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Doroni 的全电动飞行汽车在美国获得飞行认证

Sun, 03 Dec 2023 21:48:19 CST

飞行电动汽车不仅仅出现在科幻电影中。总部位于迈阿密的 Doroni Aerospace 周五宣布其全电动飞行汽车Doroni H1 获得美国联邦航空局 (FAA) 官方适航认证。最棒的是——它的设计适合您的车库。

Doroni 声称是美国第一家用 2 座飞行电动汽车测试载人飞行的公司。Doroni H1今年早些时候首飞。

首席执行官 Doron Merdinger 今年夏天成功驾驶了个人电动垂直起降飞机(eVTOL)。默丁格表示，获得飞行认证“不仅是我们公司的一个里程碑，也是整个个人空中交通领域的一次飞跃。”他表示，电动飞行汽车“有望重新定义城市交通。” 随着这家初创公司完成融资工作，Doroni 的飞机已收到 370 多份预订单。

这款全电动飞行汽车由 10 个独立的推进系统提供动力，据称最高时速为 140 英里/小时（巡航速度为 100 英里/小时），续航里程为 60 英里。其独特的设计确保了飞行过程中的稳定性。

它包括四个管道，其中包含两个带有专利管道螺旋桨的电动机。八个用于垂直飞行，并附加“两次推动”。

这架双座飞机设计适合容纳两辆车的车库，长 23 英尺，宽 14 英尺。它还具有 20 分钟内快速充电 (20%-80%) 的功能。

聊聊 nostr 和审查

Fri, 03 Feb 2023 15:46:13 CST

这两天在网络上又有一个东西火了，Twitter 的创始人 @jack 新的社交 iOS App Damus 上苹果商店（第二天就因为违反中国法律在中国区下架了），这个软件是一个去中心化的 Twitter，使用到的是 nostr – Notes and Other Stuff Transmitted by Relays 的协议（协议简介，协议细节），协议简介中有很大的篇幅是在批评Twitter和其相类似的中心化的产品，如： Masodon 和 Secure Scuttlebutt 。我顺着去看了一下这个协议，发现这个协议真是非常的简单，简单到几句话就可以讲清楚了。

通讯过程

这个协议中有两个东西，一个是 client，一个是 relay，client 就是用户社交的客户端，relay 就是转发服务器。
用户不需要注册，用户只需要有一个密钥对（公钥+私钥）就好了，然后把要发的信息做签名，发给一组 relays
然后你的 Follower 就可以从这些 relays 上订阅到你的信息。

技术细节摘要

技术实现上，nostr 使用 websocket + JSON 的方式。其中主要是下面这么同个指令
- Client 到 Relay主要是下面这几个指令：
  - EVENT。发出事件，可以扩展出很多很多的动作来，比如：发信息，删信息，迁移信息，建 Channel ……扩展性很好。
  - REQ。用于请求事件和订阅更新。收到 REQ消息后，relay 会查询其内部数据库并返回与过滤器匹配的事件，然后存储该过滤器，并将其接收的所有未来事件再次发送到同一websocket，直到websocket关闭。
  - CLOSE。用于停止被 REQ 请求的订阅。
- Relay 到 Client 主要是下面几个指令：
  - EVENT。用于发送客户端请求的事件。
  - NOTICE。用于向客户端发送人类可读的错误消息或其他信息
关于 EVENT 下面是几个常用的基本事件：
- 0: set_metadata：比如，用户名，用户头像，用户简介等这样的信息。
- 1: text_note：用户要发的信息内容
- 2： recommend_server：用户想要推荐给关注者的Relay的URL（例如 wss://somerelay.com）

如何对抗网络审查

那么，这个协议是如何对抗网络审查的？

识别你的身份是通过你的签名，所以，只要你的私钥还在，你是不会被删号的
任何人都可以运行一个或多个relay，所以，就很难有人控制所有的relay
你还可以很方便的告诉其中的 relay 把你发的信息迁到另一个 relay 上
你的信息是一次发给多个relay的，所以，只要不是所有的热门realy封了你，你就可以发出信息
每个relay的运营者都可以自己制定规则，会审查哪些类型内容。用户据此选择即可。基本不会有一个全局的规则。
如果你被全部的relay封了，你还是可以自建你的relay，然后，你可以通过各种方式告诉你身边的人你的relay服务器是什么？这样，他们把这个relay服务器加到他们的client列表中，你又可以从社死中复活了。

嗯，听起来很简单，整个网络是构建在一种 “社区式”的松散结构，完全可能会出现若干个 relay zone。这种架构就像是互联网的架构，没有中心化，比如 DNS服务器和Email服务器一样，只要你愿意，你完全可以发展出自己圈子里的“私服”。

其实，电子邮件是很难被封禁和审查的。我记得2003年中国非典的时候，我当时在北京，当时的卫生部部长说已经控制住了，才12个人感染，当局也在控制舆论和删除互联网上所有的真实信息。但是，大家都在用电子邮件传播信息，当时基本没有什么社交软件，大家分享信息都是通过邮件，尤其是外企工作的圈子，当时每天都要收很多的非典的群发邮件，大家还都是用公司的邮件服务器发……这种松散的，点对点的架构，让审查是基本不可能的。其实， 我觉得 nostr 就是另外一个变种或是升级版的 email 的形式。

如何对抗Spam和骗子

但是问题来了，如果不能删号封人的话，那么如何对抗那些制造Spam，骗子或是反人类的信息呢？nostr目前的解决方案是通过比特币闪电网络。比如有些客户端实现了如果对方没有follow 你，如果给他发私信，需要支付一点点btc ，或是relay要求你给btc才给你发信息等等。

不过，我觉得也有可以有下面的这些思路：

用户主动拉黑，但很明显这个效率不高，而且体验不好
社区或是同盟维护一个黑名单，relay定期更新（如同email中防垃圾邮件也是这样搞的），这其实也是审查。
防Spam的算法过滤垃圾信息（如同email中干的），自动化审查。
增加发Spam的成本，如: PoW 工作量证明（比特币的挖坑，最早也是用于Email），发信息要花钱等。
……

总之，还是有相应的方法的，但是一定没有完美解，email对抗了这么多年，你还是可以收到大量的垃圾邮件和钓鱼邮件，所以，我觉得 nostr 也不可能做到……

怎么理解审查

最后，我们要明白的是， 无论你用什么方法，审查是肯定需要的，所以，我觉得要完全干掉审查，最终的结果就是一个到处都垃圾内容的地方！

我理解的审查不应该是为权力或是个体服务的，而是为大众和人民服务的，所以，审查必然是要有一个开放和共同决策的流程，而不是独断的。

这点可以参考开源软件基金会的运作模式。

最底端的是用户（User）参与开源社区的使用并提供问题和反馈。
用户在使用过程中了解项目情况后贡献代码和文档就可以晋升为贡献者（Contributors），
当贡献者提交一定数量贡献之后就可以晋升为提交者（Committers），此时你将拥有你参与仓库的代码读写权限。
当提交者Committers在社区得到认可后，由项目管理委员会（PMC）选举并产生PMC成员（类似于议员），PMC成员拥有社区相关事务的投票、提名和共同决策权利和义务。

注意下面几点

整个社区的决策者，是要通过自己贡献来挣到被选举权的。
社区所有的工作和决定都是要公开的。
社区的方向和决策都是要投票的，PMC成员有binding的票权，大众也有non-binding的投票权供参考。
如果出现了价值观的不同，那么，直接分裂社区就好了，不同价值观的人加入到不同的社区就好了。

如果审查是在这个框架下运作的话，虽然不完美，但至少会在一种公允的基础下运作，是透明公开的，也是集体决策的。

开源软件社区是一个很成功的示范，所以，我觉得只有技术而没有一个良性的可持续运作的社区，是不可能解决问题的， 干净整齐的环境是一定要有人打扫和整理的。

（全文完）

（转载本站文章请注明作者和出处酷壳 – CoolShell ，请勿用于任何商业用途）

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苹果 iPhone SE3、iPad Air 5、Mac Studio 发布会 5 分钟无废话版简介

Wed, 09 Mar 2022 03:15:10 CST

今天凌晨 2 点，苹果发布了新手机、新 iPad、新芯片、新工作站、新显示器 …… 一上网被铺天盖地的媒体报道和专家分析烦得不得了是吧？苹果fans 博客照例只写一篇 5 分钟无废话版简介。

iPhone SE 3

4.7 寸屏幕，没有刘海和 FaceID，有实体 Home 键和指纹识别
和 iPhone 13 一样用 A15 芯片
1200 万像素单摄像头
支持 5G，支持 IP67 级别防水

iPad Air 5

和 iPad Pro 一样使用 M1 芯片
全面屏，1200 万像素超广角前置摄像头
支持 5G，接口也换成了 USB-C
64GB 和 256GB 两档

M1 Ultra 芯片

把两个 M1 Max「拼」到一起，5 纳米制程
7 倍于 M1 的晶体管数量，比 M1 快 8 倍
20 核 CPU（16 大 + 4 小），最高 128GB 内存，最高 64 核心 GPU

Mac Studio

比 Mac mini 更厚的「饭盒」形工作站，两个风扇底部吸气后部排出
使用 M1 Max 和 M1 Ultra 芯片，比使用英特尔至强处理器的顶配 Mac Pro 还快得多
接口还算全：USB-C × 6（前 2 后 4）、USB-A × 2、HDMI、音频、万兆网口、读卡器

其它

Studio Display：27 寸 5K 显示器，内置 1200 像素摄像头和 6 个喇叭，而且比 Pro Display 便宜得多
iPhone 13 / 13 Pro 有了新颜色可选：苍岭绿

以上各项新品，有感兴趣的，去苹果中国官网看详细图文介绍吧。

本次发布会视频回放 https://www.apple.com/apple-events/event-stream/

Tags - 五分钟无废话

苹果 MacBook Pro 发布会五分钟无废话版简介

Tue, 19 Oct 2021 02:25:47 CST

今天凌晨，苹果发布了新耳机、新处理器、新 MacBook Pro 笔记本。一上网被铺天盖地的媒体报道和专家分析烦得不得了是吧？苹果fans 博客照例只写一篇 5 分钟无废话版简介。

音乐三件套

Apple Music 有了更便宜的订阅套餐
HomePod mini 有了更多颜色
AirPods 发布第三代：音质、外形、防水提升；电池续航和充电性能提升；支持此前 Pro 和 Max 才支持的空间音频

这就当暖场内容，下面是重点

M1 Pro 芯片

还是 5 纳米制程，晶体管数量增加到 337 亿个
200GB/s 内存带宽，最高支持 32GB 内存
最高 10 核心 CPU，8 个高性能大核 + 2 个省电小核
最高 16 核心 GPU，支持 2 台外接显示器
16 核心神经网络引擎
总结起来就是：我特别快、我特省电、我秒杀 Intel

M1 Max 芯片

还是 5 纳米制程，晶体管数量增加到 570 亿个
400GB/s 内存带宽，最高支持 64GB 内存
最高 10 核心 CPU，8 个高性能大核 + 2 个省电小核
最高 32 核心 GPU，支持 4 台外接显示器
16 核心神经网络引擎
还是那句话：我快、我省电、我秒杀 Intel

新款 MacBook Pro

14/16 寸两种，都换上了超窄边框屏幕，都有个小刘海放摄像头
芯片换成了上面说的 M1 Pro 和 M1 Max
TouchBar 那破玩意儿终于被干掉了，换回实体键；读卡器和 MagSafe 磁吸电源也回归
120Hz 高刷新屏幕，而且和新 iPhone 一样自动调整刷新率；亮度和对比度也超高
摄像头、麦克风、扬声器升级
散热升级，还是双风扇但风道更优（再加上芯片不再是 Intel 大火炉了）
超长续航（用过 M1 的人都知道）、充电速度也加快

详细介绍和售价，看苹果中国官网吧 https://www.apple.com.cn/macbook-pro-14-and-16/

本次发布会视频回放 https://www.apple.com/apple-events/event-stream/

Tags - 五分钟无废话

code-gen 1.2.1 发布，新增 vue-element-admin 增删改查模板

Wed, 12 Aug 2020 16:06:14 CST

code-gen 1.2.1 发布，本次更新内容如下：修复保存模板时的错误模板编辑器新增行号新增admin-vue-CRUD模板 doc 新增的vue模板可配合vue-element-admin使用，效果图：关于code-gen 一款代码生成工具，可自定义模板生成不同的代码，支持MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 只需要一个Java8环境，下载后即可运行使用...

