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          Elasticsearch和Kibana變更開源許可協(xié)議;Facebook利用AI增強(qiáng)為視障人士描述照片能力

          共 3098字,需瀏覽 7分鐘

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          2021-01-25 21:25


          開發(fā)者社區(qū)技術(shù)周刊又和大家見面了,快來看看這周有哪些值得我們開發(fā)者關(guān)注的重要新聞吧。



          • 京東科技主導(dǎo)的開源項(xiàng)目ShardingSphere榮登國人主導(dǎo)開源項(xiàng)目活躍度第五

          • 京東零售孵化開源項(xiàng)目 Taro入選 2020 中國開源項(xiàng)目 TOP4

          • 樹莓派發(fā)布微控制器開發(fā)板RaspBerry Pi Pico,定價(jià)4美元!

          • Visual Studio將原生支持WSL 2

          • Elasticsearch和Kibana變更開源許可協(xié)議?

          • Facebook利用AI增強(qiáng)為視障人士描述照片能力

          • AAAI 2021丨一種基于可見區(qū)域分割和形狀先驗(yàn)的無模態(tài)分割模型

          • 將SimCLR應(yīng)用于NLP預(yù)訓(xùn)練模型,提升句子語義表征效果

          • 京東發(fā)布《未來科技趨勢白皮書》詳解5大關(guān)鍵技術(shù)



          行 業(yè) 要 聞

          Industry? ?News


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          京東科技主導(dǎo)的開源項(xiàng)目ShardingSphere榮登國人主導(dǎo)開源項(xiàng)目活躍度第五



          1月19日,開源社發(fā)布《2020 中國開源年度報(bào)告》。在報(bào)告中,ShardingSphere榮登所有國人主導(dǎo)開源項(xiàng)目中活躍度第五名,作為 Apache 軟件基金會下屬的國人主導(dǎo)的開源項(xiàng)目中,ShardingSphere活躍度排名第一!前不久,在開源安全基金會(OpenSSF)網(wǎng)站的開源項(xiàng)目關(guān)鍵性評分的200個(gè)java頂級項(xiàng)目中,ShardingSphere排名72,也同時(shí)位居國人主導(dǎo)的開源項(xiàng)目之首。


          2

          京東零售孵化開源項(xiàng)目 Taro入選 2020 中國開源項(xiàng)目 TOP4



          近日,開源社發(fā)布了《2020 中國開源年度報(bào)告》,根據(jù)報(bào)告中公布的中國區(qū)開源項(xiàng)目活躍度統(tǒng)計(jì)排名中顯示,由京東零售(平臺業(yè)務(wù)中心-平臺產(chǎn)品部)孵化的開源項(xiàng)目 Taro 再次入選中國區(qū)開源項(xiàng)目 TOP5,排名第4,相較于 2019 年提升了一個(gè)座次的排名。與同為 TOP5 的項(xiàng)目 ShardingSphere 并成為京東孵化的開源項(xiàng)目雙星,為中國開源社區(qū)注入了穩(wěn)健扎實(shí)的京東風(fēng)格。



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          樹莓派發(fā)布微控制器開發(fā)板 ? ? ? ? ? ? ? ? ? RaspBerry Pi Pico,定價(jià)4美元!



          1月22日,樹莓派基金會最新發(fā)布一款低成本、高性能的微控制器開發(fā)板Raspberry Pi Pico,新產(chǎn)品相比普通樹莓派體積更小,售價(jià)僅4美元,現(xiàn)已上市銷售。據(jù)樹莓派基金會介紹,Pi Pico足以用于機(jī)器學(xué)習(xí)等項(xiàng)目,可處理模擬輸入和低延遲I/O,還能提供非常強(qiáng)勁的低功耗待機(jī)模式。Raspberry Pi Pico是一款便捷靈活、方便上手的開源電子原型平臺。由樹莓派基金會推出,不同于以往任意一款樹莓派,Raspberry Pi Pico定位為高性能單片機(jī)控制器,致力于解決樹莓派不夠擅長的硬件控制領(lǐng)域的不足,是補(bǔ)足樹莓派產(chǎn)品功能生態(tài)的重要板塊。


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          Visual Studio將原生支持WSL 2


          近日,微軟官方宣布旗下的集成開發(fā)環(huán)境Visual Studio將原生支持WSL 2,這意味著VS用戶可以在WSL 2上進(jìn)行無縫構(gòu)建和調(diào)試,而無需添加SSH連接,提升運(yùn)行效率。據(jù)悉,微軟曾在2019年將Visual Studio原生支持WSL 1,即所有命令都通過wsl.exe在本地端執(zhí)行,WSL會從/mnt文件夾下的Windows磁盤存取數(shù)據(jù)。但由于目前VS仍未原生支持WSL 2,導(dǎo)致這些命令在WSL 2中的執(zhí)行效率緩慢,因此微軟官方建議VS用戶只有在WSL 2可以提供更好的性能以及100%兼容系統(tǒng)調(diào)用的時(shí)候再使用WSL 2。


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          Elasticsearch和Kibana變更開源許可協(xié)議?

