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GitHub 宣布两个重磅消息:发布移动端、封存代码

By 超神经

AI 无处不在的时代,每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界,技术还是产品,AI 的新发现都源源不断,在带给我们全新视角的同时,也引起我们更深的思考。

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新奇

GitHub 启动千年代码保存计划

在北极为子孙后代保存开源软件

昨天,在 GitHub Universe 2019 上,GitHub 官方分享了开放 Arctic Code Vault 的计划,该计划旨在为子孙后代保存开源软件

所有开放源代码项目的代码都将存储在胶片上,该胶片每帧包含 880 万像素,可以使用 1000 年。胶片由挪威公司 Piql AS 制造,表面有氧化铁粉涂层,Piql 称在正常条件下这种材料能保存 750 年,在寒冷干燥低氧洞穴内能保存 2000 年。

GitHub 还发了一个时长 02:27 的宣传片,显示其在北极一个废弃矿井中建了一个数据仓库,GitHub 将在 2020 年 2 月 2 日抓取每个活跃公共存储库的快照,并将这些数据保存在北极代码库中。

来源:archiveprogram.github.com

宝莱坞吸引索尼在印度开设 AI 研究实验室

索尼将从明年开始,在印度开设人工智能实验室,该实验室有望围绕宝莱坞研究,以及发展 AI 技术在电影和音乐中的应用。实验室的基地将设在许多大学和研究机构所在的地区。该公司表示第一家将落地印度南部城市班加罗尔。

索尼计划从当地的研究人员出发,建立一个网络,以雇用具有强大信息技术技能的印度人才,它还希望能吸引有海外工作背景的工程师返回印度工作。

班加罗尔的实验室将成为索尼在全球继日本、美国和中国等国家后的第七家研发中心。

来源:asia.nikkei.com

企业

GitHub 推出 iOS 客户端,安卓版明年上线

在 GitHub Universe 2019 大会上,GitHub 发布了针开发人员的一系列升级和更新,并首次发布了 GitHub 移动应用程序, iOS 版本和 iPad 版本测试版已经可用,而 Android 版本将于 2020 年初发布。

GitHub 首席执行官 Nat Friedman 在新闻发布会上放言,未来五年内在 GitHub 上进行的互动,有一半以上将在移动设备上进行。

据报道,移动设备上的 GitHub 应用,将允许用户更快地,从正在进行的开源或私有项目中接收通知,收到合并拉取请求,提交新问题或向存储库添加代码等操作。

来源:venturebeat.com

支付巨头 PayPal 拒绝对 PronHub 提供支持

本周,支付巨头 PayPal 公开表示,不再支持对 Pornhub (P 站)的收付款服务,这一决定将影响 P 站的数字交易和收入来源。

P 站是知名的色情内容提供网站,允许视频制作者通过该平台获利。PayPal 发言人声称:「经过审查,我们发现 P 站在未经许可的情况下,通过 PayPal 进行了某些业务付款,故此采取措施阻止这些交易的发生。」

P 站表示对 PayPal 停止其平台支付感到震惊,并宣称已作出替代方式和解决方案。P 站的一位发言人则声称,PayPal 实际歧视该种服务平台,但在使用政策中却没有明确。

来源:vice.com

技术

谷歌 AI 发布训练自我监督

音高估计模型的方法——SPICE

近日,谷歌 AI 在官方博客发布 SPICE(Self-supervised PItCh Estimation),可在没有标注数据的情况下,通过自我监督训练音高估计模型。

SPICE 模型由卷积编码器组成,在训练过程中增加数据后,可在嘈杂环境中运行。通过对照公开可用的数据集评估 SPICE 模型发现,其与 CREPE 达到的准确性相近,且优于手工基线

目前 SPICE 模型已部署在网络应用程序 FreddieMeter 中。

来源:ai.googleblog.com

谷歌推出针对新一代设备的视觉模型

MobileNetV3 及 MobileNetEdgeTPU

近日谷歌在官网宣布开放 MobileNetV3 连同 MobileNetEdgeTPU 的源代码及 checkpoints

这些视觉模型是硬件感知 AutoML 技术以及架构设计等多项进展的结晶。在移动CPU上,MobileNetV3 与 MobileNetV2 具有同等的准确性,但是速度却整整提高了一倍,极大提高了计算机视觉网络的现有水平。

而 MobileNetEdgeTPU 模型则可以在 Pixel 4 Edge TPU 硬件加速器上,进一步提高模型准确性、减少运行时间和功耗。

目前两个模型的源代码可访问 MobileNet GitHub 获得。

来源:ai.googleblog.com

学界

计算机科学家开发出新工具

可根据主题文本生成视频

迄今为止,许多高质量的视频仍然依靠专业的、基于帧的编辑工具,来处理原始素材。来自中国清华大学和北京航空航天大学,美国哈佛大学和以色列 IDC Herzliya 的全球计算机科学家团队已经开发出一个叫作「写视频」(Write-A-Video)的一新工具,可以从主题文本生成视频。

该工具使用文字和文本编辑功能,可以自动确定从存储库中选择了哪些场景或镜头,以说明所需的故事情节。该工具使新手用户能够以简单易用的方式,制作高质量的视频蒙太奇,而无需专业的视频制作和编辑技能。

该小组将在 11 月 17 日至 20 日在澳大利亚布里斯班举行的 ACM SIGGRAPH 亚洲会议上展示他们的工作。

来源:sciencedaily.com

新技术让机器人学会自己解决问题

谷歌和伯克利 AI Research 的研究人员团队,最近开发了一种新的机器人控制系统,是将强化与模仿学习相结合,该过程称为中继策略学习

该技术被发布在 arXiv 上,并在大阪举行的 2019 年机器人学习大会(CoRL)上进行了介绍,它可用于训练人工代理来解决多阶段和长期的任务,例如长时间周期的跨越对象的操纵任务。

研究者说到,目前机器人技术中的强化学习,主要用于可以在短时间内完成的任务,例如抓握,推动物体,定向移动等。但该研究的目标是将强化学习应用于多个子目标中,完成更长时间内的任务,例如摆桌子或打扫厨房之类的组合任务。

来源:techxplore.com

本文分享自微信公众号 - HyperAI超神经(HyperAI),作者:神经星星

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-11-15

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