特朗普再颁禁令针对字节跳动和腾讯；推特加入收购TikTok谈判丨科技前沿周报

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Hello大家好呀！硅谷前沿科技周报又跟大家见面了。上周科技界又发生了哪些大事呢？小探带你来看看吧！

首先，大公司方面，特朗普以国家安全为由颁布禁令，美国公司从9月20日起禁止与字节跳动和腾讯进行所有交易；欧盟就Fitbit收购案对Google展开反垄断调查；美国电信巨头T-Mobile在美国推出首个全国性独立5G网络；佛罗里达一名17岁少年涉嫌参与推特黑客攻击事件被捕；苹果中国应用商店删除近3万App，Siri面临专利侵权案。

初创公司方面，SpaceX星舰原型空中悬停测试成功。
科技前沿方面，剑桥大学研究人员称人们的潜意识将机器人想象成白人会加剧种族歧视；微软开源了一种能加速生物医学NLP训练的AI模型。

大公司

美国9月20日开始禁止与字节跳动所有交易：微信也遭殃了

美国总统特朗普上周四宣布全面禁止美国与中国的字节跳动和腾讯进行交易，这项行政命令将在45天内生效。此前，特朗普政府曾表示，正在加紧努力从美国数字网络中清除“不受信任的”中国应用程序，并称TikTok和微信是“重大威胁”。

在关于TikTok的禁令中，特朗普表示TikTok被中国政府利用，并且进行有利于中国政府的虚假宣传。所以美国必须对TikTok采取强制行动以保护国家安全。

据华盛顿日报引援消息称，目前Twitter也加入了收购TikTok的收购谈判当中，目前正在对潜在的交易进行谈判。虽然相比于微软来说，Twitter财力和实力都较弱，但其社交属性可能会形成不错的竞争力，且外部投资者也会帮助Twitter推进谈判。 

虽然Twitter收购TikTok的可能性较小，但在正式交易达成前，一切都存在着变数。

TikTok和微信的母公司都面临来自美国的禁令，图片来自网络

而在另一份关于微信的禁令中，特朗普则表示， 微信自动从用户那里获取大量信息。这会让一些在美国境内的用户受到中国政府的监控，这些数据可能会让中国政府加以利用。
特朗普根据《国际紧急经济权力法》(International Emergency Economic Powers Act)发布了上述命令。这项法律赋予政府广泛的权力，禁止美国公司或公民与受制裁方进行交易或进行金融交易， 美国商务部长威尔伯·罗斯(Wilbur Ross)将在这项命令生效前确定禁令涉及的交易。

Google收购Fitbit，欧盟展开反垄断调查

去年11月，Google宣布以21亿美元收购美国智能穿戴设备大厂Fitbit，深入布局智能手表等硬件市场。然而， 欧盟执委会（European Commission）担忧Google将滥用用户数据，以涉嫌违反欧盟反托拉斯法为由，决定展开反垄断调查。
《华尔街日报》、CNN等外媒报道，欧盟执委会4日表示，虽然Google已承诺不将任何Fitbit数据用于广告目的，但Google仍可通过Fitbit设备收集用户的健康信息，用来投放个性化广告，进而巩固Google在线上广告市场的地位。
欧盟就Fitbit收购案对Google展开反垄断调查，图片来自网络
掌管反垄断事务的欧盟执委会委员Margrethe Vestager在声明中表示， 这项调查旨在确保Google完成收购后，通过穿戴设备收集的数据不会破坏市场竞争。
今年6月，澳洲消保主管机关“澳洲竞争及消费者委员会”（Australian Competition and Consumer Commission）也表示， 将对Google启动反垄断调查，因这项交易可能损害健康数据服务和可穿戴设备市场竞争，并强化Google在线上广告市场的领先优势。 而去年12月，美国司法部已对Google展开反托拉斯调查，原因是担忧Google将不当处理用户数据。

T-Mobile在美国推出首个全国性独立5G网络 

T-Mobile于8月5日宣布，它已在美国启动了第一个全国性的独立5G网络，该运营商的5G覆盖范围立即在全国范围内扩大了30％。
非独立5G依赖于中频带4G LTE架构，而独立5G则允许信号传播得更远，从单个塔覆盖数百平方英里，并且比以前更深入建筑物。 T-Mobile表示，在独立的5G领域进行测试时，响应速度提升了40%。
T-Mobile在美启动全国性独立5G网络，图片来自网络

T-Mobile称其5G网络规模是AT＆T的两倍以上，是Verizon的10,000倍以上，目前覆盖美国7500多个城镇的130万平方英里。
根据T-Mobile副总裁Karri Kuoppamaki的说法，当T-Mobile将低频段4G频谱重新分配给5G频段时，新网络上的数据速度可能会再增加2-3倍。

佛罗里达一名17岁少年涉嫌参与推特黑客攻击事件被捕

佛罗里达州希尔斯伯勒县检察官于7月31日宣布，已对17岁的少年Graham Clark提出30项重罪指控，理由是他涉嫌参与上月的推特攻击事件。
检察官Andrew Warren办公室称， “联邦调查局和美国司法部进行了一项复杂的全国性调查，在希尔斯伯勒县找到并逮捕了嫌疑犯。”
据当地媒体坦帕湾时报报道，嫌疑人Clark是在上周五早间在坦帕被捕的。
Warren在声明中称，“嫌疑人侵入了一些名人的推特，但他们并非主要受害人。嫌疑人通过使用比特币骗局从全国各地的普通美国人那里偷钱。这一大规模的欺诈活动是在我们的管辖范围内精心策划的，我们不允许这种情况发生。”
Twitter上月发生严重安全事故，图片来自网络

