产业分析美的、便利蜂、贝壳等企业案例后，杨国安对数字化转型有这三个洞察数字化的威力不是加法，而是乘法2020/12/21 17:15原文链接怎样才算人工智能教育？这家机器人公司「以赛带学」输出AI教育教学成果“所谓人工智能教育是，用创客的思维，STEAM的理念培养面向未来AI智能时代的未来制造者。”2020/12/21 16:59原文链接人工智能让遥感数据释放巨大潜能：人口普查中的「人工」或将被取代该研究证实了卷积神经网络（CNN）针对卫星图像数据深入分析的潜能。2020/12/21 15:53原文链接AI种草莓，比最强人类多两倍：首次农业人机大战结束了云南昆明开启的「多多农研科技大赛」在12月16日落下了帷幕。2020/12/21 15:44原文链接教育公司如何借助AI技术，更快提升课程顾问的水平跨越从“知道”到“做到”的鸿沟2020/12/21 15:36原文链接入门速度数百倍之差，有人断言KNN面临淘汰，更快更强的ANN将取而代之这也许是真的。2020/12/21 15:49原文链接清华大学发布首个自动图机器学习工具包AutoGL，开源易用可扩展，支持自定义模型清华大学发布全球首个开源自动图学习工具包 AutoGL。2020/12/21 15:37原文链接其他 谷歌传奇Jeff Dean获2021年IEEE冯诺依曼奖，8页本科论文被大学图书馆保存至今以表彰对大规模分布式计算机系统和人工智能系统科学与工程的贡献”。2020-12-21 14:06:10原文链接彭博社：微软正为其数据中心自研芯片彭博社评论称，此举可能对英特尔数据中心芯片业务构成威胁。2020-12-21 10:14:55原文链接快讯美国民权组织开始阻止在美国机场扩大人脸识别使用由美国公民自由联盟领导的民权组织联盟对拟议扩大陆路和海港海关和边境保护局（CBP）的面部识别提出了反对意见。国家移民法律中心，为未来而战和电子前沿基金会也与其他十二个国家一起参加了议案。CBP 于 11 月提交的拟议规则将扩大生物识别出口系统，并授权从进入该国的任何非公民收集面部图像。但是，在评论期最后一天星期一的文件中，该联盟认为这些措施太极端了。（The Verge）2020-12-22 08:45原文链接付费平台 Bolt 获 7500 万美元 A 轮融资付费平台 Bolt 近日宣布，该公司最近完成了 7500 万美元的融资。一年之后，Bolt 处理了超过 10 亿美元的零售交易，其购物者网络的规模增长了 10 倍，每月增加了 25 万购物者。据了解，总部位于旧金山的 Bolt 由 Eric Feldman 和 Ryan Breslow 于 2014 年创立，提供了旨在简化网络交易的多种工具。（Venture Beat）2020-12-22 08:45原文链接Elon Musk：特斯拉将于 2021 年推出全自驾车订阅服务特斯拉价值 10,000 美元的全自驾车附件是很多人不一定能负担得起的奢侈品，即使是那些有足够钱买一台特斯拉的人也是如此。特斯拉首席执行官 Elon Musk 表示，明年可能会有更简单的购买功能的方法。一位说要租赁特斯拉的人在推特上告诉 Musk，他在租赁特斯拉汽车时存在的购买全自动驾驶的问题。Musk 表示，全自动驾驶订阅将于 2021 年初开始提供。（ZDNet）2020-12-22 08:31原文链接Google Cloud 扩展了其全球云区域Google Cloud 表示，随着其在全球范围内的扩张，它将在智利，德国和沙特阿拉伯启动新的云区域。对于超大规模云提供商而言，随着国家/地区推出要求客户数据保留在国家/地区中的数据主权法律，添加区域变得至关重要。Google Cloud 一直在 2020 年构建其混合，行业和垂直游戏。随着 Google Cloud 的扩展，出现了三个新的云区域。2020 年，Google Cloud 在雅加达，印度尼西亚，拉斯维加斯，盐湖城和首尔启动了新区域。多哈，卡塔尔，马德里，米兰和巴黎也都在附近。（ZDNet）2020-12-22 08:31原文链接英国国家医疗服务体系与有争议的人工智能公司 Palantir 签署价值 2300 万英镑合同在没有经过仔细审查的情况下，英国国家医疗服务体系（NHS）已经与 Palantir 签署了一项价值 2300 万英镑的为期两年的合同。尽管这家备受争议的 AI 公司与英国的卫生服务合作原本应该是临时的紧急措施，以帮助应对 COVID-19 大流行。据悉，这项已于 12 月 18 日发布的协议正在为 NHS 提供数据平台，以帮助纷发 COVID-19 疫苗。（The Register）2020-12-22 08:24原文链接梅赛德斯即将推出 AI 驱动的 MBUX 信息娱乐系统明年新款梅赛德斯 EQS 轿车问世时，该款轿车将配备 MBUX 信息娱乐系统的新改进版，即 MBUX Hyperscreen，作为可选升级。该公司表示，超宽屏幕覆盖了即将推出的 EV 的整个前仪表板，并添加了 AI 以使使用该系统更加直观。据了解，这家汽车制造商将在即将于 1 月 11 日美国东部时间上午 11 点举行的 CES 新闻发布会上详细介绍信息娱乐系统。（Engadget）2020-12-22 08:23原文链接人工智能解决了量子化学中的 Schrödinger 方程柏林自由大学的一组科学家开发了一种人工智能方法，用于计算量子化学中 Schrödinger 方程的基态。据了解，量子化学的目标是仅根据原子在空间中的排列来预测分子的化学和物理性质，而无需进行资源密集和耗时的实验室实验。原则上，这可以通过求解 Schrödinger 方程来实现，但实际上这是极其困难的。点击下方链接了解更多信息。（PHYS ORG）2020-12-22 08:16原文链接人工智能机器人利用受损腿部继续行走人工智能通常依赖于所谓的神经网络，即受人脑启发的算法。但是与我们不同的是，一旦经过训练和部署，人工智能大脑通常就不会学习新事物。他们一直怀着与生俱来的想法。在一项新研究中，研究人员使用「Hebbian 规则」（一种允许人工智能大脑继续学习的数学公式）创建了神经网络。这些网络不是静态的，而是根据经验变化的，而不是突触的权重（该值指示活动如何从一个神经元传播到另一个神经元）。之后，团队部分移开了两个机器人的左前腿，迫使它们试图弥补伤害。研究人员在本月的神经信息处理系统会议上报告说，两个机器人起初都在挣扎，但 Hebbian 机器人却能行走近七倍。（Science）2020-12-22 08:16原文链接人工智能通过眼球运动来衡量癌症患者的心理健康科学家已经开发出深度学习算法的组合，这些算法使用眼动追踪来评估手术后癌症患者的心理健康。理想情况下，这将有助于发现人们无法进行初步的心理评估时可能患有焦虑症或抑郁症的患者。据了解，该系统结合了卷积神经网络和长短期记忆算法，以研究戴着跟踪眼镜的患者在考虑图稿时的眼球运动。人工智能使用这些眼镜的注视和瞳孔位置数据来确定某人对他们将在以后填写的既定希望，焦虑和心理健康调查表上提出疑虑的可能性。（Engadget）2020-12-22 08:12原文链接

重庆拟建成一个1000平的人工智能展厅，展厅受众为政企客户及人工智能领域相关的科研院所，现正面向全国收集展品（视频、PPT、互动体验、实物等形式不限），欢迎看到帖子的大牛们给到建议啊~

