【转载华为云社区】链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/156004温馨提醒：下载资料请提前登录华为云账号类别演讲主题演讲嘉宾资料下载3.27主题演讲与全球开发者共成长，共赢计算新时代侯金龙 华为云与计算BG总裁点击下载华为云杯深圳开放数据应用创新大赛启动仪式王耀文 深圳市政务服务数据管理局副局长点击下载拥抱变化，共创计算新时代艾伟 华为芯片和硬件战略Fellow点击下载面向多核高并发的软件开发与性能调优颜叶、张汝涛、王亚伟、王博、李从兵、李承文、王卫强、刘刚点击下载共建异构计算开源生态侯培新 博士 华为开源首席专家点击下载3.28主题演讲特邀开场：当艺术遇上人工智能胡天健博士 清华大学未来实验室点击下载华为计算视觉基础研究进展暨视觉计划发布田奇博士 华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家点击下载全场景AI计算框架MindSpore正式开源陈雷博士 华为MindSpore首席科学家点击下载新一代的人工智能开源开放平台李劲博士 依瞳科技联合创始人和CTO点击下载华为云EI，行业AI开发新利器袁晶博士、Jan Medvesek、庄宏斌点击下载基于Atlas人工智能计算平台的全场景开发实践张迪煊、李涛点击下载Session-AI 基于MindStudio-30分钟学会TBE算子与AI应用开发董鑫点击下载基于ModelArts的AI应用开发调参及模型优化实践白小龙点击下载做大数据时代的弄潮儿贾西贝点击下载基于MindSpore实现高效数据处理和可视化调优曹琛点击下载ModelArts平台上使用MindSpore实现ResNet50训练速度翻倍金小贤点击下载弹性分布式搜索系统的设计和案例分享胡斐然点击下载基于MindSpore实现AI敏捷开发丁健点击下载AI+WeLink在新冠肺炎临床应用中的实践翁黄硕羽点击下载自动AI建模在基因组领域中的应用和实践乔楠、韩大力点击下载基于智能小站如何实现边缘智能化部署及管理沈化义点击下载华为诺亚方舟实验室在AutoML的技术成果分享李震国点击下载华为云昇腾AI计算解决方案大规模深度学习性能提升揭秘马达点击下载网络+AI=网络自动驾驶？张宗华点击下载四步法实现AI推理业务向Atlas平台迁移陈常水点击下载下一代人工智能发展趋势及挑战曾嘉点击下载基于华为云AI平台开发口罩智能识别方案谢奕、夏飞点击下载深度学习=炼金术？陈雷点击下载强化学习落地实践郝建业点击下载Session-鲲鹏TiDB性能设计及鲲鹏平台优化实践姚维点击下载从鲲鹏处理器再看Memory Models机制胡兴哲点击下载如何实现从x86到鲲鹏平台90%代码自动迁移张汝涛点击下载基于多核并发&硬件加速实现大数据平台性能提升俞柏峰点击下载深入解读通用加速器框架WarpDrive高章飞、庄浩坚点击下载Web应用在鲲鹏上的性能优化及加速技术实践马震点击下载如何借助openEuler LTS 1.0版本发挥鲲鹏算力优势熊伟、马俊杰点击下载鲲鹏云手机架构解密：Monbox方案选择陈佳敦点击下载面向5G时代的鲲鹏云手机开放平台技术解读周宗榕点击下载通过鲲鹏全栈HPC软件套件提升性能丁肇辉点击下载Session-物联网嵌入式开发者和5G物联网之间的神秘电波朱有鹏点击下载基于OceanConnect Studio自助生成10万行代码的开发实践黄树林点击下载华为智简园区网络开放能力及IoT应用实践吴应根点击下载以数字资产模型为核心驱动的一站式IoT数据分析实践周仕鹏点击下载基于华为云   IoT云服务架构，实现亿级联接规模的架构实践王启军点击下载Session-开源异构计算将为我们带来什么样的机遇黄之鹏点击下载孕育社区   'Apache之道'姜宁点击下载光计算：从空间到芯片 -   光计算发展之路董晓文点击下载华为云IEF智能边缘平台十万边缘节点管理技术深度解读张琦点击下载火了这么久，2020年云原生又将走向哪里王泽锋点击下载Session-企业协同WeLink We码小程序解析与上手实践陈俊点击下载Session-数据库HetuEngine：让FusionData大数据开发效率提升2～10倍Ken Zhang点击下载GaussDB   OLTP迁移Oracle的三大难点剖析以及应对策略鄂炜点击下载Session-云计算量子计算中的控制技术及挑战吴热冰点击下载Session-昇腾昇腾开发辅助工具包，实现开发效率提升何剑点击下载单机如何实现768路极致高密视频实时分析邓亚峰点击下载如何在人形机器人上实现实时的动作识别与智能交互徐俊点击下载Session-黑科技摩尔定律能否持续 - 半导体技术的演进趋势张日清点击下载

摘要：客户微细分模型上线华为云ModelArts，看如何以AI科技挖掘金融数据价值。当前信息化浪潮席卷全球，新一轮的科技革命和产业革命推动金融行业发展到全新阶段。人工智能2.0时代，智慧金融方兴未艾，已经成为社会经济高质量发展的重要助推力。面对金融科技带来的剧烈变化，“金融+科技+AI”如今已成为大部分金融公司的战略方向。金融公司不断依托自身优势从战略层面强化金融与科技的融合，构建新业务形态，变革其组织、流程、运营、技术等，建立新业务体系。因此，过去几年，金融科技企业和第三方服务公司一直在合作推出新的应用和服务，越来越多的金融科技产品展露视野。近日，索信达携手华为云，在ModelArts平台上线“索信达客户微细分模型”，这个模型也成了首个上线ModelArts的金融营销模型。在人工智能强势赋能金融业的当下，这样一个模型的推出，又能给行业带来什么样的影响和意义？客户微细分，寻找数据价值的突破口银行业是一个非常注重客户群体细分的产业，受到日新月异发展的时代影响，客户的个性、特征以及需求也在实时变化。尽管很多银行已经力所能及地做了客户细分，通常也只分到几个大类，分析做得不够细致，导致无法有效模拟业务的发展。同时，很多为银行提供数据服务的供应商，也没有真正考量用户数据中的业务价值，匆匆将人脸识别、语音、视频等通用深度学习模型上线，但无法为银行提供更加深入业务洞察的数据营销服务。而索信达和华为云推出的客户微细分模型，它不仅仅是简单的只对用户结构化数据进行整合细分，而是通过利用庞大的交易数据，创造性的提出了“数据图像化”的新思路。据了解，该模型可以通过对银行数据的收集和分析来达到将结构化数据创新地变成图像，然后对图像进行深度学习，采用深度神经网络来发掘更多有效的深层特征，同时拟合更复杂的关系，从而达到对客户进行微细分的目的。简单来说，就是首先通过银行的用户数据进行离散化的处理，提高运算效率。其次通过相关分析、万有引力定律、网络布局、坐标定位、染色等技术处理，来实现数据图像化的效果。之后，开始对数据图像进行深度学习，通过读取图像特征、DBSCAN密度聚类、有限状态机等方式来分析客户的动态演化。最后生成状态转移全景图，以供银行更加直观的了解用户特征，以及预判用户数据的演化规律，最终做出更加合理的用户策略。通过数据图像化的方式，能够帮助银行建立更加精准的用户模型，从而助力寻找数据价值的突破口。据悉，通过引入客户微细分产生的新图像特征，可以将上线模型前10%名单的命中率提高20%至40%，直接产生的营销效益高达数百万至上千万。“金融+科技”的深层次融合当下科技对于金融行业发展的促进不再局限于渠道等浅层次方面，而是开启了“金融+科技”的深层次融合。金融与科技的深层次融合，改变了金融渠道、获客等前端环节，也在驱动产品设计、风控、合规等中后台领域的变革。众所周知，2020年的疫情影响了全球的经济生态，也给银行业带来了直接的影响。新零售、小微经济的爆发，也将市场的格局推到了一个新的高度。数字化已成为新零售的核心驱动力，如何对更多元的客户进行微细分，成为了必须要面对的难题，也成为了企业抢占市场的机遇。索信达与华为云的强强联合，整合了华为云强大的平台优势以及索信达创新性的金融营销模型，这或将给金融业的数字转型带来事半功倍的效果。可以看出，此次合作体现了华为云ModelArtsAI市场在AI技术-产品-市场的全周期管理理念。目前华为云AI模型市场是国内第一个提供发布及订阅AI模型服务的平台，主要包括AI模型市场、API市场、WIKI数据集、竞赛Hub和案例Hub等模块。对于各种上线的模型也有着严格的审核和筛查。并且，华为云可实现全球本地化服务支持，在云中可完成开发、测试、部署、运维、运营等一系列研发活动，这可为索信达提供强大的生态支持，让索信达的金融营销模型惠及更广的范围。随着金融科技的渗透，如果我们把目前下阶段金融科技带来的变革看作是未来的新起始。金融科技都将会向深层次进一步渗透，开启了“金融+科技”的深层次融合。金融与科技彼此赋能、彼此成就，相互的作用产生出更加强大的效能，成为推进现代社会经济发展的加速器。