检察长办公室称，Clark是推特攻击事件的幕后“策划者”。 他被指控的罪名包括：一项超过5万美元的有组织欺诈、17项通信欺诈、一项欺诈性使用个人信息（超过10万美元或30位以上受害者）、10项欺诈性使用信息和一项非法访问未经授权的计算机或电子设备。

苹果在App Store中国地区删除近3万个App！逾9成是游戏软体

据研究公司《Qimai》的数据显示，苹果上周末从中国的 App Store 中删除了29,800个应用程式，其中有超过26,000个都是游戏App。
综合外媒报道，苹果在7月第一周就从 App Store 中删除了2500多种游戏，同时也警告开发人员，若他们的App不符合监管机构的法规要求，则会将App删除。
App Store和Siri，图片来自网络

苹果这一举动可能是受最近其Siri专利纠纷案的影响。 上海智臻智能网络科技股份有限公司上周一宣布向上海市一家法院提起诉讼，要求苹果公司赔偿约人民币100亿元（合14.3亿美元 ），称苹果公司侵犯了该公司拥有的一项虚拟助手专利，该语音助手的技术架构与Siri类似。
苹果公司在一份声明中说，他们希望向法庭澄清事实，并将继续专注于向其客户提供全球最好的产品和服务。
目前这家上海公司拥有的专利已被中国最高法院判定为有效。

初创公司

SpaceX公司“星舰”空中悬停成功

北京时间上周三上午，美国SpaceX公司的“星舰”（Starship）原型机SN5首次完成空中悬停试验，为这种未来航天器进一步发展扫清了障碍。尽管目前距离人类借助这种航天器登陆火星还有相当长的距离，但人们看到了用这种飞行器协助人类重返月球的曙光。 美国国家航空航天局局长甚至表示，它“绝对可能改变太空探索的游戏规则”。
网络上的直播视频显示，该原型机从位于得州博卡奇卡的SpaceX公司试验场发射台缓慢升空，然后悬停，并慢慢降落。在约45秒的飞行期间，横向移动距离有大约一个足球场的长度。 由于只是进行一次低空的悬停试验，“星舰”并没有安装整流罩和稳定翼面，所以看上去像是一个大锅炉。
星舰原型机测试直播画面，图片来自NASA直播截图

外媒报道称，首次成功完成150米高“跳跃”试验的主体，实际上是“星舰”的全尺寸推进剂燃料箱。这次成功试验为进行一系列逐步增高的大气层内验证飞行奠定了基础。这次试飞，旨在测试“星舰”的制导系统、不锈钢燃料箱的结构强度以及其他一些基本功能，然后再尝试向更高的高度发射。

科技前沿

剑桥大学研究人员：人们潜意识里将机器人想象成白人会加剧种族歧视

根据剑桥大学研究人员于8月6日发布研究报告显示，目前的流行文化中大部分人工智能都被描述为白人，这可能会带来严重的种族问题。
专家们分析了来自一系列领域的最新研究，包括人机交互和批判种族理论，证明机器可以被“种族化”，而这将使“现实世界”的种族偏见永久化。 这包括机器人如何被视为具有明显的种族身份——黑人机器人在网上受到更多的虐待。
研究合著者斯蒂芬·凯夫博士说，屏幕上最强大的机器人都是白人或由白人演员扮演，包括《终结者》、《银翼杀手》、《大都会》和《机械工程师》。
人们潜意识中会将智能机器人想象成白人，图片来自网络

首席研究员坎塔·迪哈尔博士说，几个世纪以来，社会一直在推动把人工智能与白人联系在一起，因此， 因此，当我们看到这种智能机器时，潜意识中就会将其想象成白人。
迪哈尔博士总结道，人工智能的“白度”将使有色人种在这一领域的发展更加困难。如果开发者群体不多样化，人工智能将加剧种族不平等的问题。
微软开源了一种能够加速生物医学NLP训练的AI系统
在一篇发布在全球最大的预印本系统中的论文中，微软的研究人员提出了一种能够用于生物医学自然语言处理（NLP）训练的AI系统。
研究已经表明生物医学NLP可以在的特定的医学领域提高数据集的准确性。但是在跨学科的数据集中，准确性又会大大降低。 而由于不同医学领域之间跨度较大，所以对于NLP的预训练会花费非常多的时间
微软研究人员大大提升生物医学NLP训练速度，图片来自网络

微软研究人员为了提升NLP的训练速度，通过对预训练和特定任务的微调对生物医学NLP应用的影响进行了建模比较从而评估最适合的预训练方法。 首先，创建了一个名为“生物医学语言理解与推理基准”（BLURB）的基准，该基准侧重于PubMed提供的出版物，涵盖了相似问题解答和文本提取之类的任务。
实验证明，这种对比的方法能够将NLP训练的速度提升数倍。同时，为了鼓励对生物医学NLP的研究，研究人员创建了以BLURB基准为基准的排行榜，还开源了预训练模型。以求快速生物医学NLP能够早日投入使用。

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