「技術動向周報」科技資訊和技術資訊匯總

編程方面消息

Python 之父將退出核心決策層,而轉居幕後

7 月 12 日,Python 之父 Guido van Rossum 在 Python 郵件組裡發郵稱,他將退出 Python 核心決策層,而轉居幕後。

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從 Guido van Rossum 的郵件內容可以看出,他已經厭倦了運營該組織。外界猜測:第一個解釋:搞技術的大多鬥不過搞管理的,所以被排擠出去;第二個解釋:搞技術的不屑於搞管理,所以主動離去。

Jonathan Blow 認為 C++ 是一種可怕的語言

Jonathan Blow 是著名獨立解密遊戲《Braid》和《The Witness》的作者,它認為 C++ 真的是一種可怕的語言,可怕到他要停下手中的工作發明一種新語言來改進程序員們的生活質量。2014 年夏天他還在開發《The Witness》時開始著手設計 C++ 的替代語言 Jai。

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Jai 還在開發之中,尚未公開。 Blow 在 Gamelab Barcelona 上談論了他眼中的 C++ 主要缺陷:他認為 C++ 過於複雜的層狀生態系統增加了解決不同問題的複雜度。層越多,堆起來越高,也變得越來越不穩定,越來越難以理解。他的 Jai 語言試圖解決這些問題,簡化系統,增加表達能力,能允許程序員用少量代碼構建大量功能。

能源方面消息

蘋果宣佈將聯合10家供應商建立一隻面向中國3億美元清潔能源基金

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蘋果稱,公司與其合作伙伴將在未來四年內向中國清潔能源基金(China Clean Energy Fund)投資3億美元。該基金將在中國投資和開發總裝機量超過1千兆瓦的清潔能源項目,足以為大約100萬戶家庭供電。這些投資產生的可再生能源將為蘋果10家供應商的運營提供電力,包括臺灣iPhone組裝商和碩、緯創。

芯片方面消息

基於AMD Zen架構的國產x86處理器開始生產

代號為 Dhyana,國內芯片製造商海光(Hygon)公司獲得AMD Zen 微架構授權的X86 處理器現在總算浮出水面, 而 AMD 這份與中國合作伙伴達成的 X86 IP許可協議成果也將有望打破幾十年來由英特爾,AMD 和 VIA 威盛電子長期的三頭壟斷格局,至於AMD 將如何保留 X86 許可協議又同時將這些基於Zen 架構設計的芯片讓利給海光,現在越來越多的細節也逐漸得以曝光。

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AMD 在官方聲明中明確表示,該公司將不會將自己的最終芯片設計方案出售給這家中國合作伙伴,而是允許海光使用 Zen 架構來針對中國芯片市場設計特定的芯片,不過有 Linux 核心開發人員卻發現,海光打造的這款 Dhyana 處理器和 AMD 的EPYC 處理器從各方面來看都非常的相似,可能唯一算得上區別的就是供應商 ID 和家族序列號了。

硬件方面消息

最新15寸蘋果筆記本發佈

最新15寸MacBook Pro,最高配置為:六核Intel i9處理器,32 GB內存和4TB存儲。售價為6699美元(土豪專享)。鍵盤操作更加靜音,retina顯示器顏色更容易上眼。Touch Bar還可以根據房間的色溫改變其顏色。

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還可以使用Opt + Brightness鍵盤快捷鍵調出系統自定義設置中的相關窗口,以快速進入True Tone切換。

汽車方面消息

福特正在告別傳統汽車並向電動汽車

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近日,福特宣佈停止在北美繼續投產除了野馬汽車以外的轎車,轉而生產suv、皮卡和其他大型汽車,在業界引起轟動。這一舉動並不

人意外,因為SUV和皮卡銷量不斷增長,而轎車銷量卻直線下降。另一個原因是福特正在順應汽車行業瞬息萬變的形勢,放棄轎車轉戰電動汽車市場。

人工智能方面消息

​區塊鏈仍然受到編程漏洞的影響

約翰內斯堡大學Tshilidzi Marwala和Bo Xing發表的一篇論文的內容指出,區塊鏈與AI的結合有助於提供更智能的區塊鏈,作者稱之為“區塊鏈2.0”。

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區塊鏈的智能合約方面是一個引人注目的市場創新。然而,Marwala和Xing指出,“關於智能合約安全的定義標準仍然缺乏,這意味著新的或現有的智能合約中發現的隱藏漏洞可能會導致不良後果,例如貨幣損失。” 加密貨幣智能合約中的漏洞確實花費了數百萬美元。

通過機器深度學習分析可以瞭解觀眾對影視作品的具體需求。

劍橋大學、西英格蘭大學和圖靈研究所的研究人員,通過行為經濟學和人工智能的深度學習組合工具,能夠更好地分析並理解消費者的電影偏好。

Marco Del Vecchio,Alexander Kharlamov,Glenn Parry和Ganna Pogrebna利用多樣化的組合開發工具,幫助媒體行業更好地瞭解內容觀眾真正想要看到的內容。

目前,電影媒體和娛樂行業選擇是基於自上而下決策的內容產品,通常由專業知識、經驗、調查和策劃小組提供。研究人員說:“我們的主要動機是瞭解我們是否可以將觀眾的感知放在等式的核心位置。”

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通過使用自然語言處理(NLP)算法,分析電影腳本以確定用戶的情感旅程,通過電影的情感旅程,提高接待和服務水平並增加收入。

例:

“持續的情緒上升”(例如:肖申克救贖,土撥鼠日和聖誕節前的夢魘)

“持續的情緒下降”(例如:玩具總動員3)

“墮落後崛起”(例如:教父,指環王)

“崛起後崛起”(例如:On the Waterfront, Mary Poppins, and A Very Long Engagement)

“崛起,崛起”(例如:蜘蛛俠2)


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