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复制粘贴发明人和Java 语言发明人相继去世

p=4783 前几天,我在浏览 Hacker News 时候,发现复制粘贴发明人和Java 语言发明人相继去世新闻。 ? Hacker News 前两条被国外网友顶了起来,我细细看了内容才发现这两位全是牛人。 先说第一条,Larry Tesler 是一位计算机科学家、复制粘贴功能发明者。 ? 大家对他名字可能都没听说过,但他发明 Ctrl C、Ctrl V 相信大部分程序员都离不开。因为对于许多程序员来说,复制和粘贴就是他创造伟大产品左膀和右臂。 ? 他也有很多头衔,我就拿一个最出名来说。他是 Java 语言发明创建人之一,注意他并不是我们常说 Java 之父。 Java语言发明人之一 Bert Sutherland:https://en.wikipedia.org/wiki/Bert_Sutherland。 斯人已去,经典永存。 向两位伟人致敬!

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她才是时间银行发明人

网上很多资料都说时间银行发明者是美国人埃德加.卡恩。这种说法是不准确。 下面简单给大家介绍一下时间银行历史沿革: 1、时间银行不是一个新概念 我国农村为了解决劳动力缺乏问题,很早就普遍存在亲友邻居间互助和以村寨为单位互助。 这种换工不存在任何剥削因素,是一种原始互助关系。 我国1951年开始临时互助组时期,推行了“农闲各顾各,农忙搞协作,以工换工,互利平等”社会性有组织互助。 他认为许多社会组织缺点是不愿意接受他们帮助对象帮助,他把这种方法称为“基于赤字社会服务方法”。在这种方法中,组织只根据自己需要来看待他们试图帮助的人,而不是“基于资产社会服务”。 他认为每个人都可以为自己社区做出贡献。时间银行系统是“重建信任和关怀以强化家庭和社区基础设施”。

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    一大波轻量级工具升级重磅来袭

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    表情包之父,GIF发明人Stephen Wilhite 因新冠去世

    这东西快乐,只有互联网上才能体会啊。 现在上网的人,不知道动图和表情包,大概是很罕见了。不发表情包,简直没办法活。微信天天发各种表情包,已经成为我们生活一部分。 表情包格式发明人叫Stephen Wilhite,美国计算机科学家。 这位老兄工作经历非常简单,主要就在一家公司CompuServe工作。该公司是早期互联网ISP厂商,后来被AOL给收购了。 从一而终Stephen Wilhite,除了发明GIF以外,一直就是兢兢业业在公司岗位上做一个合格码农,既没有其他特别牛逼成就,也没一路高升成为大领导。所以,他是一名非常中规中矩合格码农。 现在我们电脑,已经有足够存储空间和处理能力,再也不需要一个像素一个像素抠图了。 1987年发明GIF格式时至今日依然是互联网上图片传播最主要格式之一,更是动图和表情包不二之选。 但是,这已经是一件非常了不起成就了。人这辈子能做一件名垂青史事情,就非常不容易了。 新冠真的是一个对老年人非常不友好疾病。

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    Ruby on Rails发明人成为富翁之后,变得怎么样了?

    穿着家里做衣服,手持家里做忍者武器...yeah! 先 别紧张,我不是要说那种“贫穷小孩翻身成富翁”故事。我超讨厌那种“我靠自己努力得到成就”英雄故事。 之后一整周,我内心依然感到满满幸福。 之后一股淡淡不安开始腐蚀我信念。奇怪,就这样!?为何我世界里一切还是跟以前一样?哈啰?梦想之门已经打开了吗? 别误会我意思。 所以新赚这笔钱实在不急着花,过我原本生活就好了。我回到我哥本哈根小房子 里。我兴趣跟嗜好都跟以前一样。我热情也没什么改变。 银行帐户数字改变,电视尺寸改变,车子厂牌改变,房屋地址改变,全都不会让你觉得生活真的完整。我终究得靠自己想清楚人生中一切狗屁。 其实,我能有机会看破这些幻觉,本身就是一种幸运特权。 一个人适应环境速度是很快。不要被太多外在东西迷惑住。在你自以为梯子努力地爬,梯子下一阶根本没有你要救赎。 生命中最棒东西是免费。第二棒东西则非常、非常贵。