支付宝乘车码用户超2亿整个大出行场景服务用户4亿

Mon, 05 Aug 2019 15:23:21 CST

蚂蚁金服公共出行事业部总经理王敏在接受媒体采访时表示，目前支付宝在包括公交地铁、单车、高速等在内的出行场景，服务用户数已达 4 亿，其中乘车码用户超 2 亿，在公交地铁场景合作城市已经超过 320 个。

据了解，支付宝率先在业内研发出「双离线二维码」技术，2016 年首次在杭州 506 路公交成功应用，开启了刷码乘公交服务。截至目前，这一便捷的乘车体验南起海南岛、北至哈尔滨、东起舟山群岛、西至乌鲁木齐，已覆盖了全国各主要城市。

王敏表示，阿里巴巴在考虑助力一个行业的升级时不会只考虑带去社交或者流量，而是会探索符合这个行业需要的「技术+生态」。

去年年末，香港地铁在全球范围内寻找刷码过闸合作方，香港版「支付宝」AlipayHK 以 1 分钟 40 人过闸的速度中标，背后凭借的就是支付宝积淀了「双离线二维码」技术。

随着移动支付和人工智能的普及，整个公交产业互联网化升级，「交通大脑」、「大数据线路」、「智能调度」成为可能。2019 年 4 月，杭州公交、杭州公交云联合支付宝上线了全国首条大数据公交，三个月客流量提升 4 倍。在湖南长沙，一位调度员基于公交大脑，能快速完成 2-3 条线路管理，车辆调度管理从以往的 25 辆增加到 60 辆。

「我们重视大出行场景，不是把它当成一门流量生意，而是让整个阿里经济体与公交行业发生更多化学反应，与合作伙伴一起探索更多商业可能」，王敏表示。

此前，上海地铁就基于支付宝、高德地图、阿里云等实现了地铁扫码过闸、智能语音购票，还联合阿里巴巴成立「智慧票务联合开放实验室」，研发面向全行业的轨道交通新产品，从而有了更多商机。

苹果考虑将 15% 到 30% 产能移出中国

Wed, 19 Jun 2019 22:56:52 CST

据 Nikkei Asian Review 报道，苹果公司正探索将硬件产量的 15％到 30％转移到中国以外的地方。报道称，苹果公司安排了一个不断壮大的团队正在研究供应链转移的事项，并已要求富士康、和硕和纬创等主要制造合作伙伴评估可行性。

报道称，iPhone 主要代工商鸿海、和硕和纬创资通，以及 MacBook 主要代工商广达、iPad 代工商仁宝，AirPods 代工商英业达、立讯精密和歌尔均被要求评估中国之外的选项。

报道称，苹果要求主要供应商评估将 15% 到 30% 产能从中国转至东南亚对成本造成的影响，准备对供应链进行整改，墨西哥、印度、越南、印尼和马来西亚为热门候选地点。

美国对中国包括手机，笔记本电脑和平板电脑在内的设备征收 25％的关税，就算双方有了解决方案，苹果的决定也不会改变。

你现在发得每一条微博都将存入国家图书馆

Sat, 20 Apr 2019 11:01:31 CST

4月19日，国家图书馆互联网信息战略保存项目在北京启动，首家互联网信息战略保存基地落户新浪。

国家图书馆馆长饶权饶权在致辞中表示，国家图书馆设立互联网信息战略保存项目，是立足于国家信息安全与社会信息化建设的长远发展，建设覆盖全国的分级分布式中文互联网信息资源采集与保存体系，及时、有效地记录时代文明发展脉络，提炼、积累与传承中华文明最新成果及其生动展现形式。为了达到这样的目标，图书馆需要与更多社会力量联合起来，共同推进互联网信息的社会化保存和服务。

微博CEO 王高飞王高飞在致辞中表示，参与互联网信息的保护和应用，是新浪义不容辞的责任。新浪将继续发挥新媒体的技术优势和平台优势，确保信息的存储安全，并且和国家图书馆一起探索和创新应用方式，让互联网信息更好的服务于提升公共服务精准性和有效性，服务于社会治理创新，发挥出最大的社会价值。

活动现场召开了以“互联网时代人类文化记忆保存的价值、路径和未来”为主题的圆桌论坛，北京大学信息管理系教授王子舟、北京师范大学新闻传播学院执行院长喻国明教授、国家图书馆副馆长孙一钢、中科院文献情报中心副主任张智雄教授、微博高级副总裁曹增辉围绕主题做了精彩对话。

数据分析专注非商业用途

国家图书馆互联网信息战略保存项目旨在建设覆盖全国的分级分布式中文互联网信息资源采集与保存体系，通过与国内重点数字文化生产和保存机构的合作，推动互联网信息的社会化保存与服务，构建国家互联网信息资源战略保障体系。

互联网已经成为重要的信息发布和传播平台。第43次《中国互联网络发展状况统计报告》的数据显示，截至2018年，网络新闻的网民使用率达81.4%，网络视频和音乐的使用率达70%左右，此外还有42%的网民通过微博等社交媒体获取和发布信息。

互联网信息成为人类文明和社会记忆的新载体，客观反映着一定时期内政治、经济、文化和社会等方面的变迁。易逝性和不可再生性，使互联网信息的采集和保存尤为迫切，而随着移动互联网和物联网的普及，互联网信息的规模爆炸式增长，调动社会力量参与也成为互联网信息采集和保存的趋势。

因此，国家图书馆启动互联网信息战略保存项目。在中国境内开展互联网业务、并在相关领域处于领先地位的企业机构，均可申请成为互联网信息战略保存基地共建主体。共建主体需确保其提供的信息数据完整、有效、安全，并拥有合法所有权、知识产权或已获得相应授权。

为实现国家图书馆的学术优势和互联网公司的技术优势之间的协同效应，互联网信息保存项目对信息采取社会化保存模式。信息数据仍由共建主体保存，国家图书馆根据保存规范、数据遴选机制和服务需要提供使用需求，将部分数据纳入国家文献信息战略保存体系，并与共建主体联合进行分析，服务于政策决策、学术研究等非商业用途。

推进数字资源建设与保存工作，是国家图书馆“十三五”规划的重要工作之一。从2003年起，国家图书馆就开始尝试对互联网资源进行采集和保存。2009年，国家图书馆互联网成立信息保存保护中心，对国内外政治、经济、文化、科技等领域重要网站和重大专题资源进行采集保存。截至2018年，全国各级公共图书馆累计采集网站23000余个。

国家“十三五”战略规划明确指出，要加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力社会治理创新，深化政府数据和社会数据关联分析、融合利用，提高宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务精准性和有效性。互联网信息战略保存项目的启动，有助于提升互联网信息采集和保护的系统性和持续性，及时有效记录时代文明发展脉络，提炼、积累与传承中华优秀文明最新成果及其展现形式，保障并促进中华优秀文明的传播，不断激发中华优秀文明在现代社会的活力，实现面向全社会的公共文化服务。

首家互联网信息战略保存基地落户新浪

在20年的发展历程中，新浪一直在引领新媒体行业发展，其内容已经多次被国家图书馆采集保存。国家图书馆与新浪共建首个互联网信息战略保存基地，看重的是新浪庞大的信息数据规模和领先的信息处理能力。

新浪网发布的新闻和微博上公开发布的博文，都将被互联网信息战略保存基地保存。截至2018年12月，新浪网累计发布新闻超过2.1亿条、图片13亿张、视频4500万个、互动总量超过80亿，微博全站发布博文超过2000亿条、图片500亿张、视频4亿个、评论和赞总量近5000亿。新浪网和微博上新发布的内容，也将持续保存。

从1998年起，新浪完整经历了中国网络媒体从门户网站到博客再到微博的进化，并在每个时期都处于领先。新浪积累的信息数据，既有对媒体报道的整合，也有专家的专业观点和网民的碎片化表达。特别是微博作为社交媒体平台，不仅记录着社会重大事件的发展进程，更凭借广泛的参与性记录下公众对重大事件的态度和情感。截至2018年12月，微博月活跃用户达4.62亿，其中22岁以下的年轻群体超过40%，来自三四线城市的活跃用户超过56%。不同年龄、不同地域、不同教育和文化背景的用户发布的内容，可以为政策决策和学术研究提供多元参考，也为从公众视角开展历史和社会研究提供了宝贵资料。

共建互联网信息战略保存基地的同时，国家图书馆还将和新浪开展一系列合作。双方将加强数据对接，联合发布互联网数据分析报告和政府公开信息分析报告。双方还将逐步开展面向不同社会群体的公益性信息服务。国家图书馆负责接收并分析用户需求，新浪负责数据检索、提取和挖掘，并向国家图书馆反馈分析结果。同时，国家图书馆和新浪还将在图书馆新媒体矩阵建设、传统文化推广等领域展开合作。

阿里妈妈宣布Euler项目开源为国内首个工业级的图深度学习开源框架

Fri, 18 Jan 2019 13:57:03 CST

1月18日，阿里妈妈公布了一个重磅的开源项目——图深度学习框架Euler，这也是国内首个在核心业务大规模应用后开源的图深度学习框架。

图学习和深度学习都是人工智能的一个分支，作为阿里巴巴旗下的大数据营销平台，阿里妈妈创新性地将图学习与深度学习进行结合，推出了Euler，可更大幅度提升营销效率。

Euler已在阿里妈妈核心业务场景进行了锤炼和验证，同时，在金融、电信、医疗等涉及到复杂网络分析的场景中也具有非常高的易用性，例如Euler可高效识别金融欺诈团伙。

此次开源，Euler也内置了大量的算法供用户直接使用，相关代码已经可在 GitHub上进行下载。

探索图学习，并将其与深度学习进行结合，是阿里妈妈探索人工智能技术红利的一大成果。

图学习，并非是字面意义上容易联想的以图像为目标的学习，它的另外一个名称是知识图谱学习，是对事物之间关系的深度研究。阿里巴巴生态体系内的用户、商品、品牌、店铺等的连接，天然构成了规模巨大且复杂度极高的异构图。

2016，在图学习还没有引起学术界和工业界热切关注的时候，阿里妈妈已经基于需求开始探索图学习，目前已经走在行业前沿。更为创新的是，它将图学习和深度学习进行结合，借助图学习，解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。因此，Euler可以更加精准的刻画连接关系，大幅提升营销精准度和营销效率。

Euler目前已经广泛使用在阿里妈妈搜索广告排序、匹配、营销工具和反作弊等场景，大幅提高了广告平台营销效率，并为广告主在消费者运营及商品运营上创造了超过百亿的价值。

以阿里妈妈搜索广告的匹配场景为例，基于Euler的深度匹配技术，通过在复杂图关系上的推理和学习，可以从多个角度更全面和准确的理解用户意图和广告主的营销诉求，从而提升了广告匹配的精准度，大幅改善了平台的营销效率；此外，在阿里妈妈的营销工具场景中，通过基于Euler平台的图算法，将广告更精准地推荐给相关人群，也有效提升了广告主的投放效率和效果。

同时，它也在帮助阿里巴巴集团内其他的一些业务场景进行图应用的探索与落地，预计会在更多场景下产生价值。

填补行业空白

对于整个行业而言，图深度学习还处于起步阶段，此前，在国内外技术行业中，图深度学习都没有出现成熟的解决方案，更别提能够支持超大规模的框架了。而此次开源，意味着由图深度学习带来的高速提效也将由阿里妈妈、阿里巴巴延展至更广的领域。

据阿里妈妈介绍，可以用一句话来概括Euler的定位——“处理Graph Embedding就用Euler”，开源对象主要有两类用户：

一类是拥有海量复杂工业级图数据的用户，其中包含互联网方向的推荐场景、广告场景、搜索场景、社交场景，以及金融、电信、医疗等行业涉及到复杂网络分析的场景，他们用Euler可以快速训练，并拿到理想的业务效果；

另一类则是高校或者企业里的实验室用户：他们利用Euler灵活的图操作算子，可以快速进行算法创新与定制。

尤其对于前一种工业级用户而言，此前应用图神经网络所面临的三大挑战也将得到极大的改善：1、图规模非常大，可以到数十亿节点和数百亿边，需要分布式存储和训练；2、图的关系复杂，往往是复杂的异构节点和异构边，还包含丰富属性；3、如何实现图深度学习和现有的深度学习任务有效的结合。

以推荐场景为例，基于Euler对用户和商品关系图进行建模，可以快速构建智能人货匹配技术，使得推荐更加高效精准；在金融反欺诈领域，基于Euler对金融交易行为图谱进行建模，可以更加高效的判别金融欺诈交易以及金融欺诈团伙的存在。

总的来说，Euler的出现将大大填补工业级图深度学习的市场空白。一方面，Euler的开源有助于对图神经网络的深入应用，有希望形成下一波技术红利；另一方面，也将汇集更多优秀技术力量促进图学习的发展，为阿里妈妈的客户带来更高的营销效率。

