我国首个金融区块链国际标准经过立项；贝叶斯神经网络最新进展
开发者社区技术周刊又和你们见面了，快来看看这周有哪些值得咱们开发者关注的重要新闻吧。算法
- 我国首个金融区块链国际标准经过立项
- 英特尔发布第 11 代酷睿处理器 Tiger Lake
- Linux From Scratch v10 发布
- 微软发布鉴别 AI 换脸视频工具
- 中国科学家成功研制全球神经元规模最大的类脑计算机
- Level 3 网络故障致使全球流量下跌 3.5%
- 台积电利用人工智能和机器学习技术处理芯片生产数据
- 贝叶斯神经网络最新进展
- SIGIR 2020丨类似问题断定的二次匹配模型
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国际电信联盟电信标准化部门（ITU-T）第十六研究组（SG16）全会在线上召开，会上，由中国人民银行数字货币研究所牵头提出，并与中国信息通讯研究院、华为等单位联合发起的国际标准《金融分布式帐本技术应用指南》（Financial Distributed Ledger Technology Application Guideline）在ITU-T SG16成功立项。本次立项的《金融分布式帐本技术应用指南》是我国牵头的首个金融区块链国际标准。机器学习
英特尔近日发布了第 11 代低功耗酷睿处理器 Tiger Lake。Tiger Lake 采用 10nm SuperFIN 工艺，CPU 部分是全新的 Willow Cove 架构，最多 4 核心 8 线程。得益于架构升级以及 10nm SuperFin 技术，Tiger Lake 的最高频率达 4.8GHz，高于 Ice Lake 10 代酷睿中的 Sunny Cove 3.9GHz。分布式
Linux From Scratch 项目释出了 v10。Linux 平台以发行版众多闻名，每一个发行版都有各自的特点，喜欢这个仍是喜欢那个可能只与口味有关。但你也可能以为现有的发行版都不满意，想要打造本身的发行版。但如何从零开始创造定制发行版呢？Linux From Scratch 项目旨在提供必要的知识，帮助你设计和构建本身的发行版，并在此过程当中加强 Linux 相关的技能。ide
近日，微软出手打造了视频鉴真工具，可让经由 Deepfake 处理的伪造视频原形毕露。鉴真工具可进行逐帧分析，以验证图像有无存在篡改。工具中基于 Azure 的组件还容许视频创做者对图像添加数字散列和证书。微软认可，随着 AI 算法的精进，工具不可避免地要被淘汰。但在现阶段，这么一套工具仍是很具有可用性和现实性意义的。工具
近日，浙江大学联合之江实验室共同研制成功了中国首台基于自主知识产权类脑芯片的类脑计算机（Darwin Mouse），这一成果于 9 月 1 日在杭州发布。这是中国类脑计算技术发展的里程碑。据了解，类脑计算就是用硬件及软件模拟大脑神经网络的结构与运行机制，构造一种全新的人工智能系统，这种颠覆传统计算架构的新型计算模式。其特色在于存算一体、事件驱动、高度并行等。学习
浙江大学介绍，这台类脑计算机包含 792 颗浙江大学研制的达尔文 2 代类脑芯片，支持 1.2 亿脉冲神经元、近千亿神经突触，与小鼠大脑神经元数量规模至关，典型运行功耗只须要 350-500 瓦，集成在 3 台 1.6 米高的标准服务器机箱中，造成了一台强大的机架式类脑计算机。这是目前国际上神经元规模最大的类脑计算机。区块链
8 月 30 日标准时间上午十点，美国网络服务商 CenturyLink/Level(3) 发现一个存在问题的 Flowspec 规则防止了 BGP 广播，致使其整个网络出现问题，而下游 ISP 和 CDN 服务商跟着出现访问问题。Flowspec 是 BGP 的一个扩展，容许防火墙规则在整个网络之间快速发布，它能够在极短期内推送新防火墙规则，若是正确使用的话，它是一个强大的工具，但若是出现错误的话，它可能会形成巨大的影响。Level 3 网络故障的起源极可能是它试图发出新的 Flowspec 规则去屏蔽网络中的攻击或其余问题。Level 3 宕机期间致使全球流量下跌了 3.5%。为了解决问题，Level 3 重置了全部设备，用干净的 BGP 路由表重启路由器，整个过程耗时约 7 个小时。
台积电负责先进技术业务发展的一名高管在官网上透露，公司已开始利用人工智能和机器学习技术，主要是用于芯片生产过程当中的数据处理。这名高管表示，生产的芯片越多，从中学到的就能越多，就能知晓哪儿容易出问题，新材料或设备在哪一环节会出现意想不到的问题，就有更多的机会消除这些问题并简化流程。做为全球第一家率先量产 7nm 工艺的厂商，台积电比其余任何一家半导体制造商都有更多的时间和晶圆去改善质量和良品率。
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下一代神经网络的演化方向是什么？可能性的一个答案是贝叶斯神经网络，由于它能够对已有的知识进行推断。逻辑推理做用就是能够对已有的知识进行延伸扩展。BNN 的最新进展值得每一个 AI 研究者紧密关注，本文就是一篇新鲜出炉的关于 BNN 的综述。
论文连接：https://arxiv.org/abs/2006.12024
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本文由中科院计算所团队发表于 SIGIR 2020。在社区问答中，根据 user question 找到已存在的 archived question 对于问题搜索和冗余消除都有较大意义，本文提出了一种类似问题的二次匹配模型，将 archived question 的回答做为链接两者的桥梁，辅助断定 archived question 是否与 user question 类似。该模型相比于已有的 SOTA 类似问题匹配模型取得了更好的效果。
论文连接：https://arxiv.org/pdf/2006.11...
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