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    “扫一扫”发明人徐蔚码链技术在纳斯达克上市

    ,也就是每一个格子,就相当于“物联网世界”一个个“土地地块”,每个地块都有“基于北斗卫星标识数字土地证书”,这个证书是通过“御空眼镜看一看”,叠加“佩戴者数字人ID”而生成全球唯一证书,就是“ 物格数字地产证书”;数字人在格子里每一次行为(5W)都会被记录,而这些行为总和就构成“人类社会”形态。    通过码链接入,实施“点、线、面、体、系”路径,就是以码链技术为基础等研究成果,将可以解决现在数字货币、数字资产体系种种缺陷,建立一种“基于物权把控码链体系”和有效推动并构建一个安全、公平国际贸易环境 据了解,以码链技术为基础“CCC物格数字地产证书”与现有的基于区块链技术FacebookLibra白皮书所描述区别在于,Libra是以单一货币(美元)为锚定物,是数字美元代币;自今年3月美联储开启无上限 通过特别提物权交换,实现商品与商品交换(物物交换)。这个代表“特别提物权”二维码,可同时作为数字资产载体与支付手段,可通过“扫码”完成支付。而特别提物权定值与市场流通实物是直接挂钩

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    锂离子电池发明人:自动驾驶汽车电池需要更加耐用

    吉野彰 腾讯科技讯 据外媒报道,锂离子电池发明人吉野彰(Akira Yoshino)表示,如果自动驾驶时代如预言一样来临,电池制造商将必须重新思考它们技术。 他说,除了需要努力开发更加强大电池来提高续航里程,制造商开发电池还必须能够承受几乎不间断驾驶,以及汽车被频繁分享使用所带来考验。 他在旭化成公司东京总部说道。 吉野彰称,虽然制造商仍然应当专注提高电池能量密度并且降低成本,但它们电池制造材料必须能够承受持续地伸缩。 他说,如果不需要在同时提高能量密度,提高电池耐用性将更加容易。例如,可以将钛酸锂用在电池阳极,而不是采用现在常用碳。 “汽车是电池全新用途,所以我们不得不等待,直到发现哪种电池最为适合,”他说。“电池未来取决于,未来汽车行业将发生哪些改变。”

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    【AI VS 人类新高峰】冷扑大师发明人:用于策略推理超人AI

    【新智元导读】 “冷扑大师”libratus发明人之一Tuomas Sandholm在新智元AI WORLD207世界人工智能大会上进行分享。 第二个玩家不知道硬币是正面还是反面,二号玩家只有一个信息集,他每次玩方法都是一样,它可能性也是一样。 这里,主要挑战首先是不确定别人会做什么以及相应机会,也就是未知状态。 新算法是Monte Carlo对策略最小化算法改进版本。主要新方面包括以降低概率方式抽取智能体行为。这大大提高了算法速度,从而使得更细粒度抽象得到解决。 ? 最先进游戏抽象是不完美的 。 另外我们要找到新基于梯度平衡计算,在今年夏天我们已经出台了一个相关方法,现在速度已经非常快了。 另外还有像融资、战略性一些定价,以及战略性产品组合优化等等,还有像金融方面,比如说战略性一些资产组合构建,另外还有自动化磋商,以及磋商支持等,另外还有一些企业战略,我们在企业战略当中应该有我们一些玩法

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    AI 不可以作为专利认证发明人,“因为它不是人”