中国作为全球第二大云市场，占全球支出的14%，且继续保持强劲的增长势头。来自权威调研机构Canalys最新发布的数据显示，2020年第三季度中国云基础设施支出猛增65%，超50亿美元，相比2019年第三季度增加了近20亿美元。其中，阿里、华为、腾讯、百度四大厂商占据八成市场份额，阿里云以41%份额继续领跑。值得一提的是，今年受到新冠疫情影响，各界积极推进数字化转型，引发对云服务的需求剧增。在笔者看来，中国作为最具活力市场，对新技术需求强劲，特别在今年提出加大新型基础建设，以5G、人工智能、物联网、工业互联网等新型基础设施建设推进，驱动产业智能化不断深入至各行各业，从而进一步激活国内云服务市场规模。阿里云阿里作为国内最早发展云服务的互联网厂商，是数字化与智能化转型背后中坚力量，助力各行业转型升级。以及在云服务市场，具有先发优势，使之成为国内第一大云服务厂商，占据国内超四成公有云市场份额，并在全球云市场与AWS、Azure形成3A竞争格局，且稳居亚太市场第一。值得一提的是，阿里云长期保持高速增长格局，年营收规模已突破400亿大关。截止2020年3月31日的2020年财年，阿里云营收规模达到400亿元，较上一财年增长62%。这是自2015财年首次披露云计算营收后，由当年12.7亿元营收，增长到现在400亿元规模，年复合增长率高达99%，六年间增长31倍。今年以来，因积极在云钉一体和云端一体发力，推动阿里云升级至2.0时代。这一战略根本目的是为降低云使用门槛，为产业智能化赋能，由此带来了阿里云在云服务市场强劲竞争力，释放新的发展前景。最新财季，阿里云较上年同期增长60%达149亿元，是全球三大云巨头当中增速最高厂商。与此同时，估值也水涨船高。其中，高盛将阿里云估值提升至1238亿美元（人民币超8000亿元），阿里又培育出一个超级独角兽。伴随阿里云与钉钉深度融合，来构建一个繁荣的应用服务生态，将会促使云无处不在。整体来说，基于飞天云平台，结合云钉一体和云端一体所形成的数字原生操作系统的阿里云2.0时代，使得云的基础设施与数字原生操作系统相互协同，让更多组织，不需要看懂代码就能具备云化、数据化、智能化、移动化、IoT的能力。比较直观的理解，这个系统是个类似于Windows系统，是个窗口式，用户或者开发者非常容易去开发一些新的应用，以此降低企业及用户的用云门槛，让云可以像水电煤一样，普及到更多的企业、更多的人。华为云华为云的发展惊人，迅速挤进国内云服务第一阵营。2020年第三季度，华为云凭借16.2%的份额位居国内第二。需要指出的是，华为云上线时间是2017年，相比BAT、亚马逊来说，华为云属于后来者，但一直处于快速发展中，结合Canalys报告可以看出在云服务市场实现了弯道超车。华为云业务驶入发展快车道，核心在于庞大的生态以及丰富的云应用，服务涵盖了laaS、PaaS、数据库和物联网等领域。物联网方向为例，以NB-IoT为代表的新兴物联网通讯技术可以解决水表、电表、燃气表等远程通讯协议不统一的问题。金卡智能集团就基于华为Ocean Connect开放生态环境建立了行业端到端一体化SaaS云服务平台。还有上汽大众，在华为混合云平台的支撑下，利用华为云Stack的能力和全栈网络产品的协同优势，实现开发测试业务、车联网业务、车辆后端等业务快速上线，有效降低TCO，提升用车客户体验。整体来说，华为利用AI、云、大数据、物联网等技术，打造支撑数字化的ICT基础设施，为金融、能源、交通、汽车等各行业提供数字化转型。而早前IDC中国公有云物联网平台2019年厂商评估报告显示，华为云IoT物联网平台位居领导者象限。腾讯云今年得益于在线办公、视频、教育及零售行业的机会带来云服务收入稳定增长，腾讯云同样也得到较大幅增长。就全球市场排名来说，从2017年的全球18位，再到2019年上升到全球第五位，可以看出腾讯云处于高速发展态势，展现出腾讯面向产业互联网转型的转型取得成效有力印证。近年来，随着云业务不断发展，腾讯云数据中心规模也呈快速增长态势，早在219年，腾讯全网服务器总量超过100万台，这是中国首家服务器总量超过百万的公司。迄今为止，腾讯云已经在全球26个地理区域运营着53个可用区。目前，腾讯整合5G、云、大数据、人工智能和物联网等关键技术能力，集合成工具箱开放给业界，为各产业智慧升级提供领先的数字化能力，为云服务释放增长潜力。在云AI开发能力上，Gartner近年早些时候发布的《云上AI开发者服务魔力象限》研究报告中，腾讯云在云AI开发领域具有技术、产品以及市场影响力三大整体优势，入选云AI开发者服务魔力象限。从物联网平台层，建立了广泛的生态合作，结合硬件、云端、行业能力，输出了消费、工业、城市等多个领域的物联解决方案。在物联网连接层，腾讯连连将在用户侧提供一整套C2B开放平台服务，助力各行业生态合作伙伴提升用户体验，同时在产业互联网侧将基于场景化的模式结合腾讯云物联平台的物联使能能力，开放第三方行业应用承载入口，以多维度合作模式与更多物联网行业SaaS应用进一步融合，输出更多垂直场景的物联网解决方案。值得一提的是，时值腾讯拥抱产业互联网两周年之际，其产业互联网赛道成绩有目共睹，凭借以微信所培育的庞大产业服务生态链，释放出强大的C2B能力，企业合作伙伴借助腾讯庞大用户带来了业绩增收，政务服务能力也得到大幅提升；以及云端所构建的SaaS（软件即服务）生态，经过近两年努力，已实现弯道超车。而Canalys报告中也指出，腾讯云发现其PaaS解决方案在市场上的需求日益增长。百度智能云作为国内人工智能领导厂商，百度紧扣国家推进AI新基建的步调，运用人工智能和云实力赋能各行业，引领企业智能化转型，并在各行业打造成样板案例。诸如在智慧港口场景，百度智能云与河北港口合作的AI新基建落地的案例在北上广深四大一线城市机场进行得到展示。近日更是与牵手国家电网客服中心，推动中国特色智慧能源行业发展。百度与国网客服中心将充分发挥各自的优势，共同推进知识图谱、大数据、地图服务等先进技术在能源互联网数字化服务领域的研究与应用，有效支撑网上国网运营工作，并在指定业务场景进行应用验证探索，推进满足多元化能源生产与消费需求。在此之前，百度智能云已经参与了国家电网多个项目，包括在2019年承建的国网客服中心智能服务项目整体效果达到客户预期。面向电力能源行业，百度提供能源AI**，打造了人工智能电力巡检、“电网一张图”、刷脸办电等智慧能源解决方案，助推能源产业智能化升级。在金融领域，百度智能云为金融机构提供从获客到营销、从风控到运营的端到端智能化解决方案，助力客户提升服务与经营能力。包括联合浦发银行打造了银行业首个数字员工“小浦”，可以在APP、网银和各类服务终端上为人们提供智能化的金融服务。客户不用线下网点就能获得真人一样的情感交互体验，以及“千人千面”的个性化定制服务。此外，在第三季度，百度就中标了拥有近4万个分支机构的中国邮政储蓄银行项目，将通过机器学习和其他AI能力助力其开展风控审计工作。根据IDC发布的《中国金融云市场（2020上半年）跟踪》报告显示，百度智能云市场份额连续18个月稳健增长，与阿里云、腾讯云、华为云稳居行业第一阵营，在中国金融云平台解决方案市场中排名前四。得益于人工智能技术，在能源、城市、金融、制造、自动驾驶等行业得到广泛应用落地，带来了百度智能云发展，且凭借丰富的AI能力，百度智能云在多个细分领域排名第一。“2020年第三季度，百度AI新业务稳健增长，特别是在智能云领域，凭借领先的AI解决方案形成了差异化发展路线。”李彦宏对此强调。尤其当下各行各业都在经历数字化转型、智能化升级的浪潮，百度AI新业务也借此势头稳健增长。其中，智能云更具穿透力，商业化提速。整体来说，百度也不再是一家单纯意义上的搜索巨头，他们着眼于创新性科技技术，在创新科技投入重金，引领科技趋势，驱动AI无处不在，从农业到工业，从医疗到金融，再到智能家庭与无人驾驶，还有翻译、图像/语音识别以及信息流等产品和服务，人工智能商业落地走在行业前列。最后我国加大新型基础建设以及推进国际国内双循环战略，释放了经济增长动力，并为世界经济复苏注入信心。双循环战略刺激消费，包括很多优秀的企业通过打开内外双循环实现收入业绩再攀高峰。还有新基建激活新经济、数字经济发展。云计算作为社会重要基础上设施，是数字经济发展基石。随着越来越多的企业把应用迁移到云端，以及部署物联网，推动全球云服务市场呈现高速增长态势，对于云服务厂商来说，迎来最好的发展时代，前景可期，甚至有望借助云服务市场，阿里与腾讯市值有望挺进万亿美元俱乐部。