所有奖项获得者请务必于8月17日下午16时前填写本次读书会体验问卷并提供奖品邮寄信息，过期视为放弃领奖资格。问卷链接https://devcloud.huaweicloud.com/expert/open-assessment/qtn?id=26c1e6598d6d493db7ce11123f43c383&utm_source=weihuati39如对获奖情况有异议，请于8月14日12时前添加小助手微信（devcloud07）反馈，过期视为同意公示情况。各奖项公示如下：01. 报名抽机械键盘奖励获奖者：华为云账号社区昵称YCIT****07122005晴风万里n***apnccdap抽奖过程请见附件。02. 邀请好友赢取奖励获奖者：华为云账号微信号奖品JSU****200285zm***ls-xkrsHDZ精美笔记本z**008Teacher****88无线鼠标03. 最佳读书笔记获奖者：用户昵称楼层奖品张辉117华为AI音箱2cl46905，35，51，77，104华为AI音箱2AAAI171,172,173,174,175华为AI音箱2与代码共舞10，42，60，86,109HDZ笔记本Alex_Cool17,155,156,157,158HDZ笔记本face.you87，88，141，142,143HDZ笔记本乐往120,121,138,139,140HDZ笔记本Allen200016,150,151,152,154HDZ笔记本大象比字长沙发,31，45，70，93HDZ笔记本大柏树12，26，74HDZ笔记本ad12344556，58，59，145，146HDZ笔记本蜡笔不辣66，67,68，105,106HDZ笔记本真爱无敌91，92HDZ笔记本04. 最终积分榜特别福利：本期云享读书会活动，积分前50名的小伙伴，可以享受申请云享专家直通车第二期的权益。本次云享专家直通车，是让各位优秀的开发者进行申请后直接通过初审，进行终审。本次申请成为云享专家，可以获得礼品+100代金券。申请链接：https://bbs.huaweicloud.com/community/certifiedinfo获奖者：排序华为云账号社区昵称自测题读书笔记结业实践总分奖品1cu***ngboEasy   Redmine250500200950定制双肩包2Al***CoolAlex_Cool250500200950定制双肩包3hw***62803Breeze-20240500200940定制双肩包4hw***03652蜡笔不辣240500200940定制双肩包5fa***youface.you240500200940定制双肩包6hw***04137起名字什么的最烦了240500200940定制双肩包7hw***06522大象比字长230500200930定制双肩包8hw***79654hw654230500200930定制双肩包9zb***yzbjjyy230500200930定制双肩包10ol***ioldlei230500200930定制双肩包11hw***26922黄生230500200930领读书籍12f1***206748AAAI230500200930领读书籍13po***11power11220500200920领读书籍14if***_janiflwx220500200920领读书籍15ad***445ad123445220500200920领读书籍16hw***84795乐往220500200920领读书籍17yu***25933139云水不言220500200920领读书籍18su***xiasujrexia220500200920领读书籍19zh***hui_china张辉220500200920领读书籍20yo***angylhuangmeixiong220500200920领读书籍21hu***hui02huanghui220500200920领读书籍22ma***malik220500200920领读书籍23ch***lu469cl4690210500200910领读书籍24a1***6127610无名剑客210500200910领读书籍25bi***green菜鸟-green_bird210500200910领读书籍26hw***59869liangmx200500200900领读书籍27hw***54090与代码共舞170500200870领读书籍28hw***52327加油O幸福240400200840领读书籍29su***aobei孙小北2405000740领读书籍30al***2000Allen20002305000730领读书籍31hw***73041谭姨2305000730领读书籍32de***endengfen2305000730领读书籍33hw***21662帕特里克2305000730领读书籍34yj***9238yjh8792382305000730领读书籍35be***o米2205000720领读书籍36hw***72930大柏树210300200710领读书籍37hu***ei真爱无敌0500200700领读书籍38On***rwcj雨中独撑伞1705000670领读书籍39hw***03712惘纬2204000620领读书籍40an***eungandyleung1205000620领读书籍41zh***jin仲劲230100200530领读书籍42hw***16775Wint0300200500领读书籍43ch***in_hdkjcx2vj2300200430领读书籍44hw***30810王亦臻2300200430领读书籍45hw***708941buding2200200420领读书籍46ni***i倪齐齐2002000400领读书籍47hw***30725無痕2201000320领读书籍48wa***ui001小野猪602000260领读书籍49wu***清扬25000250领读书籍50Do***u_Mr.兜兜502000250领读书籍备注：第7~12名按照结业实践提交时间排序。

最近几年，Automl发展非常快，在机器视觉、自然语言理解等通用AI任务上automl的价值已经得到一定体现。但在类似电信行业这样的专业领域，如何结合领域知识与专家经验来发挥automl的作用，还是一个需要进一步探讨的话题。——————————————【微话题活动】———————————————今天我们邀请到华为NAIE首席算法专家Marshal和大家讨论一下：【领域知识向导的automl】活动时间2020年8月10日-2020年8月24日参与方式直接在本帖回复关于以下问题的理解或评论1、按照自动驾驶的L1到L5的标准，怎么给automl的自动化程度分级？2、目前已经提出了很多种automl方法，他们分别对应到L1 - L5的哪一级？3、要达到L5级的automl，还需要对automl方法做哪些改进，对应用范围是否需要做一定限制，对周边设施有哪些要求？本期奖品A.回帖参与本次讨论，回复与话题相关的原创内容，即可获得精美鼠标垫1个（数量有限，先到先得)。B.华为NAIE首席算法专家Marshal评选出3名优质评论奖，各送出华为云定制双肩包1个。（两样奖品不可同时获得，奖品于活动结束发放) 评奖标准回复话题数量和内容质量                                                                                                             优质评论奖3名                                                                                  参与奖