    7 月,他向上诉法院提起诉讼,辩称他确实相信 DABUS 是发明人,这应该足以满足该法案第 13(2) 条规定。该部分法律要求专利申请人确定他们认为是发明人的人。 “事实上,没有发明人,正确称呼,可以被识别,这只是意味着主计长在专利中没有提到发明人名字。在这种情况下,主计长没有义务命名任何人(或任何东西)。 在清楚为什么没有给出名字并且不能说申请人没有给出他们真实信念时,没有指定发明人,这不是认定 s13(2) 没有得到遵守依据。” 美国法官规定,只有“自然人”才能被认定为专利发明人,而不是人工智能系统 澳大利亚法院裁定人工智能可被视为专利申请发明人 我这样做是为了阻止人类从计算机和外星人那里窃取绝妙想法,一位未能成功申请由他的人工智能 最后,阿诺德大法官和伊丽莎白莱恩大法官不同意他们同事意见,并以法律规定发明人必须是一个人或多个人为由驳回了上诉。

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    机器学习人工学weekly-1232017

    唯一一个听了3遍还想再听podcast,采访除了3大,吴恩达,还有 David Blei(topic models大牛,Michael Jordan学生,LDA主要发明人) Zoubin 陆奇(百度COO)在YCombinator峰会上一个访谈,我觉得讲非常好。 Levine(Berkeley+Google,最早把RL应用到robotics上较为成功的人,发明了guided policy search), Vlad Mnih(DeepMind, DQN和A3C发明人 ), Chelsea Finn(Berkeley,绝对RL女神), John Schulman(OpenAI, TRPO/PPO发明人)等等 视频链接: https://sites.google.com 机器人学习大会CoRL视频出来了,集合了很多机器人领域大牛,值得一看 视频链接: http://www.robot-learning.org/

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    回顾2017,AI “教父” 这么说

    2017年AI界是百家争鸣,在全球掀起了一波巨潮,工业机器人、语言翻译、自动驾驶、机器人诊断等呈现出过程式飞跃进展。 不过,在AI“教父”Geoffery Hinton看来,2017年AI确实有可观进展,但是与2016年AlphaGo以及2014年机器翻译相比,17年进展却没有什么突破,值得一提仅有三点: 1 )神经架构搜索:用神经网络来自动设计神经网络,而且有效; 2)基于注意力机制机器翻译,不再需要循环或者卷积; 3)AlphaZero快速学会以人类风格下棋,把最强棋类程序抛在身后。 其人其事 Geoffrey Hinton,现年70岁,是一位英国出生计算机学家和心理学家,以在神经网络方面的贡献闻名。他是反向传播算法和对比散度算法发明人之一,也是深度学习积极推动者。 他是盖茨比计算神经科学中心创始人,目前担任多伦多大学计算机科学系教授。 Hinton也是机器学习领域加拿大首席学者,是加拿大高等研究院赞助“神经计算和自适应感知”项目的领导者。

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    摘掉“人工智障”帽子:新技术让机器人也能“三思后行”

    例如,如果有人想踢球,可能就会考虑球会跑到那里去,以及把球踢到新位置概率。机器人往往不具备这种能力,因为它们内部程序通常只能执行简单任务,没有配备人工智能程序机器人尤其如此。 但加州大学伯克利分校研究人员却发现,机器人也可以具备这种直觉。为了证明这一点,他们开发了新机器人学习技术,使得机器人可以提前思考,以便“搞清楚如何操纵他们之前从未碰到过物体。” 伯克利研究人员将这项技术应用到一台名为Vestri机器人身上,使之可以预测机器人摄像头几秒种后能够看到内容。 “跟我们在环境中采取行动方式一样,这种方法也能让机器人对不同行为如何影响周围世界进行视觉化。” 作为莱文实验室博士生兼最初DNA模型发明人,切尔西·菲恩(Chelsea Finn)解释道,像Vestri这样机器人现在可以“完全靠自己来掌握一系列视觉对象操控能力”。

