企业和高校网络已经在当前的网络架构下运行了几十年，多年来，这种网络是“cookie cutter”式的标准化设计，唯一能影响决策点的是端口数和用户数。但是随着更多的设备（无论是种类还是数量）、移动性、安全以及应用程序的流量带来的巨大挑战，这些网络的管理不得不走到了台前。软件定义网络（SDN）是一个理想的推动校园网系统和自动化策略的方法。 作为SDN的基石之一的OpenFlow，建于促进网络设备内部转发和控制平面的分离。另一方面，它还使得运营商能够集中控制设备，从而简化网络管理的任务并简化校园网络需求管理。在
詹士 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 颠覆性研究正在衰落，人类重大科技进步正放缓。 上述观点来自本周Nature封面文，主标题：NET LOSS(净亏损)，颇为醒目。 文章作者认为，尽管近几十年来创新和科学研究呈爆炸式增长，但是，知识的增加并未带来重大进展。 通过分析过去60年来4500万篇论文及390万项专利数据，作者发现，这些研究对现有科技的颠覆性越来越少。 他们进一步指出，此种现象可能预示着——科学技术的性质发生了根本转变。 目前，该观点及内容已被经济学人、福布斯等主流媒体介绍
据说，在1964年，当时还在飞兆半导体公司（Fairchild Semiconductor）工作的戈登•摩尔博士正在为《电子学》（Electronics）杂志准备一篇有关半导体存储芯片演化史的论文。他
讲完了geotiff格式数据的读取和保存，本文讲下怎么用python处理一系列的栅格数据（本文以时间序列为例）。
过去几十年来，产品、市场和经济的变化和发展速度，催生了一种更精细（而非全新）的创新管理方法：创新网络。当一个组织了解创新网络的要求、从其生态系统中可以获得哪些角色以及如何将网络整合在一起时，它就有机会实施可持续创新，比孤立的类似努力带来更大的商业回报。
来源：机器之心本文约1700字，建议阅读6分钟在过去的半个世纪里，能够「将一个领域推向全新方向」的研究比例急剧下降。 过去几十年里，全世界范围内科学技术研究论文发表的数量激增。但根据对论文与以前的文献的分析，科学家们发现，这些论文的「颠覆性」在急剧下降。 来自数百万份手稿的数据显示，与 20 世纪中期相比，21 世纪以来完成的研究更像是「逐步地」推动科学领域内的发展，而不是开拓一个新的方向并让以前的工作彻底过时。对 1976 年至 2010 年的专利分析显示了同样的趋势。 这份报告于 1 月 4 日发表在
三维重建是一个长期存在的不适定问题，已经被计算机视觉、计算机图形学和机器学习界探索了几十年。自2015年以来，利用卷积神经网络（CNN）进行基于图像的三维重建引起了越来越多的关注，并且表现非常出色。鉴于这一快速发展的新时代，本文全面综述了这一领域的最新发展，重点研究了利用深度学习技术从单个或多个RGB图像中估计一般物体三维形状的方法。
机器之心报道 编辑：张倩 在过去的半个世纪里，能够「将一个领域推向全新方向」的研究比例急剧下降。 过去几十年里，全世界范围内科学技术研究论文发表的数量激增。但根据对论文与以前的文献的分析，科学家们发现，这些论文的「颠覆性」在急剧下降。 来自数百万份手稿的数据显示，与 20 世纪中期相比，21 世纪以来完成的研究更像是「逐步地」推动科学领域内的发展，而不是开拓一个新的方向并让以前的工作彻底过时。对 1976 年至 2010 年的专利分析显示了同样的趋势。 这份报告于 1 月 4 日发表在《自然》杂志上。美国明
虽然新闻内容由政治、经济和娱乐八卦主导，但科学和技术才是人类福祉和文明长期进步的基础。现在，无论是科学家的数量、科学资助的规模，还是发表的科学论文数量，都比以前有大幅提升，因此也推动着人类各项事业的繁荣。
---- 新智元报道 作者：学术头条 编辑：好困 【新智元导读】过去几十年，虽然科技研究论文的发表数量猛增，但与之相对的是，这些成果的颠覆程度却大不如前。 每一个科学和技术上的颠覆性突破，都会为人类社会带来长远的进步。其中的一种突破表现是，颠覆现有知识体系、引导科学技术向新的方向发展。 万有引力定律统一了地面物体和宇宙天体的运动规律；麦克斯韦方程组以一种近乎完美的方式统一了电和磁，并预言光就是一种电磁波；相对论和量子力学的提出，奠定了现代物理学的基础。 在人类历史长河中，为现实生活带来质变的科学
NASA已经研究并使用虚拟现实技术几十年了。但是随着PlayStation VR、Oculus Rift和HTC Vive等VR设备的陆续面市，NASA对于宇航员的训练方式也在发生着变化。 美国宇航局