【重要公告】《开发者最佳实践挑战营》第八期活动已结束打卡名单及邀请名单已公示见：FAQ帖>>>注：统计截止2020年12月31日24:00前打卡数据为保证您顺利领取活动奖品，请全通关和获得邀请TOP奖的伙伴提前填写下方奖品收货信息链接。填写截止时间为1月8日，如您没有填写，视为放弃奖励填写地址请戳我>>欢迎参加华为云“开发者最佳实践挑战营”第八期这是本次挑战营的第7关，坚持闯关成功有机会获12900码豆/机械键盘/背包等精美好礼！本期活动截止12月31日。注意：参与闯关前，请确保已报名加入活动群并领取实践资源，如未入群请添加小助手微信（hwpaas01），回复“最佳实践”进入学习交流群！点击这里了解活动详情>>  | 点击这里查看活动FAQ>>为避免无法发放码豆，请从未登录过会员中心的用户需提前登陆下DevCloud会员中心 本手册基于CloudIDE服务实践所编写，用于指导您使用CloudIDE服务实现为训练一个神经网络模型，并利用该模型完成简单的图像分类。什么是CloudIDE？CloudIDE是DevCloud的云端开发环境服务，向开发者提供按需配置、快速获取的工作空间（包含编辑器和运行环境），支持完成环境配置、代码阅读、编写代码、构建、运行、调试、预览等操作，并支持对接多种代码仓库。  （1）实践资源说明：本关实践资源限时免费，根据最佳实践指南创建IDE实例时CPU架构选择“鲲鹏计算”配置费用则为0元，如提示“获取技术栈信息失败”，需先点击这里开通CloudIDE服务；（2）最佳实践指南：点击查看实践指南>>（3）DevCloud基础介绍：软件开发平台DevCloud介绍>>任务一：点击这里完成免费领取软件开发平台DevCloud基础版1年；任务二：点击这里创建IDE实例，完成创建后截图，截图需包含右上角华为云账号名，并按回帖格式要求在本帖中回帖；任务三：根据最佳实践指南完成实践操作，将训练一个神经网络模型，并利用该模型完成简单的图像分类，并按回帖格式要求在本帖中回帖；注：已参加过上一期在本帖已闯关完成打卡的用户参与第八期将不在发放通关奖励1.【通关、参与奖励&规则】点击这里填写报名登记表，完成提交可获100码豆（已提交的可忽略）① 参与奖励：每关完成创建实例可获100码豆，共8关最高可获得800码豆；② 通关奖励：通过2关赠送：2000码豆（可选关）通过4关赠送：4000码豆（可选关）通过6关赠送：6000码豆（可选关）通过8关赠送：8000码豆（全通关）取通关最高数发放码豆，全通关可额外获得旅行本（套装）1本（限量100本取最先全通关者发放）和“开发者最佳实践挑战达人”荣誉证书；全通关用户点击填写问卷，以便证书发放；2.【邀请奖励】：每邀请1位好友并成功完成1关或多关实践并打卡，可额外获得1000码豆（最高可获得3000码豆）；3.【邀请TOP榜奖励】：邀请好友并完成1关或多关实践并打卡，邀请榜前3可获得机械键盘（雷柏）1个，邀请榜4-10名可获得华为云定制背包1个（如有并列取最先邀请完成打卡者）4.【分享奖励】：点击这里进入分享活动（最高可获1000码豆）>>>5.【邀请有礼】：点击这里进入邀请好友报名活动瓜分30万码豆，（最高可获得66666码豆）>>>活动结束后5个工作日内公示通关名单，15个工作日内发放码豆奖励； 码豆有什么用？码豆为虚拟货币可用于在华为云码豆会员中心-兑换商城中进行实物/虚拟礼品的兑换（礼品会不定期更换）兑换礼品点击查看：华为云专属码豆商城>>> 请务必按照以下格式要求进行回帖，否则无法计算奖励：1、华为云账号：xxx（即右上角的字母数字组合ID）2、邀请人华为云账号：xxx（即右上角的字母数字组合ID，如无就不填）3、实践感想：（如对课程内容、产品体验的建议或感想等）4、体验任务截图：（打卡样例图）注：华为云账号请勿填错，如填错码豆无法发放到账。实践截图：至少包含(a)创建IDE实例、(b)上传创建和训练模型截图（c）上传使用模型查看预测结果截图，共 3 张截图。例1-创建IDE实例截图： 例2-上传创建和训练模型截图截图： 例3-上传使用模型查看预测结果截图：  【快速传送门】第1关任务：基于API网关的电话号码归属地查询第2关任务：使用函数工作流服务为图片打水印第3关任务：使用Redis实现排行榜功能第4关任务：使用DMS Kafka优化消费者poll第5关任务：使用CPTS进行电商网站性能测试第6关任务：基于ServiceStage的天气预报应用部署第7关任务：使用CloudIDE在云端环境开发AI交付实操第8关任务：使用ModelArts实现零代码美食分类模型开发>>点击进入：开发者最佳实践挑战营第八期活动页>>点击进入：活动FAQ帖>>点击进入：邀请有礼，瓜分30万码豆，最高可获66666码豆！>>点击进入：分享任务，获码豆换好礼！

在刚刚结束的CLOUD NATIVE+ OPEN SOURCE Virtual Summit China 2020上，由华为云云原生团队主导的容器批量计算项目Volcano正式发布1.0版本，标志着Volcano项目已经开始走向成熟与稳定。Volcano项目介绍Volcano是基于Kubernetes的云原生批量计算引擎，基于华为云在AI、大数据领域的深厚业务积累，补齐了Kubernetes在面向AI、大数据、高性能计算等批量计算任务调度、编排等场景下的短板，向下支持鲲鹏、昇腾、X86等多元算力，向上使能TensorFlow、Spark、华为MindSpore等主流行业计算框架，让数据科学家和算法工程师充分享受到云原生技术所带来的高效计算与极致体验。Volcano架构示意图随着Kubernetes作为AI、大数据和高性能批量计算的下一代基础设施的趋势逐渐清晰，越来越多的企业对Kubernetes在深度学习、科学计算、高性能渲染等方面提出了更高的要求。然而Kubernetes作为普适的容器化解决方案，仍与业务诉求存在一定差距，主要体现在：K8s的原生调度功能无法满足计算要求K8s作业管理能力无法满足AI训练的复杂诉求数据管理方面，缺少计算侧数据缓存能力，数据位置感知等功能资源管理方面缺少分时共享，利用率低硬件异构能力弱Volcano的诞生正是基于这些痛点，在调度、作业管理、数据管理、资源管理四个方面进行了重点优化。增强了任务调度能力，如公平的调度（fair-share）、组调度（gang-scheduling）  进一步优化了作业管理能力,如multiple pod template能力、更灵活的error handling机制  增加计算侧数据缓存，提升数据的传输与读取效率引入多维度的综合评分机制，实现资源更高效的管理和分配多元算力支持：支持x86、鲲鹏和昇腾等算力   Volcano项目进展时间轴Volcano v1.0新特性介绍Volcano v1.0的核心概念和关键特性，主要包含以下要点：Queue、PodGroup、Volcano Job等核心概念均已实现支持Binpack、Conformance、DRF、Gang、Preempt、Reclaim、Priority、Proportion等多种调度策略支持Rest API、CLI等多种交互方式完成与Spark、Argo、MPI、Flink、Mxnet、Paddlepaddle、Tensorflow、MindSpore等主流高性能计算框架的无缝对接支持Job的全生命周期管理和动态扩缩容支持GPU异构与共享完备的golangCI-lint check、e2e以建立增强代码质量和稳定性除以上特性外，Volcano始终保持与Kubernetes社区、Golang最新版本保持一致。Volcano社区和生态建设进展经过一年多的发展，Volcano的社区和生态建设已经步入快车道。截至目前，社区和生态建设取得了以下成绩：社区贡献者80+社区贡献参与组织15+，包括华为、百度、腾讯、AWS、IBM、 Oracle等获得Star 1100+，Fork 220+代码库7个，Release 6个Issue 320+，PR 590+已完成对Spark、Argo、MPI、Flink、Mxnet、Paddlepaddle、Tensorflow、MindSpore、Cromwell等10+主流计算框架的支持华为云CCE（云容器引擎）、CCI（云容器实例）、ModelArts等多个云服务已将Volcano集成为基础设施底座并商用，服务领域已涵盖AI、大数据应用、基因计算、批处理等场景，并实现与华为鲲鹏、昇腾处理器深度融合，最快每秒1000个容器的调度发放，成为高性能、极致性价比的批量计算解决方案。深入了解Volcano如果想更加深入了解Volcano，可以参考以下资源：Volcano官网：https://volcano.sh/Github：https://github.com/volcano-shVolcano简介：https://github.com/volcano-sh/volcanoVolcano设计：https://github.com/volcano-sh/volcano/tree/master/docs/designVolcano路线图：https://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/community/roadmap.mdVolcano社区交流微信群：Volcano CN未来可期随着Volcano v1.0的发布，Volcano社区建设与上下游生态的融合必将更加紧密，基于Volcano的商业应用也将极大地促进AI、大数据、科学计算、渲染等领域充分享受到云计算带来的极大便利和极致体验，助力企业数字化转型进入新的高度。展望未来，华为云也将在云原生领域持续耕耘，持续引领创新、繁荣生态，助力各行业走向快速智能发展之路。