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    这个也叫机器人

    如果NASA计划将机器人送到其他星球上去,它就必须对机器人进行重新设计:登陆其他星球机器人需要易着陆、易移动、易修理。 这意味着,这些机器人长得不会像《终结者》中机器人一样,也不会像Boston Dynamics制造大狗机器人一样。 也许,这些机器人长得会像是一个用绳索维系在一起六面体帐篷。 这台机器人发明人是 Vytas SunSpiral 和 Adrian Agogino,两人将在今年 8 月在 IEEE 机器人与自动化国际会议上展示最新版超级球机器人。 最重要是,超级球机器人还可以塌缩,装在很小空间中。当在外太空发射物体时,每一寸空间都很宝贵,因此,由“一堆杆子”组成超级球机器人也极具优势。 超级球机器人背后理念是,人们可以用一台小宇宙飞船装载超级球机器人,从高空投下,然后像一个四处弹跳海滩球一样着陆。 ? 开发张拉整体机器人最大困难是视角问题。

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    【荐读】VAE和Adam发明人博士论文:变分推理和深度学习(下载)

    二者发明者之一、OpenAI 研究科学家 Durk Kingma 日前公布了自己博士论文《变分推理和深度学习:一种新综合方法》,新智元第一时间为您介绍。 VAE框架将一个基于神经网络推理模型和一个基于神经网络生成模型结合起来,并提供一种简单方法来联合优化两个网络,以限制给定数据参数对数相似度。双重随机梯度下降过程允许多占到非常大数据集。 在变分(variational)推理情况下,推理被当作新引入变分参数优化问题,通常针对ELBO 进行优化——模型证据下限或数据边际可能性。 我们使用了与先前Frey Face示例相同一个相对简单VAE,这次是在Labeled Faces in the Wild(LFW)数据集一个低分辨率版本上训练。图中显示是模型中随机样本。 更好模型可以通过更复杂生成模型和推理模型来实现。 我们主要贡献是一套有效和可扩展基于梯度变分后验推理和近似最大似然学习有效方法。

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    业界 | Facebook:不会“犯错”机器人,不是“聪明”机器人

    在人们意识当中,机器人按照开发者意愿而做出指定动作似乎是一件理所应当事,而且,机器人完成任务还要做到精准、迅速。 比如,机器人要将架子上杯子放到旁边架子,最好方法是将杯子直接平移,然而两个架子之间有隔板,这就需要机器人反复试验、反复犯错,直到它探索出更好解决方案。 这就导致,机器人在模拟环境中能够完美匹配理论,在现实世界中却不适用。在现实世界中做任何事情都可能更慢、更费力,但好处是,机器人能获得数据更纯粹。 毕竟,机器人在现实世界中要面对各种意想不到麻烦,程序员不可能对每一个都预先进行编码. AI 和机器人相得益彰 ? 雷锋网注:上图是 Facebook 六足机器人 从某种程度上来说,Facebook 项目是 AI 和机器人伟大融合。

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    可做出是否伤人决定机器人,像我们人类一样,机器人也具备“预见”能力

    可做出是否伤人决定机器人 据科技网站Futurism.com北京时间1月2日报道,美国加州大学伯克利分校一个研究小组发现,像我们人类一样,机器人也具备“预见”能力,借助于视频识别技术,机器人在移动物体之前预测到可能发生情况 通常情况下,机器人不具备这种能力,因为它们内部程序通常只能执行简单任务,尤其是那些没有配备人工智能程序机器人。 但是,加州大学伯克利分校研究小组却发现,机器人也可以具备这种直觉。 为了证明这一点,他们开发了一种新机器人学习技术,让机器人可以提前进行思考,“以搞清楚如何操控之前从未遇到过物体。” 切尔西·菲恩(Chelsea Finn)是莱文实验室博士生,还是初始DNA模型发明人,正如他所说,Vestri之类机器人现在可以“完全自主地学习一系列视觉对象操控能力”。 经过这些改进,机器人或许可以借助类似技术完成更为复杂任务,例如拿起和放置物体,或是处理衣服或绳子等柔软且容易变形物体。也许有一天,我们根本不需要将洗过衣服叠起来,因为机器人助理可以帮我们做。

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    为什么Ray Kurzweil垃圾科学理论能够骗人?

