李根 发自 Tokyo 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 全球AI第一大厂，打造AI产品时有何指导思想？ 软件+硬件+AI。 而在最近的谷歌AI东京座谈会现场，两位谷歌AI产品经理也集中表达了这样一种产品开发之道： 尽可能手机就能用，而且最便宜的智能手机都能使用。 所谓联邦学习，简而言之就是本地化训练和学习AI模型，对于小数据学习的要求非常高，但这样也能最大化保证用户的隐私安全——毕竟数据不用离开终端。 Julie也多次谈到AI应用开发中的数据挑战。 Julie说，类似AI应用开发过程中，数据样本非常重要，一方面数据本身很特别，另一方面还要考虑到这类人群的隐私需求。 所以目前针对特殊群体的应用，他们更倾向于与公共组织合作，比如现在于加拿大、美国的公共卫生部门，都有展开合作。
下面列举5个企业为何要采用低代码的原因。 企业将很难找到能够跟上全球应用程序开发需求的开发人员: 企业IT部门无法满足市场对应用程序开发的需求。 事实上，Gartner预测，到2021年，市场对应用程序开发的需求增长将至少是IT交付能力的五倍。低代码应用程序开发平台有助于弥合企业经验丰富的开发人员短缺的缺口。 低代码可以提高生产力: 让业务用户参与到应用程序开发中与需要创建大量需求文档的旧方法相比，低代码将更容易更快的实现业务需求，同时也确保不会出现业务需求丢失情况。 组织可以快速构建最小可行产品（MVP），动态部署这些应用程序，学习、优化和扩展这些创新以促进持续的创新。无需编写复杂的代码，企业就可以轻松地将其应用扩展到更多渠道、移动聊天机器人、自助服务门户等。 一些低代码平台使企业只能创建简单的轻量级应用程序，这些应用程序无法扩展且提供有限的可重用性。还有一些低代码平台为开发人员提供了在断开链接的应用程序构建环境，这将使得企业形成业务和IT开发孤岛。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
OPNFV引进ONOS，填补了OPNFV缺少面向运营商市场SDN控制器的空白，更好的支撑了NFV在运营商领域从DC到WAN的端到端应用，加速了OPNFV在运营商领域的商用进程；而ONOS，通过与OPNFV 合作开发，实现了在NFV领域，与其他第三方模块的对接，方便运营商商用部署。 ONOS，作为业界首款面向运营商的SDN开源控制器平台，是由SDN的发明者斯坦福大学，携手AT&T、华为等，共9位创始成员创办。旨在提供真正满足运营商需求的SDN开源控制器。 而华为执行董事、产品与解决方案总裁丁耘也在华为分析师大会上对ONOS聚焦运营商需求的开发的思路表示赞成，并提到华为将大力支持ONOS发展。 两个组织虽然覆盖的技术领域有差别，但目标一致，都是为运营商提供更易于商用的开源平台，相信双方的合作，将促进SDN/NFV产业的快速健康发展。
要开发深度神经网络解决下一个AI大问题，研究人员必须经历无数次失败的尝试，在一台、几十台甚至几百台机器中尝试。“我们更加像是教练而非运动员。” 互联网巨头正在开发计算系统，让它们代表工程师测试无尽的机器学习算法，它们自己就可以循环测试许多的可能性。更棒的是企业正在开发一套AI算法，让算法来编写AI算法。没有开玩笑。 Facebook拥有无数用户，公司会根据用户的特点和行为收集数据，开发深度神经网络及其它机器学习算法可以更好地利用庞大的数据库。 有了新工具，别人开发的算法工程师可以拿来重新利用，十分轻松，修改算法应用在其它任务上也会简单许多。 ? 很快，米汉那与团队就将Flow应用到整个公司。 更有趣的地方在于：AutoML也许可以利用AI来开发AI。 正如米汉那所说的，每个月Facebook要训练和测试大约30万个机器学习模型。