推动企业上云，为厦门数字产业、鲲鹏计算产业及新基建产业发展进一步赋能、储能。7月6日上午，“华为厦门DevCloud创新中心”（以下简称创新中心）在软件园三期正式揭牌，同时，创新中心近2000平米展厅也正式亮相开放。此次揭牌仪式由厦门市工业和信息化局、集美区政府和火炬高新区管委会共同指导，华为技术有限公司和中软国际信息技术（厦门）有限公司联合主办，厦门信息集团有限公司协办。福建省厦门市集美区委员会书记何东宁，厦门市工业和信息化局副局长邓建华、厦门市集美区人民政府副区长陈锡彬，以及华为、中软国际、创新中心相关合作单位的领导嘉宾共同参观了展厅，并出席了揭牌仪式。筑基础：助力厦门云计算、大数据、AI、工业物联网等新基建记者注意到，今年4月，国家发展改革委、中央网信办研究制定出台了《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》，方案明确提出筑基础、搭平台、促转型、建生态、兴业态、强服务等六大方向。“新基建”时代，云、AI和5G是新型基础设施的三要素，是数字经济的基座和发动机，它们是制造业、金融业、能源等各行各业的网络化、数字化、智能化转型和升级的基础。华为云基于长期的技术积累和市场耕耘、服务客户的经验，持续为客户提供数字化转型的最佳数字基础设施，助力政企加速数字化转型，推动数字经济高质量发展。华为数字政府&政企云厦门基地总经理林烜在揭牌仪式上汇报道，创新中心定位于华为、中软国际协同合作伙伴共建云计算、软件开发、智能制造、智慧城市、平安城市、鲲鹏计算产业、AI等应用和解决方案，服务厦门软件产业和智能制造产业，搭建厦门数字服务平台。促转型：加快“上云用数赋智”步伐    为厦门产业升级赋能近年来，厦门积极抢占机遇，下好先手棋，已陆续牵手华为、中软国际等头部企业加快布局大数据中心、人工智能、5G、物联网等新型基础设施的建设。厦门也积极用好《关于推进“上云用数赋智”行动 培育新经济发展实施方案》的政策红利，鼓励加快企业“上云用数赋智”，支持结合行业领域特征，树立一批具有行业代表性的数字化转型标杆企业。为了更好助力厦门产业数字化转型升级，揭牌仪式上还举行了产教融合人才培养中心合作和数智企业领袖服务平台合作签约仪式。创新中心和福建国科信息科技有限公司将联手打造“产教融合人才培养中心”，这个项目的成立可向企业输出一批具有实践竞争力的复合型技术人才，打通校企合作的“最后一公里”，全力助推智能化产业发展。数智企业领袖服务平台由中科院计算所厦门数据智能研究院、中软国际-华为云厦门联创中心、厦门市软件行业协会和厦门信息集团大数据运营公司四方联合打造。平台将致力于推动厦门在数字化和智能化领域创新发展，推进“上云用数赋智”行动，服务企业数字化和智能化发展。建生态：多方联手   打造强大数字化生态华为云已展开全面布局，打造强大的数字化生态。目前华为云在全球的合作伙伴已经超过了3500多家。创新中心试运营至今已引进30多家行业解决方案合作伙伴，联合合作伙伴为厦门行业客户提供了400多套解决方案。华为数字化生态的强大，离不开优秀企业的持续支持与努力。揭牌仪式上，创新中心为厦门优秀经销商伙伴、优秀智能制造合作伙伴颁发了奖项。未来，创新中心将从技术支持、营销支持和市场推广方面帮助生态伙伴进行业务拓展，携手生态合作伙伴一起使能各行各业的数字化转型，共同打造面向行业的生态，发挥生态各自优势，向客户交付价值，共同分享利益。强服务：帮助企业寻求最佳方案    更好面对数字化转型大潮根据国家发改委公布的信息，我国目前有超过55%的企业尚未完成基础的设备数字化改造。多数开展数字化转型的企业也基本处于“上云”阶段，对深度的业务“用数赋智”推进不够。同时，数字化转型服务机构、共性服务设施严重缺乏。此次新亮相的创新中心展厅重点呈现厦门市、华为、中软国际在云计算、软件开发、智能制造、AI等方面的解决方案和优秀成果，展示了创新中心积聚的强大一站式服务能力。据介绍，秉承“以客户为中心”的原则， 创新中心试运营至今，累计帮助全市400多家企业上云。揭牌仪式上，创新中心与一批上云标杆企业进行了签约仪式，未来将打造成“强服务”的新标杆。包含软件开发云标杆企业合作签约，智能制造云标杆企业合作签约、鲲鹏计算产业标杆企业合作签约、区块链创新项目合作签约仪式。各方声音  集美区副区长陈锡彬：打造厦门数字产业新高地“未来是“5G+云+AI”的时代，数字经济和新基建已成为全球经济的热点。集美区将继续加大科技创新投入，引导更多企业使用华为软件开发云、智能制造云，推进鲲鹏适配中心等鲲鹏计算产业的落地，带动引进上下游配套企业，形成完整的产业链条，打造厦门数字产业新高地！我们也欢迎更多企业入驻集美，投资集美，建设集美！我们将以全面开放的胸襟，与大家携手并进，共繁荣，共发展，共创美好明天！”华为云应用平台领域副总裁康宁：加大投入，助推厦门数字经济新发展“厦门的产业、区位、政策、人才等资源优势明显，此次华为厦门DevCloud创新中心的成立，是厦门市政府、集美区政府、华为以及中软国际多方精诚合作的结果，也是华为云助力厦门企业智能转型升级的良好开端。我们将在优化这两朵云平台的同时，加大在厦门市的投入力度，加快云计算、大数据、人工智能等新技术的导入，共同构建新一代信息化体系，助推厦门数字经济新发展。”中软国际云智能业务集团总裁孙佳韡：加快园区企业转型，构建特色园区2.0服务体系“‘华为云厦门DevCloud创新中心’的启用，标志着华为、中软国际与厦门政府的合作又迈出了坚实的一步，也预示着三方融合发展正式进入“快车道”，此举具有历史性的重大意义。我们将与华为及优秀渠道伙伴、工业伙伴、相关产业平台进一步推动园区企业上云用云、提质增效，加快园区企业转型，构建特色园区2.0服务体系。同时也让更多优秀的企业了解厦门市对软件开发等产业的规划布局和优惠政策，带动企业联动互通，形成厦门市、华为、中软国际融合发展的新常态。”转自：快科技官方百家号

7月28日，“深圳·进而有为：华为云与计算城市峰会2020”正式召开。峰会期间，华为云技术创新高峰论坛也同期成功举办。在此次论坛上，极光相关技术专家同华为云与计算的相关技术专家、深圳市中小企业服务局、服务体系建设处的相关领导，共同探讨技术创新如何帮助企业数字化转型，助力企业智能升级。华为云咨询首席运营官祝向党首先进行了分享。他就何为数字化转型、数字化转型转什么，以及如何开展数字化转型进行了精彩分享。他表示，数字化转型将给各行业带来深层次的影响，通过体验创新、流程创新、模式创新，从不同侧重点来构建人、业务、知识、物的更好联接，形成开放、创新的良好生态。华为云咨询首席运营官祝向党华为云咨询首席运营官祝向党在谈及企业数字化转型如何转时，祝向党提出了“五转”理念。一是转意识，让数字技术回归业务，实时感知，为客户、用户创造价值；二是转组织，由业务与IT组成一体化团队，基于统一的数字平台，共同开展数字化转型工作；三是转文化，通过数字化转型带动企业文化的改变，营造“人人为我，我为人人”的良好团队氛围；四是转方法，在打好数字化基础的同时，要不断丰富和完善数字化场景与方案，实现线上线下的作业协同，做到对象数字化、流程数字化、规则数字化；五是转模式，将服务化应用由传统软件包延续瀑布模式转为采用DevOps敏捷开发模式，新增应用采用云原生方式构建，同时将数据统一入湖，实现数据的同源共享。据祝向党介绍，目前华为云已经通过数字化技术实现了数字化办公、数字化作业、数字化交易和数字化运营等，打造出了智慧园区和办公室标准装备，能够大幅提升公司员工的办公体验。这让华为可以更好地理解客户，丰富客户可接触点，帮助企业更好地实现数据价值变现。ROMA源自华为自身变革落地与数字化转型实践，华为ROMA解决方案总监陈劲向与会嘉宾分享了华为内部ROMA云道解决方案在AI战略和AI使能业务等方面的创新实践。他表示，尽管AI在企业数字化智能化中的作用已经形成共识，但是在企业在使用AI过程中还存在着很多障碍，比如非云原生企业对数据安全的顾虑，企业场景如何高效使用AI进行业务创新等。华为的自身实践是华为内部通过ROMA云道AI管道将华为云ModelArt能力引入公司内部，通过云道AI管道能力，联接内部场景、算力、算法、数据，提供实战场景，在使能各业务领域AI创新的同时，与华为云一起锻造ModelArts等平台服务，将华为云的AI能力工程化普适化，把华为云真正作为内部业务敏捷创新的黑土地。据陈劲介绍，当前ROMA云道提供了全域标注、特征工程、网络安全防护、数据脱敏与安全隔离、数据集共享市场与模型市场，训练推理资源统一管理、GPU计算存储资源编排调度等能力，覆盖全公司所有AI研发开发与应用业务部门，服务于华为内部6000多AI开发者，管理95%以上包括昇腾在内的GPU异构云化资源池，成为推动华为AI战略发展与内部业务数字化智能化的重要生产力。华为ROMA解决方案总监陈劲众所周知，数字化经济发展，除强大的数据库之外，还需具有优秀、稳定的分发服务商。在本次论坛上，极光产品VP蒋宁向我们介绍了从端到云的极光探索，并在会议上表示极光与华为合作是价值战略变化的必然选择，综合极光端点的优势和华为云优势，能够对当下一站式应用进行全面的升级，实现一站式应用运营平台的数据化、服务化、智能化。极光产品副总裁蒋宁蒋宁认为，应用更轻、场景更精准、数据更智能是5G时代的典型特征，通过连通极光的业务，会给我们的生活带来很多变化。