首先，计算机是由哲学家创造的，或者至少，哲学家为重塑我们世界的技术革命奠定了基础。
概览 机器制造商在开发可快速完成重复性任务的技术方面已经取得了很大的进展。下面我们来看一下如何将下一代机器集成到控制系统中。 当我们仔细研究机械行业的发展趋势时，总能发现可提升高端机器性能和吞吐量的新控制器技术、电机技术或节能算法，又或者了解到可降低机器设计成本的开发工具。在过去的几十年中，机器制造商在开发可日益快速完成重复性任务的机器方面已经取得了很大的进展。但是也不排除还有一些其他的趋势和技术可能也会对下一代机器及其集成到工艺流程的方式产生更为重要的影响。 过去几十年，机械行业一直专注于不断优化
一项新研究表明，人类活动不仅正在使地球变暖，还令气候变得混乱。这项新研究于4月21日发布，概述了人类活动对气候的全部潜在影响。
没错，这套 40 年前由 “C 语言之父” 开发的操作系统，如今仍然在深刻影响着 Linux、Windows。
神经网络进化通过筛选人工神经网络中的神经通路来模拟自然进化。神经进化将进化算法和人工神经网络结合起来，能像类似于地球上大脑进化的方式来训练系统。 许多与机器学习相关的概念已经存在了几十年。然而，在过去的几年中，由于计算能力的巨大进步，研究人员才得以探索那些已经停滞不前的算法和方法。在人工智能领域，有一个概念突然引起了人们的注意：神经进化。这种方法通过筛选人工神经网络中的神经通路来模拟自然进化。通过突变，它确定了处理特定任务最有效的途径。 在未来几年，神经进化通过允许系统更动态、更智能地进行调整和适应，可能会
北极是对于气候变化最为敏感的地区，也是全球增暖最显著的地区。近几十年来，北极地区的大气、海洋、海冰以及陆地都发生了很大的变化，特别是近十年来，北极海冰迅速减少，冬季温度异常偏高的年份也越来越多。北极地区的这些变化，仅仅是统计意义上的极端气候事件，还是说明这些所谓的极端气候已经成为北极的“新常态”？如何在一个气候迅速变化的时代去描述特定区域的气候特征一直都是气候学研究中的难点，特别是在北极这种观测时间较短且数据稀少的地区。地球系统模式的发展为研究北极地区的气候提供一种新的技术手段，本文的作者利用CMIP5的模式结果，研究了北极地区的气候是否已经进入“新常态”。
来源：伯乐在线，作者：玻璃猫 ------ 【导读】 ------ 理解机器学习真的没那么难。 在一个风和日丽的周末…… 故事一：瑞雪兆丰年 这就是瑞雪兆丰年的故事。头年的瑞雪和来年的丰收，本是
当代世界正在经历一场革命，人类的体验从未与科技如此紧密地结合在一起。过去，科技公司通过观察用户行为、研究市场趋势，在一个通常需要数月甚至数年时间的周期中优化产品线来改进产品。如今，人工智能已经为无需人工干预就能驱动人机反馈的自我改进（self-improving）算法铺平了道路：人类体验的提升给好的技术解决方案带去奖励，而这些技术解决方案反过来又会提供更好的人类体验。这一切都是在数百万（甚至数十亿）用户的规模下完成的，并极大地缩短了产品优化周期。
经典人工智能方法在未来会得到关注吗？经典方法和深度学习的关系将如何发展？新的突破点又在哪里？
近年来，苹果的笔记本电脑硬件设计决策让我感到非常痛苦，因此我不打算继续在这个平台上开展个人工作了。虽然最新的硬件有所改善，但既然已经做了决定，近期内我都不打算回头了。
今天为大家介绍的是来自Merritt Khaipho-Burch团队的一篇文章。随着气候的变化和人口的增长，世界越来越需要更高产和更具抗性的农作物。但要改善它们，需要了解在实际田间种植中究竟哪些方法有效。
介绍 过去几十年来，产品、市场和经济的变化和发展速度，催生了一种更精细（而非全新）的创新管理方法：创新网络。当一个组织了解创新网络的要求、从其生态系统中可以获得哪些角色以及如何将网络整合在一起时，它就有机会实施可持续创新，比孤立的类似努力带来更大的商业回报。 构成创新网络的角色 构成创新网络的四个专业角色是： 1] 发明家 2] 转型者 3] 金融家 4] 经纪人 见下图 图1 创新生态系统 每个组织都是由相互关联的参与者组成的更广泛的商业生态系统的一部分。不断层出不穷的新技术和它们带来的创新加强了这
选自Google Blog 作者：Jonathan Shen、Ruoming Pang 机器之心编译 参与：黄小天、刘晓坤 近日，谷歌在其官方博客上推出了新的语音合成系统 Tacotron 2，包括一个循环序列到序列特征预测网络和一个改良的 WaveNet 模型。Tacotron 2 是在过去研究成果 Tacotron 和 WaveNet 上的进一步提升，可直接从文本中生成类人语音，相较于专业录音水准的 MOS 值 4.58，Tacotron 2 取得了 4.53 的 MOS 值。虽然结果不错，但仍有一些问