扫码进微信群，仅限200人开始时间12月24日 20:00活动介绍云享MindTalks是由华为云DevCloud团队携手云享专家共同策划进行的系列技术交流活动。各业界大咖纷纷现身群聊，以即时对话形式，来进行最直接的技术交流和思想碰撞。不同领域的专家，各样的业界话题尽在此处，为保证极简极高效，活动仅20分钟，限量200人，先进先得。你是否会为AI的迅猛发展而战栗？是否以为深度学习已经无所不能？事实上，深度学习就像个傻瓜！可能一副墨镜就能让其崩溃这一次，张老师带队进行诱导AI行动你，不来吗？ 专家介绍东南大学生物工程专业博士Huawei Developer Experts华为云享专家华为校园开发者华为开发者学院注册讲师活动规则1.扫码加小助手入群聊，仅限200人，先到先得。2.对未能及时回复的问题，由助手收集集中回答。3.更多资源和活动请进入云享MindTalks VIP群。4.抽奖奖品为限定HE2E知识卡牌和老师推荐书籍         《机器学习》。

12月22日，历经一个多月的“华为云杯”2020人工智能创新应用大赛即将迎来最终决赛、闭幕式，TOP10的队伍将受邀前往西安进行总决赛答辩，组委会将根据初赛模型评测成绩、决赛专家评审成绩加权得出总决赛成绩，初赛与决赛权重比例为0.7:0.3，最终依据综合成绩评选出大赛奖项。以“智”取胜，学以“智”用当前AI产业正如火如荼地发展，各行各业纷纷引入AI，期望引领行业智能化步伐。在国家大力支持下，在技术创新驱动下，华为凭借在云计算领域的长期积累与耕耘，已经获得坚实基础。举办“华为云杯”2020人工智能创新应用大赛，旨在通过以赛促学、赛教结合的形式开展，吸引和挖掘优秀创新团队和人才，推动AI技术在遥感行业应用，实现人工智能技术的真正落地。在赛事期间，华为还在西安举办了华为云AI总裁班、华为云人工智能专家班和以“ModelArts Pro——行业 AI 落地新利器”为主题的 DevRun 开发者沙龙·华为云 AI 训练营活动。12月7日的华为云AI总裁班，共有30家优秀企业的30余位高管参会，共同学习并探索大数据潮流及人工智能行业的前沿技术及未来发展方向。陈功博士、华为西安研究所AI图像分析首席专家司宏杰与各企业家们进行了交流互动，对各企业家在实际工作中存在的疑问进行了解答，并对AI在企业发展中的重要作用进行了一对一的深入探讨。12月10日-12日的华为云人工智能专家班，共有40余位企业AI开发者及30余位来自高校人工智能专业的学生开发者参加。从干货分享到实操演练、互动交流，与现场参会企业及高校学生深入探讨如何接入业务场景，解决使用华为云服务资源过程中遇到的问题，提升参会人员自身AI业务能力，推进产学研融合，进一步助力航天基地人工智能产业生态的发展，推动航天基地打造全国人工智能产业高地，加快实现“用得起、用得好、用得放心”的普惠AI生态。12月12日的华为云 AI 训练营现场，华为云 AI 专家与百余位行业客户共聚一堂，共话如何快速构建 AI 能力，实现 AI 的自主迭代，AI 能力的复用，降低行业 AI 落地门槛。让众多西安行业客户了解到西安本地的企业已经在使用 ModelArts Pro 快速构建 AI 能力，通过自主掌控 AI 迭代，让模型越用越精准。根据艾瑞咨询研究报告显示：2020年中国人工智能赋能实体经济市场规模达 819.8 亿元,许多企业都在实体经济中积极寻找人工智能技术的落地应用场景。要想将人工智能技术落地实际应用场景，就需要AI解决方案产品化，可迭代，可复用，可在大型应用场景落地部署，而不是停留在实验室里的科研成果，而华为云始终致力于帮助企业和企业家实现以“智”取胜，学以“智”用的发展。决赛来袭，闭幕式暨颁奖典礼备受期待为培育人工智能创新氛围，深化新基建合作，提升高精尖人才研发创新能力而举办的“华为云杯”2020人工智能创新应用大赛，在12月11日至22日期间迎来决赛，并将于22日决赛日迎来决赛答辩、决赛评奖与闭幕式活动。本次大赛依托陕西航天卫星遥感行业坚实的发展基础，充分发挥航天科技对国家战略性新兴产业的引领作用，立足航天产业，发展人工智能新兴产业，推动军民融合，带动产城融合，在谋求错位发展中建设世界一流航天产业新城。决赛日当天，参与决赛的选手将在答辩现场介绍初赛中的算法，并就“AI如何助力遥感行业？”问题展开开放式讨论，最终依据综合成绩评选出冠军、亚军、季军及优胜奖。最终花落谁家，也将得出公平公正的结论。

后疫情时代，越来越多的活动从线下转到线上，远程数据协作成为音视频沟通之外又一个刚需场景。线上除了语音和视频的沟通，还需要共享视频、桌面、白板，线上实时共创以及深入探讨。本次线上推演活动，就需要共享内容，线上多方实时互动演练。华为云会议结合华为全系列专业视频会议终端，通过云端协同的融合体验设计，提供多地、多端接入更高清的视频画面、更流畅的协作体验。超低时延技术，在进行材料翻页、视频播放时，用户感受不到时延。4K超清数据共享，让内容清晰呈现。独有的数据会议编解码3.0技术，让内容共享到大屏时，具有更精细的细节呈现。重大会议，一般都要有专业的会控来控制会场。华为云会议AI智能化加持，独创智能音幕，自定义拾音区，屏蔽周围噪声，打造专属会议空间；云会议自动识别发言方声音并将发言方置于主画面。专业智能导播摄像头自动跟踪发言人声音并特性画面，发言人始终在C位。华为云会议结合AI的专业会控设计，让会控更简单，让体验升级。

产业快仓完成亿级美元C+轮融资，物流AMR要让人类不再搬运快仓近年来的成长性一直不俗，2017-2019年营业收入累计增长近10倍。2020/12/17 20:59原文链接联邦学习最新医疗场景发布，同济大学刘琦教授团队与微众银行杨强教授AI团队合作打破药物数据共享壁垒该成果已发表在生物信息学著名期刊《Bioinformatics》上，首次探索了应用联邦学习进行协同药物开发的可行性，并提出一种基于联邦学习的协同药物定量构效原型系统FL-QSAR。2020/12/17 15:18原文链接 理论微软亚研副院长周明离职，将出任创新工场AI工程院首席科学家刚刚，微软亚洲研究院副院长周明宣布从微软离职，将加入李开复创建的创新工场，「以一种新方式寻求学术界和企业界合作之路」。2020/12/17 15:16原文链接ACM 2020杰出会员公布，叶杰平、崔鹏上榜，华人学者占四成刚刚，国际计算机学会（ACM）公布 2020 年杰出会员（ACM Distinguished Members）名单2020/12/17 15:14原文链接其他基于GAN的“真人捏脸”已上线，照片逼真无死角：脸型、五官、表情等均可控制用3D模型参数，控制2D人脸生成2020-12-17 17:38:06原文链接嫦娥五号创造五项中国首次嫦娥五号任务创造了五项中国首次，一是在地外天体的采样与封装，二是地外天体上的点火起飞、精准入轨，三是月球轨道无人交会对接和样品转移，四是携带月球样品以近第二宇宙速度再入返回，五是建立我国月球样品的存储、分析和研究系统。此次任务的成功实施，是我国航天事业发展中里程碑式的新跨越，标志着我国具备了地月往返的能力，实现了“绕、落、回”三步规划完美收官，为我国未来月球与行星探测奠定了坚实基础。2020-12-17 16:31:50原文链接快讯德州联合美国其他九州指责 Google 与 Facebook 一起违反反托拉斯法美国得克萨斯州和其他九个州于周三起诉谷歌，指责谷歌以非法方式与 Facebook 合作，违反了反托拉斯法，以扩大其本已占主导地位的在线广告业务。各州要求控制着全球在线广告行业三分之一资源的谷歌赔偿损失，并寻求「结构性救济」，这通常被解释为强迫公司剥离其部分资产。（路透社）2020-12-18 08:21原文链接Google AI 道德团队要求在解雇著名研究员后做出改变继其共同领导和著名的研究员 Timnit Gebru 被免职之后，Google 的道德 AI 团队向 Google 高管发送了「重建信任」的要求清单。