    如果去他主页[12]上搜,首当其冲你会发现一张他和比尔盖茨合照(咦,这伎俩怎么有点熟悉),然后你会看到他说自己是语音合成等多项技术发明人。 ? 你会发现Ray Kurzweil最近20年仅有的几篇文章要么是没有技术内容摘要,要么是没有任何基于数据和科学实验口水文章。 那你可以说Ray Kurzweil是个实践性发明人才,他不写论文。 目前最常用unit-selection语音合成技术发明人是CMUAlan Black [ 7 ],另一主流合成技术是HMM语音合成,与Kurzweil没有半毛钱关系。 至于机器人是否能在未来10年超过人类智商和占领地球,我觉得下面的情况更可能会反复出现: ? 那深度学习呢?深度学习是机器学习一个重要分支,主要关注是用神经网络做特征学习。 首先,我们要肯定这些进步,然而我们也要认识到,当前深度学习技术在知识推理、逻辑、规划、机器人领域等人工智能核心领域还没有取得重大突破性科学成果。

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    《性能之巅》第2版终于来了,火焰图发明人Gregg大师这次带来哪些内幕?

    如何开发高效分布式机器学习系统? 为什么我 App 打开比较慢? 为什么我网站访问不了? 怎么才能看到我业务中哪个逻辑比较慢 …… “无法衡量就无法管理” 当面对这些问题时候,最好能从一些重要可度量方面,进行定量分析和比较。 可是,哪些方面重要,如何度量呢? 或是我们机群中用 SSD 替换硬盘比例应该多大? …… 在繁重业务压力下应对这些问题时,通常只能尽快找一个“近似”测量办法。 巧了,国际知名性能专家、火焰图(Flame Graph)发明人——Brendan Gregg, 最近将他在Netflflix、英特尔积累丰富云计算环境下性能优化经验分享了出来, 继震惊业界上一版之后 内容简介 本书既介绍操作系统和应用程序概念、策略、工具和调优, 又基于Linux操作系统进行示例分析。 不仅梳理了性能优化方法论, 还有常见性能检测工具使用。

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    万维网源代码正在被发明人拍卖,有人出价1800万,还在不断上涨

    但还有一个更大问题。 ? 以以太坊区块链为依托建立 NFT 会给环境带来恶劣影响。 一位分析师认为,单笔以太坊交易产生碳排放可达实体艺术品印刷 14 倍以上。 很重要原因之一,是早年联接到网络上需要经过一系列复杂操作,并且不同计算机具有不同操作系统和不同文件结构格式,使得跨平台信息成一个个孤岛。 为了解决这个问题,Tim提出了一种新对信息存储和获取进行组织方式,即通过一种超文本方式,把分布在网络上不同计算机内信息有机地结合在一起,通过超文本传输协议(HTTP)从任意Web服务器转到一台 在Tim设想中,Web软件不仅能支持图文并茂信息,还允许发布音频和视频。 无论是艺术品还是像这样数字艺术品,NFT都是这个领域最新改变游戏规则创作,也是现有的最合适所有权形式。 但有更多人认为NFT是骗局,留给买家只是一种真实持有的幻觉。

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    又有大牛离开OpenAI:Pieter Abbeel与三位华人一起创业了

    △ Tianhao Zhang使用VR工具展示机器人如何执行任务 其他联合创始人包括:OpenAI前研究员Peter Chen和Rocky Duan,二人将分别担任Embodied Intelligence 值得一提是,从Linkedin和各自个人主页上所能找到信息来看,Peter Chen、Rocky Duan和Tianhao Zhang三人均是华人,且目前都是Abbeel在伯克利博士生。 △ Peter Chen画图示意基础技术 “今天,工业机器人每个动作都需要达到毫米级别的精确度。”推动了这笔投资Amplify创始人Sunil Dhaliwal说,“但真正问题不能那样解决。 你不仅需要告诉机器人去做什么,还要教会它如何学习。” 除了强化学习,Embodied Intelligence还会尝试包括模仿学习在内一系列其他深度学习技术。 首先3月份,生成对抗网络(GANs)发明人Ian Goodfellow从OpenAI离开,重新回到谷歌大脑团队。有意思是,去年3月,Goodfellow从谷歌大脑离职加入了OpenAI。

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