境进行 3D 点云重建,但 3D 物体边界框实时检测任务仍然是一个很大的挑战。在本文中,我们在 2D 透视图像空间中 one-shot regression meta-architecture 的基础上,成功扩展到利用 LiDAR 点云生成定向 3D 对象边界框。


论文地址:

https://arxiv.org/abs/1808.02350


GitHub 最受欢迎深度学习开源项目排行榜(Top 200)


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GitHub 地址:

https://github.com/mbadry1/Top-Deep-Learning



 ——【完】——

 

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