Apache 基金会宣布 Apache Airflow 毕业成为顶级项目

Wed, 09 Jan 2019 08:16:21 CST

Apache 软件基金会宣布， Apache Airflow 已经成功地从孵化毕业，成为基金会的一个新的顶级项目。

Apache Airflow 是一个灵活、可扩展的工作流自动化和调度系统，可编集和管理数百 PB 的数据流。项目可轻松编排复杂的计算工作流，通过智能调度、数据库和依赖关系管理、错误处理和日志记录，Airflow 可以自动化从单个服务器到大规模集群的资源管理。项目采用 Python 编写，具有高扩展性，能够运行其他语言编写的任务，并允许与常用的体系结构和项目集成，如 AWS S3、Docker、Kubernetes、MySQL、Postgres 等。

Apache Airflow 于 2014 年由 Airbnb 发起，并于 2016 年 3 月提交给 Apache 进行孵化。

据悉，Apache Airflow 目前正被 200 多个组织使用，包括 Adobe、Airbnb、Astronomer、Etsy、Google、ING、Lyft、NYC City Planning、Paypal、Polidea、Qubole、Quizlet、Reddit、Reply、Solita、Square、Twitter 等。

Facebook 发布无梯度优化开源工具 Nevergrad

Sun, 23 Dec 2018 10:07:13 CST

大多数机器学习任务——从自然语言处理、图像分类到翻译以及大量其他任务，都依赖于无梯度优化来调整模型中的参数和/或超参数。为了使得参数/超参数的调整更快、更简单，Facebook 创建了一个名叫 Nevergrad（ https://github.com/facebookresearch/nevergrad）的 Python 3 库，并将它开源发布。Nevergrad 提供了许多不依赖梯度计算的优化算法，并将其呈现在标准的问答 Python 框架中。此外，Nevergrad 还包括了测试和评估工具。

Nevergrad 现已对外开放，人工智能研究者和其他无梯度优化相关工作者马上就可以利用它来协助自己的工作。这一平台不仅能够让他们实现最先进的算法和方法，能够比较它们在不同设置中的表现，还将帮助机器学习科学家为特定的使用实例找到最佳优化器。在 Facebook 人工智能研究院（FAIR），研究者正将 Nevergrad 应用于强化学习、图像生成以及其他领域的各类项目中，例如，它可以代替参数扫描来帮助更好地调优机器学习模型。

这个库包含了各种不同的优化器，例如：

差分进化算法（Differential evolution）

序列二次规划（Sequential quadratic programming）

FastGA

协方差矩阵自适应（Covariance matrix adaptation）

噪声管理的总体控制方法（Population control methods for noise management）

粒子群优化算法（Particle swarm optimization）

在此之前，使用这些算法往往需要研究者自己编写算法的实现，这就让他们很难在各种不同的最新方法之间进行比较，有时候甚至完全无法比较。现在，AI 开发者通过使用 Nevergrad，可以轻易地在特定的机器学习问题上对不同方法进行测试，然后对结果进行比较。或者，他们也可以使用众所周知的基准来评估——与当前最先进的方法相比，新的无梯度优化方法怎么样。

Nevergrad 中所包含的无梯度优化方法可用于各类机器学习问题，例如：

多模态问题，比如说拥有多个局部极小值的问题。（如用于语言建模的深度学习超参数化。）

病态问题，通常在优化多个具有完全不同的动态特性的变量的时候，该问题就会出现（如，未对特定问题进行调整的丢弃和学习率）。

可分离或旋转问题，其中包括部分旋转问题。

部分可分离问题，可以考虑通过几个变量块来解决这类问题。示例包括深度学习或其他设计形式的架构搜索，以及多任务网络的参数化。

离散的、连续的或混合的问题。这些问题可以包括电力系统（因为有些发电站具有可调连续输出，而其他发电站则具有连续或半连续输出）或者要求同时选择每层的学习速率、权值衰减以及非线性类型的神经网络任务。

有噪声的问题，即针对这一问题，函数被完全相同的参数调用时可以返回不同结果，例如强化学习中的不同关卡。

在机器学习中，Nevergrad 可用于调整参数，例如学习率、动量、权值衰减（或许每一层）、dropout（丢弃）算法、深度网络每个部分的层参数及其他等。更为普遍地，非梯度方法同样被用于电网管理（ https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142061597000409）、航空（https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142061597000409）、镜头设计（https://www.researchgate.net/publication/222434804_Human-competitive_lens_system_design_with_evolution_strategies）以及许多其他的科学和工程应用中。

为什么有无梯度优化的需求

在某些场景中，例如在神经网络权重优化中，以分析法去计算函数的梯度是简单的。然而，在其他场景中，例如当计算函数 f 的速度慢，或者域不连续的时候，函数的梯度就无法预估出来。在这些应用实例中，无梯度方法提供了解决方案。

一个简单的无梯度解决方案是随机搜索，它由随机采样大量的搜索点、对每个搜索点进行评估、选择最佳搜索点三个步骤组成。随机搜索在许多简单场景中表现很好，但在高维场景中却表现不佳。通常被用于机器学习参数调整的网格搜索，也面临类似的限制。不过，也还有许多替代方法：其中一些来自应用数学，如序列二次规划，它对模拟器的二次近似进行更新；贝叶斯优化也建立目标函数模型，其中包括不确定性模型；进化计算包含大量关于选择、变异以及混合有前景的变体的工作。

这个示例展示了进化算法如何运行。在函数空间中采样搜索点，并选择最佳点的群落，然后在已有点的周围推荐出新的点来尝试优化当前的点群落。

使用 Nevergrad 生成算法基准

Facebook 研究团队使用了 Nevergrad 实现几个基准测试，来展示特定算法在特定情况下的表现最佳。这些众所周知的示例对应着各种不同设置（多峰或非多峰，噪声或非噪声，离散或非离散，病态或非病态），并展示了如何使用 Nevergrad 来确定最佳优化算法。

在每个基准测试中，Facebook 研究团队对不同的 X 值进行了独立实验。这确保了在几个 X 值上的各个方法之间的一致排序在统计上是显著的。除了下面的两个基准示例，这里（ https://github.com/facebookresearch/nevergrad/blob/master/docs/benchmarks.md）还有一份更全面的清单，并附上了如何使用简单的命令行重新运行这些基准的指南。

这个图展示了一个噪声优化示例

这个示例展示了使用 pcCMSA-ES 噪声管理原理（ https://homepages.fhv.at/hgb/New-Papers/PPSN16_HB16.pdf）的 TBPSA 如何在表现上胜过几种替代方案。Facebook 研究团队在这里只将 TBPSA 与算法的一个有限示例进行了对比，不过，比起其他的方法，它的表现同样更好。

Nevergrad 平台还可以执行在很多机器学习场景中都会出现的离散目标函数。这些场景包括，举例来说，在一组有限的选项中进行选择（例如神经网络中的激活函数）和在层的各个类型中进行选择（例如，决定在网络中的某些位置是否需要跳过连接）。

现有的替代平台（Bbob 和 Cutest）并不包含任何离散的基准。Nevergrad 可以执行经过 softmax 函数（将离散问题转换成有噪声的连续问题）或连续变量离散化进行处理了的离散域。

Facebook 研究团队注意到在这个场景中，FastGA（ https://arxiv.org/abs/1703.03334）的表现最好。DoubleFastGA 对应的是 1/dim 和 (dim-1)/dim 之间的突变率，而不对应 1/dim 和 1/2。这是因为原始范围对应于二进制域，而在这里，他们考虑的是任意域。在几种场景中，简单一致的突变率混合（ https://arxiv.org/abs/1606.05551）表现良好。

为研究者和机器学习科学家扩展工具箱

Faacebook 将会持续为 Nevergrad 增加功能，从而帮助研究者创建和评估新算法。最初的版本拥有基本的人工测试功能，不过 Facebook 计划为其增加更多功能，其中包括表示物理模型的功能。在应用方面，他们将继续让 Nevergrad 变得更易用，并尝试用它来对无法很好地确定梯度的 PyTorch 增强学习模型中的参数进行优化。Nevergrad 还可以帮助 A/B 测试以及作业调度等其他任务进行参数扫描。

本文转载自雷锋网： https://www.leiphone.com/news/201812/rgkaTCByuAG1lGiK.html

作者：丛末

原标题：Facebook 发布无梯度优化开源工具 Nevergrad，可应用于各类机器学习问题

2019年商业智能10大趋势

Thu, 06 Dec 2018 13:41:10 CST

*本文作者为 Tableau 大中华区总裁叶松林

新的一年即将到来。这意味着在各企业寻找新的可能性之际，是时候评估塑造商业智能行业未来的新兴趋势和技术了。2018 年是创新的一年，也是产品和服务日新月异的一年，这引领企业密切关注他们如何优先采用现代的商业智能方法，并重新构建业务以从数据中捕捉最大价值。

当我们深思熟虑接下来会发生什么时，Tableau 收集了来自内外部专家的广泛意见。内部专家们把握着行业的脉搏，并与世界各地成千上万的客户接洽交流；外部专家们则与众多数据团队并肩作战，以实施商业智能平台。以下是需要关注的主流商业智能趋势，以及我们对 2019 年及之后数年的整体预测。

1. 可解释型 AI 日益崛起

在中国，人工智能产业发展迅猛，被国家高度重视，逐渐运用到商业智能等各行各业中。AI 的强大潜力表明，机器可以通过自动化决策来增强其仿人类的理解力。而 AI 在商业智能领域的运用，可以帮助人们快速打破技术壁垒，充分使用数据来帮助决策。在中国，人工智能融入商业分析还在起步阶段，而我们发现在美国，随着人工智能的深入运用，由于人们不够了解其背后的原理和运作流程，工作中对 AI 和机器学习的依赖，使人类对模型驱动的建议的可靠性产生了怀疑。随着中国对 AI 运用的逐渐深入，由于很多人缺乏了解，这样的情况也很有可能发生。

其原因在于，许多机器学习应用程序没有采取透明的方式，供用户查看决策和建议背后的算法或逻辑。正如剑桥大学高级研究员 Adrian Weller 在这篇文章中所述：「透明性被认为是在现实世界有效部署智能系统的关键。」对透明度的需求促进了可解释型 AI 的崛起，这种实践要求理解透明的观测结果并将其转换为机器学习模型。如果对人类的决策尚且会质疑，那么当机器学习做决策时，何不以同样的方式提出质疑？只有了解了人工智能技术的内部运作流程，才能帮助人们了解这项技术，避免大家对智能分析产生偏见，这对于人类自身和技术发展而言是双赢之举。

众多企业领导者会要求数据科学团队使用更易于解释的模型，并提供关于如何构建模型的文档或审计跟踪。AI 必须得到信任才能产生最强大的影响，并且其生成的结论必须简单易懂且能灵活地回答问题，才能帮助人们更好地理解数据。

2. 自然语言让数据更加人性化

自然语言处理 (NLP) 帮助计算机理解人类语言背后的含义。商业智能供应商正在将自然语言纳入他们的平台，从而为可视化提供一个自然语言界面。自然语言正在不断演化，以促进分析会话，即人类围绕其数据与系统所进行的对话。系统根据对话的上下文，理解用户的查询意图并深化对话，从而创造更自然的对话体验。这意味着当对数据产生后续问题时，人们不需要重复完整的问题来进一步问询或澄清一个模棱两可的问题。自然语言改变了人们对数据提问的方式。当用户可以像人际交流那样与可视化进行交互时，更多具有不同技能组合的人员就能够针对他们的数据提出更深层次的问题。随着自然语言在整个商业智能行业的演化，它将打破各个组织采用分析的障碍，并帮助工作场所转变成数据驱动的自助式操作空间。

3. 结合上下文分析数据来为行动提供指导

数据工作者需要在同一个工作流程中访问数据并执行操作。商业智能平台供应商提供移动分析、嵌入式分析、仪表板扩展和 API 等功能来应对这些需求。嵌入式分析将数据和见解放在人们工作的环境中，这样他们就不必打开另一个应用程序或共享服务器，而仪表板扩展则可以将需要访问的其他系统直接引入当前仪表板。移动分析将数据直接交到实地操作人员手中。这些进步作用同样强大，因为它们通过赋予新受众实际需要、符合上下文的数据，满足不同业务团队和行业的需求。

4. 数据协作增进社会福祉

数据改变了私营企业以及非政府组织 (NGO) 和非营利组织的运作方式。「数据福祉」运动呈现爆炸式增长，因为企业意识到在社会公益举措中使用数据的优点。事实上，Gartner 研究表明，「社交媒体去年对数据福祉的提及率增加了 68%」，原因是公众认识到数据能够对社会产生积极影响。

