谷歌研发“闪光”网络技术,无需铺设线缆;北京正式允许无人车上路测试

谷歌研发无需铺设线缆的“闪光”网络技术,计划在印度安得拉邦部署,实现高速互联网接入。此外,NASA与Google合作利用AI发现了拥有八颗行星的星系,与太阳系相同。IBM则联合多家企业共同推进量子计算机技术。

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参考:开源中国、Solidot、cnBeta、腾讯科技、网易科技、新浪科技、虎嗅等

0、谷歌研发“闪光”网络技术,无需铺设线缆

据英国《每日邮报》12 月 14 日报道,Alphabet 研发中心上周四表示,印度安得拉邦政府将购买其最新开发的科技,不用铺设线缆即可实现高速网络。

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协议的具体条款没有透露,不过协议将于明年正式施行,届时将在电杆和屋顶安装 2000 个盒子,总长度约为 20 公里,为居民区实现高速互联网连接。这个想法主要是通过创建新的主干网为手机信号塔和 WiFi 热点提供服务,用户可以直接进行访问。

该协议是X气球项目衍生分支之一,气球项目通过大气球网用“闪光”将手机服务传递下来。这些气球直接与智能手机相连,适合于人口密度较低的农村地区。根据一份印度电信监管机构的报告显示,安得拉邦是一个印度东南沿海城市,共 5300 万人,截至去年 12 月有近 1500 万的高速互联网用户。安得拉邦 2019 年前想继续发展另外 1200 万户家庭。

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研究人员表示,借助有线连接的方式将地区手机信号塔连接起来花销很大,实现难度也很高。

但这项技术至今并为实施,因为盒子间的联系会因为天气和角度差异变弱。Baris Erkmen,X内部领导表明,他的团队正在开发克服挑战的新方法,但他并没有明确指出是软件还是硬件上的突破。

1、旧金山安全机器人下岗:曾被用来驱赶无家可归者

北京时间 12 月 18 日上午消息,不久前,旧金山一个动物收容所引进 Knightscope 安全机器人,在办公区巡逻;后来有媒体报道说,机器人被机构用来驱赶无家可归者,打击罪犯。现在收容所已经禁用机器人,上岗不到几天,机器人就下岗了。

旧金山动物保护协会在声明中表示,关于机器人的报道迅速传播之后,它们收到许多信息,这些信息扬言要对机构采取暴力和破坏行动。为了化解压力,保护协会将会寻找一种更妥善的方法使用安全机器人。旧金山当局已经向动物保护协会提出要求,如果没有获得许可,不要在人行道上使用机器人。

Knightscope 公司也发表声明说,引入机器人并不是为了帮助旧金山动物保护协会清除无家可归者,纯粹只是为了保护协会,提供服务。

在旧金山,由于富有的科技公司和高薪科技员工流入,收入差距进一步拉大,在那里租一套公寓贵得离谱,可以说是美国最贵的。近年来,动物收容所所在的街区迅速富有起来,收入不平衡问题尤其严重,结果导致许多无家可归者在人行道上露营。动物保护协会曾说破坏和盗窃事件越来越多,自从引入安全机器人之后数量下降。

2、北京正式允许无人车上路测试,但出了事故测试员要担责

北京交通委正式印发了《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》,作为中国第一个自动驾驶车管理规范,正式给北京地区的自动驾驶路试做了规定。

测试指导意见分为总体意见和细则两个部分。管理方第一次对自动驾驶给出了规范的定义:

自动驾驶功能是指自动驾驶车辆上,不需要测试驾驶员执行物理性驾驶操作的情况下,能够对车辆行驶任务进行指导与决策,并代替测试驾驶员操控行为使车辆完成安全行驶的功能。自动驾驶功能包括自动行驶功能、自动变速功能、自动刹车功能、自动监视周围环境功能、自动变道功能、自动转向功能、自动信号提醒功能、网联式自动驾驶辅助功能等。

自动驾驶系统是指能在某一时段执行自动驾驶功能的系统。机动车辆仅含以下机动车辅助类自动化系统不属于自动驾驶系统:主动安全辅助系统、电子盲点辅助系统、防撞系统、紧急制动系统、停车辅助系统、自适应巡航系统、车道保持辅助系统、车道偏离报警系统、交通堵塞排队援助系统等。

这也就明确了,全自动驾驶的测试才需要根据规定进行申请。

除了自动驾驶定义。指导意见还给出了一些企业想要测试无人驾驶车必须要做到的几点规范。

首先每辆车必须在驾驶座上配备测试员,不能搭乘无关人员。出现事故后,按照交管规定处理,需要由测试员承担相应的法律责任。

其次测试车辆需要申请专用的测试牌照并张贴,并需要先通过封闭场地的测试才能进行公开道路测试。每台测试车需要购买不低于 500 万的交通事故责任保险。

另外按照规定,申请自动驾驶的主体必须是中国境内的公司,每家公司最多申请 5 台车,测试资质向第三方监管机构申请,测试数据要定期上传。

上述这些都是比较基础的规定。比起这些更有趣的,是监管部门如何定义中国的道路交通环境,因为道路状况对于自动驾驶测试来说至关重要。

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在规定细则中,监管部门提供了一份自动驾驶测试表,用 6 种天气,4 个道路场景,28 个详细场景对中国道路模式进行了概括。基本可以理解为,如果这些场景都能做好,就是北京管理部分认定的比较不错的自动驾驶车,可以应付北京道路的自动驾驶。

6 种天气情况包括:白天、夜晚、雨天、雾环境、风(风速 30mph)、雪。四种道路环境分别为:高速公路模拟场景、城市测试环境、无标线道路和特定道路场景,用 28 个详细的道路场景几乎覆盖了无人车可能遇到的中国特色路况。

3、NASA 和 Google 利用 AI 发现一个星系有八颗行星

Google 的神经网络使用开普勒望远镜的数据训练去识别卫星,在离地球 2545 光年外的一颗类太阳恒星 Kepler-90 周围发现了第八颗行星。星系 Kepler-90 的行星数量与我们的太阳系相同。新发现的 Kepler-90i 是一颗炙热的岩石行星,距离母星很近,表面温度据信超过 800 华氏度,围绕恒星一周只需 14.4 天。NASA 天体物理学部主任 Paul Hertz 称,这一发现显示开普勒收集的数据仍然是一个宝库,仍然有令兴奋的发现藏在其中等待新的工具或技术来发现它们。

4、OpenStack 基金会发布新容器项目

OpenStack 基金会发布了一个新的容器项目,叫作 Kata 容器,以英特尔的 Clear 容器和 Hyper 的 runV 项目为基础。Kata 容器兼容 Open Container Initiative(OCI)和 Kubernetes 的 Container Runtime Interface(CRI),旨在提供虚拟机和容器的双重优势。(详情:https://katacontainers.io/)

5、IBM 与三星、摩根大通、戴姆勒联手开发商业量子计算机技术

12 月 14 日据国外媒体报道,美国科技巨头 IBM 刚刚宣布,已经与三星、摩根大通和巴克莱等公司合作,开发商业用途的量子计算机技术。


量子计算机目前还处于早期阶段,但 IBM 希望通过让三星、摩根大通这样的大公司的参与,帮助这项技术早日实现商业化,从而巩固自己作为量子计算领域领导者的地位。

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【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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