，提出三大目标： 1 增强欧盟的技术与产业能力，推进AI应用 欧盟需要增进投资，以加强基础研究、实现科学突破，升级AI科研基础设施，开发针对医疗、交通等关键部门的AI应用，促进AI的应用及数据的获取。 2018-2020年，欧盟委员会将投资15亿欧元用于： （1）AI技术研究与创新，以加强欧洲的产业领导力和科学优势，支持能解决医疗、交通、农产品等领域社会挑战的AI应用开发，并通过欧洲创新理事会的试点项目支持突破与市场开创 包括：创建一个支撑性的按需AI平台，方便最新算法与专业知识的获取；开发一个以AI为核心的数字创新中枢，促进测试与实验；创立产业数据平台，提供高质量数据集。 （4）通过联合成员国共同投资，支持跨部门组织采用AI。 （5）针对AI应用于开发探索联合创新采购方案。 （6）创建与按需AI平台紧密相连的数据共享支持中心，以促进商业和公共部门的应用开发。 上述三大目标的实现需要联合各方力量，遵循该通讯提出的方案及24个成员国于4月10日签署的声明，欧盟委员会将与成员国合作制定AI协作计划，以最大程度地发挥欧盟和各成员国相关投资的作用，促进欧盟内部的协同与合作
作者：曹建峰 腾讯研究院法律研究中心高级研究员 祝林华 腾讯研究院法律研究中心助理研究员 一、 AI公共政策成AI领域全球热点 AI研究开发和行业应用的热度仍在持续，在此背景下，AI 此外，微软还发布了《人工智能政策建议》，包括革新法律和法律实践以促进AI发展，鼓励制定最佳实践伦理准则，以AI带来的好处为基准衡量隐私法，政府以及公共部门通过启动重大项目和系统来促进AI的传播和采用。 AI系统需要利用大型数据集，提供稳健而又有代表性的数据对于开发和改进AI和机器学习系统而言至关重要。 我国需要持续加大对人工智能的投资和政策支持，不仅包括提供专项研究资金、给予税收优惠等扶持性政策，而且需要对阻碍AI研发利用的既有法律制度进行革新（比如形成促进数据开放和获取的政策框架，因为用AI来解决社会问题 在这方面，政府可以发挥重大作用，比如可以通过组织实施一系列重大的AI研发、应用工程和系统部署，形成典型案例，从而对行业形成指导，促进AI技术的应用普及。 第四，教育、人才培养和劳动力转型。
1.想法：打造世界最创新的经济 （1）政府行动 ①支持AI创新以提升生产力：通过下一代服务产业战略挑战投资2000万英镑促进AI在服务部门的应用；向极端环境中的机器人与AI项目投资930万英镑，研发用于离岸和核能 ②促进AI应用：设立2000万英镑的GovTech基金，支持科技企业向政府提供创新性解决方案，实现更高效的公共服务；到2027年前，使英国公私部门的全部研发支出提升2.4%（更长期需提升3%），增强英国研发力度 （2）业界行动 ①制定可互操作且尽可能开放的数据标准：AI开发人员应定义相应技术标准，允许AI系统间进行互操作，并与政府合作开发标准框架对此进行支撑；AI开发人员应就数字和数据基础设施需求与政府合作；根据公共数据的使用与分析确定相应趋势与结论 ②参与数据共享框架开发：业界、学术界和其他专家组织作为数据的持有者和使用者，应参与数据共享框架的开发；企业应提供公开数据用例，以便在框架试运行时进行安全共享。 ②促进AI在英国和全球的发展：继续发展生态系统，促进英国的AI贸易并吸引投资。
因此，报告建议政府可以通过以下方式在支持使用AI应对气候变化方面发挥领导作用：• 促进数据和数字基础设施（例如相关数据、模拟环境、测试平台、模型库和计算硬件）的负责任开发和访问，以支持AI-for-climate 应用程序的开发和采用。 除了本文开头提及的用于应对气候变化的AI工具，报告中还介绍了其他应用，例如，用于预测蝗灾的Kuzi，这是肯尼亚公司Selina Wamucii开发的一种工具，旨在帮助当地小农应对持续的蝗虫危机。 • 在AI-for-climate解决方案的创新资金中鼓励开放知识产权、开放数据和开放模型开发• 为AI-for-climate解决方案开发创新资金，以促进AI-for-climate社区的更大多样性和公平性 ，孵化AI-for-climate项目并促进合作• 开发和维护非商业公共利益应用程序减少AI对气候的负面影响减少AI对气候的负面影响• 避免政府直接资助与气候目标背道而驰的申请• 在促进人工智能技术发展的同时