曾经，公共部门没有足够的资源来投资建立复杂的数据基础结构或雇用专门的数据工作者团队。这一点今非昔比。借助云计算的成本效益和灵活性，NGO 和非营利组织无需大量的本地投资即可开发复杂的数据环境，从而为数据驱动型社会福祉的实施开辟道路。这也促进了数据联邦的产生——云计算平台用于组织间的共享与协作，以实现共同目标。它还推动了各方展开对话，探讨影响这些合作关系内部信任的因素，包括负责任地使用数据。尽管在这些合作项目中挑战仍然存在，但「数据福祉」运动反映了数据共享有潜力解决我们最棘手的全球问题。

5. 道德准则跟上数据发展的步伐

随着《通用数据保护条例》(GDPR) 等数据法规的出台，领导者纷纷评估组织内部数据伦理实践的未来。消费者对共享个人数据变得更加谨慎，因此数据隐私不会很快消失。组织必须在日常业务实践的背景下围绕数据道德和数据隐私展开对话，这一点非常重要，并体现在以下两项主要措施上：

1. 道德准则：许多行业已经被道德准则所约束（例如法律行业、医疗行业和会计行业），但是，随着数据的激增，更多的企业开始评估如何将这些行业的准则应用到数据分析实践中。首席数据官 (CDO) 正在协助制定这些道德准则，以便为未来的基础结构、治理和人员配置决策设立一个框架。事实上，根据 2017 年 Gartner 首席数据官调查，「从 2016 年到 2017 年，将道德视为职责一部分的首席数据官数量增加了 10%。」

2. 业务流程的变化：批判性回顾数据的整个生命周期，为定期评估数据管理策略提供了机会，有助于确保遵守法规并与内部道德准则保持一致。正如埃森哲咨询公司 (Accenture) 在其《通用数据道德准则》报告中所述，「管控流程必须足够健全，为所有成员所知，并定期受到审查」，从而适应企业的成长和变化。

现代商业智能平台打开了数据分析的大门，这意味着更多的角色将有责任遵守数据道德准则，且数据道德将成为数据素养工作的核心部分。

6. 数据管理融入现代商业智能平台

随着数据源变得更加多样和复杂，以及更多的工作人员使用数据来推动决策，数据管理比以往任何时候都更加重要。企业转而采用数据监管措施，包含捕捉、清理、定义和排列不相关数据，以填补数据与实际应用之间的空缺。数据监管工具和流程（如数据目录和语义管控）如今正在与商业智能平台融合，将数据与业务环境关联起来，实现大规模的管控。这有助于分析师和内容消费者通过谱系分析验证数据来源，也有助于数据工程师和数据管理员观察数据集的变化对下游的影响。最终，受管控的数据监管将为整个分析管道提供更坚实的基础，帮助用户越过针对数据提出问题，直接针对业务提出问题。

7. 讲述数据故事成为企业的新语言

如果不能传达数据结果，分析就没有意义。这时，数据可视化就派上了用场。对于分析师来说，以简单易懂、可操作的方式传达形成见解的分析步骤是一项重要的技能，也被定义为「讲述数据故事」。确实，只是展现数据和事实就很有说服力了，但是，当同事和高级管理层获得大量数据和事实而不了解背景时，一切都徒劳无功。我们都遇到过使用大量幻灯片进行演示，却发现受众只获得了大量数据，却不知道怎样去理解，毫无反应的情况。因为单纯用数字或图表是无法说服别人，所以在采集、分析完数据之后，还需要生动地去讲一个故事，通过故事来告诉人们为什么数据中的发现特别重要。随着越来越多的企业建立了分析文化，讲述数据故事的定义也在不断变化。如今，讲述数据故事的方法强调围绕数据进行对话，而不是呈现单一的结论。这种众包的分析方法让仪表板创建者和受众都有责任围绕数据向他们讲述的故事得出结论。这样就可以在制定业务决策之前集思广益。随着在公司范围内利用数据汇聚、传达和测试创意，跨工作领域讲述数据故事将增强业务提升的潜力。

8. 企业在分析采用方面更加明智

提供对商业智能解决方案的使用权不等于采用商业智能解决方案，也不能轻易断定每个人仅仅因为可以访问商业智能平台就能从中获得价值，这种假设实际上会阻碍分析的进步。偶尔打开一份报告并不意味着它会驱动行动或造成影响。实际上，企业领导者应该衡量人们如何使用商业智能平台对业务产生影响。内部用户社区是企业提高参与度的渠道之一。例如，摩根大通旗下卓越中心团队帮助部署数千名分析师，扩大其商业智能平台上的用户群。然后，这些用户变成专家，不仅宣传最佳做法，还让大家在数据定义上保持一致。结果将是商业智能解决方案影响力扩大、投资回报增加、工作人员效率提升，企业竞争力不断提高。

9. 数据大众化让数据科学家的地位不断提高

根据清华大学经管学院发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达 150 万，到 2025 年将达到 200 万。越来越多部门和职位都需要与数据打交道，促进了数据素养的提高，这转变了数据科学的定义，也模糊了传统数据专业知识与业务领域知识之间的界限。当今的数据科学家需要掌握先进的统计和机器学习知识，同时保持对业务的战略头脑以及对行业的深入了解。数据科学家现在着力研究如何将结果应用到业务中，而不只是交付结果。他们还需具备演讲技能，将发现的结果传达给领导团队，并与组织中的其他数据工作者进行协作。其中一部分工作是与公民数据科学家合作来提出并验证假设；这类角色的本职工作并不属于统计学领域，但是可以生成分析模型。自助式分析工具帮助他们探索并更好地理解数据，从而得出对业务具有显著影响的见解。

10. 加速进行的云数据迁移推进现代商业智能的采用

革新数据策略时，必须考虑数据的存储位置。对于许多企业而言，这意味着考虑将数据迁移至云端，因为这样可以在降低总拥有成本的情况下，提高灵活性和可扩展性。云服务让企业更容易捕捉和集成不同类型的数据。Tableau 市场情报总监 Josh Parenteau 认为，「将数据迁移至云端提高了敏捷性，并为商业智能和分析功能带来了新的可能性。现代化的概念也随之体现出来。」「数据引力」概念表明，服务和应用程序受到数据所在位置的吸引。因此，随着企业加速将数据迁移至云端，分析自然随之而来。这促使企业领导者从传统商业智能平台转向现代商业智能平台，评估他们选择的商业智能平台是否将支持向全面云分析的过渡。尽管并非所有企业都为这种迁移做好了准备，但许多企业正在试验混合解决方案，以利用数据源的多样性和云技术的优点。

微软亚洲研究院二十年见证中国计算机科学发展的二十年

Sat, 10 Nov 2018 13:25:20 CST

11 月 8 日，微软亚洲研究院今日举行建院二十周年庆典在北京举行，集中展示了微软亚洲研究院成立 20 年来走过的发展历程和取得的科研创新成果，以及产学研多方合作的最新进展。北京大学校长郝平、清华大学校长邱勇，以及微软亚洲研究院来自全球学术界和产业界的众多合作伙伴、院友出席了庆典活动，共同庆贺微软亚洲研究院二十周年。

1998 年 11 月，微软亚洲研究院正式在北京成立，是微软设在美国本土以外规模最大的研究机构。20 年来，通过中国及全球各地顶级专家学者的鼎力合作，微软亚洲研究院已发展成为具有世界影响力的计算机基础及应用研究机构。目前，微软亚洲研究院拥有 200 多名研究人员，以及超过 300 名访问学者和实习生， 主要聚焦于自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等六大研究领域。

微软全球执行副总裁、微软人工智能及研究事业部负责人，同时也是微软亚洲研究院创始成员之一的沈向洋博士表示：「当今世界，技术创新正在潜移默化间影响和改变着我们的世界和人类的未来。微软亚洲研究院在过去 20 年间的发展令人瞩目。作为微软探索科学前沿的中流砥柱，微软亚洲研究院为拓展计算机科学基础性研究的新疆界发挥了关键作用，其领先业界的人工智能技术在多个方面已经达到媲美人类的水平。与此同时，微软亚洲研究院还将技术创新融入人人触手可及的微软产品和服务。我们正在努力打造『负责任的人工智能』，以敬畏之心研究开发、以责任之心推动创新，借科技之能，造人类之福！」

微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文博士表示：「从中国到全球，由人工智能等新兴技术引领的数字化转型，正在为世界各地、各行各业带来新一轮发展机遇，而中国正成为世界上最具创新活力的市场之一。20 年来，微软亚洲研究院充分发挥自身优势，与亚太地区的产学研各界开展了广泛而深入的科研合作、人才合作、产业合作，在推动技术成果转化以及助力不同行业的企业数字化转型方面发挥了积极作用。不仅如此，微软亚洲研究院还为科技行业培养出了一大批具有科研精神的优秀人才，我们自由、创新、多元和包容的文化，将确保我们的人才优势和创新精神不断传承下去。」

科研创新与孵化转化

微软是最早投入人工智能研究的企业之一，早在 1991 年创立微软研究院时，比尔·盖茨提出的愿望，就是让计算机有一天能看会讲，能听会想。据微软方面介绍，截至 2018 年 11 月，微软亚洲研究院已在国际顶级学术会议和期刊上公开发表 5,000 余篇论文，其中有 50 多篇荣获「最佳论文」奖，众多技术突破为全球计算机前沿技术的发展开拓了新的方向。就在最近刚刚公布的人工智能领域顶级学术大会 AAAI 2019 论文入选名单上，就有 27 篇来自微软亚洲研究院。

*2004年，微软亚洲研究院以其在语音识别、网络多媒体和图形学等计算机科学领域的顶尖科研实力，登上了世界权威技术杂志《麻省理工科技评论》封面，被誉为“世界上最火的计算机实验室”。

近年来， 微软亚洲研究院在人工智能领域最关键的计算机视觉、自然语言理解、机器翻译等方面，都取得了举世瞩目的突破。例如，2015 年微软亚洲研究院开发的计算机视觉系统在 ImageNet 挑战赛中首次超越了人类物体识别分类的能力；2018 年在由斯坦福大学发起的 SQuAD 文本理解挑战赛榜单上，微软亚洲研究院的 R-NET 和 NL-NET 模型分别在 EM 值（表示预测答案和真实答案完全匹配）和 F1 值（表示预测答案和真实答案近似匹配）两个维度上率先超越了人类分数；2018 年 3 月，由微软亚洲研究院与微软雷德蒙研究院共同研发的机器翻译系统，在通用新闻报道测试集 newstest2017 的中-英测试集上首次达到了可以与人工翻译媲美的水平。

在计算机科学基础研究与前沿领域不断取得突破性进展的同时，微软亚洲研究院也致力于将最新技术成果快速转化为人们触手可及的产品和服务，从微软智能云 Azure、Office 365 到微软小冰、必应（Bing）搜索、再到 Xbox 以及 HoloLens，可以说微软几乎每一款产品都有微软亚洲研究院的烙印。微软亚洲研究院还通过自身的技术积累和科研创新孵化了很多广受欢迎的应用和技术平台。

例如为机器翻译、语言辅助学习、中英文输入等应用提供基础技术支撑的英库平台；结合计算机视觉、语音识别、机器学习等技术积累，为聊天机器人赋予情商、创作等能力的智能聊天机器人引擎；为微软产品提供语音合成、语音识别等技术的语音合成技术；成就了 Windows 10 Hello 人脸登录、微软认知服务中的 Face API 的人脸识别技术；已经被用于 Office、Windows、微软小娜、微软翻译、HoloLens 等，支持中、英、日、韩四种语言的 OCR 光学字符识别引擎；由微软亚洲研究院研发的全栈式 AI 平台和工具，能够从 AI 计算能力、AI 平台、AI 工具三个层面为整个 AI 生态系统搭建地基，而借助全栈式 AI 平台，微软亚洲研究院已与中国多所高校合作共建了新一代人工智能开放科研教育平台。

在自身发展和扩大的过程中，微软亚洲研究院还孵化出了多个工程院，包括微软中国云计算与人工智能事业部和微软（亚洲）互联网工程院，不仅推动了微软产品的开发与落地，还进一步完善了微软在中国和亚太地区的研发布局，促进了职能完备、功能齐全的创新基地——微软亚太研发集团的成立。2018 年 9 月，微软亚洲研究院宣布在上海成立微软亚洲研究院-上海，同时宣布与上海市徐汇区人民政府以及上海仪电（集团）有限公司合作建立微软-仪电人工智能创新院，旨在提升人工智能科技创新能力，发展人工智能融合生态，加强人工智能人才培育。

推进产学研合作

微软亚洲研究院始终致力于通过与中国产学研各界的广泛合作，将全球领先的科研成果，与中国科技创新、经济发展、社会进步的现实需求相结合，助力中国本土生态的健康发展。与此同时，微软亚洲研究院还一步一个脚印地为中国和全球的计算机产业培育出了一大批具备科研精神和出色实力的顶尖人才。