谷歌的道德 AI 团队向公司高管首席执行官 Sundar Pichai，人工智能负责人 Jeff Dean 和工程副总裁 Megan Kacholia 致了六页的信函，其中指出其在研究，产品和政策方面的建议。（CNBC）2020-12-18 08:20原文链接德勤：MLOps 即将在企业中腾飞德勤咨询今天发布了一份报告，暗示 AI 的黄金时代即将到来，假设组织可以实施和维护一致的机器学习操作（MLOps）方法。「德勤 MLOps：工业化人工智能「报告引用了以 AI 为重点的 Cognilytica 进行的市场研究，指出到 2025 年，MLOps 平台市场的年收入预计将超过 40 亿美元。已经有多家初创公司专注于提供这些平台。但是，还不清楚 MLOps 在多大程度上成为当今许多组织用来构建和部署软件所依赖的 DevOps 平台的扩展。（VentureBeat）2020-12-18 08:20原文链接Anomalo 获取 595 万美元用于 AI 数据验证工具为开发人员提供数据验证和文档服务的 Anomalo 今天宣布已筹集 595 万美元的风险投资。First Round Capital 和 Foundation Capital 参与了种子轮融资，这是 Anomalo 自 2018 年成立以来的第一轮融资。Anomalo 的创始人 Elliot Shmukler 和 Jeremy Stanley 在 Instacart 会面，他们分别是增长负责人和数据科学副总裁。据了解，他们创立 Anomalo 的目的是帮助电子商务，社交媒体，广告技术，金融技术等行业的公司管理复杂的数据流。（VentureBeat）2020-12-18 08:19原文链接DeepMind AI 该部门去年亏损 6.49 亿美元，Alphabet 放弃了 15 亿美元的债务根据谷歌母公司 Alphabet 旗下的人工智能公司 DeepMind 的亏损，去年增长了 1.5％。根据本周四向英国公司注册处提交的文件，总部位于伦敦的人工智能实验室在 2019 年亏损了 4.77 亿英镑（6.49 亿美元），相比 2018 年的 4.7 亿英镑亏损还要严重。DeepMind 在 2019 年的绝大部分支出都用于「员工及其他相关费用」，年度报告显示，约有 4.68 亿英镑用于此，高于 2018 年的 3.98 亿英镑。（CNBC）2020-12-18 08:08原文链接外媒消息：DeepMind 已将其重点从气候变化转移到其他科学领域人工智能实验室 DeepMind 已将其重点从气候变化转移到其他科学领域。据一些熟悉此事的人表示，该实验室将转而追求创建通用人工智能这一原始任务。尽管 DeepMind（于 2014 年被 Google 以 6 亿美元的价格收购）否认它已将重点转移了，但公司能源部门的几位关键气候变化研究人员在过去两年中离开了公司，而且它几乎没有发布与气候变化有关的消息。（CNBC）2020-12-18 08:08原文链接DeepMind ｜ 时空推理的基于对象的关注：具有灵活的分布式体系结构的神经符号模型表现出色近日，来自DeepMind的研究团队发表了一篇名为“时空推理的基于对象的关注：具有灵活的分布式体系结构的神经符号模型表现出色”的新研究。以下是该研究的完整摘要分享：神经网络在各种各样的感知任务中都取得了成功，但是人们经常说神经网络无法解决需要更高层次推理的任务。最近开发了两个新的任务域，即CLEVRER和CATER，以在对象之间时空交互的上下文中着重于与感知相反的推理。在这些领域的初步实验发现，将逻辑引擎和语言解析器与神经感知前端结合使用的神经符号方法，其性能明显优于完全学习的分布式网络，这一发现被用来支持上述观点。在这里，研究人员相反地显示出，在两个任务上，特别是在那些最强调推理而不是感知的问题上，具有正确的归纳偏差的完全学习的神经网络可以比所有以前的神经符号模型表现更好。该模型充分利用了自我注意力和学习到的“软”以对象为中心的表示形式，以及BERT样式的半监督预测损失。这些灵活的偏差允许该模型使用不到60％的可用标记数据来超越以前的神经符号状态。总之，这些结果驳斥了以前涉及这些数据集的工作提出的神经符号论题，并且它们提供了证据，证明神经网络确实可以学习有效地推理物理事件的因果关系，动态结构。2020-12-18 08:06原文链接如何为自己的机器学习项目选择优化程序？近日，通过整理数据来改善机器学习模型的初创公司 Lightly 总结了计算机视觉，自然语言处理和机器学习中普遍使用的优化器，方便机器学习研究人员轻松为他们的下一个机器学习项目找到合适的优化器。点击下方链接阅读完整指南。2020-12-18 08:06原文链接热区热议：关于 2010-2020 年人工智能初创公司的思考在 2020 年即将结束之际，机器学习社区的网友对 2010-2020 年人工智能初创公司的发展进行了回顾与思考。在十年中，有部分机器学习驱动的初创企业失败了，但我们从中总结可将其失败归因于以下原因之一，也可能是其他原因或两者结合。第一是技术因素，例如：尝试解决内在的难题（例如具有长期依赖性的生成模型，即视频时长或可以说是基于无监督学习的机器翻译等）或棘手的问题等；第二是非技术性因素，例如人为因素/市场因素（竞争激烈，资金短缺，团队错误，商业模式不佳等）等。2020-12-18 08:05原文链接科大讯飞参股成立新公司，经营范围包含「外骨骼机器人的组装、生产」天眼查App显示，近日，安徽爱博智能科技有限公司成立，注册资本2000万人民币，经营范围包含智能科技领域内的技术开发、技术服务、技术咨询、技术转让；外骨骼机器人的组装、生产等。该公司股东为安徽讯飞云创科技有限公司、合肥康睿信息科技合伙企业（有限合伙），前者由科大讯飞股份有限公司100%全资持股。2020-12-17 19:30原文链接 

还在为花时间安装配置编译环境苦恼？还在为购买开发板/GPU犹豫不决？一个提供给开发者的多语言类集成开发环境HiLens Studio横空出世，为你扫清一切烦恼，打造你梦想中的AI开发平台！初识HiLens StudioHiLens Studio 是华为HiLens平台提供的云侧集成开发环境及HiLens Kit模拟器。具备纯云侧集成开发、模拟运行的能力，并可将技能部署至HiLens Kit端侧设备上。开发者也可以在HiLens Studio中发布技能到华为HiLens平台的技能市场，共享给其他用户。为什么使用HiLens Studio开发技能无需环境搭建，纯云侧开发环境支持纯云的开发及调试、无任何本地安装、搭建过程。开箱即用的AI应用开发云侧强大IDE，集成代码编辑、调试、编译、模拟、部署和发布全流程功能，端到端完整支持开发和运维。端云统一开发框架，一键部署云侧通过开发框架HiLen Framework进行数据接入、数据处理和模型推理，接口简易。完成技能开发后，一键部署到Ascend 310端侧设备上运行。内嵌模拟器，支持多模态应用开发对开发中的技能代码进行模拟输出，无时延体验真实硬件处理效果，支持处理音频、视频、图片多模态数据。无缝对接云服务，便捷调用对接华为云ModelArts AI开发平台，整合OCR、NLP等多模态服务API，并统一管理SDK及API版本，方便开发端云协同的AI应用。入门级技能模板，快速上手提供Python、C++版本的多个技能模板，包含模型与逻辑代码可供AI开发者参考，点击运行便能立即看到技能输出效果。节省硬件开发成本，方便移动办公没有端侧设备也可以完成开发，且支持多人共享同一个Ascend 310设备，节省费用。纯云侧开发，方便移动、在家办公。还等什么？点击这里，告诉你如何申请HiLens Studio公测！如何使用HiLens Studio1、创建项目创建新项目，或者直接打开已有项目。