其实我们做分享这近十年，很多资源都是反复分享了，只不过呢很多小伙伴都是关注咱们《生信技能树》时间不长，所以很有必要再次把以前推荐的资料重新发一次。比如：sthda网站的ggplot核心图表示例：
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】每攻克一个质数相关的猜想，背后都是数学家几十年的努力。最近一位26岁的牛津大学数学博士灵光一现，成功破解三十四年前的质数猜想，导师得知消息表示非常震惊！ 在大于1的自然数中，除了1和该数自身外，无法被其他自然数整除的数，都称为质数（Primer number），也叫素数。 由于其特殊的性质，质数一直是数学家和计算机科学家热衷的研究问题，围绕质数也产生了很多著名的数学猜想。 其中一个就是1988年提出的厄多斯本原集猜想（The Erdős Primi
贾浩楠 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Plan 9操作系统？没听说过…. 但事实是，连Linux、Windows都得叫它一声“老大哥”！ 没错，这套40年前由“C语言之父”开发的操作系统，如今仍然在深刻影响着Linux、Windows。 最新消息的消息是，拥有Plan 9版权的美国贝尔实验室，刚刚宣布下放版权给开发者社区。 就是说，Plan 9这个在幕后默默影响行业40年的分布式操作系统，要正式“复活”了。 Plan 9系统是干什么的？ 大名鼎鼎的贝尔实验室，是C语言，以及Lin
人工智能的最新进展明确表明，我们的电脑需要有一个道德准则。不同意？想想看：一辆车开车上路时，一个骑自行车的孩子在它的前面突然转了个弯。此时车子能转弯进入逆行车道，撞上另一辆已经在那里的汽车？或者可以转弯偏离道路，撞上一棵树？还是继续向前，撞上那个骑车的孩子？ 每一种解决方案都会产生一个问题：这可能会导致死亡。 这是一个不幸的情况，但是人们每天都要面对这样的情况，如果有一个正在受控的自动驾驶汽车，它需要能够在这样的情况下作出选择。这意味着，我们需要弄清楚如何在我们的电脑里编写道德准则。 杜克大学计算机科学系教
几十年来，有许多梦想家就一直想要建造太空电梯，可向轨道输送货物，且与发射火箭相比费用低廉。然而，耗费数十亿美元仍见效甚微。一项众筹资金的实验项目或许将向太空迈出一小步。 该实验向空中发射一个高空气球，气球上栓有一根4.5英里(约7公里)长的绳子，然后在下面放置一个机器人，可以沿着绳子一直攀登到顶端。这将是太空电梯集团(LiftPort Group)有史以来最为雄心勃勃的计划，位于华盛顿州塔科马港市的太空电梯集团专门从事于太空电梯技术的研发。太空电梯集团的创始人迈克尔·莱恩(Michael Laine)说：
世界著名的BCI公司Neuralink的"缝纫机 "手术机器人可以追溯到5年7000万美元的SUBNETs计划，Stentrode的最初概念是由RE-NET计划资助的，早期Braingate试验使用的假肢是由 "Revolutionizing Prosthetics "项目计划资助，而这些重大项目资助的背后推手都来自美国国防部高级研究计划局(DARPA)每年对BCI项目数百万的投资，几十年来，DARPA一直保持对BCI项目持续的资助。在美国，该领域的几乎每一项进展或主要技术都可以追溯到DARPA对研究人员的资助，项目资助采用公开竞标的方式，且往往背后承载了远大的目标，所有项目都以在未来几年内影响整个领域未来为目标。
选自wired 作者：Gregory Barber 机器之心编译 编辑：泽南 美国科学家实现了人类长期追求的聚变点火目标——但不要指望这种技术能够为电网供电。 12 月 5 日，美国劳伦斯利弗莫尔实验室的镀金鼓内，一组科学家精巧地重现了为太阳提供动力的物理学。 这项深夜进行的实验包括向胶囊发射 192 束激光，胶囊中装有一个装满氢原子的胡椒粒大小的颗粒。其中一些通常相互排斥的原子被挤压在一起并融合在一起，完成一个产生能量的过程。 LLNL 国家点火装置的靶室包含 192 束紫外线激光束，能够将超过 2
漫长的演化史上，人类的感官只要能有效发现食物（包含猎物），快速捕获危险信号（例如捕食者逼近），和同类高效交流（使用声音、表情或肢体语言）就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
最近经常遇到一些同学问我如何学习音视频，怎样才能快速上手？还有一些对音视频不了解的同学问我该不该学习音视频？作为一名音视频行业的10年老兵，我有一些思考分享给大家，希望能对你有所帮助。