文章目录 1 Framebuffer应用开发 1.1 LCD Framebuffer操作原理 1.2 Framebuffer API接口 1.2.1 open系统调用 1.2.2 ioctl系统调用 1.2.3 1.5.1 交叉编译freetype，并安装 1.5.2 freetype库，头文件移植至开发板 1.6 使用freetype 1.5.1 矢量字体引入 1.5.2 Freetype理论介绍 1.5.2 在LCD上显示一个矢量字体 1.5.3 在LCD上令矢量字体旋转某个角度 1 Framebuffer应用开发 1.1 LCD Framebuffer操作原理 LCD Framebuffer 就是一块显存 ⑦将编译出来的show_font传输到开发板，并进入show_font的目录下 执行命令：. 由于100ask开发板已经有freetype相关的库和头文件，因此不需要移植，如果开发板没有freetype库和头文件就需要按以下方法移植 /home/book/100ask_imx6ull-sdk
文章目录 8 ALSA应用开发 8.1 音频相关概念 8.1.1 采样频率 8.1.2 量化位数 8.2 ALSA架构 8.2.1 ALSA架构介绍 8.3 移植ALSA库及工具 8.3.1 ALSA库下载 AlsaPlayback类中成员函数的实现 8.9 基于ALSA音频的录制 8.9.1 程序设计 8.9.2 AlsaPlay类的定义 8.9.3 AlsaCapture类中成员函数的实现 8 ALSA应用开发 ALSA 是Linux内核2.6后续版本中支持音频系统的标准接口程序，由ALSA库、内核驱动和相关测 试开发工具组成，更好的管理Linux中音频系统。 本小节将介绍ALSA的架构。 ALSA系统包括7个子项目： 驱动包alsa-driver 开发包alsa-libs 开发包插件alsa-libplugins 设置管理工具包alsa-utils OSS接口兼容模拟层工具alsa-oss 8.3.3 ALSA Util编译 ALSA Util可以生成用于播放，录制，配置音频的应用可执行文件，测试驱动代码时用处很大，编译过程如下： tar -xvf alsa-utils-1.0.27.2
文章目录 10 RTC应用开发 10.1 RTC的作用及时间表示 10.2 RTC的操作命令 10.2.1 系统时间和硬件时间 10.2.2 系统时间操作命令 10.2.3 硬件时间操作命令 10.3 tm 结构 10.3.2时间相关的函数 1.时间格式化函数 2.localtime函数 3.mktime函数 4.asctime函数 5.ctime函数 10.4 RTC时间的编程实例 10 RTC应用开发 实时时钟芯片是日常生活中应用最为广泛的电子器件之一，它为人们或者电子系统提供精确的实时时间。 那么问题来了，为什么要从1970年1月1日0时0分0秒开始呢?那年发生了什么，以至于Unix系统以它作“纪元”。 该函数返回一个 time_t 值，该值对应于以参数传递的日历时间。如果发生错误，则返回 -1 值。
研讨会制定的AI开发指南草案提出了AI开发的九大原则：合作、透明性、可控制性、人身安全、AI系统安全、隐私、伦理、用户支撑、问责制。此外，研讨会提出了数十项今后需要重点关注的课题，可大致分为四类。 （2）与AI网络上流通的信息和数据相关的事项 探讨如何开发和实施相关的安全措施； 注重隐私保护与个人数据保护，就如何取得本人同意，数据和信息处理（匿名化、加密等）等展开探讨； 针对涉及数字内容的制度，打造相关环境以促进学习用数据的制作 ，同时促进学习模型的合理保护和使用。 （3）与AI网络化的社会经济影响评估相关的事项 对AI网络化带来的社会和经济影响进行情景分析，并开展国际合作； 针对AI网络化发展带来的影响，以及创造的丰富生活和幸福制定相应的评估指标； 提升社会对AI ，探讨如何阻止伴随AI网络化进展而产生的收入再分配不平等的现象； 与技术开发相关的课题包括：促进能对其他AI进行监控（监视、警告等）以及控制（停止、断网、修理等）的技术的研发。