创建新项目时，您可以选择技能模板，包含了模型、逻辑代码、测试数据和使用说明，方便您快速上手。2、代码编辑及调试−  内置转换工具，便捷模型转换−  编辑逻辑代码，完成技能开发    通过调用HiLens Framework接口，大大提升开发效率。−  进行代码调试    Studio中提供了代码调试、代码错误检查、一键编译、日志查看等常用工具，让您的开发流程更便捷。3、模拟技能输出−  上传数据     上传视频、图片等测试数据，或直接使用预置测试数据。−   模拟     运行技能，在模拟器中将模拟技能的输出，模拟器与真实HiLens Kit环境几乎一致，您可以在云上完成AI技能开发全流程。4、安装/发布/管理技能−   安装到真实设备运行     完成技能开发后，一键安装技能到HiLens Kit上运行，您无需再进行适配操作。 −   技能的发布、管理和运维     在Studio中可将技能一键发布到技能市场，供其他人购买和安装。也可进行技能的管理和运维。想小试牛刀？以口罩识别技能为例，点击这里，带你快速熟悉HiLens Studio的使用方法！想大展身手？点击这里，端到端告诉你如何玩转HiLens Studio！

发表日期作者博文标题地址10月9日李太松光大银行基于华为云GaussDB(DWS)   数据仓库创新实践https://bbs.huaweicloud.com/blogs/20272010月9日李太松SoundNet迁移学习-由声音分类到语音情感识别https://bbs.huaweicloud.com/blogs/14549710月10日ModelArts3.0   发布，一个让机器狗学会灭火的AI神器https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19794610月10日胡琦    （华为云云享专家）【Copy攻城狮日志】ModelArts与AppCube双“魔”合璧庆双节https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19831310月12日郑毅HDC.Cloud |   前沿技术探秘：知识图谱构建流程及方法https://bbs.huaweicloud.com/blogs/15313010月13日李明磊【论文笔记】一种有效攻击BERT等模型的方法https://bbs.huaweicloud.com/blogs/15119210月14日李明磊全面解读文本情感分析任务https://bbs.huaweicloud.com/blogs/13430610月15日杜晗侵略如火，GaussDB数仓高可用容灾利器之逻辑备份https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19846110月15日王晶文字识别在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展（OCR系列一）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/11850010月16日李升GaussDB(DWS)数据同步状态查看方法https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19853610月16日李静标注数据不足下的深度学习方法概述https://bbs.huaweicloud.com/blogs/18814010月19日文玉生GaussDB(DWS)运维管理系列基础篇一：升级介绍与展望https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19821310月20日殷成明GaussDB(DWS)性能调优系列基础篇二：大道至简explain分布式计划https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19794510月21日胡琦    （华为云云享专家）献礼1024，华为云EI极速开发开源问答机器人<a href="https://bbs.huaweicloud.com/blogs/<span =">https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19896510月21日李岱城HBase   2.X版本的元数据修复及一种数据迁移方式https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19907510月22日金鑫AI助力，视频分析全面进入智能时代https://bbs.huaweicloud.com/blogs/17501010月22日戚亚东数据湖探索DLI重磅发布   基于openLooKeng的交互式分析功能https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19938710月23日为什么说容器的崛起预示着云原生时代到来？https://bbs.huaweicloud.com/blogs/20039510月23日杜奇1024程序员节华为内部分享丨开发者如何抓住时代机遇，学好AI？https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19988910月23日华为云如何赋能无人车飞驰？从这群AI热血少年谈起https://bbs.huaweicloud.com/blogs/20084410月28日初识人脸识别服务 走进刷脸时代https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19571010月28日李岱城HBase实用技巧：一种全量+增量数据的迁移方法https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19939910月29日李茂增 GaussDB(DWS)性能调优系列实战篇一：十八般武艺之总体调优策略https://bbs.huaweicloud.com/blogs/20090610月29日Brijoo BopannaApache   CarbonData、Hudi及Open Delta的对比研究https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19908410月30日熊坤机器狗如何利用ModelArts强化学习算法更改导航轨迹https://bbs.huaweicloud.com/blogs/19846710月30日蔡子建AI-机器学习-K近邻算法简介（二）https://bbs.huaweicloud.com/blogs/20151010月31日张婧垚GaussDB(DWS)性能调优系列实战篇二：十八般武艺之坏味道SQL识别https://bbs.huaweicloud.com/blogs/197413