为响应国家关于发展人工智能的相关规划，以及教育部关于人工智能、新工科建设与发展、中美人文交流相关工作的号召，微软与教育部近日共同开启了「长城计划」第六期合作的崭新篇章。自 2002 年首次签署「长城计划」以来，作为具体实施单位的微软亚洲研究院，与全国多所高校开展了系统的、有针对性的合作项目，围绕人才培养、科研合作、课程建设及学术交流四条主线，不断深化与国内高校、科研机构的合作，积极为提升中国计算机基础研究水平和人才培养贡献力量。新一期「长城计划」与时俱进，着重围绕人工智能领域全方位展开，通过积极贡献微软丰富的专家资源以及先进的技术平台和工具，助力中国高校和科研机构在人工智能领域的科研创新、人才培养和成果转化等多方位取得长足的进步。

*首个颁发的“微软学者”奖牌

为了全面促进本地科学技术人才的培养，微软亚洲研究院推出了一系列旨在培养科研领域高素质人才并鼓励青年人投身技术创新研究的项目。其中，面向学生，微软亚洲研究院设立了「明日之星」实习生计划、「微软学者」奖学金、联合培养博士生、微软学生俱乐部、微软创新人才学院等项目；面向青年教师，微软亚洲研究院积极推动青年访问学者「铸星计划」项目，以支持青年学者的成长和发展。不仅如此，微软亚洲研究院注重因材施教，以人才培养为导向，与各大高校合作开设了一系列课程，以促进高校课程建设和优质教学资源共享。 截至 2018 年，微软亚洲研究院共计支持高等教育教学内容与课程体系改革项目 260 余项，覆盖全国 29 个省市的 200 余所高校，惠及数千万师生。

如今，近 7000 名微软亚洲研究院的院友遍布全球，活跃在科研创新、产业创新的最前沿。他们中的很多人都已经成为学术界、产业界的中坚力量，在引领全球科技发展创新的进程中，发挥着关键作用。其中，有 200 多位院友在世界各地的顶尖高校执教，超过 55 位院友受到了国际以及中国学术界的高度认可，包括入选中国千人计划、长江学者和国家杰出青年科学家基金，以及电气电子工程师学会（IEEE）院士、美国计算机协会（ACM）院士、美国人工智能学会（AAAI）院士等。在产业界，超过 15 位院友在互联网企业担任 CEO 或 CTO，范围几乎覆盖全部中国最顶尖的互联网企业。更有超过 115 位院友在创业大潮中开拓创新，其中至少有 5 位是独角兽公司的创始人。

予力数字化转型

由云计算、大数据、人工智能、物联网等技术创新所引领的数字化转型正在给全球各行各业带来全新的发展机遇。为了利用技术创新的成果予力数字化转型，近年来，微软亚洲研究院还与金融、医疗、教育等多个行业的领军企业展开了技术及科研合作，将微软亚洲研究院在计算机领域近 20 年深厚的科研积淀与各企业强大的行业实力和深入的行业洞察相结合。

2017 年 11 月，微软亚洲研究提出了「数字化转型即服务（DTaaS）」的概念，并正式成立了微软亚洲研究院「创新汇」，旨在充分利用微软亚洲研究院的科研智慧储备，帮助企业解决发展过程中遇到的技术挑战，读懂科技发展的趋势，探索更广阔的发展前景。「创新汇」成员既有大型国有企业、全球知名外资机构，也有龙头民营企业和初创公司，涉及领域涵盖金融服务、制造、物流、零售、教育与医疗健康等多个行业。

作为微软亚洲研究院「创新汇」首批成员，全球知名教育公司培生（Pearson）与微软亚洲研究院展开合作，以微软小英为技术基础，共同打造了朗文小英。基于过去近两年的合作基础，双方新一阶段的合作希望能够为更多针对不同阶段学习者的英文课程提供配套的人工智能交互语音指导及个性化英语学习服务。学生在家进行英文对话和发音练习时，只需开启微信中的朗文小英，即可直接进行英文对话。同时，朗文小英会对学生的口语表现进行打分和指正，有效解决了长期以来困扰家长的「哑巴英语」和口语不够标准的问题。目前朗文小英已经支持培生朗文旗下 9 个级别的学习内容，服务于 35,000 余名学生，并且从内容的多样性和使用群体上都在不断扩大。

培生大中华区董事总经理林国章表示：「与微软亚洲研究院的合作，为我们开启了人工智能助力个性化学习的全新视野，创新性地解决了困扰国内英语教学多年的难题，并且以生动活泼的形式激发了学生的兴趣，极大地提升了英语教学的效果和效率。我们希望将双方的合作，进一步拓展到更广泛的教育教学应用中去。」

同样是「创新汇」首批成员的国际知名制药企业辉瑞（Pfizer）正携手微软亚洲研究院，与协和医院展开合作，利用运行在微软智能云上的计算机影像识别、机器学习等人工智能服务，共同探索实现自动化、高效率、高准确度的医学影像识别技术，大幅度提升真菌样本检验识别的时效性、降低人工检验的工作强度、并将这项检验工作普及到更多医疗机构。事实上，真菌感染是造成人体皮肤、毛发、黏膜、组织内脏感染，甚至全身扩散性感染的罪魁祸首，传统方式的真菌检验主要依靠人工染色镜检，对医务人员的专业技能要求极高，不但费时费力，而且通常只有三甲医院才具有检测能力。

辉瑞制药有限公司大中华区副总裁、医学部负责人谷成明博士表示：「人工智能技术可以通过自动化的影像识别，比对、判断出真菌的图形学特征，辅助医生提升识别的速度和准确度。我们希望通过与微软亚洲研究院的合作，可以将这项技术尽快投入实际应用，这不但有助于缩短患者的等待时间，还有助于将真菌检测推广、普及到更多医疗机构中去。」

Apache CarbonData 1.5.0 发布，华为大数据存储方案

Thu, 25 Oct 2018 22:42:11 CST

CarbonData 1.5.0 发布了，该版本更贴近于统一分析。我们希望能够从更多的引擎/库中读取CarbonData文件，以支持各种用例。在这方面，我们增加了支持从C++库读取 CarbonData 文件的支持。此外，可以使用Java SDK、Spark 文件格式接口、Spark、Presto 等读取 CarbonData 文件。

此外 CarbonData 添加了多个优化以减少存储大小，以便可以利用较小的IO进行查询。对来自 CarbonData 的流支持进行了一些改进。

在该版本中，包含了超过 150 项 JIRA 的条目，包括新特性、改进和 bug 修复。详细的列表请看发行说明。

Apache® CarbonData™是由华为开源贡献的大数据高效存储格式解决方案。针对当前大数据领域分析场景需求各异而导致的存储冗余问题，CarbonData提供了一种新的融合数据存储方案，以一份数据同时支持“交互式分析、详单查询、任意维度组合的过滤查询等”多种大数据应用场景，并通过丰富的索引技术、字典编码、列存等特性提升了IO扫描和计算性能，实现百亿数据级秒级响应，与大数据生态Apache Hadoop、Apache Spark等无缝集成。

Node.js 基金会和 JS 基金会准备合并，你怎么看？

Sat, 06 Oct 2018 16:56:13 CST

此消息来自 Node.js 和 JS Foundations 的董事会（英文原文）。

介绍

10月4日， Node.js 基金会和 JS 基金会宣布了合并意向。合并意向意味着两个基金会的董事会已同意公开讨论与可能合并的有关事情。我们目前尚未做出任何关于新成立或合并后基金会的潜在的组织结构、治理政策、技术框架或领导权的任何正式决定。这将根据 Node.js 和 Javascript 社区的反馈正式确定。

在两个基金会独立运作两年后，我们认为两个基金会之间需要更紧密的整合，以便为 Node.js 和更多的 JavaScript 项目提供更大支持。我们期待继续支持 JavaScript 生态系统的健康发展，提供潜力为更广泛的 JavaScript 项目提供支持，以及专注于 JavaScript 新增长领域的项目。

如果你想参与我们关于该主题的公开讨论，我们鼓励你参加我们的第一次公开会议，这次会议将于今天下午 1点在太平洋时间下午 1点举行。通过此表单提交您的问题并加入直播，会议将在 Node.js Foundation YouTube 频道上进行。（译者注：此次会议已于10月4日结束）

我们还将于10月10日太平洋时间上午 7:30 至 8:30 在 West Ballroom A 举行 Node + JS Interactive 期间的问答环节。欢迎所有的 Node + JS Interactive 的参会者参加。可以通过此 Google 表单匿名提交问题到电子邮件 pr@nodejs.org 。（译者注：通过访问英文原文，打开Google表单）

我们期待 Node.js 和 JavaScript 生态系统的新篇章 - 我们希望你也一样！

Q: 公布了什么？

Node.js 基金会和 JS 基金会计划在 Node + JS Interactive 回答关于"宣布合并意向"的问题，并向社区征求对新基金会构成的意见。

Q: 合并与合并意图有何不同？

"合并意向" 意味着董事会已同意与合并相关的公开讨论，以寻求社区的意见。目前董事会尚未就新成立的或合并后的基金会及其潜在的组织架构，治理政策，技术框架或领导权做出任何正式决定。

Q ： 为什么董事会决定推行合并意向？

董事会决定推行合并意图以帮助：

提高卓越运作;

简化会员参与;

增加 JavaScript 生态系统和相关标准机构之间的协作;

一个"伞状"项目结构可以在所有 JavaScript 项目中实现更强大的协作; 一个单一清晰的主节点可用于 JavaScript 生态系统中的任何项目，而不是必须在 JS 和 Node.js 基金会之间进行选择的项目。

Q ：这次合并将如何影响和扩大JavaScript社区的利益？

这里的目的是从技术和标准的角度增加 JavaScript 生态系统中的协作，以实现持续和健康的增长。

Q ：这将对 Node.js 项目的技术方向以及 JS 基金会下的项目产生什么样的影响，如jQuery，ESLint，Appium？

这不会改变Node.js的技术独立性或自主性，也不会改变任何 JS Foundation 项目，如 jQuery，ESLint 或 Appium。

Q：合并意向的下一步计划？

最初的公开讨论已于10月4日下午 1点在太平洋夏令时间举行。

在 Node + JS Interactive 上公开讨论社区问题和反馈

Node + JS Interactive 之后的网络研讨会，以收集其他社区反馈（目前正在讨论时间安排）。

开始ED搜索，同意合并实体的名称。

与社区合作，发展自治和项目层面。

执行合并法律文件。

确定人员配置以运行合并的实体。

原文作者：JS基金会官方博客/译者：UC 国际研发国勇（原文）

谷歌财报里最值得关注的是被标注为「其他业务」的云计算和硬件收入

Tue, 24 Apr 2018 11:12:11 CST

虽然北美科技公司目前正处于被「数据」统治的不安情绪中，可能会影响科技公司在数字营销方面的收入，但 Google 母公司 Alphabet 在 2018 年第一季度的利润和收入仍然超过了分析师预期，不过这一程度上得益于云计算和硬件设备等「其他业务」带来的优势。

Alphabet 在财报中透露，该公司在 2018 年第一季度的营收达到 311.46 亿美元（如果不包括通过向合作伙伴支付广告收入分成的方式获取流量的成本的话，该数字应该是 248 亿美元），同比增长 26%；净利润 94.01 亿美元，同比增 73%。不过在该份财报发布后，Alphabet 的股价在盘后还是跌了 0.15%，因为 Alphabet 净利润大幅度增加是因为来自对 Uber 等科技公司所获得的收益，大约有 30.31 亿美元，如果扣除这部分收益，Alphabet 的利润同比增加只有 22%，而增速比去年同期还要下降 5%。

财报中还有更让人感到不安的是 Google 在获取流量方面的成本高达 62.88 亿美元，去年同期为 46.29 亿美元，在广告营收中所占比例为 24%，相比之下去年同期为 22%。Google 的首席财务官 Ruth Porat 在财报电话会议上解释道这是因为在移动端流量获取成本会更高一些。

另外 Google 的资本支出也增加了两倍多，达到了 77 亿美元，这其中包括了购买了纽约切尔西市场大楼的费用，以及在数据中心建设上的持续投资。Pivotal Research Group 分析师 Brian Wieser 在一份报告中认为 Google 在今年的资本支出可能要比 2017 年高很多。

Alphabet 的主要收入来源仍然是广告，为 266.42 亿美元，高于去年同期的 214.11 亿美元，不过由于剑桥分析公司 (Cambridge Analytica) 和 Facebook 的用户信息泄露丑闻时间还没有影响到这一季度的财报，Cowen & Co 的分析师John Blackledge 在最近给客户的报告中表示最近的负面新闻不会在结构上改变在线广告模式。