他表示，不管行业趋势如何发展，我们的生活越来越离不开云，特别是在中国以华为云为代表的云技术服务商会为我们的业务加持和更多的助力，能让我们为极光的50万甚至未来100万开发者，提供更大的创新和更大的价值。论坛上， 华为大数据解决方案总监王略就智能时代的数据基础设施发表了自己的看法。他表示，在数据成为新资产、智能成为新生产力的当下，烟囱式应用和数据孤岛已经严重阻碍企业数字化转型。他表示，若想深挖数据价值，数据平台技术架构则需逐步进化。华为大数据解决方案总监王略在这方面，华为已经有了数十年的沉淀积累，其研发的华为云EI智能数据湖，能够为客户提供全栈数据服务。同时，华为云还拥有业内领先的AI引擎、创新的大数据存储格式、全链路一站式数据运营平台等，现在已应用在多地政府、金融、公共安全等领域。王略表示，华为希望作为行业的黑土地，聚合更多行业伙伴，一起把各行各业做好做强做大。同时，在整个数据的存储、计算包括治理领域，以及在金融、企业等各个领域，华为也希望跟更多行业伙伴联合起来，服务于更多各行各业的客户。华为数据库解决方案总监马千里表示华为云数据库正在往全面云化、分布式、多读多写方向发展。在数据库云服务的构架和关键功能方面，华为云数据库已经做到了安全、高可用，而且具有高可靠和弹性伸缩、监控、备份与恢复等功能，能够给用户带来更安全、更易用且性能强、效率高的云体验。华为数据库解决方案总监马千里在互联网企业里，华为通过很多最佳实践，也做了大量互联网的客户。在这些客户的一些视频网站里，已经使用了MongoDB，它能更好地处理文件，通过分表分库技术进行分表分库的安装、切分，能够让它承载更大的容量。帮助企业提升效率，实现营收KPI的增长，并加速数据价值的变现，促进企业数字化转型的发展。会议最后，华为边缘云创新Lab技术生态专家欧争光还就计算边缘化及边云协同趋势发表了自己的看法。他强调了当下云、AI、5G是未来社会发展的必然趋势，三者相互配合，未来必将在政企数字化转型方面发挥巨大作用。华为边缘云创新Lab技术生态专家欧争光欧争光还分享了华为云边缘计算对于不同行业的助力。在智慧园区方面，实现了“从人防到技防”，提升园区运营效率，提高园区住户体验。在工业制造方面，云边协同本地化自动处理隐私数据，助力物流企业数字化转型。在智慧交通方面，华为云助力其实现了取消省界收费站，打造全国高速公路一张网，还实现了高速自由流。未来，随着政企数字化转型的加速，云计算、AI、5G将成为企业高效运转的核心引擎，华为云与计算为各行业打造的全栈全场景AI解决方案、端管云协同行业解决方案等，也将成为各大企业在市场竞争中的优势力量。与此同时，华为云开放、共赢的发展理念，也将给社会和经济发展带去持续积极的影响力，加速城市数字化经济建设步伐。

  信息科技的发展，已将商业社会带入全新的数字经济时代。随着云计算、大数据技术的发展，5G、AI 在各个应用场景的逐步普及，给各行各业都带来了巨大冲击，云技术把互联网变成一个无处不在的信息化平台。在这个疫情之下的特殊时期，许多企业都面临着降本增效的巨大压力，传统企业只有利用好数字化、智能化技术，才能降低成本、优化管理，提高效率和效益，重构销售管理体系。  近日，华为云携手红圈CRM、朗新天霁、保利威的三位行业大咖为大家带来了一场精彩的演讲，分享了来自华为云严选商城优质SaaS生态伙伴第一线的观点与实践，共同探讨了云、AI、5G时代下的SaaS行业新机遇。 CRM助力企业打造核心竞争力  利用CRM 客户关系管理系统，企业可以在提高效率、降低成本、目标管理、跟进客户和数据分析等方面得以改进，从而提升企业的竞争优势。企业深入了解客户的需求、专注于建立长期的客户关系，并通过在全企业内实施“以客户为中心”战略来强化这一关系，在一定程度上，CRM系统中客户管理是最基本也是最重要的功能，企业可以通过它理解、预判客户的需求，有助于培育客户忠诚度。  CRM能够使企业打通业务流程中的各个环节，把营销、销售、服务过程的执行、评估、调整等与客户的忠诚度、客户收益实现密切联系，有效提升企业营销、销售和服务过程的有效性；同时能够对客户信息和数据进行有效的分析，为企业商业决策提供数据支持。 红圈CRM致力于服务企业管理变革  红圈CRM为企业提供集营销、销售、服务为一体的整体解决方案，通过流程一体化、精细化管理和管理流、业务流、数据流的三流合一帮助企业实现管理变革的战略目标。  红圈CRM是一款基于红圈PaaS平台构建的企业级移动销售管理服务系统，具备高度的灵活扩展能力。以先进的移动互联网、云计算、大数据为基础，以销售管理为核心，以销售活动为驱动，以业绩经营为目标，融合客户管理、销售管理、团队协作、日常办公等核心于一体，全面提升销售团队协作效率，进而提升业绩的客户关系管理系统。  红圈CRM通过面向客户业务的数字化升级需求场景构筑了在移动办公、沟通协作、销售与营销等业务场景解决方案，帮助企业实现了团队的高效协作，大幅提升了组织效能，更加全面地推进了业务进步。 CRM系统PaaS化，满足企业个性化需求  不同行业、不同类型的企业，其组织架构、管理方式和业务流程也不尽相同。而且，随着企业规模的不断扩大，客户关系管理的复杂度也在不断增加，企业的个性化诉求也会进一步增多。因此，单纯的SaaS软件已经不能完全适应客户的需求，在这种情况下，CRM的PaaS平台便应运而生了。  红圈PaaS是由红圈研发团队自主研发，通过组件化方式，为企业提供定制化服务的平台。通过灵活配置，深入领域，精准匹配企业的业务特性，贯穿企业的行为、过程与结果，为企业管理提供有效的个性化解决方案。 垂直化量身定制，深耕行业细分  CRM 系统的功能不仅要能解决企业从市场营销、产品销售再到客户服务的完整业务需求，还必须要能承载企业所在行业的属性，满足具有行业特征的的业务流程，前者决定企业是否可以使用它，后者决定它是否能真正帮助企业提升核心竞争力。  因此，自2009年成立以来，红圈一直秉承以客户为中心，持续深耕垂直行业领域，先后在快消、工程、装备制造、IT高科技、商务服务与医疗等垂直行业构建了行业级数据智能解决方案，实现了为企业CIO的营销赋能。 CRM 是企业数字智能转型的最有力推手  传统生产制造销售行业的变革正是由数字化和信息化所推动的，未来的生产制造销售行业企业都将是具备数字智能能力的信息化公司，CRM也必将成为企业数字化的核心，为传统企业的转型升级插上数字化和智能化的翅膀。  CRM将推动企业在互联网环境下的高速发展，企业只有通过全面的改革、实施和应用CRM才能具备在互联网环境下适应变化、不断创新、不断超越的能力，这也是云计算、5G、AI等信息技术赋予企业核心竞争力的最有效途径。 红圈CRM>>>了解详情锁定【云市场直播间】，每周三15点为您带来一场精彩直播~【华为云云市场，助您上云无忧】

据西雅图时报报道，微软将于6月底进行裁员，裁员对象主要为记者和编辑，并将在未来加大力度使用AI技术取代人类新闻编辑。“新上岗”的AI算法将会代替人类编辑选取可报道的新闻事件、改写新闻标题、寻找文章配图等工作。相关负责人声称此次裁员并非疫情期间的“应急”之举，微软其实很早就开始探索将AI技术应用到新闻实践中，此次裁员只是正常战略调整。但是在广告投入预算不断缩减、新闻行业逐步自动化的大趋势下，这一消息无疑让所有新闻媒体从业者感到阵阵寒意。AI已不只是停留在科幻电影中的概念，未来的新闻行业中一定会有AI的一席之地，图片来源：Shutterstock《深度工作》的作者Cal Newport曾大胆预测，在今后信息自动化极度进步的社会中，越来越多的工作将被机器人代替，我们又会面临一次工业革命式的失业狂潮。在自动化的年代，机械重复的工作都将由AI处理，而人类则会负责原创性更高的工作。这一看似遥远的预言，如今却已悄然成为现实。AI入局新闻媒体行业究竟意味着什么？广大从业人员又该如何看待和应对这一变革？本期全媒派带你探索AI正如何被应用于新闻实践，并将如何改变原有的工作模式。旨在提高AI技术使用度近日，多家媒体报道了微软的裁员计划，微软计划在6月底裁掉约50名微软新闻和MSN.com的记者和编辑，涉及到的员工大部分都隶属于SANE（搜索、广告、新闻、Edge浏览器）业务线。微软的发言人承认了裁员计划，并解释到：“微软和其它公司一样，都会定期复盘公司的策略和规划。我们会调整对每个业务方向的投入，（裁员）只是常规调整动作，和这次疫情没有直接关系。”自1995年创建门户网站MSN以来，微软涉足新闻媒体行业已有25年之久。MSN.com和微软新闻（Microsoft News）一直为读者提供原创文章及其它聚合型的信息服务，例如天气预报、邮件查询等。在推出新闻服务之前，微软还曾透露其编辑团队拥有超过800名全职员工，分布在全球50多个国家。微软这次的裁员其实早有征兆，从2014年开始，微软就逐步停止使用内部团队直接产出新闻内容，而是选择同其他媒体合作，雇佣外部人员负责选题、策划、改编等工作。