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開發(fā)者社區(qū)技術(shù)周刊又和大家見面了，讓我們一起看看，過去一周有哪些值得我們開發(fā)者關(guān)注的重要新聞吧。

C++20 標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布
2020H1中國AI云服務(wù)市場規(guī)模增長遠(yuǎn)超預(yù)期
Nature：超越地域和文化，AI識別出全人類共同的16種面部表情
DeepMind最新AI產(chǎn)品MuZero可以在不知道規(guī)則情況下掌握游戲
最高可用性保證達(dá)99.995% 京東智聯(lián)云升級SLA服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)
Mimik和IBM合作，使邊緣計算資源更易于訪問
復(fù)旦大學(xué)博士論文《基于軌跡分析的微服務(wù)故障定位》
AAAI 2021 | 從語義關(guān)系建模的角度進(jìn)行句子語義關(guān)系匹配

技術(shù) 要聞

Industry? ?News

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??C++20 標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布

近日，ISO C++ 委員會正式發(fā)布了 C++20 標(biāo)準(zhǔn)，命名為 ISO/IEC 14882:2020。這次重大更新引入了許多新特性：?

模塊 (Modules)?
協(xié)程 (Coroutines)?
范圍 (Ranges)
概念與約束 (Constraints and concepts)?
指定初始化 (designated initializers)?
操作符 <=> != == 、constexpr支持：new/ delete、dynamic_cast、try/ catch、虛擬
?constexpr 向量和字符串
計時：日歷、時區(qū)支持
std::format?
std::span?
std::jthread

Concepts/Ranges/Modules/Coroutines 這些新特性將會對開發(fā)者及 C++ 生態(tài)產(chǎn)生不小的影響，也為這門“高齡”編程語言增添不少魅力。

??2020H1中國AI云服務(wù)市場規(guī)模增長遠(yuǎn)超預(yù)期

國際數(shù)據(jù)公司（IDC）最新發(fā)布的《中國AI云服務(wù)市場（2020上半年）跟蹤》報告顯示，2020年上半年中國AI云服務(wù)市場規(guī)模達(dá)10.9億元人民幣，相比2019年上半年實(shí)現(xiàn)了超過100%的增長。云服務(wù)廠商能夠提供豐富且快速迭代的單點(diǎn)AI能力，也具備為行業(yè)用戶打造應(yīng)用場景方案以及行業(yè)整體解決方案的能力。AI公有云服務(wù)市場仍然處于早期階段，未來，AI云服務(wù)廠商將在整體AI軟件及應(yīng)用市場中獲得越來越高的市場份額。

?? Nature：超越地域和文化，AI識別出全人類共同的16種面部表情

來自加州大學(xué)伯克利分校和谷歌的研究人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)和 YouTube 視頻，對常見的面部表情和引發(fā)表情的情境進(jìn)行了比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無論是在巴西的生日派對上，還是在肯尼亞的葬禮上，還是在中國公園里的廣場舞中，人類在類似的社會環(huán)境中都會使用相同的面部表情，比如微笑、皺眉、苦臉。也就是說，人類豐富的面部表情可以超越地域和文化。這項(xiàng)研究發(fā)表在 12 月 16 日的《自然》雜志上，證實(shí)了人類情感表達(dá)跨越地域和文化邊界的普遍性。

??DeepMind最新AI產(chǎn)品MuZero可以在不知道規(guī)則情況下掌握游戲

據(jù)國外媒體報道，Alphabet旗下專注于人工智能的子公司DeepMind最新的人工智能產(chǎn)品MuZero可以在不知道規(guī)則的情況下掌握游戲。DeepMind的使命是向人們展示，人工智能不僅能夠真正精通游戲，甚至在不需要被告知游戲規(guī)則的情況下也能做到這一點(diǎn)。當(dāng)?shù)貢r間周三，該公司詳細(xì)介紹了MuZero，MuZero是一款無需事先學(xué)習(xí)游戲規(guī)則就能掌握游戲的人工智能。MuZero不僅可以通過具有復(fù)雜策略的視覺簡單游戲（如圍棋、國際象棋和日本將棋）來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，還可以通過視覺復(fù)雜的雅達(dá)利游戲來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。它并沒有使用規(guī)則去尋找最佳情況，而是學(xué)會考慮游戲環(huán)境的方方面面，并自己觀察它是否重要。

??最高可用性保證達(dá)99.995% 京東智聯(lián)云升級SLA服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)

近日，京東智聯(lián)云發(fā)布全新升級的云計算服務(wù)等級協(xié)議，最高可用性保證達(dá)99.995%。這意味著京東智聯(lián)云作為云計算服務(wù)商，服務(wù)可用性水平已躋身世界一流云計算廠商行列?！?9.995%”這個數(shù)值的背后，是京東智聯(lián)云高水準(zhǔn)的前沿技術(shù)能力優(yōu)勢和豐富的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)積累。京東智聯(lián)云的技術(shù)能力，歷經(jīng)京東零售、京東物流、京東數(shù)科等京東集團(tuán)內(nèi)部核心業(yè)務(wù)的千錘百煉，并通過歷年京東618及京東11.11考驗(yàn)，在保障服務(wù)可用性方面有長期的技術(shù)積累和實(shí)踐。