几十年来，嵌入式软件工程师们一直在争论是否应该使用C++替代C语言进行开发工作。根据2019年IEEE和github的市场调查显示，微控制器制造商提供的软件大部分都是由C语言编写。
ABB 5SHX2645L0004 3BHL000389P0104 管道铺设适用于许多应用程序
机器之心报道 机器之心编辑部 正是编译器的存在，才让人类语言转换为计算机可以理解的 0 和 1。 Jeffrey Ullman（左）和 Alfred Aho（右）是创建「编译器」的先驱。 1963 年，当阿尔弗雷德 · 艾侯（Alfred Aho）和杰弗里 · 乌尔曼（Jeffrey Ullman）在普林斯顿大学研究生院开学第一天一同登记排队的时候，计算机科学仍然是一个陌生的新世界。 如今因为这两位学者的努力，几乎任何人都可以使用计算机并对计算机进行编程以执行新任务。 北京时间 3 月 31 日，ACM
2021年7月15日，DeepMind团队在Nature杂志上发表了文章"Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold"，描述了AlphaFold2是一个基于神经网络的全新设计的AlphaFold版本，其预测的蛋白质结构能达到原子水平的准确度。
此前，他经常使用的工具是TeXnicCenter+MiKTeX，并且已经保持了这个习惯将近十年。
在每种情况下，硬件和软件的进步都需要专业技能，再将它们交到通用人才的手中。在专业人员失业的同时，这些技术的民主化引发了创新、商业和创造就业的浪潮。
导读：计算器的工作曾经由人来做；网站管理员曾经是热门职业；中层管理人员也曾配备过秘书。技术的迭代变革了一批又一批职业，数据科学家也不会例外……
今天给大家介绍一篇加州大学伯克利分校研究人员发表在NeurlIPS2019上的一篇文章“Evaluating Protein Transfer Learning with TAPE”，本文提出了一种使用多任务基准来评估蛋白质嵌入模型性能的方法：TAPE。
针对民主党和共和党选区的人们更喜欢轿车还是皮卡这些事，市场研究人员和政治分析师们已经研究了几十年。不过近日，斯坦福大学研究人员们通过一个雄心勃勃的项目 —— 分析谷歌街景上的 5000 万张照片和地理位置数据 —— 也得出了相同的结论。在新近发展的人工智能技术的帮助下，研究人员能够分析大量的图像、提取可以进行排序和挖掘的数据来预测一些事情，比如某个社区的收入水平、政治倾向、购物习惯等。 📷 文章截图 - 1 在斯坦福大学的这项研究中，计算机收集了数以百万计的汽车图像，其中包含了制造商和具体型号等信息。 为这
中兴智能视觉大数据报道：《美国科学院院刊》刊发的一份研究报告认为，在过去几十年里，人们的智商（IQ）测试分数一直在缓慢下降。瑞典研究人员对20世纪70年代至2009年招募进入挪威国家服务的青年男子进行IQ测试研究和分析，共获得73万个测试结果。对相关数据进行分析后发现，参与者的IQ分值每一代都会下降7分。
你的预测建模问题适合选择何种神经网络？对于初学者而言，深度学习领域很难知道要使用什么类型的网络。因为有许多类型的网络可供选择，每天都会有新的方法被发布和讨论。
本篇来自Stanfordcompression workshop2019论坛系列讲座，演讲者是来自斯坦福的Hanlee Ji。
液压Atlas机器人退役了，一款新的电动机器人Atlas上线。不再局限于人类运动范围的动作方式！具体请看视频。
"本文是邵宇同学两年前的一个随笔。他在西安交大主修通信专业，后去清华拿到计算机博士学位，现从事金融方面工作。飞速发展的通信行业不断出来振奋人心的消息，这让吃瓜群众都无法忽略，更何况一个通信的学生。下面我们来看看他的一些感悟。借此机会我也给对机器学习感兴趣的读者简单解释一下核函数。" 在大学时刚好读的是通信工程专业，那时候读的《现代通信原理》只是学到了3G的CDMA技术。大学毕业后的这十年间，我先是转到自动化、计算机专业、最后又从事了金融领域的工作，再也没接触过通信相关的知识了，而在这十年间，移动通信领域发
感谢作者 玻璃猫 （订阅号 梦见 ID dreamsee321) 投稿，如需转载，请与作者联系授权事宜。
这段来自DataGrapha的视频中以时间量度和晶体管数量为标准，将摩尔定律的预测的晶体管数量，与1971年至2019年间市场上CPU的实际晶体管数量进行了动态比较。
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