微软的独立新闻应用和MSN门户网站，用户可以阅读新闻、查看天气、处理邮件等，图片来源：MSN.com在近几个月来，微软逐渐将AI技术更深入地应用到新闻平台中，主要使用AI代替人工来进行内容筛选、改编、推荐配图，并呼吁其他媒体和记者也开始使用AI技术。对于微软而言，裁掉人类编辑而改用AI机器人肯定能为公司削减不少开支，但也有人质疑，新闻创作缺少了人类编辑的把关，内容质量一定会下降。一些将被裁掉的编辑在接受英国卫报采访时说，他们并非只是简单地将供应商提供的文章复制粘贴在MSN首页，而是要时时刻刻保证选取的新闻内容符合微软本身严苛的报道标准，文章中不包含任何违规和不适宜青少年读者的内容、反映大众的主流观点、在这些基础上还要保证故事有吸引力，能够被读者接受。人类编辑需要积累数十年的经验才能做出这些复杂的决定，而AI机器人肯定无法在短期之内学会这一切。微软使用AI节省开支，员工却被机器人抢走了饭碗，图片来源：The Verge事实上，微软并非要一次性用AI替换掉所有“人类编辑”，还有部分员工留在了团队中。只是有了AI协助后，可重复操作的任务自动化，原本需要10个人的工作，现在只要1个人就可以完成了。令人唏嘘的是，微软很早就开始探索AI技术，最早只是将AI作为人工的辅助，很有可能今天被裁掉的员工，就是当年负责训练这些AI模型的人。一名将离开微软的员工受访时说到：“想想自己的工作会被机器人夺走，我就感到十分沮丧。更可悲的是，AI机器人确实可以取代我。”AI技术对行业的“重塑”进程新闻行业从属于更高一级的“创意产业”，这类产业的工作流程往往都有相通之处，都是从“内容创作”或“内容收集”开始，之后进入到“加工处理”和“编辑”，最后进行“内容分发”，清晰明了的产业逻辑也很适合利用AI技术实现自动化。这些年来，AI技术也的确逐渐融入到了新闻实践之中，主要从以下3个优势出发，开始自己对行业的“重塑”进程。AI可能永远不会代替人类编辑，但却能帮助人类编辑变得更加高效，图片来源：PRNews自动生成例行报道 & “即食新闻”自动化AI程序可帮助编辑扩大报道的范围。美联社运用AI来处理数据自动生成企业收入报告，得以将其报道的公司数量从300个拓展到了4000个。一家专注自然语言生成的企业服务公司Narrative Science的联合创始人预测，在未来15年内，AI“执笔”的文章占比将超过90%。这样经过AI生成的文章自然不是具有深度的报道，但却是可以让读者一口气就能够读完的“即食新闻”。从正面角度看，AI的自动化能力会帮助记者节约更多时间，把精力投入到有深度的报道和采访中去。自动生成数据密集度极高的新闻报告AI算法具有对实时数据进行快速处理的能力。对于数据密集度极高的财经类新闻报道，人类编辑通常要花费很多时间和精力在处理数据之上，而AI算法则可不费吹灰之力挖掘出数据之中隐藏的规律。如果要人类编辑撰写大型信托公司的业绩表现报道，通常需要一个专业团队花费数周的时间起草、处理数据、分析数据，而面对同样的任务，AI算法在瞬息之间即可准备完成。打破垄断局面AI技术同时也能够打破现有新闻行业巨头垄断的局面。如果能够将AI技术运用得当，地方性的小型新闻公司就可以突破成本的限制，不需要供养庞大的编辑团队就能够产出丰富的内容。小而精的团队则可以将重心放在撰写精品内容上，以此与巨头竞争。当新闻的产出质量和数量不再过度依赖编辑团队的经验和规模时，熟练运用AI技能的新兴公司则将有可能从新闻巨头中抢夺到市场份额。AI时代的新闻业该如何破局？正如上文所述，AI技术有着改变新闻行业现状的能量，哥伦比亚大学的新闻学教授Marconi也极为肯定AI对于新闻行业的价值，他认为目前新闻行业面临的问题不是AI技术冲击而导致的失业与裁员，而是新闻媒体从业者完全没有跟上技术发展的脚步。Marconi教授认为AI技术不是新闻行业的摧毁者，而是拯救者，图片来源：Blue Ridge Muse作为华尔街日报和美联社媒体研究室的负责人，Marconi认为新闻行业的生死存亡都取决于从业人员是否能够接受并运用好AI技术，重塑新的商业模式。首先，Marconi不认为AI机器人将完全取代人类新闻记者和编辑，AI机器人只会分担目前人类编辑8%~12%的工作量。而这些可以由机器完成的任务本质上都是重复枯燥、附加值很低的，有了AI处理这些繁琐的任务，新闻记者和编辑就能投入更多时间和精力到其它附加值更高的任务上，例如：长期的追踪报道、专题访谈、调查性报道等等。AI可以将记者从繁琐的任务中解放出来，进行更有价值的新闻实践，调查性报道即是一个例子，图片来源：The Guardian目前成熟的AI技术也仅能独立完成2~6个段落的体育赛事比分报道、例行的季度盈利报告等数据密集、但原创度较低的写作。这一特性既是AI机器人的局限所在，却也是其主要优势。AI技术主要能够为人类编辑和记者分担繁重的数据分析工作，为内容创作指引方向。例如，彭博新闻社使用AI机器人监控分析新闻大数据，定位热点或突发事件，帮助记者和编辑做到实时响应；法新社的AI工具可以帮助记者将音视频自动转化为文字，省去了“听写”的繁琐步骤；加拿大通讯社使用AI技术进行自动翻译，将内容更便捷地传播到更多国家。机械化的数据处理工作可以交给AI来做，人类编辑和记者则可以进行事实调查、分析素材、组织行文、梳理信息，这些高附加值的环节AI尚无法替代。除了代替人类挖掘数据，Marconi教授还认为AI技术可以帮助新闻行业产出新形式的产品和内容，帮助新闻从业人员打破现有的“信息孤岛”困局。例如，个性推荐算法可以令新闻媒体为每一名读者量身打造适合其品味的内容。而使用AI技术时，新闻从业者也可以同信息技术工程师、数据分析师、市场销售人员更好地合作，实现内容分发层面的创新。AI算法可助力新闻媒体打造新的产品和服务，比如时下火爆的个性推荐阅读，图片来源：Sprout Social不过要在新闻实践中百分百发挥AI的价值，还要克服很多技术和机制的阻碍。首先，AI很容易产生算法偏见。毕竟AI不是有思辨精神的人类，缺乏自我意识会导致AI无法保持并解释其撰写新闻的标准。同样，AI也无法代替人类判别信息源的真假，有经验的人类记者可以判别收到的信息是否是真实的，但是AI却没有这个能力。如果输入到AI算法中的信息是错误的，那它输出的内容也同样会是错误的。其次，目前的AI技术还只能分析处理结构化的数据（例如：财务报表、体育比赛得分、投票数据等），对于真实世界中非结构化的数据，AI的处理能力并不一定可以战胜人类。尤其在AI模型训练层面，AI需要大量的数据才能够优化自己的算法结构，学习如何做出正确的响应。要真正将AI技术应用到新闻实践中，需要从业人员拥有更多的技术能力。这次由AI引领的技术变革，新闻从业者能抓住契机吗？图片来源：Ragan如今AI的出现往往令人联想起当年蒸汽火车刚问世的场景，那时的蒸汽火车远没有马跑得快，骑惯了马儿的人们嘲笑着火车的笨重与迟缓，猛回头却已被抛下一个时代。也许正如Marconi教授所言，新闻从业者在电子化进程中走慢了一步，在传播载体变革中又走慢了一步，如果这次再抓不住AI发展的契机，就终将成为被时代淘汰的马儿，望着技术发展的火车鸣笛而去，空空吃一嘴扬尘罢了。 参考链接：1.https://www.theverge.com/2020/5/30/21275524/microsoft-news-msn-layoffs-artificial-intelligence-ai-replacements  2.https://www.forbes.com/sites/federicoguerrini/2020/05/30/dozens-of-msn-journalists-to-be-replaced-by-robots/#694801617333  3.https://www.weforum.org/agenda/2018/01/can-you-tell-if-this-article-was-written-by-a-robot-7-challenges-for-ai-in-journalism/  4.https://techxplore.com/news/2020-05-artificial-intelligence-journalism.html  5.https://doist.com/blog/deep-work/     本文来自微信公众号：全媒派（ID：quanmeipai），原标题为《微软用AI取代人工编辑，未来的新闻行业会由机器人统领吗？》，题图来自：IC photo

参考塞缪尔. 约翰逊（18 世纪英国文学评论家、诗人，著有《英语大辞典》、《莎士比亚集》）的思路，“当一个人厌倦了学习技术，那他肯定也厌倦了 IT 行业，因为只有持续学习，才会有 IT 行业带给你的一切，包括金钱”。这是 IT 行业的实际情况，没有哪个人可以靠吃老本长期生存，AI 技术更是如此。最近我在读《伦敦人》，书中讲述了 200 多位新老伦敦人对于伦敦这座城市的切身感受和故事，感觉应该就 AI 技术人才的成长写一篇，因此，有了本文。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/167501