不够更令人关心的是 Alphabet 旗下另外两个部门的表现，也就是最不起眼的「Google 其他营收」和「其他赌注」(“Google other revenues” and “other bets”)。在「其他营收」中的业务包括最近被划分给 Google 的 Nest 智能家居业务以及云计算、Pixel 手机业务、智能音箱、Google Play 以及 YouTube 订阅定。这一部分营收为 43.54 亿美元，高于去年同期的 32.07 亿美元。

自动驾驶汽车单元 Waymo、互联网服务 Google Fiber 和生命科学部门 Verily 已经被移出了「其他赌博」的项目，该部分业务营收为 1.50 亿美元，高于去年同期的 1.32 亿美元，但运营亏损也高达 5.71 亿美元。

Google 的云究竟怎么样了

在 Google「其他收入」中，云计算收入到底能占多少呢，在上个季度 Google 宣布其云业务收入达到了 10 亿美元，Google CEO Pichai 在财报电话会议上表示在云计算在第一季度「看到了增长的势头 (we saw increasing momentum)」。

Pichai 表示由于云机器学习服务的进一步普及以及 G Suite 生产力软件作为一种服务，该部门正在签署越来越多的协议。尤其是对 G Suite 来说「增长正处于一个转折点」，并正在帮助更多客户进入谷歌云平台。而 Google 云计算相对于其它竞争对手来说优势在于数据分析和机器学习方面的优势，也成为云平台「强劲增长」的重要动力，「安全对于我们来说也是最大的优势」，Pichai 补充道。

不过 Google 云在美国最大的竞争对手亚马逊和微软，以及潜在的中国本土云计算公司阿里云也将很快会发布财报，这三家被成为云计算「3A (AWS, Azure, Alibab Cloud)」的成员在云计算业务上都超过了 Google。尤其是阿里云将会成为 Google 最强劲的对手，目前两家公司正在以超过 100% 的速度迅速抢占全球公共云市场，其增长速度是领头羊亚马逊的近三倍。

Moor Insights & Strategy 的总裁兼首席分析师 Patrick Moorhead 说「我不认为 IaaS 的排名会有显著的变化」。不过，他尤其认为微软可能会有一个「巨大的意外惊喜」。

Pichai 也呼吁 Google 硬件部门有更好的表现。他暗示这是一个长期的发力，需要谷歌来设计新的芯片，以及建立销售和分销系统。但也他表示，Google 需要在一段时间内加大对硬件研发的力度。

Patrick Moorhead 认为 Google 硬件与亚马逊和微软等其他服务公司相比，实际上只是雷达上的一个亮点。该公司有一些非常有才华的员工，它想要获取更多市场份额的话，需要将分销业务扩展到更多的运营商和国家。

Google 的员工人数从去年第四季度增加了4940 人到85050 人，其中包括今年 9 月收购的 HTC 手机业务的 2000人。对于云业务，包括技术和销售的招聘仍在迅速增加。

Oracle Java SE 8 发行版更新：限制商业或生产用途

Wed, 18 Apr 2018 15:56:15 CST

Oracle Java SE 8 发行版更新

Oracle Java SE 8 的公开更新仍面向单独的个人使用提供，至少持续至 2020 年底。

2019 年 1 月以后发布的 Oracle Java SE 8 公开更新将不向没有商用许可证的业务、商用或生产用途提供。

如果您是使用者，将 Java 用于单独的个人用途，则至少在 2020 年底之前，您对 Oracle Java SE 8 更新仍具有与现在相同的访问权限。在大多数情况下，您运行的基于 Java 的应用程序由 Oracle 之外的公司单独授予许可（例如，您在 PC 上玩的游戏很可能由游戏公司开发）。这些应用程序可以在 Java 平台上运行，并依赖于 Oracle Java SE 8 更新，直至 2020 年。因此，Oracle 建议您与应用程序开发商联系，以了解对方继续为您提供应用程序支持的计划的详细信息。

如果您是开发人员，Oracle 建议您查看 Java SE 8 及更高版本的路线图信息，并根据您开发的应用程序类型以及分发模式采取相应的操作。

如果您代表企业工作，Oracle 建议您查看 Java SE 8 及更高版本的路线图信息，并评估您的持续 Java 支持需求，以便根据实际情况，及时迁移到更高的版本或者获取商用许可证。对于在使用其他 Oracle 产品的过程中会用到 Java SE 的 Oracle 客户，可以继续享有这些 Oracle 产品的 Oracle Java SE 8 更新访问权限，直至 2019 年。有关详细信息，请参见此 My Oracle Support (MOS) 简讯。

总的来说：

对于个人开发者，Java SE 8 在 2020 年底前的公开更新不会有任何的使用影响，仍可免费使用
对于企业使用者，要使用 2019 年 1 月以后发布的 Oracle Java SE 8 公开更新，需要获取商用许可证

以下网站中提供了更多信息：

Oracle Java SE 支持路线图
JavaFX 和其他 Java 客户机路线图更新
Java 客户机路线图更新（Oracle 白皮书，PDF）
在 Oracle 产品需要时获取 Java 更新（需要 Oracle 技术支持登录信息）

来自： https://java.com/zh_CN/download/release_notice.jsp

复辟 RSS？先别着急

Tue, 10 Apr 2018 18:03:01 CST

RSS 死了。无论你再怎么谴责 Feedburner、 Google Reader、 Digg Reader（已于上月底宣布停止运营）、以及其它那些黯然离场的队友们，这个弱小的协议终究是尽力了——所有的迹象都在表明它已经死得不能再死了。

如今，随着 Facebook“剑桥丑闻”的揭露，这里出现了一种新的呼声，要求“重建 RSS”的呼声。布莱恩·巴雷特（Brian Barrett）在上周于《连线》杂志发表的文章中写道：“……黑箱算法掌控着人们的所见所得，每一个对它感到厌倦的人都应该有一丝喘息的机会，然而这却是一个一直都在并且经常会被忽视的诉求。受够了 Twitter 和 Facebook 了么？是时候重返 RSS 的怀抱了。”

当然，你得知道：当 RSS 迈入了这种“不生不死”的夹生阶段时，并不意味着它活了过来。

不要误会，我是热爱 RSS 的。正如它的内核所在，RSS 的透明与开放使它成为互联网中那些超脱时代束缚的原则的优美体现。这个协定足够简洁并且赋有人性化的色彩。它会让你感受到原来互联网是为静态的文本 HTML 页面量身定制的。然而，这其中更重要的或许是它的去中心化理念——没有任何巨头可以用它的内容糊满你的视野。

然而这只是一种理想化的状态。另一边，事实情况是 RSS 无法承受现代内容体系所需的种种特性，所以我有足够的理由去怀疑它是否可以“真的活过来”。

在进入深入讨论前，我们需要区分一下 RSS 协议和 RSS 阅读器（具象该协议的软件）的概念。虽然这项技术正面临的部分困境是如“（是否）以读者为中心”这样的问题——它们可以通过更好的产品设计修复，但其中更多的问题发生在协议底层本身。

首先让我们先从用户开始。我作为一名记者，有着数以百计的 RSS 订阅源。我会从这些我所感兴趣领域的资讯中按照时间排列顺序逐一看到一条条的内容。而这个案例只是众多无法读完资讯用户的的冰山一角——他们需要一种把重要内容展示在首位的聚合或者信息流方式，因为没有人能够在忙碌的状态下消化完如此之多的内容。

假如你要体验这种感受的话，建议你尝试一下订阅那些主流报刊的 RSS 源，比如每天会产生 1200 多条内容的华盛顿邮报，真的，试一试吧。从时尚或者美食板块滑到最新的中东军事进展内容的操作过程足以让人泪流满面。

另一些网站则在尝试通过围绕关键词构建 RSS 推送来解决上述问题。然而，文体内容并不总是拥有单独某一个的关键词，且各个关键词在不同网站上的理解也总有着不尽相同的差别。所以，我在一遍遍的看到那些大同小异的内容，同时却也在一次次的错过着那些我想看到的内容。

最终，所有的媒体都能排到“第一位”——每一个网站，每一份报纸，每一个播客都有编辑负责决定向用户呈现出的信息层次结构——每一个媒体都有着自己的优先权。但 RSS（至少从现在的呈现上来看）似乎却并没意识到这一点。从阅读器到到协议本身，没有任何督促分发者提供优先等级划分的举动。

这里还有一些问题是（如何）发现和整理 RSS 源。问题显而易见，如何才能找到好的 RSS 源？假如你发现了这些好的 RSS 源，又如何使得它们能够发挥最大限度的用途？整理维护是 Twitter 和 Reddit 这样的社交网络所面临的头号挑战，这使它们难以企及 Facebook 的地位。所以，RSS 的“冷启动式”内容展示方式或许会是如今最失败的策略，尽管它可以通过一些更好的 RSS 阅读器在不更改协议本身的情况下得以解决。

因此，它在分发者这一边是真正意义上的失败了——RSS 不允许分发者跟踪用户的使用行为。RSS 阅读器的内容缓存方式使他们在了解订阅用户时几乎无从下手。没有人会知道读者在这些文章上花费了多长时间，也没有人知道这些文章是否真正被人开启观看过。这时，RSS 和播客就有了相同的产品设计困境——用户行为才是真正意义上的黑箱算法。

分析上的“缺席”往往会对某些用户的隐私起到保护作用。然而现实情况却并非如此，现代互联网的内容经济是建立在广告的基础之上。尽管我再三的呼吁订阅模式，后者的愿景离我们仍然非常遥远。数据分析提升了广告的收入，而这就意味着假如广告公司们想要在竞争激烈的媒体环境中继续达成这一目标，他们就愈发离不开这些“追猎者”。

RSS 的出现也大大减少了品牌在内容中的露出机会。当今社会中，品牌价值对媒体的重要性来说是不言而喻的。没有品牌 logo，没有专属配色，没有专用字体的文章会很容易的磨去企业的价值观。尽管这个问题并非为 RSS 所独占——谷歌的“AMP 项目”以及 Facebook 的“即时文章”都有这种通病。品牌方想让用户了解品牌传递的内容，但它们却不会剥除用户体验中的那些可以带来商业价值的部分。

以上这些只是 RSS 产品设计上的问题，它们共同“确保”了 RSS 协议不会达到取代寡头科技公司的水平。所以问题来了，如果我们想要挣脱 Facebook 的桎梏，我们应该怎样去做呢？

在我看来，这可能需要一系列的改进举措。作为一种协议，RSS 需要更宽泛的延展性来提供更多具有优先价值的数据，同时，通过技术手段提升用户层面的阅读效率。这并不只关乎协议本身的更新换代，发布 RSS 源的内容管控体系同样要与之齐头并进。

而这就导致了最严重的问题的出现——要从商业模型上去对待 RSS 困境。这里需要一种围绕 RSS 源产生的商业圈层来推进 RSS 阅读体验的改进和提升。我很乐意为 Amazon Prime 这样的订阅产品买单，因为我可以在以合理的价格从这些主流新闻源中获得无限制的纯文本内容源的同时，让我的隐私也能得到足够的保护。

其次，这些 RSS 阅读器也需要一些更明智的市场营销和顺序排列举措。它们得积极引导用户找到最合适的内容，然后通过算法（可以选择关闭的算法）帮助他们整理维护这些内容。这些应用程序可以通过采用本地机器学习算法模型的方式进行构建，从而从最大限度上保证用户的隐私。

以上的这些举措会得到普及么？它们虽然是我的主意，但我还是认为不可能，并且也不会是通过这种众望所归的去中心化方式。我不认为用户会真正关心他们的隐私，而他们也不是真正意义上的喜欢这些新闻。然而，假如能有一种相对正确的商业模型，这里就会有足够多的用户对这些公司的内容分发方式提出全新的目标，而这才是让全新新闻经济以及 RSS 模式重返生活的不可或缺所在。

RSS is undead

Web新标准：指纹和面容识别可取代登录密码

Wed, 11 Apr 2018 02:08:50 CST

FIDO（线上快速身份验证）联盟和 W3C（万维网联盟）现已推出新的 Web 认证标准，新标准将更便利地为每个站点提供独立的加密证书，也就是说，你可以通过无密码的 FIDO 身份验证来访问 PC 浏览器中的任何在线服务，用户们将拥有更安全的登录方式，不再是在账号密码框中输入一串串字符，而是改用生物识别（指纹、刷脸、瞳孔）技术和 USB 令牌来实现网站登录。

新标准被称为 WebAuthn，简而言之就是允许现有的安全设备 API 接入网站验证，比如指纹识别器，相机传感器和 USB 密钥。这不仅给广大用户带来便利，更重要的是，可以有效地避免密码泄露的风险。