今日共有18条快讯  产业鸿蒙OS 2.0手机开发者Beta版发布：2021年覆盖上亿台设备，华为智能手机将全面升级HarmonyOS 2.0 手机开发者 Beta 版本的发布，意味着它离普通消费者更近一步了。2020/12/16 18:25原文链接如何打造最小可行AI产品？这里有份避坑工程指南面向MVP的思维对于任何类型的系统都非常重要，AI也不例外，无论该技术看起来多么令人兴奋。用户可以采用一种MVP的AI产品，而无需花费大量时间或金钱，并且可以通过早期客户的反馈加以改进。就AI产品来说，其MVP产品也有一些特殊要求和特点。2020/12/16 15:46原文链接2020 Kaggle年度报告发布：美国公司最容易「人均百万」，90%数据科学家坚持终生学习近日，Kaggle 正式发布了 2020 年度报告。2020/12/16 15:42原文链接Github Star 7.2K，超级好用的OCR数据合成与半自动标注工具，强烈推荐！OCR 方向的工程师，一定需要知道这个 OCR 开源项目。2020/12/16 15:37原文链接向碳基芯片更进一步：台积电、斯坦福等联手开发碳纳米管晶体管新工艺，性能逼近硅元件由台积电首席科学家黄汉森领导2020-12-16 17:53:22原文链接理论多任务上实现SOTA，UBC、谷歌联合Hinton等提出3D点云的无监督胶囊网络这是一种为3D点云提出的无监督胶囊架构。2020/12/16 15:48原文链接单块GPU实现4K分辨率每秒30帧，华盛顿大学实时视频抠图再升级，毛发细节到位那个「让整个世界都变成你的绿幕」的抠图方法 Background Matting 发布了 2.0 版本。2020/12/16 15:32原文链接其他什么水平才能任教清华计算机系？海外留学经历并非必要条件2020-12-16 17:54:55原文链接快讯Deepdub 使用 AI 为外语电影的配音Deepdub 正在启动其平台，该平台使用 AI 将声音复制到视频中，从而使娱乐公司只需单击一个按钮就可以将多种语言的内容本地化。这家总部位于以色列特拉维夫的公司利用 AI 和深度学习在流媒体激增的同时扩展和保留娱乐公司的受众体验。Deepdub 成立于 2019 年，旨在通过在电影、电视、游戏和广告上带来更好的观众体验来弥合这一差距。Deepdub 通过添加新颖的口音来解决该问题，同时保留跨语言的原始演员声音。为此，即使演员从未从未用另一种语言说过这些单词，Deepdub 仍会根据该演员的合成语音使用基于来自演员的样本的合成语音来形成外来词。该技术被插入后期制作过程中，能显著加快后期制作，而成本仅为传统配音服务的一小部分。（VentureBeat）2020-12-17 08:06原文链接Motional 和 Lyft 的目标是 2023 年在美国主要城市部署无人驾驶机器人服务Apocalyn 和 Hyundai 的合资企业 Motional，旨在使自动驾驶汽车商业化，市值 40 亿美元，该公司计划在 2023 年使用 Lyft 叫车网络在美国主要城市推出完全无人驾驶的机器人驾驶服务。这是 Motional 首次为其 robotaxi 服务指定目标日期。虽然 Lyft 一直是拉斯维加斯 Motional 的合作伙伴，但这首次表明，打车公司将成为自动驾驶汽车公司商业化计划的主要合作伙伴。该消息发布是在上个月内华达州批准后，允许 Motional 在该州的公共道路上测试完全无人驾驶的车辆的过程，而无须驾驶汽车驾驶员。（TechCrunch）2020-12-17 08:05原文链接RunwayML 为其 AI 驱动的媒体创建工具筹集了 850 万美元RunwayML 是一家位于布鲁克林的初创公司，为设计师、艺术家和其他创作者建立了一个由 AI 驱动的工具库，该公司已经筹集了 850 万美元的风险投资。该公司表示，这些资金将用于加速其进入市场的努力，以期扩大其产品开发团队的规模。该公司首席执行官 Cristóbal Valenzuela 认为，几十年来，超过 2.1 万亿美元的媒体行业一直依靠熟悉的旧工具的「增量迭代」。尽管其中一些工具近年来变得「更智能」，但它们却根植于过时的范式，依赖于昂贵且耗时的过程。各种类型的公司视频每分钟的价格从 500 美元到 10000 美元不等，几分钟要花几天，几周甚至几个月的时间来制作。Valenzuela 表示：「深度学习技术为合成媒体和自动化的内容创建带来了新的范例。」「借助 Runway，我们正在建立创新革命的支柱-允许创作者完成直到最近才做的事情。」（VentureBeat）2020-12-17 08:05原文链接干洗机器人初创公司 Presso 筹集了 160 万美元 并将重点转移到影视服装干洗机器人干洗初创公司 Presso 今天宣布，它已经完成了 160 万美元的种子轮融资，投资方包括 Pathbreaker，AME Cloud Ventures，SOSV，1517 Fund 和 YETI Capital。这家位于亚特兰大的初创公司开发了一种自助服务亭，可以在五分钟内干洗衣服。该公司最初是针对商务旅客，并计划在酒店的走廊上安装机器，但疫情转移了该公司的启动重点，Presso 已将其大部分工作转移到了影视制作上。该公司表示，最新一代的技术能够一天清洗/消毒多达 150 种影视剧服饰套装。尽管新冠疫情仍在持续蔓延，但许多工作室已经开始提高产量。Netflix，HBO，Apple TV，FOX，迪士尼和 Hulu 都已就其技术与该公司联系。（TechCrunch）2020-12-17 08:04原文链接中国芯片制造商中芯国际（SMIC）下跌 5％：联席首席执行官计划辞职 并将面临从 MSCI 指数撤资的风险据美国全国广播公司财经频道报道，中国芯片制造商中芯国际（SMIC）的股票周三跌逾 5％，此前该公司表示已意识到其联席首席执行官计划辞职，而且该公司的股票将被从 MSCI 指数中剔除。中芯国际表示已「意识到」联席首席执行官孟松亮的「有条件辞职的意图」。该公司表示，正在就梁先生的辞职意向进行「核实」。同时，全球最大的股票指数公司之一的美国股票指数公司 MSCI 表示，将从 2021 年 1 月 5 日起将中芯国际从其指数中删除。该公司表示，这样做是在美国执行行政命令中任命这些公司之后，该命令禁止美国公司和个人拥有白宫指称支持中国军队的中国公司的股份。（CNBC）2020-12-17 08:03原文链接机器学习优化公司 OctoML 为苹果的 M1 芯片优化了 Apache TVM得益于苹果新的 M1 芯片中的 16 核神经引擎，快速专用的机器学习硬件将在负担得起的 Mac 服务器，台式机和笔记本电脑中变得司空见惯。今天，机器学习优化公司 OctoML 宣布，在 M1 芯片上，它已经比苹果最新的 Core ML 4 的性能提高了近 30％，这是一个较为明显的进展，OctoML 将其描述为「仅仅是 M1 性能改进故事的开始。」OctoML 使用了 Apache TVM 自动调度程序来优化 HuggingFace 基于 BERT 的模型，该模型广泛用于自然语言处理。与 Core ML 4 相比，OctoML 的基于 TVM 的机器学习堆栈将 GPU 延迟减少到 42 毫秒，而 Apple 的是 59 毫秒，而 CPU 延迟从 Apple 的 139 减少到 108 毫秒-分别增加了 29％和 22％。（VentureBeat）2020-12-17 08:03原文链接欧洲优步的竞争对手博尔特为人工智能自动驾驶筹集了超过 1.8 亿美元乘车巨头优步（Uber）的欧洲竞争对手博尔特（Bolt）本周三表示，已经筹集了 1.5 亿欧元（合 1.82 亿美元），以通过面部识别和人工智能来增强其平台的安全性。这家总部位于爱沙尼亚的公司拒绝透露其估值，但表示，在 5 月份发行了 1 亿欧元可转换债券后，该公司的估值为 19 亿美元。博尔特最新一轮融资由美国亿万富翁丹尼尔·桑德海姆（Daniel Sundheim）经营的对冲基金 D1 Capital Partners 牵头。另一家对冲基金 Darsana Capital Partners 也进行了投资。博尔特表示，将使用这笔资金来增强其安全性，并帮助其扩大乘车，电动自行车和踏板车的租赁以及食品配送服务。该公司的应用目前在欧洲和非洲的 40 多个国家/地区拥有 5000 万用户。（CNBC）2020-12-17 08:02原文链接谷歌、苹果等机构新研究表明 接受公共数据训练的大型语言模型可能泄露个人信息诸如 OpenAI 的 GPT-3 和谷歌的 GShard 之类的大型语言模型通过内部化来自公共网络的数十亿个示例来学习编写人性化的文本。