译者 | 刘畅来源 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 将早期的编程语言（例如COBOL）的代码库迁移到现在的编程语言（例如Java或C++）是一项艰巨的任务，它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用，因此公司，政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。 FaceBook公司开发了一个工具TransCoder，这是一个完全自我监督的神经编译器系统，它可以使代码迁移变得更加轻松和高效。本文的方法是第一个能够将代码从一种编程语言转换为另一种编程语言而无需并行数据进行训练的AI系统。本文已经证明TransCoder可以成功地在C++，Java和Python 3之间进行翻译功能。TransCoder的性能优于开源的代码和基于商业规则的翻译程序。在本文的评估中，该模型正确地将90％以上的Java函数转换为C++，将74.8％的C++函数转换为Java，并将68.7％的函数从Java转换为Python。相比之下，市售工具只能正确地将61.0％的功能从C++转换为Java，而开源的翻译器仅能准确地将38.3％的Java函数转换为C++。 自我监督训练对于在编程语言之间进行翻译特别重要。传统的有监督学习方法依赖于大规模的并行数据集进行训练，但是对于COBOL到C++或C++到Python来说，这些数据根本不存在。TransCoder只依赖于仅用一种编程语言编写的源代码，而不需要源代码和目标语言中的相同代码示例。它不需要编程语言方面的专业知识，并且可以很容易地将TransCoder的方法推广到其他编程语言中。本文还创建了专门为此领域设计的新的评估指标。 TransCoder对于将遗留代码库更新为现代编程语言可能很有用，现代编程语言通常更高效且易于维护。它还展示了一个神经机器翻译技术应用的新领域。与Facebook AI以前使用神经网络解决高级数学方程式的工作一样，本文认为NMT可以帮助完成通常与翻译或模式识别任务无关的其他任务。特意为编程语言建立序列到序列模型 在自然语言中，即使在越来越依赖自动化机器翻译系统的专业翻译人员群体中，神经机器翻译的最新结果也被广泛认可。但是，由于代码翻译领域中缺少并行数据，因此它们在该方面的应用受到了限制。程序员仍然依赖于基于规则的代码转换工具，这需要专家复查和调试输出，或者手动翻译代码。TransCoder通过利用无监督机器翻译到编程语言翻译取得的成功来克服这些挑战。 本文构建了一个带有注意力机制的序列到序列（seq2seq）模型，该模型由具有转换结构的编码器和解码器组成。TransCoder使用单个共享模型，部分基于Facebook AI以前在XLM上针对所有编程语言所做的工作。本文按照Facebook AI先前的研究中详细介绍的无监督机器翻译的三个原则进行了训练：初始化，语言建模和反向翻译。本文首先利用开源GitHub项目中的源代码使用蒙版语言模型（MLM）对本文的模型进行了预训练。就像自然语言处理中的上下文一样，这种预训练会创建跨语言的嵌入：在相似上下文中使用来自不同编程语言的关键字在嵌入空间（例如catch和except）中非常接近。这些嵌入的跨语言性质来自存在于多种语言中的大量通用的标记（锚点）。锚点的示例包括C++，Java和Python通用的关键字（例如，for，while，if，try），以及源代码中出现的数学运算符，数字和英语字符串。 使用MLM进行预训练使TransCoder可以生成输入序列的高质量表示。然而，由于从未训练过解码器基于源表示对序列进行解码，因此解码器缺乏翻译能力。为了解决此问题，本文训练了该模型使用降噪自动编码（DAE）对序列进行编码和解码。DAE的工作方式类似于有监督的机器翻译算法，在该算法中，模型被训练为在给定序列存在损坏的情况下预测该序列。作为输入给解码器的第一个符号是指示输出编程语言的特殊标记。在测试时，该模型可以对Python序列进行编码，并使用C++起始符号对其进行解码以生成C++翻译器。C++翻译的质量将取决于模型的“跨语言”：如果编码器将Python函数和有效的C++翻译映射到相同的潜在表示，则解码器将成功翻译成C++。 仅预训练的跨语言模型和自动降噪就足以进行翻译。但是，这些翻译的质量往往很低，因为从未训练过该模型在测试时应该完成什么样的工作，即从一种语言翻译为另一种语言的功能。为了解决此问题，本文使用反向翻译，这是在弱监督的情况下利用单语数据的最有效方法之一。对于每种目标语言，本文使用一个模型和一个不同的开始标记。它经过训练可以从源到目标以及从目标到源并行转换。目标到源版本用于将目标序列翻译成源语言，从而产生与标记目标（GT）序列相对应的嘈杂源序列。然后以弱监督的方式训练模型，让模型可以从嘈杂的源序列中重建目标序列，并学习从源到目标的转换。直到收敛为止。 为了评估该模型，以前对源代码翻译的大多数研究都依赖于自然语言中使用的度量标准，例如BLEU分数或其他基于标记之间相对重叠的方法。但是，这些类型的指标不太适合编程语言。语法差异小的两个程序在执行代码时可能会获得很高的BLEU分数，但会产生非常不同的结果。相反，具有不同实现方式的语义等效程序将具有较低的BLEU分数。另一种度量标准是参考匹配，或与GT完全匹配的翻译百分比，但这通常会低估翻译的质量，因为它无法识别语义上等效的代码。 为了更好地衡量TransCoder和其他代码翻译技术的性能，本文创建了一个称为计算精度的新指标，该指标可评估假设函数在给定相同输入时是否生成与参考相同的输出。我们还将发布测试集以及用于计算该指标的脚本和单元测试。下面的示例显示了TransCoder如何将示例代码从Python转换为C++。我们使用以上的代码作为模型输入：TransCoder成功将Python输入函数SumOfKsubArray转换为C++。它还可以推断参数的类型，返回类型和函数的参数。该模型将Python dequeue（）容器附加到C++实现dequeue <>。下面是该模型在C++中的输出：最新研究并在实际应用中提供的帮助 自动代码翻译有可能使在公司或开源项目中工作的程序员更加高效，因为他们可以更轻松地集成公司内其他团队或其他开源项目的各种代码，还可以大大减少更新用早期语言编写的代码库的工作量和成本。 反编译的进步可能会促使公司和其他机构更新到最新的语言并促进未来的创新，这可能让使用服务的人们以及机构本身受益。编程语言机器翻译的进步也可以帮助那些没有时间学习多种语言编程的人。 更广泛地说，人工智能有潜力帮助其他编程任务。例如，Facebook AI以前共享了神经代码搜索，这是一种在查询代码中使用自然语言的方法。以及Getafix，该工具可学习自动为编码错误提供建议修复。虽然TransCoder并非旨在帮助调试或提高代码质量，但它可以帮助工程师迁移旧代码库或使用以其他语言编写的外部代码。 为了促进使用深度学习进行代码翻译的研究，本文还发布了一个测试集，该测试集使其他研究人员可以使用计算精度而不是语义盲模型来评估代码翻译模型。我们期待看到其他人如何在我们与TransCoder的合作基础上继续前进，并为新的翻译任务推进自我监督学习。转载自：CSDN论坛

AI人脸识别&探险寻宝参与API从入门到进阶的学习挑战不仅自己参赛可以得奖，邀请好友还有超级大奖你不来吗？——>>华为云API入门学习赛·AI人脸识别你不带着同桌的TA们一起来吗？第二阶段获奖名单公布：（12月1日）  >>请获奖者点击填写收件信息收集问卷：https://devcloud.huaweicloud.com/expert/open-assessment/qtn?id=8b6598cd79494dadb699254e298b2ce7&utm_source=api备注：发放奖品以获奖名单中的华为云账号为准，请用获奖华为云账号登录本问卷，确保信息一致。获奖信息收集截止日期：12月7日8点。注意：此次获奖者不参与下一阶段的奖项评选。1、【华为云API入门学习赛·AI人脸识别赛】参赛有奖-幸运奖2、【华为云API入门学习赛·AI人脸识别赛】分享有奖-幸运奖3、【华为云API入门学习赛·AI人脸识别赛】邀请奖-邀请参赛奖（以上奖品随机发放，如遇库存不足将自动调换为同等价位的奖品，感谢大家支持）第三阶段赛事将于2021年1月重新开启，相应的奖项设置及规则也将在赛事启动时在本帖公布，请持续关注。请务必加入QQ群，赛事重要信息、获奖名单、培训信息等内容均统一在群内公布。=========【奖项介绍】参赛赢好礼========== 一、奖项设置（第二阶段：10.1-11.30）【参赛有奖-幸运奖】奖项规则：从报名参赛且提交作品的选手中抽取20名幸运奖，每人获得华为mini蓝牙音箱1台。