现有的 Web 登录模式通常需要用户记住一个账号名和自己设定的密码，而一旦用户信息被泄露，密码也将不再安全，一个网站的密码不安全，往往就意味着，用户手中的多个 Web 密码都不再安全。新标准则无需担心这样的泄密问题，哪怕被入侵者跟踪到用户行为，也无法轻易取得 Web 准入资格。传统的钓鱼攻击变得更加困难，它为有安全意识的用户和企业提供了保护自己的重要途径。

此前谷歌、微软和 Facebook 等主要服务上运用了免密码登录规范，主要是通过 USB 密钥来完成安全登录。现在，通过 WebAuthn，更多的用户将能够体验安全登录。当然，新标准的出现并不是让你很快就放弃你的密码，不过它将逐渐把你的密码习惯转向更依赖于生物识别登录。

Firefox 浏览器最新版本目前已支持 WebAuthn，Google Chrome 和 Microsoft Edge 也会在未来几个月内跟进。苹果的 Safari 暂时还没有消息，但随着苹果全线 iPhone 和 iPad 都拥有 Face ID 或 Touch ID 功能（包括 MacBook Pro），在 Safari 上实现 Face ID 或者 Touch ID 登录网站服务简直不要太顺其自然。

目前从技术上讲，新标准还是处于“推荐”阶段，想要正式批准，各大浏览器的支持将成为重要的一步。苹果有时候在新标准采用方面有点慢半拍，不过 WebAuthn 绝对是值得快速跟进的新变革。

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电动车“吃光”锂电池连苹果都要设法自保了

Thu, 22 Feb 2018 18:08:42 CST

随着新能源技术的不断发展，现在锂电池已经成为了兵家必争之地，像是特斯拉这种新能源领军企业就不用说了，就连早已放弃自主电动车研发的苹果也卷入了这场大潮中。今天就有外媒报道，苹果正在和开采钴矿的矿场公司谈判，以此寻求钴矿的长期供应，不过苹果为的可能是“自保”，而不是要和其他企业竞争。

消息来自彭博社，他们援引知情人士透露，苹果现在只能够依靠其他电池制造商来保证自己的锂电池供应，但是现在钴矿作为锂电池的重要原料正处于短缺之中，这促使苹果采取了行动。现在他们正在和矿场公司谈判，双方可能会对一笔高达数千吨、时间长达5年的钴矿供应合同达成一致。不过该人士也表示，双方的谈判已经持续了一年多，现在可能已经陷入僵局。

从整个钴原料流向来看，全世界25%的钴资源用在了锂电池制造上，40%用于充电电池的制造上。在充电电池中，钴酸锂和氧化亚钴等材料是必需品。而在锂电池中，钴作为正极能够提供高能量密度、更好的环保性、稳定性等多项优势，所以显得尤为关键。

彭博社表示，因为 iPhone、iPad 等产品的成功，现在苹果已经成为了全世界最大的钴矿消耗方，一块 iPhone 的电池就需要8g 精炼钴。但是因为电动汽车的崛起，过去一年半时间内，精炼钴的价格翻了3倍，达到了8万美元一吨，因为一辆电动车对于钴的需求是一台 iPhone 的1000倍。

电动车行业显然让苹果感受到了威胁，这是他们希望主动掌控钴矿资源的原因，毕竟现在特斯拉、宝马、大众等汽车厂商都已经争相和钴矿厂签订了供应合约，即使三星 SDI 也不例外。

目前，苹果的锂电池供应商多达数十家，包括中国的德赛电池、ATL、新普科技，韩国的三星 SDI 和 LG Chem，还有日本的村田制作所等公司。不过去年曾有人权组织称，钴矿资源丰富的刚果出现了童工开采的情况，而这些钴矿后来被三星、苹果等公司买走了。而苹果后来公布了钴原料供应商，表示不会使用这种非法渠道获得的钴矿。

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开源 IP 地址定位库 ip2region 1.5 发布，升级数据

Tue, 16 Jan 2018 15:17:35 CST

ip2region 是准确率 99.9% 的 IP 地址定位库，0.0x毫秒级查询，数据库文件大小只有 2.7M，提供了 Java、PHP、C、Python、Node.js、Golang 的查询绑定和 Binary、B树、内存三种查询算法，妈妈再也不同担心我的 IP 地址定位！

ip2region 1.5 更新如下：

数据升级至 2018/01/12 的版本，包括 ip.merge.txt 和 ip2region.db。
升级的数据增加了 ipip 的缺失验证，主数据源缺失的数据使用 ipip 补充。

升级提醒：因为每次更新都有可能会更改 ip2region.db 的生成配置，请保持使用最新版本的 binding。

下载地址：

码云： https://gitee.com/lionsoul/ip2region/tree/v1.5-release
github： https://github.com/lionsoul2014/ip2region/releases/tag/v1.5-release

深圳专营公交车实现纯电动化，纯电动出租车规模全球最大

Fri, 29 Dec 2017 21:01:20 CST

深圳市交通运输委员会通过官方网站宣布，该机构目前已经在深圳全市推广纯电动公交车 16359 辆，深圳专营公交车辆实现纯电动化。除此之外，深圳市电动出租车也达到 12518 辆，成为全球纯电动出租车规模最大、应用最广的城市。

深圳市交通运输委员会表示，截至目前，电动出租车已经占全市出租车总量的 62.5%，这些出租车日均行驶总里程达 429 万公里，预计深圳最晚将在 2020 年以前，实现全部出租车的纯电动化。

深圳市最初在 2009 年被确定为全国首批 13 个“节能与新能源汽车示范推广试点城市”之一，并在当时展开了纯电动公交车和出租车的推广工作，目前深圳巴士集团、东部公交、西部公汽三家专营公交企业的车辆已实现纯电动化，全市已建成公交充电站 510 座，充电桩约 5000 个。

另一方面，作为电动汽车领域的领先企业，特斯拉 2015 年就已经在北京、上海、杭州、广州、深圳、天津等 5 个城市，推出购车即可在获取新能源汽车牌照方面享受多项优惠政策的活动。

本文深圳专营公交车实现纯电动化，纯电动出租车规模全球最大来自动点科技.

机器学习算法 Java 库 Smile 1.5.0 发布，引入新特性

Thu, 23 Nov 2017 06:46:31 CST

机器学习算法 Java 库 Smile 1.5.0 已发布。该版本引入了新特性和修复 bug，改进了对 Windows 的支持，具体如下：

DataFrame
New Shell for Mac and Linux
Shell improvement for Windows
Out of box support of native LAPACK for Windows
Scala functions to export AttributeDataset, double[][], double[] to ARFF or CSV
Scala functions for validation measures
Refactor feature transformation and generation classes
NeuralNetwork for regression
Recursive least squares
Refactor Scala NLP API
Bug fixes

SmileMiner是一个包含各种现有的机器学习算法的Java库。主要组件包括：

mile 机器学习的核心库
SmileMath 数学函数、排序、随机数生成器、最优化、线性代数、统计分布、假设检验
SmileData Parsers for arff, libsvm, delimited text, sparse matrix, microarray gene expression data.
SmileGraph 邻接表和矩阵图算法
SmileInterpolation 一维和二维插值
SmileNLP Natural Language Processing.
SmilePlot 基于Swing的可视化库

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阿里云宣布CDN价格下调25% 再创国内最低价

Wed, 22 Nov 2017 10:38:56 CST

11 月 22 日，在云栖大会·广东分会上，阿里云 CDN 价格下调，核心产品折扣幅度调整。其中，CDN 降幅 25% 后，带宽单价最低只需 16.2 元/Mbps/月，再创国内最低价。VPC 环境下的企业级实例最高优惠 40%，另有 5 年长期购买优惠至 3 折。

阿里云表示："技术进步和规模效应是产品价格得以快速下降的原因，我们希望能够让云计算成为普惠科技。"

云计算的本质是普惠科技。规模越大，成本越低。"价格和折扣幅度的调整降低了使用云计算的成本，这将有利于更多企业采用云计算的方式开展业务"，业内人士表示。

据了解，2006 年，阿里巴巴开始自建 CDN，2014 年，阿里云 CDN 业务正式对外服务。目前，有 20 万余客户的阿里云是中国体量最大的 CDN 服务体，全球节点超 1200 个，带宽能力超 80TB，业务覆盖面将包括视频、金融、电商、医疗、直播等各领域。在刚刚结束的 2017 年天猫双 11 当日，该团队顺利保障 200 多个国家和地区的剁手党无时差地交易 1682 亿人民币。

作为互联网基础服务，更低价的 CDN 直接降低了互联网创业门槛，并推动了包括音视频、直播等行业的"风口爆发"。中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计》显示，网络直播服务的用户规模已超过 3.25 亿人，占当时网民使用率的 45.8%。也就是说，近半数的网络使用者，都曾看过体育直播、真人聊天秀直播、游戏直播和演唱会直播。这与 CDN 的连番降价有着直接关联。

VPC 环境下的 ECS、RDS 持续优惠

对长期使用云计算的企业来说，在 VPC 环境下的云服务器 ECS 和云数据库 RDS 折扣幅度调整相当给力。以阿里云 ECS 企业级实例，最高优惠 40%。另有 5 年长期购买的优惠价格为 3 折。

目前，阿里云云服务器 ECS 企业级产品家族已推出 21 款实例。该系列适合在复杂的企业计算环境下，满足对于高性能、高可靠的计算，分别适用于包括 AI、医疗、视频直播、金融、电商、IoT 在内的 200 多个应用场景。

此外，阿里云有全球覆盖最全面的云数据库家族，产品在内核研发、运维集成和服务专业度上具有突出优势。VPC 环境下的云数据库 RDS 单机实例官网优惠近 15%，另有 3 年长期购买优惠至 4.5 折。

据悉，CDN 新价格和在 VPC 环境下的两款云产品折扣幅度调整已在 22 日生效，用户可在官网查询并以新价应用。

阿里云在粤成立工业互联网云平台将招1000名工程师设广东研发中心

Wed, 22 Nov 2017 10:49:01 CST

11 月 22 日，阿里云总裁胡晓明在 2017 云栖大会·广东分会上宣布，将设立阿里云广东研发中心，招募 1000 名云计算和人工智能工程师，推动前沿技术与广东产业融合。同时也宣布将在广东建设阿里云工业互联网云平台，将全国工业云总部定于广州，未来要以 ET 工业大脑持续与广东制造业融合，依据企业需求场景深度再造，推动广东制造业向智能化转型升级。

据悉，目前超过 10 万家广东企业已经成为阿里云付费用户，其中有上万家规模以上企业，广东已经成为阿里云新制造战略的大本营。其中在制造领域，在大会上，阿里云宣布将在广东建设其工业互联网云平台，将全国工业云总部定于广州，依据企业需求和场景，深度再造 ET 工业大脑，目标是服务全国 10 万家制造企业。

广东省不仅是制造大省，还是电子信息、互联网产业和应用大省。目前该省约有 36 万家制造业企业，制造业和生产性服务业增加值占比高达 65%，制造业规模位列全球第五，2016 年广东在阿里巴巴平台出售商品成交总额达到了 8756 亿，是"中国制造 2025"战略的桥头堡。近年来以智能制造为主攻方向，推动互联网从消费领域向工业领域加快渗透，制造业自动化、信息化成效明显，为下一步部署发展工业互联网奠定了坚实基础。

阿里云工业互联网云平台将首先立足广东，帮助重点行业的制造业骨干企业，解决转型升级过程中的痛点问题，围绕网络化协同、个性化定制、服务化转型等新模式新业态，以提良率、降能耗、降库存、提效率为目标，加快打造一批具有典型示范效应的工业互联网标杆示范项目。同时在重点行业领域推动中小制造企业上云，开展基于云平台的业务移动化、互联网化改造和智能化提升。

此外，阿里云将联合广东地区领先的工业互联网系统解决方案商，与产业集群所在地政府合作，量身打造数字化转型方案，推动集群整体转型，建设工业互联网创新应用示范区。先期将以广州、深圳、佛山、东莞等地的产业集群作为试点先行先试，总结建设经验后逐步推广。

阿里云还将联合广东省内高等院校和研究院，共同开展工业互联网相关培训，为广州市培养工业互联网专业人才。

目前，广东一批制造业骨干企业已经开始使用阿里云的云计算和人工智能技术，来解决转型升级过程中的痛点问题。在大会现场，珠江啤酒宣布与阿里云达成战略合作，推动互联网、大数据、人工智能与啤酒产业的深度融合。

此外，OPPO、珠江钢琴、金立、美的等广东企业也出现在当日的发布中，这批大型制造企业已经率先尝试使用前沿互联网科技与制造业融合，成为广东具有典型效应的工业互联网标杆项目。

