中国最大射电望远镜FAST向全球开放，推动天文研究进展；AI领域，超轻量级人脸检测模型、多语言翻译模型、深度学习在医疗及deepfake检测的应用，以及SUSE对OpenStack业务的调整，展现了信息技术的快速发展。
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中国“天空之眼”FAST向全球开放，将耗资2300万美元建立数据处理中心
FAST（Five-hundred-meter Aperture Spherical Telescope，500米口径球面射电望远镜），又称“中国天眼”，是目前世界上最大的单一口径、填充口径（即全口径均有反射面的）射电望远镜。如今，“中国天眼”正准备向世界各地的天文学家开放，这将开启一个观测能力高灵敏度时代，将有助于寻找引力波，并能探测被称为“快速射电暴”(fast radio bursts)的神秘短暂无线电波爆发。
Nature报道FAST刚刚通过了一系列技术和性能评估，预计中国政府将在下个月举行的评估会议上，最终批准该望远镜全面投入使用。
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大小仅1MB，超轻量级通用人脸检测模型登上GitHub趋势榜
近日，用户 Linzaer 在 Github 上推出了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型，该模型文件大小仅 1MB，320x240 输入下计算量仅 90MFlops。项目推出不久即引起了大家的关注，登上了今天的 Github trending。
该模型设计是针对边缘计算设备或低算力设备 (如用 ARM 推理) 设计的一款实时超轻量级通用人脸检测模型，旨在能在低算力设备中如用 ARM 进行实时的通用场景的人脸检测推理，同样适用于移动端环境（Android & IOS）、PC 环境（CPU & GPU )。
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500亿参数，支持103种语言：谷歌推出「全球文字翻译」模型
由于缺乏平行数据，小语种的翻译一直是一大难题。来自谷歌的研究者提出了一种能够翻译 103 种语言的大规模多语言神经机器翻译模型，在数据丰富和匮乏的语种翻译中都实现了显著的性能提升。他们在超过 250 亿的句子对上训练了一个 NMT 模型，这些句子是 100 多种语言与英语的互译，参数量超过 500 亿，进而得到了一种大规模多语言、大规模神经机器翻译方法 M4。
谷歌认为，M4 是通向另外 1000 种语言翻译的基石。从这类多语言模型开始，即使没有平行语料，也可以轻松地将机器翻译扩展到新的语言、领域和下游任务中去。在通用机器翻译的方向上，很多有希望的解决方案似乎是跨领域的，多语言 NMT 正在成为多任务学习、元学习、深层网络训练等机器学习技术的理想测试平台。
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打击换脸技术滥用，谷歌发布大型数据集对抗deepfake
deepfake 出现以来引发了大量争议，也带来了诸多伦理和社会问题。最近，Facebook、微软等巨头已开始着手打击deepfake滥用，斥资 1000 多万美元举办deepfake检测挑战赛。谷歌也不甘落后，近日，这家科技巨头宣布开源大型deepfake视频数据集，以支持社区对deepfake检测的研究。
谷歌AI与Jigsaw（原 Google Ideas）合作发布了大型视觉deepfake数据集，该数据集已被纳入慕尼黑工业大学和那不勒斯腓特烈二世大学创建的FaceForensics基准（由谷歌联合赞助）。
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GitHub中文项目排行榜
最近，一位中国开发者就总结了中文相关的知名项目，并形成了每周榜单。这个榜单会定期更新每周最受欢迎的中文项目（top200），除了总榜，作者还针对各种语言制作了 18 个分榜，方便工程师按需索引。
榜单显示，面试准备、Python、深度学习是大家普遍关注的问题。
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SUSE放弃OpenStack业务
长期以来支持OpenStack基础设施即服务云计划的SUSE现退出OpenStack云行业。多年来，欧洲Linux和开源公司SUSE一直是OpenStack基础设施即服务云计划的拥护者之一，如今不再是这样。SUSE已决定停止生产新版本，并停止销售SUSE OpenStack云。
这离发布SUSE OpenStack Cloud 9才过去了几个月的时间。该产品基于OpenStack Rocky版本和SUSE Linux Enterprise Server（SLES）12 SP4。它也是第一个集成HPE的Helion OpenStack的版本。SUSE在三年前收购了HPE的云资产。
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Academic News
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深度学习助力毫秒之间识别癌细胞
流式细胞仪作为一种生物医学诊断技术，可以准确测量细胞特性。当前仪器已经实现了细胞的分类识别，但由于数据处理耗时的问题，尚不能对细胞进行实时分选。
基于之前的工作，Nature的一篇论文提出采用深度学习来解决这一问题，在流式细胞仪的组成——激光信号上直接进行处理，省略了其他技术中费时的操作。该仪器可以在几毫秒之内检测出癌细胞，比之前的方法快数百倍。用这样的速度，可以在细胞检测后立刻将癌细胞从血液中分离出去，预防癌症转移。
???? 论文链接：
https://www.paperweekly.site/papers/3242
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不需要转录的语音翻译
Cornell university的研究人员探索了一种无需任何转录即可训练语音对语音翻译任务的技术。他们的方法包括两个阶段。在第一阶段，研究人员使用离散量化自动编码器训练并生成了具有无监督术词语发现的离散表示。其次，他们训练了一个序列到序列的模型，将源语言直接映射到目标语言的离散表示。现在，它已经可以对法语——英语和日语——英语进行语音到语音的直译。
史无前例？研究人员称，这是第一项旨在提供未知语言之间的纯语音对语音翻译的工作。该方法能够直接生成目标语音，而无需任何带有源或者目标转录的预训练步骤。
???? 论文链接：
https://arxiv.org/abs/1910.00795
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