【分享有奖-幸运奖】奖项规则：从报名参赛且提交分享帖的选手中抽取10名幸运奖，每人获得华为mini蓝牙音箱1台。分享帖内容围绕参赛心得、操作过程中的问题及如何解决、在参赛过程中的学习所得等展开，直接复制已给出的操作步骤截图者视为无效分享内容。形式不限，可以是文章、视频等。文章、视频提交方式：以在论坛发布帖子的方式提交分享作品，并将帖子链接回复到本帖。【邀请奖-邀请参赛奖】（每阶段按实际达成目标人数发放，数量有限，先到先得）奖项规则：所有报名参赛选手都可生成自己的专属报名链接邀请朋友参赛并完成作品提交。按邀请人数梯度发放奖品。邀请参赛奖互相独立，以实际邀请成功人数获得对应奖品，不累计重复领奖。例如：邀请成功人数为60人，则可获得“华为mini蓝牙音箱”1个。注意：有效的被邀请人需要满足两个条件：1、通过邀请者专属报名链接/二维码报名大赛；2、完成作品提交。【超级激励奖】奖项规则：邀请1000人报名比赛并且提交作品（重复提交作品视为无效）。12月7日前公布获奖名单，奖项设置1名，获奖者获得HUAWEI P40手机1部，先到先得。（以上奖品图片仅供参考，以实际发放为准，如遇库存不足将自动调换为同等价位的奖品，感谢大家支持）二、如何获得邀请激励（划重点！！！）路径：进入大赛页面——＞“立即报名”——＞点击“立即分享”——＞生成专属链接/二维码——＞转发给要邀请的人，提示需要完成作品提交——＞等待论坛（本帖）公布获奖名单1、点击活动报名链接＞＞华为云API入门学习赛·AI人脸识别，或直接扫描下方二维码，“立即报名”2、报名成功后，点击报名按钮下方“立即分享”，即可生成你的专属链接/二维码三、获奖名单公布规则1、邀请人数由系统后台统计，每月晾晒一次排名，每阶段获奖名单将在本帖公示，建议收藏，敬请期待~）。2、本活动需要用户正常报名大赛并提交作品，同一电话号码的账号视为同一个用户，使用非正常途径或手段（如写脚本刷接口等方式）获得的奖励无效，且一旦发现作弊行为，华为云开发者社区将取消对应人员的获奖资格、冻结违规账号，已兑换的礼品也不予发放。3、获奖名单将于本帖置顶公示，第一阶段获奖者奖品已发放。第二阶段获奖名单已公布>>请获奖者点击填写收件信息收集问卷：https://devcloud.huaweicloud.com/expert/open-assessment/qtn?id=8b6598cd79494dadb699254e298b2ce7&utm_source=api备注：发放奖品以获奖名单中的华为云账号为准，请用获奖华为云账号登录本问卷，确保信息一致。获奖信息收集截止日期：12月7日8点。4、获奖名单公示的同时会公布兑奖信息反馈的截止时间，截止日未反馈的选手视为放弃。5、活动报名链接>>>华为云API入门学习赛·AI人脸识别（最终解释权归华为所有）

被评为国家新型工业化产业示范基地（物联网），部署实施全球首个规模化NB-IoT智慧水务项目，牵头组织实施全国首个大规模应用NB-IoT技术的智慧校园项目，参与制定修订多项物联网行业标准……福州马尾区如何加速构建当地新型基础设施，华为云又是如何深度参与当地政企升级的？近日，《人民日报》记者访谈了福州马尾区政府及马尾区物联网产业基地企业，揭秘马尾区探索物联网产业生态圈建设的故事。成立物联网产业示范基地加快物联网产业发展，一直是马尾区的“一号工程”。马尾区近年出台了扶持物联网产业发展的多个利好政策，2017年《马尾区支持物联网产业发展五条措施》公布，2019年《中国（福州）物联网产业创新发展中心扶持政策》、《企业使用华为云服务专项补贴政策》接连出台，不断鼓励优质项目在物联网产业创新发展中心集聚。为打造数字福州底座，构建物联网产业集群，福州市人民政府与华为公司签订战略合作协议，深化物联网产业规划合作。通过在马尾区落地华为（福州）物联网云计算创新中心，面向福州全市基础公共服务、物联网产业链的上下游企业、高校、园区、创客空间等提供物联网服务，打造云端数据大脑，实现物联网数据加速汇聚、挖掘分析、共享交换、管理应用等作用，加速实现马尾区物联网产业的发展。马尾区物联网产业生态建设福州市马尾区物联网产业基地，着眼于物联网产业生态圈建设，2016年以来，基地通过构建完善的技术支撑平台、应用展示平台、公共服务平台、人才实训平台与融资交易平台，打造全方位物联网服务体系，为企业关鍵技术研发、应用领域拓展、人才引进培育、项目对接合作、融资交易服务等方面提供可靠保障。2017年4月，由华为提供技术支持的中国·福州物联网开放实验室在马尾区成立，这个由中科院上海微系统与信息技术研究所、福州市政府、马尾区政府、中国电子技术标准化研究院共同建设的全国第一家物联网开放实验室，吸引了各类芯片开发商、设备制造商、应用开发商等上下游企业集聚福州。在马尾区智能化升级中，华为除了通过云平台服务方式，也在融合当地物联网资源，努力提供更系统更持续的服务。2018年，全国首个物联网云计算创新中心——华为（福州）物联网云计算创新中心落地，华为云以新公共服务平台的形式，进一步完善马尾区物联网生态。该公共服务平台对接马尾区市政管理处、城市管理局、名成水产等20多家部门和单位，孵化10余个联合解决方案，致力于物联网技术在政务、民生、产业方面的推广应用。马尾区今年计划推动超60家企业入驻平台。马尾区有关负责人介绍，马尾区去年物联网产值超600亿元，集聚了185家物联网企业，拥有新大陆等上市企业20家，省级以上龙头企业21家，国家高新技术企业127家，科技小巨人领军企业43家，同时在物联网产业的感知层、传输层、应用层，形成了一批实力雄厚的龙头企业，将进一步探索和总结马尾物联网独特经验。“上云”给予业务创新更多可能中国·福州物联网开放实验室近年，福州启用了我国首个30万台规模的窄带物联网水表商用局。繁杂的人工抄表变为无线自动抄表，远传水表在线数据可对管网漏损情况实时反馈。在此基础上，中国·福州物联网开放实验室参与开发了智慧水务平台，实现对智慧水表设备的连接管理。“实验室集技术服务、检测认证、企业孵化、人才培训等内容为一体，致力于降低传统企业数字化转型的成本和风险。”中国·福州物联网开放实验室副总裁孔鹏说，实验室根据市场及客户需求研发产品，并反复对其进行功能验证，达到一定成熟度后，将产品和技术打包给合作伙伴进行后续开发，华为则在其中贡献着自身沉淀的大量实践经验和产品解决方案。福建汇博物联科技有限公司在马尾区政府支持下，福建汇博物联科技有限公司和华为共同研发了疫情隔离管控系统，通过在隔离点安装NB-IoT锚点，隔离人员与工作人员分别佩戴感应手环和电子工作证，由此收集到的数据通过华为物联网平台和云应用，传至监控平台，实现隔离人员分布与实时动态、隔离与管控人员信息等数据可视化，今年3月投入使用后为马尾区隔离工作带来不少便利。“这套系统利用云技术、大数据等，实现对人员的动态管理与对工作流的记录，相关数据可为疫情追溯提供研判参考。疫情防控常态化阶段，系统还可用于垃圾分类、社区安保等场景，技术应用链条将进一步延伸。”福建汇博物联科技有限公司总经理余红标介绍。福建龙锋云科技股份有限公司“上云”是政企智能升级的必经之路，规模化、标准化、快速迭代的云服务，能更好地帮助企业“消化”人工智能、区块链等技术。随着业务扩大，主营智慧农业设备的福建龙锋云科技股份有限公司，去年将应用平台统一接入华为云平台，摒弃了过去终端设备直接服务器的做法。“旧服务器几乎2、3个月就要崩溃一次，碰到业务旺季更是时常卡顿，需定期取出历史数据进行备份，而‘弹性’、可扩容的云平台一定程度上解决了公司发展的后顾之忧。”福建龙锋云科技股份有限公司总经理魏伙霖告诉记者，华为云本地团队对使用问题响应很快速，上门进行业务交流。新大陆数字技术股份有限公司除了促进信息架构更新，“上云”给予业务创新更多可能。新大陆数字技术股份有限公司也享受到了“云便利”。“旧服务器几乎2、3个月就要崩溃一次，碰到业务旺季更是时常卡顿，需定期取出历史数据进行备份，而‘弹性’、可扩容的云平台一定程度上解决了公司发展的后顾之忧。”福建龙锋云科技股份有限公司总经理魏伙霖告诉记者，华为云本地团队对使用问题响应很快速，上门进行业务交流。“公司建立的数据中心对数据维护、网络支撑的要求越来越高，投入很多时力、财力进行开发，效果依然不理想，尝试将业务运维搬到云端后，感觉原有数据资源一下被盘活了”，新大陆数字技术股份有限公司信息总监王朝霞说，专业的事就该交给专业的平台，公司应用研发、员工管理、系统运维等领域的70多个应用跑上了华为云平台。华为云业务总裁郑叶来在接受媒体采访时表示，“云上生活”、“永远在线”日益成为新常态，云服务作为新基建的一种形态，将进一步支撑政企数字化转型和智能化升级，对整个社会产生深远影响。转载自：华为云官方账号

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