孙宇晨为恶俗炒作道歉;华为回应美国子公司裁员 600

Linux Kernel 5.2已标记为稳定版本,准备大规模部署,包含多项新特性和安全增强。苹果自研应用在App Store搜索结果中排名靠前引发争议。IBM开源三个AI项目,助力癌症研究。

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转自:开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技、快科技等

【技术资讯】

0、Linux Kernel 5.2.2发布:已准备好大规模部署

在首个维护版本更新之后,在kernel.org官网上已经将Linux Kernel 5.2分支标记为“Stable”,意味着已经准备好大规模部署了,所有GNU/Linux发行版本都应该尽快升级至Linux 5.2内核了。

在发布这篇文章之前,Linux Kernel 5.2分支的第二个维护版本更新也发布了。不过维护更新幅度并不大,只是对30个文件进行了调整,插入341行代码,删除152行代码。目前用户可以前往Kernel.org网站进行下载。

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Linux Kernel 5.2的亮点包括Sound Open Firmware,这是一个支持DSP音频设备的开源固件。此外还新增了用于挂载文件系统的新挂载API,面向ARM Mail设备的全新开源GPU驱动,在EXT4文件系统中支持不区分大小写,以及对BFQ I / O调度程序的性能改进。

Linux Kernel 5.2还为cgroups v2添加了一个冷冻控制器以释放资源,部署了新设备隐射“dust”目标来模拟读取失败或者扇区失败的设备,为 clone(2)添加了CLONE_PIDFD这个Flag从而在创建进程时候获取PID,能够通过pidfd_send_signal(2)使用,并在Android系统中提供了更高的资源监控。

在安全方面,Linux Kernel 5.2附带了一个全新的CPU BUG框架,用于保护设备免受英特尔MDS(微架构数据采样)硬件漏洞的影响,同时还有一个名为“mitigations=”独立于架构的启动选项,以便更容易启用或禁用缓解CPU缺陷。

1、苹果自研应用会排在App Store搜索结果前列

据外媒9To5Mac报道,华尔街日报的最新报告显示,苹果的自研应用会出现在App Store的搜索结果前列。报告中指出,苹果的自研应用在超过60%的App Store搜索结果中排名第一。同时,音乐和阅读等可带来收入的苹果应用在95%的App Store搜索结果中位列第一。

针对这一调查结果,苹果本月进行了测试。苹果没有提供详细信息,但明确表示用户使用是其应用在搜索结果中位居前列的主要原因。

2、IBM 向开源社区送出了三个 AI 项目

IBM 苏黎世研究团队 Computational Systems Biology 向开源社区送出了三个与抗癌药物相关的 AI 项目。第一个项目被称为 PaccMann——不是吃豆人Pac-Man—— 使用基于多模态注意力神经网络预测抗癌化合物敏感性;第二个项目被称为 INtERAcT,设计从癌症相关的科学文献中自动提取数据,加深对癌症成因的理解;第三个项目被称为 PIMKL,算法利用描述分子相互作用的数据集去预测癌症的发展和潜在复发。

【业界资讯】

0、华为回应美国子公司大幅裁员:被列“实体清单”,必须调整

针对华为在美国的研发子公司 futurewei 裁员一事,华为称,美国商务部工业与安全局(BIS)将华为及其下属68家子公司纳入“实体清单”,直接对子公司的运营带来很大的限制。因此,子公司不得不对业务作出调整,并于2019年7月22日起,裁员600余人。(参考消息网)

1、孙宇晨发布道歉信:对恶俗炒作与营销行为深感愧疚

孙宇晨今日凌晨在微博发布道歉信表示,“过去的这段时间内,我经历了人生前所未有的风波,质疑与痛苦,我彻夜未眠,我深刻反思了自己过往的言行,为自己过度营销,热衷炒作的行为,深感愧疚。”对于巴菲特午餐一事,孙宇晨称,这段时间经历了人生前所未有的风波,由于自己言行不成熟,年轻气盛,口无遮拦,渐渐演化成一场失控,失速,失败的过度营销。

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基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置与速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例与算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真与算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理与实现方法;②理解龙贝格观测器与PLL在状态估计中的作用与仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型与代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定与仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析与模型改进。
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