??Mimik和IBM合作，使邊緣計算資源更易于訪問

邊緣計算初創(chuàng)公司mimik 正在與IBM合作創(chuàng)建基于邊緣的計算資源，據(jù)稱這將有助于加快醫(yī)療保健，制造，零售和其他行業(yè)的自動化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。mimik在12月24號表示，“物聯(lián)網(wǎng)”和5G等趨勢的增長導(dǎo)致了位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的數(shù)十億個互聯(lián)設(shè)備和應(yīng)用程序的出現(xiàn)。但這些設(shè)備和應(yīng)用程序都依賴于位于集中式數(shù)據(jù)中心的計算資源，它們正成為帶寬的負(fù)擔(dān)，因此難以管理。

mimik與IBM的合作可以幫助解決這個問題。該公司創(chuàng)建了一個混合EdgeCloud平臺，該平臺可通過將智能手機(jī)和PC等設(shè)備轉(zhuǎn)換為可以在網(wǎng)絡(luò)邊緣運(yùn)行的“云服務(wù)器”來工作。edgeCloud平臺可以利用這些設(shè)備，使它們能夠在小型本地群集中相互通信，而不管它們運(yùn)行的操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)如何。這使得可以使用它們的組合計算資源來為網(wǎng)絡(luò)邊緣的應(yīng)用程序提供動力。

學(xué) 術(shù) 前沿

Academic News

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??復(fù)旦大學(xué)博士論文《基于軌跡分析的微服務(wù)故障定位》

微服務(wù)系統(tǒng)作為一種新的基于云的軟件系統(tǒng)形態(tài)，其軟件故障特點(diǎn)還缺少相應(yīng)的總結(jié)，同時也缺少公開的微服務(wù)系統(tǒng)（如開源項(xiàng)目）可供研究。為此，本文《Trace Analysis based Fault Localization for Microservice Systems 》針對微服務(wù)系統(tǒng)開發(fā)實(shí)踐進(jìn)行了一次工業(yè)調(diào)研，系統(tǒng)了解了工業(yè)界微服務(wù)系統(tǒng)的特點(diǎn)，收集了一組典型微服務(wù)故障案例以及相應(yīng)的故障分析與調(diào)試實(shí)踐方法，并對實(shí)踐問題和挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上，他們開發(fā)了一個中等規(guī)模的微服務(wù)基準(zhǔn)系統(tǒng)，重現(xiàn)了 22 個工業(yè)故障案例，并通過開源社區(qū)進(jìn)行了發(fā)布?；谶@一開源微服務(wù)基準(zhǔn)系統(tǒng)以及相應(yīng)的故障案例，開展了一系列微服務(wù)故障輔助定位方法和技術(shù)研究。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2006.06830v2

??AAAI 2021 | 從語義關(guān)系建模的角度進(jìn)行句子語義關(guān)系匹配

句子語義關(guān)系匹配是自然語言處理中基礎(chǔ)但重要的一項(xiàng)任務(wù)，并且有著廣泛的應(yīng)用場景，檢索，對話，問答等實(shí)際場景都會用到?，F(xiàn)有的方法可以大致分為兩類：一類是直接對句子本身進(jìn)行建模，利用 BERT，LSTM 等方法，或者生成語義表示向量在進(jìn)行匹配分析，或者從細(xì)粒度的角度直接分析詞，短語之間的匹配；另一類還考慮了標(biāo)簽的信息，因?yàn)闃?biāo)簽也包含了一定的語義信息，通過 label embedding 的方法補(bǔ)充豐富的信息，從而得到句子語義匹配的關(guān)系。

本文認(rèn)為標(biāo)簽的語義更多地指明了兩個句子的語義關(guān)系，而這部分是被現(xiàn)有研究忽略的，通過對語義關(guān)系的挖掘能夠更深入的挖掘句子的語義信息，抽取與語義關(guān)系相關(guān)的特征，實(shí)現(xiàn)更好的句子語義關(guān)系建模。為此，本文提出了 relation of relation modeling，從語義關(guān)系建模的角度進(jìn)行句子語義關(guān)系匹配建模分析。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2012.08920

*以上信息來源于網(wǎng)絡(luò)，由“京東智聯(lián)云開發(fā)者”公眾號編輯整理，不代表京東智聯(lián)云立場*

2020H1中國AI云服務(wù)市場規(guī)模增長遠(yuǎn)超預(yù)期；C++20 標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布

2020H1中國AI云服務(wù)市場規(guī)模增長遠(yuǎn)超預(yù)期；C++20 標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布