我國首個金融區塊鏈國際標準經過立項；貝葉斯神經網絡最新進展

時間 2020-09-19

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開發者社區技術週刊又和你們見面了，快來看看這周有哪些值得咱們開發者關注的重要新聞吧。算法

我國首個金融區塊鏈國際標準經過立項

英特爾發佈第 11 代酷睿處理器 Tiger Lake

Linux From Scratch v10 發佈

微軟發佈鑑別 AI 換臉視頻工具

中國科學家成功研製全球神經元規模最大的類腦計算機

Level 3 網絡故障致使全球流量下跌 3.5%

臺積電利用人工智能和機器學習技術處理芯片生產數據

貝葉斯神經網絡最新進展

SIGIR 2020丨類似問題斷定的二次匹配模型

行業要聞服務器

Industry News網絡

▲▲▲架構

國際電信聯盟電信標準化部門（ITU-T）第十六研究組（SG16）全會在線上召開，會上，由中國人民銀行數字貨幣研究所牽頭提出，並與中國信息通訊研究院、華爲等單位聯合發起的國際標準《金融分佈式帳本技術應用指南》（Financial Distributed Ledger Technology Application Guideline）在ITU-T SG16成功立項。本次立項的《金融分佈式帳本技術應用指南》是我國牽頭的首個金融區塊鏈國際標準。機器學習

英特爾近日發佈了第 11 代低功耗酷睿處理器 Tiger Lake。Tiger Lake 採用 10nm SuperFIN 工藝，CPU 部分是全新的 Willow Cove 架構，最多 4 核心 8 線程。得益於架構升級以及 10nm SuperFin 技術，Tiger Lake 的最高頻率達 4.8GHz，高於 Ice Lake 10 代酷睿中的 Sunny Cove 3.9GHz。分佈式

Linux From Scratch 項目釋出了 v10。Linux 平臺以發行版衆多聞名，每一個發行版都有各自的特點，喜歡這個仍是喜歡那個可能只與口味有關。但你也可能以爲現有的發行版都不滿意，想要打造本身的發行版。但如何從零開始創造定製發行版呢？Linux From Scratch 項目旨在提供必要的知識，幫助你設計和構建本身的發行版，並在此過程當中加強 Linux 相關的技能。ide

近日，微軟出手打造了視頻鑑真工具，可讓經由 Deepfake 處理的僞造視頻原形畢露。鑑真工具可進行逐幀分析，以驗證圖像有無存在篡改。工具中基於 Azure 的組件還容許視頻創做者對圖像添加數字散列和證書。微軟認可，隨着 AI 算法的精進，工具不可避免地要被淘汰。但在現階段，這麼一套工具仍是很具有可用性和現實性意義的。工具

近日，浙江大學聯合之江實驗室共同研製成功了中國首臺基於自主知識產權類腦芯片的類腦計算機（Darwin Mouse），這一成果於 9 月 1 日在杭州發佈。這是中國類腦計算技術發展的里程碑。據瞭解，類腦計算就是用硬件及軟件模擬大腦神經網絡的結構與運行機制，構造一種全新的人工智能系統，這種顛覆傳統計算架構的新型計算模式。其特色在於存算一體、事件驅動、高度並行等。學習

浙江大學介紹，這臺類腦計算機包含 792 顆浙江大學研製的達爾文 2 代類腦芯片，支持 1.2 億脈衝神經元、近千億神經突觸，與小鼠大腦神經元數量規模至關，典型運行功耗只須要 350-500 瓦，集成在 3 臺 1.6 米高的標準服務器機箱中，造成了一臺強大的機架式類腦計算機。這是目前國際上神經元規模最大的類腦計算機。區塊鏈

8 月 30 日標準時間上午十點，美國網絡服務商 CenturyLink/Level(3) 發現一個存在問題的 Flowspec 規則防止了 BGP 廣播，致使其整個網絡出現問題，而下游 ISP 和 CDN 服務商跟着出現訪問問題。Flowspec 是 BGP 的一個擴展，容許防火牆規則在整個網絡之間快速發佈，它能夠在極短期內推送新防火牆規則，若是正確使用的話，它是一個強大的工具，但若是出現錯誤的話，它可能會形成巨大的影響。Level 3 網絡故障的起源極可能是它試圖發出新的 Flowspec 規則去屏蔽網絡中的攻擊或其餘問題。Level 3 宕機期間致使全球流量下跌了 3.5%。爲了解決問題，Level 3 重置了全部設備，用乾淨的 BGP 路由表重啓路由器，整個過程耗時約 7 個小時。

臺積電負責先進技術業務發展的一名高管在官網上透露，公司已開始利用人工智能和機器學習技術，主要是用於芯片生產過程當中的數據處理。這名高管表示，生產的芯片越多，從中學到的就能越多，就能知曉哪兒容易出問題，新材料或設備在哪一環節會出現意想不到的問題，就有更多的機會消除這些問題並簡化流程。做爲全球第一家率先量產 7nm 工藝的廠商，臺積電比其餘任何一家半導體制造商都有更多的時間和晶圓去改善質量和良品率。

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下一代神經網絡的演化方向是什麼？可能性的一個答案是貝葉斯神經網絡，由於它能夠對已有的知識進行推斷。邏輯推理做用就是能夠對已有的知識進行延伸擴展。BNN 的最新進展值得每一個 AI 研究者緊密關注，本文就是一篇新鮮出爐的關於 BNN 的綜述。

論文連接：https://arxiv.org/abs/2006.12024

本文由中科院計算所團隊發表於 SIGIR 2020。在社區問答中，根據 user question 找到已存在的 archived question 對於問題搜索和冗餘消除都有較大意義，本文提出了一種類似問題的二次匹配模型，將 archived question 的回答做爲鏈接兩者的橋樑，輔助斷定 archived question 是否與 user question 類似。該模型相比於已有的 SOTA 類似問題匹配模型取得了更好的效果。

論文連接：https://arxiv.org/pdf/2006.11...

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