他们利用电子书，维基百科和 Reddit 等社交媒体平台的资源，推断出完整的句子甚至整个段落。但是，谷歌、苹果、斯坦福大学、OpenAI、加州大学伯克利分校和东北大学联合发表的一项新研究证明了这种培训方法的缺陷。论文作者表明，当输入某些单词和短语时，大型语言模型可能泄露出敏感的私人信息。在这项新研究中，研究人员对 GPT-2 进行了实验，该技术早于 OpenAI 强大的 GPT-3 语言模型。他们声称，他们选择专注于 GPT-2，以避免因对较新的流行语言模型进行研究而导致的「有害后果」。（VentureBeat）2020-12-17 08:01原文链接新研究发现人类能通过远程遥控的在环模仿学习协助机器人模仿学习是一种通过复制人类演示的行为来学习复杂的机器人操纵技能的有前途的范例。但是，操纵任务通常包含瓶颈区域，这些区域需要一系列精确的动作才能取得有意义的进步，例如机器人将豆荚置入咖啡机以制作咖啡。在这些领域，即使是受过训练的机器人也可能会失败，因为行动上的小偏差会导致学习策略的失效。基于干预的策略学习是可以解决此问题的替代方法—它使操作员可以监控受过培训的策略并在遇到故障时接管控制权。斯坦福大学和德州大学奥斯汀分校的研究人员最近构建了一个针对 6 自由度操纵设置量身定制的数据收集系统，该系统可使远程操作员监视并干预受过训练的策略。他们开发了一种简单有效的算法，以对系统收集的新数据进行迭代训练，从而鼓励策略学习如何通过干预措施来解决瓶颈问题。他们证明了在基于我们的基于干预系统和算法收集的数据上受过训练的代理胜过由非介入式示威者收集的同等数量的样本受过培训的智能体，并且进一步证明了他们的方法在从中吸取教训方面优于多个最新基准人工干预具有挑战性的机器人穿线任务和咖啡制作任务2020-12-17 07:57原文链接旷视科技关联公司注册资本翻倍，经营范围新增工业机器人制造天眼查App显示，近日，宁波旷视金智科技有限公司发生多项工商变更，企业名称变更为旷视智链科技（宁波）有限公司，注册资本由2亿人民币增加至4亿人民币，增幅达100%。同时经营范围新增物料搬运装备制造、工业机器人制造、服务消费机器人制造、特殊作业机器人制造、工业自动控制系统装置制造、配电开关控制设备制造等。2020-12-16 17:36原文链接

1.5.2　端云协同MindSpore依托华为“端—边—云”的业务场景，在隐私保护日渐重要的情况下，致力于支持全场景部署，并打通云到端全流程。MindSpore针对全场景提供一致的开发和部署能力，以及按需协同能力，让开发者能够实现AI应用在云、边缘和手机上快速部署，全场景互联互通，实现更好的资源利用和隐私保护，创造更加丰富的AI应用。学术界和工业界没有对端云协同做系统的概念定义，一般认为涉及云和端交互的学习形态，即是端云协同系统。模型压缩、端侧推理、端侧训练、迁移学习、联邦学习等技术在端侧的应用都可以划分到端云协同的范畴。这些涉及在云侧构建、预训练或托管模型，在端侧执行或训练模型，以及云和端之间模型或权重的传输。在端侧推理场景中，对云侧模型进行模型压缩并转换为端侧推理模型，使用端侧推理框架加载模型并对本地数据进行推理。但云侧预训练模型使用的数据集和端侧真实的数据存在差异，为了利用端侧真实数据训练模型，带来精准的个性化体验，端侧训练成为必然。由于端侧设备在算力、电量和数据量方面的限制，从头训练一个模型不切实际，因此迁移学习技术被用在了端侧学习中，可以大幅度降低端侧训练的难度。为了充分利用端侧数据和端侧训练能力，一些端云联合学习方法和框架被提出来，旨在联合多个端侧设备共同训练一个全局模型，并实现端侧隐私保护。Google率先于2016年提出了联邦学习方法和框架。杨强等又提出了横向联邦学习、纵向联邦学习、联邦迁移学习以及联邦强化学习等方法及对应的框架。端侧推理、迁移学习和联邦学习属于端云协同的不同阶段，如图1.3所示的MindSpore端云协同框架融合了这三种形态并打通了云到端全流程。MindSpore端云协同框架整合了MindSpore云侧框架、MindSpore端侧框架，并打通了模型生成、模型压缩、编译优化和端侧学习的全流程。MindSpore提供神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）能力用于自动化生成模型，构建模型库。MindSpore模型压缩模块用于对模型库中的模型进行剪枝和量化。MindSpore提供了编译优化能力用于转换和优化模型，并通过神经处理单元（Neural-network Processing Unit，NPU）、图形处理单元（GraphicsProcessing Unit，GPU）或ARM NEON(1)等加速算子执行。MindSpore端云协同框架具有如下多种特性(2)。（1）快速多处部署。实际场景中，模型需要快速适配不同机型硬件。通过神经架构搜索技术构建多元化的模型库，适配多种机型。针对特定应用场景，从模型库中搜索满足性能约束的模型，拿来即用，无须重复训练。（2）全栈性能优化。结合神经架构搜索、模型压缩（剪枝、蒸馏、量化）、编译优化（算子融合、常量折叠、硬件加速）等手段优化模型精度、大小、时延，追求极致性能。（3）灵活易用。支持多种策略，如模型生成、模型压缩和编译优化组合使用。打通云到端全流程，集中管理全流程策略和配置，方便使用。（4）多种学习形态。MindSpore端云框架逐步支持多种学习形态，比如支持当前业界常用的端侧推理形态，并逐步支持迁移学习、联邦学习等需要端侧训练能力的高级学习形态，满足开发者各种各样的场景需求。1.5.3　调试轻松MindSpore实现看得见的AI开发、更轻松的调试体验、动静结合的开发调试模式。开发者可以只开发一套代码，通过变更一行代码，从容切换动态图／静态图调试方式。需要高频调试时，选择动态图模式，通过单算子／子图执行，方便灵活地进行开发调试。需要高效运行时，可以切换为静态图模式，对整张图进行编译执行，通过高效的图编译优化，获得高性能。MindSpore切换调试模式代码如代码1.5所示。代码1.5　MindSpore切换调试模式代码1.5.4　性能卓越MindSpore通过AI Native执行新模式，最大化发挥了“端—边—云”全场景异构算力。它还协同华为昇腾芯片On Device执行、高效AI数据格式处理、深度图优化等多维度达到极致性能，帮助开发者缩短训练时间，提升推理性能。此外，数据集、模型越来越大，单机的内存和算力无法满足需求，需要模型并行；模型手动切分门槛高，开发效率低，调试困难。MindSpore可以通过灵活的策略定义和代价模型，自动完成模型切分与调优，获取最佳效率与最优性能。MindSpore自动并行代码如代码1.6所示。代码1.6　MindSpore自动并行代码示例1.5.5　开源开放MindSpore致力于AI开发生态的繁荣，开源开放可扩展架构，助力开发者灵活扩展第三方框架、第三方芯片支持能力，让开发者实现各种定制化需求。MindSpore将在门户网站、开源社区提供更多学习资源、支持与服务。[插图](1)　参考链接：https://developer.arm.com/architectures/instruction-sets/simd-isas/neon。(2)　MindSpore端云协同框架处于开发迭代中，其支持特性以官网公布的为准。                                                                                                                                本文转载自华为云社区 作者:HWCloudAI

