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Linux开源基金会开源峰会：IBM宣布扩展对开放硬件的承诺
在8月21日召开的 Linux 基金会开源峰会上，IBM 宣布该公司将为开放社区贡献更多关键的技术，其中就包括 POWER 指令集架构（ISA）。开发者可借此确保在 POWER 上运行的软硬件的协同定义，鼓励他们构建新的硬件、借助领先的企业功能来处理数据密集型工作负载、为 AI 和混合云创建新的软件应用程序、并获得独特的硬件优势。
IBM还将提供多种其它技术，包括POWER ISA的软核实现（softcore implementation）、与架构无关的开放式相干加速处理器接口（OpenCAPI）、以开放式内存接口（OMI）的参考设计。
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放弃字母命名重塑形象 新一代安卓定名Android 10
8月23日消息，谷歌正式发布将于今年秋季发布的新一代Android移动操作系统：Android 10。这意味着谷歌打破了以往用甜点命名移动操作系统的10年历史，放弃以字母开头的命名方式。今年发布的新系统是Android 10，以此类推明年将是Android 11。
除采取新的命名方式之外，谷歌还对Android系统的标志进行了更新，将标志中Android文字颜色从绿色改为黑色。因为此前公司发现，特别是对于有视力障碍的人来说，绿色文字很难辨识，而黑色搭配绿色机器人能够提高整个标志的对比度。
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Oracle Solaris 11.4 SRU12发布类Unix操作系统
Oracle Solaris 11.4 SRU12已经发布，Solaris是SUN公司研制的类Unix操作系统。Oracle Solaris 11.4 SRU12 添加了Python 3.7支持，添加GCC 9.1为Solaris 11.4的编译器，添加了XML安全库，支持SSD BearCove Plus，并更新了广泛的包，还有一些C库(Libc)改进以提高与Linux 的兼容性。
具体包括Oracle Solaris 11.4已添加Python 3.7(3.7.3)、提供XML安全库、提供Lasso库、为Apache 2.4提供 mod_auth_mellon、添加GCC 9.1、添加对新的SSD BearCove Plus的支持、添加对新的HDD LEO-B 14TB的支持、添加了新的python包：atomicwrites、attrs、hypothesis、pathlib2、pluggy、scandir等。
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Intel 10nm十代酷睿改造转战M.2：神经网络推理
Intel 10nm Ice Lake十代酷睿处理器已经上市，但它可不仅仅会用于轻薄笔记本，未来还会登陆服务器，而在两个月前以色列海法(Intel重要研发基地)，Intel还展示了一款基于10nm Ice Lake打造的Nervana NNP-I(神经网络推理处理器)，但采用了M.2样式。Hot Chips 31芯片大会上，Intel首次公布了这款特殊产品的架构细节。
这款新的NNP-I代号为“Spring Hill”(温泉山丘)，面向数据中心领域的轻度AI推理工作。在原有10nm Ice Lake处理器的基础上，Intel拿掉了两个CPU计算核心、GPU核芯显卡，同时加入12个推理计算引擎(ICE)。Intel还设计了一个深度学习计算网格(DL Compute Grid)。
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Red Hat Enterprise Linux 6 和 CentOS 6 更新
Red Hat Enterprise Linux 6 和 CentOS 6 GNU/Linux 操作系统进行了一个重要的 Linux 内核安全更新，它解决了几个关键漏洞并修复了各种错误。包括影响 x86 处理器的 Spectre SWAPGS 小工具漏洞(CVE-2019-1125)。
此外还修补了导致页面缓存侧通道攻击的安全漏洞（CVE-2019-5489），这是 Salsa 20 加密算法中的一个问题，该算法允许本地攻击者导致拒绝服务（CVE-2017-17805），以及一个允许非特权用户检查任意任务堆的漏洞（CVE-2018-17972）。
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Netrunner 19.08操作系统开放下载
Netrunner社区于8月22日正式宣布了Netrunner 19.08操作系统。该重大版本更新代号为“Indigo”，基于最近发布的Debian GNU / Linux 10“Buster”操作系统系列，具有KDE Plasma 5.14.5桌面环境，并附带KDE Applications 18.08和基于Qt5.11.3上开发的KDE Frameworks 5.54开源软件套件。
Netrunner 19.08操作系统内部采用了Linux 4.19.0~5内核，此外还有Mozilla Firefox 60.8.1 ESR Web浏览器和Mozilla Thunderbird 60.7.2电子邮件和新闻客户端，以及来自Debian Stable存储库的所有最新安全补丁。
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计算机视觉领域新标杆！Facebook开源ResNext101模型，全面刷新ImageNet记录
在训练神经网络解决图像分类问题时，数据增强是获得卓越效果的一个关键手段。针对目前主流的数据增强手段，当训练与测试时使用的图像分辨率差异较大时，分类器模型会出现性能差异。针对这一问题，Facebook 人工智能研究院（FAIR）在论文“Fixing the Train-test Resolution Discrepancy”中提出了一种新的策略来优化分类器，这一策略可以减小训练与测试时的分辨率不同引起的性能差异。
FAIR 首席科学家 Yann LeCun 表示，通过在 Instagram 图片标签上预训练并在 ImageNet 上微调（finetune），论文提出的全新 ResNext101 模型再次刷新了 ImageNet 数据集图像分类竞赛的准确度，在图像分类、目标检测等计算机视觉技术领域立下了新标杆。诸如目标检测、图像分割等等计算机视觉基础任务都可以将其骨干网络替换为这一新模型，借助其强大的特征提取能力，有望取得更好的效果。换言之，整个计算机视觉业界都有机会因之受益。
???? 论文链接：
https://arxiv.org/pdf/1906.06423v2.pdf
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Nature子刊：最先进的人工神经网络离人类水平还有多远？
人工神经网络(ANN)和大脑有着许多相似的地方，那么ANN到底从动物大脑中学到了什么呢？Nature Communications近期发布了一篇文章便对此问题进行了讨论。研究人员认为，机器与生物的工作原理不同导致二者不可能做到高度相似。
研究人员认为，与人工神经网络不同的是，动物在很大程度上依赖于学习和先天机制的结合。这些先天过程通过进化产生，被编码在基因组中，并以连接大脑的规则的形式出现。研究人员讨论了这些观察结果对产生下一代机器算法的影响。大脑为人工智能提供洞察力的观念并不新颖；实际上，它是ANN研究的基础。但人工智能的进一步发展是否会从动物大脑的研究中受益仍有争议。
???? 论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41467-019-11786-6
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