未来，广州、深圳、佛山、东莞等地的产业集群将成为先行试点，阿里云将联合广东地区领先的工业互联网系统解决方案商，与产业集群所在地政府合作，为制造企业量身打造数字化转型方案。

广东省社会科学院产业经济研究所所长、研究员向晓梅曾接受记者采访认为，智能制造是这一轮工业革命带领的一个新方向，广东也在探索往现代化、智能化、国际化方向走，"对企业来说，智能制造能降低成本、提升品质和品牌形象，智能制造水平也代表了企业在现代化发展过程中所起的作用。"

据了解，目前顺德地区的不少工厂采用 PTC 与阿里云联合搭建的物联网技术，以低成本实现从产品研发、数据管理到工艺制造、生产、排序等核心功能一应俱全的系统，形成共享资源，随时监控设备当前状况。

佛山的欧神诺瓷砖曾一度面临行业产能过剩的挑战，现在已经完全基于阿里云搭建出完整的云商系统，核心为与客户产生交互，形成了以市场为导向的商业模式。普通消费者只需要登录网站就可以傻瓜式定制设计自己的家，而家装陶瓷的下单、收货到装修全过程都可以在手机上监控，甚至还可以观看装修过程的直播。

此次云栖大会上，珠江啤酒也宣布与阿里云达成战略合作，未来企业可以科学安排就近经销商对终端补货的智慧营销生态圈，实现以"新零售"撬动"新制造"，做到模式最佳、流程最优、效率最高、成本最低、体验最好。

据了解，在工业领域，阿里云 ET 工业大脑已经摸索出一套以云计算、人工智能、互联网等先进科技助力智能制造革命的创新方法。在另一制造大省江苏，ET 工业大脑率先落地到协鑫光伏、天合光能、固德威等大型制造企业，其中帮助协鑫光伏成功提升 1% 良品率，每年节省上亿生产成本。

Kotlin 很受 Java 开发人员的欢迎

Sat, 18 Nov 2017 08:02:42 CST

RebelLabs通过深入调查程序员得到2017年开发者生产力报告，该报告重点介绍为什么开发人员使用这些工具以及他们对开发工具，体系结构还有其他方面的满意程度。

该报告是基于全球Java开发人员超过2000多人的报告。

该报告研究了开发人员最喜欢使用的工具，技术和库。开发人员将 Kotlin 列为 2017 年最受欢迎的开发技术，其次是Docker，Java 9，Spring，Angular，Java EE 8，Spring 5，Java 8，Kubernetes 和 React。

调查还询问了开发者的主要项目使用了哪种编程语言，答案绝大多数是Java 8或更高，达到72％，其次是Java 7,达到21％，而Groovy，Scala，JavaScript和Kotlin都低于5％。选择Java 7和8是因为其功能，生态系统，团队技巧，公司政策和实验能力都比较好。在使用较少的语言中，开发人员评分最高的是Kotlin，评分为9.1分，其次是Scala，评分为8.5分。

他还调查开发人员的项目使用的是什么技术栈，Spring是最常用的占46％，其次是Java EE，占33％。Spring 也是评分最高的，为8.2。

当被问及他们项目中使用的架构类型时，有34％的人表示他们正在使用分离式架构（split architecture）。25%使用一体化体系架构（monolithic architecture），23%使用微服务。最高评级的架构是8.3的库或框架。微服务被评为7.9，分离式架构被评为7.5，一体化体系架构被评为6.3分。

三个领先的Java IDE是Intellij IDEA（54％），Eclipse（33％）和Net Beans（13％）。人们选择Intellij IDEA和NetBeans的主要原因是因为其性能，熟悉程度是人们使用Eclipse的主要原因。RebelLabs发现，51％的受访者不会因为公司要求或在固定项目中使用而更改IDE或应用程序堆栈。

调查还发现，63％的受访者对他们所做的技术选择感到满意。

“以上提到的十大工具和技术中有一半是语言或语言相关的。开发人员喜欢更好，更熟悉底层的开发语言，而且今天快速发布的流行语言版本比以前更重要，“ZeroTurnaround开发人员关系主管Simon Maple说。“前十名中有两名是前端技术，它揭示了Java开发人员如何越来越习惯于使用JavaScript，并且使用Angular和React编写前端代码。正如预期的那样，Spring继续主宰着企业市场，鼓励使用 Spring Boot 2和Spring 5的最新版本，其中包括新的响应式支持。

编译自： https://sdtimes.com/report-java-developers-excited-work-kotlin/

ofo小黄车联合中国信息通信研究院，推全球首个NB-IoT共享单车标准

Thu, 12 Oct 2017 12:05:36 CST

10月11日消息，36氪获悉，中国信息通信研究院与ofo小黄车联合国内外众多科研机构、企业在北京召开会议，宣布成立移动物联网产业联盟共享单车工作组，ofo小黄车担任组长单位，信通院任副组长单位。据悉，该工作组将在官方支持下开展全球首个NB-IoT共享单车标准的制定和起草工作，对行业规范发展，推动有关部门的相关政策制定起到参考作用。

会上，信通院泰尔终端进网部副主任徐永太讲解了NB-IoT共享单车终端设备技术要求的基本内容和实验室支持的测试能力，他认为：“共享单车作为共享经济的典型代表，在解决消费者最后一公里出行方面发挥了重要作用，相信随着共享单车相关标准的制定，将进一步推动整个行业规范健康发展。”

ofo小黄车作为标准的重要制定者，重点就共享单车无线通信测试标准要求，共享单车行业测试要求进行讲解，并就测试标准技术要求与运营商、模组、芯片厂商等进行讨论。各参会企业充分探讨，力求为共享单车企业提供出完善的标准与测试解决方案，推动共享单车行业的标准制定工作。

工作组成员代表

业内专家指出，移动物联网产业联盟共享单车工作组的成立意味着物联网作为我国战略性新兴产业，其发展由全面布局和规划阶段逐步进入高速发展阶段,走在了世界前列。

6月20日，ofo宣布其与中国电信、华为共同研发的NB-IoT物联网智能锁正式商用，官方表示，这是全球首款“物联网智能锁”，也是NB-IoT物联网技术在移动场景的首次商用。ofo在物联网上的应用将让全新的技术迅速普及，并进入到海量用户日常的移动互联场景中。

业内人士介绍，NB-IoT技术特征与共享单车的应用场景十分契合，在产业发展和实际应用上具备三大优势：一是覆盖更广，NB-IoT信号穿墙性远远超过现有的网络，即使用户深处地下停车场，也能利用NB-IoT技术顺利开关锁；其次是可以连接更多设备，NB-IoT技术比传统移动通信网络连接能力高出100倍以上，也就是说，同一基站可以连接更多的ofo物联网智能锁设备，避免掉线情况；三是更低功耗，NB-IoT设备的待机时间在现有电池无需充电的情况下可使用2-3年。

随着共享单车物联网场景的出现，其相关行业标准的提出和制定成为业内人士关注的焦点。

据了解，本次移动物联网产业联盟共享单车工作组吸引了国内外众多企业加入，成员单位有中国信息通信研究院、ofo小黄车、中国电信、中国联通、华为、爱立信等，是全球首个移动物联网场景的行业标准工作组，在业内意义深远。该工作组将加快完成标准起草，使共享单车行业的测试尽快标准化，推动整个NB-IoT产业发展。

数据显示,我国2009年至到2014年,物联网行业市场规模CAGR达到27.1%;前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》预计到2018年，物联网行业市场规模将超过1.5万亿元，CAGR将超过30.0%。预计未来几年我国物联网行业将持续快速发展。据中国物联网研究发展中心预计,到2020年我国物联网产业规模将达到2万亿，产业链发展潜力显著。

据悉，ofo已在全球14个国家超过180座城市运营超过1000万辆共享单车，为2亿用户提供超过40亿次短途出行服务，并将在2017年底进入全球20个国家。

我是36氪汽车小组记者郑晓康，关注特斯拉、无人驾驶、新能源车、车联网、出行及后市场，欢迎直接与我联系，微信：15735104947

iPhone8 Plus是苹果首款支持AR的iPhone设备，售价799美元起

Wed, 13 Sep 2017 02:18:32 CST

PingWest品玩9月13日报道，iPhone 8 和 iPhone 8 Plus正式发布，采用太空级铝材、7层涂色工艺、50%增强涂层、全新钢化玻璃，True Tone能够根据环境光源情况自动调整颜色和色温，支持无线充电。

iPhone 8拥有影院级广色域屏幕，CPU速度较A10提升25%、四颗高性能核心比A10快70%，1200万像素传感器，集成了苹果自主设计的ISP，深度像素、颜色过滤技术，f/1.8与2.8光圈，光学稳定系统在低光环境下可实现更快的自动对焦，且拥有全新的硬件降噪。iPhone 8 Plus 是首款专为 AR 而设计的 iPhone,摄像头为 AR 而校准、低光增强、支持 60 fps、全新陀螺仪和加速度计、以及更精准的运动捕捉。

iPhone 8 支持 LTE-A 网络、蓝牙 5.0、Qi标准无线充电。无论是餐馆、商店还是车内、机场等各种场景，都能使用无线充电，苹果支持开放的 Qi 无线充电标准至少有 20 个厂家提供充电配件。

iPhone 8 64GB 起售价 $699（另有 256GB 版本），iPhone 8 Plus 起售价 $799 。9 月 15 号开启预定，9 月 22 日正式上市。

微信在东南亚推“WeChat GO 微信乐游卡”，聊微信免流量

Fri, 08 Sep 2017 21:17:17 CST

PingWest 品玩 9 月 8 日报道，微信与新加坡第二大电信运营商 StarHub（星和电信）合作，推出一款名为“WeChat GO 微信乐游卡”的电话卡产品。

“微信乐游卡”用户在境内可以免流量使用微信，同时提供 7 天和 12 天两种套餐，定价分别为 16 新元和 32 新元。前者提供 7GB 定额流量和 1GB 高速可漫游流量，500 分钟本地通话时长以及 60 分钟直拨主叫中国大陆通话时长；12 天套餐提供 15GB 定额流量，2.4GB 高速可漫游流量，3000 分钟本地通话时长和 150 分钟主叫中国大陆通话时长。

WeChat GO 是微信在 2016 年发布的出境游解决方案，目前主要面向中国的出境游群体和全球超过 5000 万华人全体提供服务，微信同时也希望能以此进一步影响全球范围的非华人群体。微信此前已经与和记 3 香港、台湾中华电信以及 KPN 荷兰皇家电信合作推出 WeChat GO 业务。

成立于 1998 年的 StarHub 目前是新加坡第二大电信运营商，在当地拥有固网和移动通信服务运营牌照，2002 年通过合并新加坡唯一有线电视运营商 Singapore Cable Vision，成立 StarHub TV（星和视界），并开始整合有线电视和宽带业务。StarHub 的主要股东包括新科电信媒体、新加坡电力、英国电信集团和日本电信电话公司（NTT）。

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Mozilla 为《华盛顿邮报》全站部署开源的 Talk 评论系统

Thu, 07 Sep 2017 11:48:45 CST

Mozilla 宣布已经与《华盛顿邮报》达成了合作，以加强后者的“Talk”新闻评论系统。

该系统开发自 Mozilla 的 Coral Project，初期只会运用于该新闻机构网站的一部分，然后在接下来几周全面铺开。Talk 具有许多优点，但其在隐私方面最值得称道 —— 它不会追踪用户，也不包含监视功能。

Mozilla 在一份声明中称：“我们没有放弃在线评论，坚信以打造围绕新闻的开放社区来吸引读者，而评论就是去中心化网络的一个基本组成”。

自 2015 年以来，Mozilla 就在研究、测试、打造这方面的软件。而今天，我们携《华盛顿邮报》实现了一个巨大的飞跃 —— 将 Mozilla 的开源评论平台 Talk，铺遍 washingtonpost.com 全网站。

Mozilla 介绍了 Talk 系统的诸多优点，比如突出优秀评论、忽略特定的用户、查找最佳评论、给工作人员贴徽章、过滤不可靠的标记、以及一系列的网友反应。

所有这些特性都能以闪电般的速度交付，Mozilla 表示，Talk 仅需加载大约 300kb 的数据。在初步展示评论之后，用户还可以加载更多内容，且都可以实时响应、无需不断地重新载入页面。

此外，Talk 还可以保护用户数据。因其未采用单账户连接所有 Web 服务（比如 Disqus）的方式，而是让每个网站都运行各自的 Talk 节点，以充分保障隐私。

最后，该项目可以 100% 免费使用，感兴趣的网友可以到 GitHub 上查看、下载和运行。

编译自： Neowin , 来源： Mozilla Blog
转自： cnBeta.COM