MindSpore是华为公司推出的新一代深度学习框架，是源于全产业的最佳实践，最佳匹配昇腾处理器算力，支持终端、边缘、云全场景灵活部署，开创全新的AI编程范式，降低AI开发门槛。2018年华为全联接大会上提出了人工智能面临的十大挑战，其中提到训练时间少则数日多则数月，算力稀缺昂贵且消耗大，仍然面临没有“人工”就没有“智能”等问题。这是一项需要高级技能的、专家的工作，高技术门槛、高开发成本、长部署周期等问题阻碍了全产业AI开发者生态的发展。为了助力开发者与产业更加从容地应对这一系统级挑战，新一代AI框架MindSpore具有编程简单、端云协同、调试轻松、性能卓越、开源开放等特点，降低了AI开发门槛。1.5.1　编程简单MindSpore函数式可微分编程架构可以让用户聚焦模型算法数学原生表达。资深的深度学习开发者都体会过手动求解的过程，不仅求导过程复杂，结果还很容易出错。所以现有深度学习框架，都有自动微分的特性，帮助开发者利用自动微分技术实现自动求导，解决这个复杂、关键的过程。深度学习框架的自动微分技术根据实现原理的不同，分为以Google的TensorFlow为代表的图方法，以Facebook的PyTorch为代表的运算符重载，以及以MindSpore为代表的源码转换方法（Source to Source，S2S自动微分技术），如图1.1所示。\图方法实现简单，并且图的数据结构容易进行优化和并行。不过图方法的可编程性一直饱受争议，用户需要理解图的概念和接口，例如数据节点、通信节点、计算节点、数据边、依赖边、引用边等，存在一定的学习成本。并且，在图方法中控制流、高阶导的表示较为复杂。运算符重载方式比较符合用户尤其是研究人员的编程习惯，很受学术界欢迎。不过这种方式需要使用宿主语言（Host Language）的解释器，并且使用Tape模式去记录运行过程，所以开销比较大，同时这种动态方式也不利于反向性能优化。S2S自动微分技术，兼顾了可编程性和性能。一方面能够和编程语言保持一致的编程体验；另一方面它是中间表示（Intermediate Representation，IR）粒度的可微分技术，可复用现代编译器的优化能力，性能也更好。S2S自动微分技术使用了高效易调试的可微编程架构。首先在接口层提供Python编程接口，包括控制流表达，利于用户快速入门，如代码1.1所示。第一步用Python代码定义一个计算图（函数）。第二步，利用MindSpore提供的反向接口进行自动微分，这一步的结果是一个反向的计算图（函数）。第三步给定一些输入，就能获取第一步中的计算图（函数）在给定处的导数。在这个例子中，自动微分的结果是图中所有输入的导数。MindSpore的反向接口同样提供选项计算某一个或者一部分输入的导数。代码1.1　原生Python编程体验其次，IR（Intermediate Representation，中间表示）粒度的可微分技术能够把用户定义的网络源代码通过解析验证等过程转换为MindSpore定义的IR，也就是MindSpore IR，在IR的基础上应用IR更变器方法（IR Mutator Method），最终生成反向代码。在此过程中，也应用了算子融合等技术进一步提升反向性能。如图1.2所示，MindSpore对控制流的表达包括循环和条件。可以看到代码编程风格与原生Python保持一致，更重要的是，与Python对控制流的表达不同的是，MindSpore在生成控制流的反向时不会对循环进行展开，而通过在IR基础上进行反向计算，避免了表达式膨胀，从而提升性能。相比其他框架，用MindSpore可以降低核心代码量20%，降低开发门槛，效率整体提升50%以上。同时，能天然支持编译优化，进一步提升代码运行效率，有效降低科研工程门槛。MindSpore自动微分代码如代码1.2所示。除了图层面的自动微分以外，MindSpore同时支持算子层面的自动微分。在提供了深度学习主要网络的算子的同时，MindSpore自带的张量引擎（Tensor Engine）支持用户使用Python DSL（Domain Specific Language）自定义算子，并且提供算子级的自动微分接口。通过使用Python DSL，用户可以在Python中像写数学式一样自定义算子，如同数学中用公式定义函数一样，而张量引擎的算子自动微分接口可以直接对DSL定义的算子进行微分，正如数学中使用统一的微分符号表示求导一样，这样让代码的书写更加简洁直观，贴近用户的书写习惯，如代码1.3所示。这里的前向算子是用户用DSL自定义的算子，也是算子级自动微分的求解目标。接下来利用张量引擎提供的反向接口去推导出反向算子。对于多输入的算子，反向算子接口可以指定一个或者多个前向算子的输入，然后对这些输入同时进行自动微分计算。另外与图层面的自动微分不同，算子级的自动微分额外接收反向图中上一层算子（对应在正向图的下一层算子）的微分结果作为输入，然后使用链式法则计算出该层反向算子的结果。数学中高阶导数是通过对函数反复使用微分算子计算得到的，同样，在MindSpore中，用户可以对算子反复使用反向接口来计算算子的高阶导数。代码1.3　MindSpore算子级自动微分代码示例算子级的自动微分同样使用了IR方法，因此许多IR层面的优化技术可以应用在算子级的自动微分中。其中MindSpore的张量引擎根据深度学习的算子特征特别增加了IR层面的除零优化。未经优化的反向算子中可能存在大量的零元素，极大地影响求和等计算的效率。张量引擎的自动微分通过循环轴合并、循环域调度变换消除反向算子中的零元素，不仅能提高代码的运行效率，也使得代码简化让后续部署更加方便。此外MindSpore的张量引擎引入多项式（Polyhedral）模型，解决循环变形依赖问题，实现自动的算子调度，并且自动内存优化，实现内存最优排布、算子最佳性能。如此让用户从手写调度调优的细节中解放出来，更专注于算法本身。MindSpore的算子级自动微分接口不仅可以自动生成反向算子，更提供了进一步手动优化导数公式的可能。MindSpore的算子级自动微分功能把算子分割成若干步简单函数的复合运算后，先是利用已知基础函数的导数和求导法则分布求导，然后利用链式法则计算复合函数的导数，最后通过张量引擎内置的数学公式简化器进行化简。这可以满足绝大部分用户对自动微分的需要。但是对部分有更高性能或者代码部署要求的用户，MindSpore提供接口让用户可以用自己优化过的导数公式代替某一步或者若干步自动生成的微分，如代码1.4所示。虽然上面的例子中MindSpore业已完成Sigmoid函数的求导，但部分用户可能希望用手动推导的Sigmoid函数的导数dy=y（1-y）进行计算，这样可以利用前向函数计算的结果。这里把手动推导的导数公式放入函数custom_sigmoid_fdiff中，并在自动微分中重载这部分的求导。那么自动微分在保持其他部分自动生成的情况下，使用custom_sigmoid_fdiff作为输出对于x的导数进行运算。这样MindSpore保持了自动微分和手动调优的反向算子在风格上的统一，方便了图层对算子的调用。代码1.4　MindSpore手动调优自动微分代码示例总而言之，MindSpore在支持算子级自动微分的同时，对反向算子进行IR层面的优化，满足算子开发者自动生成反向算子的需求。同时MindSpore兼顾了用户对手动调优反向的需求，将自动和手动有机结合，简化了开发流程，提升了代码的可读性，增加了代码的运行效率。                                                                                                                                本文转载自华为云社区 作者:HWCloudAI

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