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Industry News
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AT&T实现2Gbps的5G速率
据外媒报道，美国运营商AT&T完成了一项创举，在5G网络上实现了高达2Gbps的速度，下载一部2小时的高清电影仅需10秒钟。这次5G速度测试是在其亚特兰大地区的公用网络上，使用Netgear移动路由器实现的。
但需要注意的是，在目前的5G网络上无法达到这样的速度，仅能使用特定的毫米波链接才可以，而它又需要特定的设备（比如路由器）支持，所以AT&T仅仅是证明了5G网路的可能性。
此前AT＆T宣布5G移动网络之初，号称新的网络网速可以达到1Gbps的速率，并且公司将在今年晚些时候开始部署更高速的网络。不过外媒实测下来发现信号与网速都不尽如人意.去年12月美国运营商AT&T就推出了首个5G网络套餐，而且价格并不便宜，虽然在当时AT&T的发言人宣称其理论速率达到了1.2Gbps，但是实际速率并不高，仅为140Mbps。
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百度浏览器：将不再更新 部分功能将停止服务
4月26日上午消息，百度浏览器在其官方网站发布公告称，由于部门业务调整，官方将于2019年04月30日对产品部分功能停止服务。公告指出，相关的产品包括桌面百度、百度工具栏、百度地址栏、百度极速浏览器，hao123浏览器，产品将不再更新，基本功能本地仍可使用。
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大疆因前员工泄露代码损失百万
4月28日，针对 “大疆创新因前员工泄露公司源代码造成超百万损失” 的传闻，自大疆创新内部人士确认，该消息属实，是公司农业事业部人员将企业私有源代码公开上传至企业外部环境，致使黑客非法侵入服务器，造成了一定商业损失，由法院判定为 114.6 万。
据悉，在 2017 年下半年，公司因服务器被非法侵入，而向公安机关报案。调查的结果是，因员工违规操作将企业私有源代码公开上传至企业外部环境，致使一位名为美国黑客从中获取了一个服务器数据私钥，并通过该密钥非法侵入大疆服务器下载了一些数据。同时，调查出责任人，也就是泄露源代码者来自农业事业部一名员工。
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Coursera获1.03亿美元E轮融资
美国时间4月25日，全球在线学习平台Coursera宣布完成1.03亿美元E轮融资。据了解，本轮融资将用于扩大国际市场，帮助学习者做好准备，迎接“第四次工业革命”的挑战。
Coursera是一家在线教育平台，由斯坦福的两名教授Daphne Koller和吴恩达（Andrew Ng）于2012年创办，总部位于美国加利福尼亚州。它与150多所大学合作，为学习者提供课程、证书和学位。
Coursera为世界上最急需的一些技能和学科开设课程，领域涉及商业（1000们课程）、技术（650门课程）和数据科学（400门课程）。今年早些时候，Coursera推出新项目，旨在解决医疗行业熟练从业人员的短缺问题，并与哥伦比亚大学和约翰·霍普金斯大学等高校建立了合作伙伴关系。
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QuestMobile：3月移动互联网月活跃用户11.38亿
蓝鲸TMT频道4月23日讯，QuestMobile发布的《中国移动互联网春季大报告》显示，2019年3月，中国移动互联网月活用户（MAU）规模已达11.38亿，环比2月几乎持平，同比增速则首次跌破4%；整个2019年1季度，MAU增长只有762万，相比去年同期的增长幅度下降了300余万。
同时，时长红利依旧存在，用户对移动互联网的依赖越来越强。2019年3月，人均单日使用移动互联网的时长为6小时左右，同比增长半小时，但增幅有收窄趋势。
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Netcraft 4月Web 服务器排名
Netcraft发布了“2019年4月Web服务器调查报告“，排名前三的是 nginx、Apache 和 Microsoft Server。这是 nginx 首度登上第一宝座，其原因来自于微软和 Apache 市场份额的减少。四月份比三月的统计少掉了一些网站，而这些网站大部分来自于微软和 Apache，这两家供应商的的市场份额分别下降了 1.01 和 0.87 个百分点。
Netcraft 表示，这些变化让 nginx 成为网站数量的领先者。同时，这也是自 1996 年以来，除了微软与 Apache，首次有另一家供应商网站的市场份额达到了第一的位置。
学 术 前 沿
Academic News
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谷歌大脑提出NAS-FPN
神经架构搜索已经在图像识别上展现出很强的能力，不论是可微架构搜索的速度，还是基于强化学习搜索的准确度，很多时候自动架构搜索已经超越了我们手动设计的版本。与此同时，学习视觉的特征表示是计算机视觉中的一个基本问题。不论是图像分类还是目标检测，抽取图像特征才是最首要的。
在这篇论文中，谷歌大脑的 Quoc V. Le 等研究者提出了一种新的架构搜索方法 NAS-FPN。他们希望借助神经架构搜索的优势，并学习更好的目标检测特征金字塔网络架构。目前 NAS-FPN 实现了优于当前最佳目标检测模型的准确率和延迟权衡。
???? 论文链接：
https://arxiv.org/pdf/1904.07392.pdf
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基于深度学习的面部表情识别研究
研究人员最近开发和训练了一种基于面部表情识别的CNN，并探讨了其分类机制。这一方法采用反卷积可视化方法，将CNN的极值点投影回原始图像的像素空间。他们还设计了距离函数来测量面部特征单元的存在与CNN特征图上最大响应值之间的距离。
CNN特征图是通过比较特征图中所有面部特征元素的最大距离和面部特征元素之间的映射关系来确定的，如果距离较大，则对面部特征变得敏感。在训练过程中，研究人员验证了该方法对人脸动作单元的检测能力，实现了人脸表情识别。
???? 论文链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/8642452
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