2019年8月6号，美国计算社区联盟(CCC)和人工智能促进协会(AAAI)联合发布了美国未来20年AI研究路线图。主要关注如何发挥AI的价值和减轻AI的风险。 这需要对AI研究企业进行根本的变革，并通过大量、持续的投资促进变革。下面的内容是由计算社区联盟和人工智能促进协会社区合作完成的主要建议，目的是为未来20年的人工智能研究和发展制定路线图。 如何实现这些社会效益 在AI研究上，需要注意以下重点，它能激发社会驱动力： •集成智能•有意义的互动•主动学习 社区建议 1.开创和运营国家AI基础设施 •开放AI平台和开放资源建设•社区驱动持续产生AI 总结 AI被认为是新的水和电，是社会发展至关重要的生产力。目前中国和美国在AI领域处于世界领先位置，但是中国以应用为主、美国基础研究实力雄厚，即中国在基础研究上不及美国。 上面的社区研究报告可以给我们参考，决定未来的研究领域，以更好地实现陶融品性、创获智慧，促进民族和社会的发展。 ---- 相关阅读： 10大最有帮助免费在线机器学习课程 研究了美国四大计算机名校的培养
AI Lab 与自然科研在促进人工智能发展，尤其是在解决医疗等人类重大难题这方面有着共同目标。 「AI+医疗」的应用发展。 2017 年 11 月 15 日，科技部召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布首批国家新一代人工智能开放创新平台名单，中国国家医疗影像新一代人工智能开放创新平台依托腾讯公司技术能力组建，「 在应用领域上，人工智能技术和互联网技术一样，在未来可能会成为一种新技术基础设施，赋能各行各业。腾讯 AI Lab 将与自然科研合作开展更多跨学科合作和研究，打造 AI 生态体系。 我们很高兴能与腾讯 AI Lab 结成战略合作伙伴，促进各国科研人员之间，以及与产业界的互动合作，推动全球人工智能领域的研究和应用，造福社会。」
AI科技评论消息，美国时间11月3日，第二届人工智能前沿大会（AI Frontier）在硅谷 Santa Clara 会议中心隆重开幕。 以下是AI科技评论带来的现场报道： 吴恩达 Keynote 演讲：科技企业+神经网络≠AI公司 大会开场Keynote报告嘉宾是大会最重量级的嘉宾、前百度首席科学家、Coursera联合创始人、Deepliarning.ai 吴恩达认为，AI已经成为了与工业时代的电力一样重要的新基础设施，企业要想真正使用AI提升生产力促进创新，必须获取全新的战略性数据，进行统一的数据分析，以及为AI人才增加新的工作职位，例如首席AI官等。 此外，James还给出了企业发展 AI 的 5 个方面的措施：案例和核心价值研究、建立数据生态系统、打造 AI 技术和工具、整合工作流程、设立开放的组织结构。 应用案例大碰撞 本次大会的主题是“Applied Deep Learning”（深度学习的应用），在第一天的大会中，来自Apple、Amazon、Google、Facebook、NVIDIA、UBER、
