行 业 要 闻
Industry News
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Gartner预测：2019年全球公共云收入2143亿美元
据Gartner公司声称，预计2019年全球公共云服务市场将猛增17.5%，总收入从2018年的1824亿美元增加至2143亿美元。
增长最快的细分市场将是云系统基础设施服务或基础设施即服务（IaaS），预计2019年将猛增27.5%，达到389亿美元，远高于2018年的305亿美元（见表1）。云应用基础设施服务或平台即服务（PaaS）将迎来21.8%的第二高增长率。
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Django2.2正式发布
Django 2.2 支持 Python 3.5、3.6 和 3.7，将是一个长期支持(LTS)版本，这意味着至少在未来 3 年中，官方会发布安全和数据丢失修复（security and data loss fixes）。
新版官宣中简单提了 3 个特性：
HttpRequest.headers 允许简单访问请求的头文件
新增了 2 个数据库约束类：CheckConstraint 和 UniqueConstraint
Runserver 可以用 Watchman 来提升监控大量文件改动的效率
Django 2.2 下载：
https://www.djangoproject.com/download/
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SUSE将成为最大的独立Linux公司
在 SUSECon 会议上，SUSE CEO Nils Brauckmann 称他的公司将很快成为最大的独立 Linux 公司，一个原因当然是 IBM 收购了 Red Hat，但与此同时 SUSE 连续七年获得增长。
SUSE 的业务在全球范围内取得了增长，北美收入占到了接近四成。公司雇员人员也在增加，过去一年增加了 300 多名雇员，全球雇员总数接近 1750。意外的是 IBM 收购 Red Hat 至少在目前没有伤害到 SUSE 的 IBM 业务。
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京东搭建端到端综合国际供应链服务平台
近日，京东集团旗下的京东物流集团和中远海运集团旗下的东方海外物流、中远海运物流宣布成立合资公司，两大集团将进一步加强战略合作，实现更加深入的“强强联合”，全力打造线上线下综合国际供应链服务平台，更好地服务全球客户，助力中国物流业进一步转型升级，共同促进全球贸易繁荣发展。
中远海运集团是世界最大的综合性航运企业，综合运力世界第一，旗下的各专业公司在航运、码头、物流、航运金融等方面形成了完整的产业链。美国《福布斯》发布的2017年全球最受信赖公司2000强榜单中，中远海运成为全球唯一上榜航运公司。
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Gan之父Ian Goodfellow加盟苹果
据 CNBC 报道，生成对抗网络（GAN）的创造者，前谷歌大脑著名科学家 Ian Goodfellow 刚刚正式宣布加盟苹果。他将在苹果公司领导一个「机器学习特殊项目组」。
Goodfellow 是谷歌在过去的 12 个月里被苹果挖走的第二位 AI 人才，是后者加强其 AI 战略的结果。前谷歌 AI 主管 John Giannandrea 也加入了苹果，担任苹果的机器学习和人工智能战略高级副总裁，监管所有人工智能和机器学习开发，包括 Core ML 和 Siri 技术。Giannandrea 和 Goodfellow 以前在谷歌一起工作，Goodfellow 似乎是 Giannandrea 出任苹果高管后精挑细选的人。
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全球AI人才分布图：美国占比44%，中国人才净流入
最近，加拿大Element AI的首席执行官JF Gagne发布了2019版的《全球AI人才报告》。
调查发现，全球AI论文发表最多的学者之中，有44%是在美国获得的博士学位，国内博士数量占11%。另一方面，AI人才的流动性很高，大约1/3的人工智能博士都不会在培养国工作，在这方面，中美都是人才净流入国。
就业数据也具有相似的地域分布。美国继续吸引 AI 研究人员为之工作，占样本的 46%。在中国工作的 AI 研究人员占样本的 11% 以上，其次是英国（7%）。加拿大、德国和日本各占样本的 4%。总之，18 个最大国家的 AI 研究人员占作者的 94%，其中美国、中国、英国、德国和加拿大位列前五名（占样本的 72%）。绝大多数会议作者（77%）在学界工作，而 23% 在业界工作。
学 术 前 沿
Academic News
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SysML2019论文：视频分析系统提升
系统与机器学习会议（SysML）是一个非常新的会议（始于 2018 年），针对的是系统与机器学习的交叉领域。该会议的目标是引出这些领域之间的新联系，包括确定学习系统的最佳实践和设计原理，以及为实际机器学习工作流程开发全新的学习方法和理论。
第一篇论文"Scaling Video Analytics on Constrained Edge Nodes"提出了 Filter-Forward，这是一种新的边缘计算到云计算（edge-to-cloud）系统，能通过安装仅回传相关视频帧的轻量级边缘滤波器让基于数据中心的应用有能力处理数千个摄像头的内容。第二篇论文"FixyNN-Efficient Hardware for Mobile Computer Vision via Transfer Learning"提出了 FixyNN，其包含一个用于生成通用的 CNN 特征的固定权重的特征提取器，还有一个用于处理特定数据集的 CNN 的典型的可编程 CNN 加速器。
???? 论文链接：
http://www.sysml.cc/doc/2019/197.pdf（论文1）
http://www.sysml.cc/doc/2019/69.pdf （论文2）
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76分钟训练BERT
在谷歌大脑的新论文"Reducing BERT Pre-Training Time from 3 Days to 76 Minutes"中，研究者提出新型优化器 LAMB，通过使用 65536/32768 的批量大小，他们只需要 8599 次迭代、76 分钟就能完成 BERT 预训练。总体而言，相比基线 BERT-Large 用 16 块 TPU 芯片，LAMB 训练 BERT-Large 用了一个 TPU v3 Pod（1024 块 TPU 芯片），因此时间也由 3 天降低为 76 分钟。
不过在 BERT 原论文中，训练 BERT-Large 使用了 64 块 TPU 芯片（16 Cloud TPU），它需要花四天时间完成训练。
???? 论文链接：
https://arxiv.org/abs/1904.00962
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