PostgreSQL和MongoDB分数罕见下降，国内首推函数即服务标准，谷歌打通ChromeOS和Android生态，英特尔携NUC重返模块化市场，Intel发布十代酷睿，Windows10市场份额近半。EfficientNet提升推理速度，MIT发明AI触觉手套。
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Industry News
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6月数据库排行：PostgreSQL和MongoDB分数罕见下降
DB-Engines 数据库流行度排行榜6月更新已发布，总体排名和上个月相比基本一致，其中排名前三的Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server也是分数增加最多的三个数据库，增加的分数分别为13.67、4.67和15.57，三者的总分也均已超过一千。
值得关注的是微软家的Microsoft SQL Server，其分数在今年以来一直保持着稳定且可观的增长，而Oracle和MySQL的分数虽然在这个月呈现了上升的势头，但和去年的数据相比，依然是有所下降。而一直稳定增长的PostgreSQL和 MongoDB的分数却出现了罕见的降低，不过如果跟去年对比，同比增长还是十分明显的，所以对于PostgreSQL和 MongoDB的流行趋势还是抱着乐观的态度。
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国内首推函数即服务标准，无服务器架构正在兴起
中国信息通信研究院联合华为技术有限公司、京东云、阿里云、腾讯云、百度云、蚂蚁金服、灵雀云、IBM、小米、中兴通讯、金山云共同编写了《云计算服务客户信任体系能力要求第9部分：函数即服务》标准即将发布。
此标准是国内首个面向云计算的函数即服务标准，旨在规范函数即服务的技术规范和能力要求、云函数平台的评估方法，指导云服务商及企业用户在建设无服务架构平台函数服务中的技术规范。
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谷歌正在打通Chrome OS 和 Android的生态系统
大约四年前，谷歌为 Chrome 浏览器开发了一种运行 Android 应用的方法，称为 Android Runtime for Chrome（ARC），它是基于 Chrome OS 设计的。之后谷歌想让 “ARC” 与 Chrome 的联系更加紧密，于是开始开发下一代 ARC —— “ARC++”。Arc++ 将 Android Runtime 与 Chrome OS 进行了深入集成，允许类似 Play Store 的操作。
谷歌正在寻求打通 Chrome OS 和 Android 系统生态的途径。未来用户将可以点击 Chromebook 上的电话号码，然后用 Android 设备来拨打电话，也可以在设备之间共享 Wi-Fi 密码。此外，还有通用剪贴板等功能。
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英特尔将携NUC Compute Element重返模块化计算机市场
外媒报道称，英特尔有望凭借NUC Compute Element重返模块化计算设备市场。然而尽管有着新的名字和创意，它的设计理念还是与几年前没有太大的差别——将计算机的核心部件打包进可置入其它设备的模块化单元，以便在时机成熟时轻松升级。以触屏式自动贩卖机为例，客户显然不希望每隔几年就将所有设备整台换新，此时模块化的部件升级就要实在得多。
英特尔声称，新设计可以减少在其它设备里的空间占用，并且增加了I/O选项。它适用于八代酷睿i3或i5 U-系列CPU、以及性能较弱的奔腾Gold或赛扬处理器。
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Intel正式发布十代酷睿：10nm终于达成
5月28日，台北电脑展，Intel终于发布了万众期待多年的首个10nm工艺产品家族，代号Ice Lake的第十代酷睿移动笔记本处理器，包括酷睿i7、酷睿i5、酷睿i3三大序列和锐炬Iris Plus核芯显卡，而且都更换了新的LOGO标识。
10nm Ice Lake是一个全新的平台，也是迄今为止最先进的笔记本平台，拥有新的晶体管技术和工艺、新的CPU/GPU架构、新的平台集成技术，6月份批量供货，新一代笔记本也会很快上架。不过十代酷睿主要是移动系列，桌面版还要等到2020年。
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五月市场份额占有率：Windows 10拿下近半壁江山
Netmarketshare已经公布了2019年5月的操作系统和浏览器市场占有率数据，对微软来说同时带来了一个好消息和坏消息。
好消息是，在操作系统方面，Windows 10目前在市场中占45.73％，已经是世界上第一大操作系统。但另一方面，Microsoft Edge和Internet Explorer的市场份额都有所下降，在浏览器方面看起来微软的表现不太好。浏览器方面谷歌 Chrome 也持续高歌猛进，最新市占率已经上涨了近2％，现在占据67.90％的市场份额。紧随其后的是Mozilla Firefox，占据9.46％的市场，其次是 Internet Explorer，占7.70％。排在第四位的是微软Edge，仅占 5.36％的市场份额。
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推理速度提升5.1倍，参数减少88%：谷歌提出新型卷积网络EfficientNet
谷歌研究人员在一篇ICML 2019论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》中，提出了一种新型模型缩放方法，该方法使用一种简单但高效的复合系数（compound coefficient）以更加结构化的方式扩展 CNN。与任意扩展网络维度（如宽度、深度、分辨率）的传统方法不同，该新方法使用固定的一组缩放系数扩展每个维度。受益于该方法和AutoML的最新进展，谷歌开发出了一系列模型——EfficientNets，该模型的准确率超越了当前最优模型，且效率是后者的 10 倍（模型更小，速度更快）。
EfficientNets 能够显著提升模型效率，谷歌研究人员希望EfficientNets能够作为未来计算机视觉任务的新基础。因此，研究人员开源了EfficientNet模型。
???? 论文链接：
https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
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Nature：MIT发明AI触觉手套，既能识别物体，又能称重
MIT 研究人员开发了一种低成本的针织手套（仅需10美元）——「可伸缩触觉手套」（STAG，scalable tactile glove）。该手套配有548个微小的传感器，几乎遍布整个手掌。当人以各种方式和物体进行交互时，每个传感器都会捕捉压力信号。神经网络会处理这些信号，以「学习」与该物体相关的压力-信号模式，并形成数据集。然后，该系统利用收集到的数据集对物体进行分类，并仅通过触觉来预测它们的重量，整个过程无需视觉输入。
该项研究发表在了《Nature》上，论文为《Learning the signatures of the human grasp using a scalable tactile glove》。该技术可以用来帮助机器人识别和操纵物体，也可以用于假肢设计。
???? 论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1234-z%20
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