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          Elastic公司宣布即將變更Elasticsearch和Kibana的其中一項(xiàng)開源許可協(xié)議——Apache License 2.0,將Apache License 2.0變更為雙授權(quán)許可,即 Server Side Public License (SSPL) + Elastic License。在不違反許可協(xié)議的前提下,變更后用戶仍可自由選擇使用滿足自己需求的源代碼或發(fā)行版。


          目前Elasticsearch和Kibana使用了以下三種開源許可協(xié)議?:


          • Apache License 2.0

          • Apache License 2.0 compatible license

          • Elastic License


          此次變更只影響使用到了Apache License 2.0的源代碼,與Apache License 2.0無關(guān)的部分像過去一樣保持不變。例如Elasticsearch和Kibana的默認(rèn)發(fā)行版會繼續(xù)在Elastic License許可下發(fā)布,用戶可以繼續(xù)免費(fèi)下載和使用。


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          Facebook利用AI增強(qiáng)為視障人士描述照片能力?



          1月21日消息,據(jù)國外媒體報(bào)道,Facebook宣布對其人工智能(AI)技術(shù)進(jìn)行新的改進(jìn),增強(qiáng)為視障用戶生成Instagram等平臺上發(fā)布的照片描述。Facebook表示,這一進(jìn)步可以幫助盲人或視力受損的用戶更好地理解家人和朋友發(fā)布照片中的內(nèi)容,提供更多詳細(xì)信息。最新版本的AAT使用了一個(gè)在數(shù)十億張Instagram公開圖片和標(biāo)簽數(shù)據(jù)上訓(xùn)練出來的模型。為了使這些模型更好地適用于所有人,該公司對其進(jìn)行了微調(diào),以便從所有地理位置的圖像中采集數(shù)據(jù),并使用多種語言翻譯標(biāo)簽(hashtags)。還根據(jù)性別、膚色和年齡來評估其概念。由此產(chǎn)生的模型更準(zhǔn)確,在文化和人口統(tǒng)計(jì)方面更具包容性。


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          京東發(fā)布《未來科技趨勢白皮書》詳解5大關(guān)鍵技術(shù)



          近日,京東集團(tuán)技術(shù)委員會對外發(fā)布了《技術(shù)重構(gòu)社會供應(yīng)鏈——未來科技趨勢白皮書》(以下簡稱《白皮書》),向業(yè)界展示了京東數(shù)智化社會供應(yīng)鏈在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、自主系統(tǒng)、下一代技術(shù)等五大關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)趨勢研究,以及在零售、健康、物流、金融、城市等五大場景的技術(shù)賦能成果。


          《白皮書》指出,人工智能物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、自主系統(tǒng)、下一代計(jì)算,正在成為未來科技趨勢的主要關(guān)鍵詞,并積極將這五項(xiàng)技術(shù)與業(yè)務(wù)場景進(jìn)行融合。




          學(xué) 術(shù) 前 沿

          Academic News



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          AAAI 2021丨一種基于可見區(qū)域分割和形狀先驗(yàn)的無模態(tài)分割模型



          深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在物體分割上有著廣泛的應(yīng)用,在物體分割中,物體被遮擋是不可避免的,然而在部分現(xiàn)實(shí)世界場景,例如自動駕駛等應(yīng)用中,僅僅預(yù)測物體可見區(qū)域是不夠的。因此需要進(jìn)行無模態(tài)分割來預(yù)測完整的物體區(qū)域。本文主要介紹一種基于可見區(qū)域分割和形狀先驗(yàn)的無模態(tài)分割方法。


          *論文鏈接:https://arxiv.org/pdf/2012.05598.pdf


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          將SimCLR應(yīng)用于NLP預(yù)訓(xùn)練模型,提升句子語義表征效果



          作者認(rèn)為將對比學(xué)習(xí)引入到句子語義表征中是很有必要的,現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練模型都是通過詞級別的目標(biāo)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的,而且單純使用 [cls] 作為最終句子的語義表征不夠充分。需要為本文中的對比學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)更好的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法,用于提升句子語義的理解和表征。本文非常巧妙地將應(yīng)用在CV上的SimCLR框架直接應(yīng)用到了NLP中的預(yù)訓(xùn)練模型中,具體作者考慮四種不同的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。對現(xiàn)階段的NLP領(lǐng)域的對比學(xué)習(xí)是一個(gè)很不錯(cuò)的參考。


          *論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2012.15466


          *以上信息來源于網(wǎng)絡(luò),由“京東科技開發(fā)者”公眾號編輯整理,

          不代表京東智聯(lián)云立場*




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