泛前端视角下企业AI落地的趋势和痛点 AI行业应用将由单点能力比拼进入方案和产品整体能力比拼阶段 你有我有全都有： 拥有头部AI能力和资源的服务商在相对成熟场景的单点技术能力日趋同质化 人才同质化 AI 应用场景和业务同质化 相对成熟的AI应用场景，普遍适用于各AI服务商的业务，日趋于迁移复制。 能力同质化 面向相似的业务场景，同一批人研发出类似的能力和服务。 允许组件联动 实现具有跨组件业务逻辑的动态页面搭建 提供行业模板 内置大量行业组件和模板，快速复用前端一侧的行业模型 Mock数据 提供预定义的mock数据，也支持用户自定义Mock数据 导出对开发友好的前端代码 面向行业的前端物料中心，应该对已落地的的行业组件进行封装，抽象提炼行业通用组件和模板，实现对业务、设计、开发的高效复用。 5. 提供大量优秀案例，方便二次开发。 同步生成开发友好的代码。 支持交互式搭建和调整参数。
作为最大的中文搜索引擎，百度的核心技术便是NLP，十多年来一直在这一技术领域深耕，其基于语言学知识、大数据、知识图谱以及深度学习技术，研发领先的NLP技术，再广泛应用到对话系统、智能搜索、阅读理解、机器翻译 、智能写作等领域，同时也通过开放平台开放给业界，单单是2018年5月，百度就有两项关于阅读理解技术的研究论文被ACL 2018大会录用。 如今在AI产业爆发后，越来越多的大学开办人工智能学院、越来越多的企业建立人工智能实验室，AI研究也进入黄金时期，专业学者、学术成果、从业者正越来越多，与之配套的学术支持服务已经呈现短板，特别是亚太地区， 李彦宏强调中国人整体上说同样的语言，是因为语言是AI的核心技术。亚太地区计算语言研究、技术和应用这几年的发展有目共睹。 AACL成立后进一步促进亚太地区计算语言技术的进步，计算语言背后的智能翻译、智能问答、智能对话、智能搜索、智能教育技术也会更加成熟，进而产生大量的AI应用，这意味着AACL的成立也会加速当地AI产业化进程
赖可 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 这边限制对中出口，那边放松国内监管。 感受到保持领先地位的焦虑，为了促进AI发展，美国最新发布了10条原则。 十条原则具体内容如下： 1.公众对AI的信任，政府对AI的监管和非监管方法必须促进可靠、鲁棒和可信赖的AI应用。 2.公众参与，机构应为公众提供“充分机会”参与规则制定过程的所有阶段。 3.科学的完整性和信息质量，机构应通过公开、客观的方式寻求可验证证据来获得有关AI的技术信息，这些证据既可为政策决策提供信息，也可增强公众对AI的信任。 4.风险评估和管理，应使用基于风险的方法来确定哪些风险可以接受，哪些风险可能带来不可接受的危害，或者预期成本大于预期收益的危害。 7.公平与非歧视，对于人工智能应用产生的结果和决定，机构应该考虑公平和非歧视的问题。 8. 公开和透明，透明和公开可以提高公众对AI应用的信任和信心。 9.
我们希望这些战略将促进在AI安全发展方面开展更多合作，推动AI在全球取得更好的成果。 建立 建立和发布安全、可靠且有益于社会的AI系统符合企业的经济利益，这一点很重要。 然而，由于技术发展的速度以及开发商和监管机构之间的大量信息不对称，传统的监管机制在处理AI方面可能效果较差。 合作战略 我们已经找到了四种可用于改善AI安全规范和标准合作可能性的策略： 1.促进对合作机会的准确信念 传达与AI相关的安全和安保风险，表明可以采取具体步骤促进安全合作，并对安全常识做出共同关注。 3.开放AI开发的更多方面，以进行适当的监督和反馈 宣传行为准则，提高与出版物相关决策的透明度，并且只要解决了安全和知识产权问题，就应开放个人AI系统，以便进行更严格的审查。 需要考虑的领域可能包括联合研究AI系统的能力以及AI安全和安全的其他方面的广泛应用；各种应用的“AI for good”项目，其结果可能具有广泛且主要是积极的应用（例如在可持续性和健康等领域）；联合制定针对全球
人工智能服务平台（云智天枢）支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放的方式降低 AI 应用开发成本。
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