@tinadu
2017-10-02T14:34:02.000000Z
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Theano是一个基于Python的主流深度学习框架开源项目，主要由蒙特利尔大学的机器学习团队开发。在Theano中，计算是使用NumPy-esque语法来表示的，编译后可以在CPU或GPU架构上高效运行。
今天，Theano的开发与维护者之一 Pascal Lamblin 贴出了一封邮件：Yoshua Bengio 宣布在发布Theano 1.0版本之后，终止Theano的开发和维护。以下是邮件内容：
亲爱的用户和开发者：
经过近十年的开发，我们很遗憾地宣布，我们将在Theano 1.0版本发布后终止Theano的开发。Theano 1.0版本将在接下来的几周内发布。我们将继续保持最低限度的维护，使其再工作一年，但我们将不再积极增加新的功能。这之后，Theano作为开源软件将继续可用，但MILA不会承诺仍花时间对其进行维护或支持。
支持深度学习研究的软件生态系统一直在快速发展，现在已经达到一种健康的状态：开源软件已经是常态；有各种各样的框架可用，满足了从探索新想法到将它们部署到生产中的需求；而大型企业在激烈竞争中支持不同的软件栈。
我们很自豪的是，Theano这些年来所提出的大多数创新，现在已经被其他框架采用和完善。例如，将模型表达为数学表达式，重写计算图以获得更好的性能和内存使用，GPU上的透明执行，更高阶的自动微分，等等，这些都成为了主流想法。
在这种背景下，我们得出的结论是，支持Theano不再是我们所能促进新研究理念出现和应用的最佳方式。即使来自工业界和学术界的贡献和支持越来越多，维持一个旧的代码库并与竞争对手保持同步已经成为创新的阻碍。
MILA仍将致力于支持研究人员，并支持创新的研究想法的实现和探索。我们将通过其他方式继续朝着这个目标努力，并为其他项目做出重要的开源贡献。
感谢所有帮助开发Theano，并通过贡献bug报告、配置文件、用例、文档和支持来改进它的人。
-- Yoshua Bengio,
MILA主管
http://mp.weixin.qq.com/s/QJ4AABBl4HE15UvyoWkZcw
https://groups.google.com/forum/#!topic/theano-users/7Poq8BZutbY
机器学习可以使许多软件测试任务更轻松，更快速，更可靠
微软在Ignite会议上分享了他们在量子计算机研究方面取得的最新进展。微软宣布，他们计划今年晚些时候将发布为量子计算机设计的新编程语言，这种语言将和Visual Studio整合，运行在量子模拟器和量子计算机上。该语言还未被命名。
微软解释说：“量子计算机将允许科学家在数分钟或数小时内完成计算。而这些计算如果使用目前最先进的传统计算机，需要用一辈子的时间来得出结果。这意味着人们可以找到以前认为无法回答的科学问题的答案。”
微软希望“没有量子专业知识的开发人员可以自己编写量子指令，或调用量子子程序，最终编写出完整的量子程序“。
微软还构建了一台最先进的实验机器，16/17量子位模型，已经运行了超过30万次实验。尽管如此，它的商业计划还需要一段比较长的时间，但微软已经公布了一项名为IBM Q的商业量子计算机的计划，并已经发布了称为IBM Quantum Experience的编程工具。
https://www.engadget.com/2017/09/26/microsoft-new-coding-language-is-made-for-quantum-computers/
Wallaroo是一个快速而有弹性的数据处理引擎，能快速从原型部署到生产环境。 它被设计用来处理高吞吐量、低延迟且结果要求非常精确的任务。 Wallaroo具有状态管理和消息传递机制，易于扩展应用程序，无需更改代码，使程序员能专注于业务逻辑。 支持python、c++和Go。
https://github.com/WallarooLabs/wallaroo
从 2006 年开源 Hadoop 开始，Yahoo（也就是现在的 Oath）为广大开发者社区的大数据基础设施做出了不可磨灭的贡献。现在，我们又迈出了坚实的一步，Yahoo 的大数据处理和服务引擎 Vespa 正式在 GitHub 上开源了（https://github.com/vespa-engine）。 使用Vespa，开发者可以轻松地构建基于大数据集实时计算结果的应用，而到目前为止，只有少数几个大公司具备这样的能力。
http://mp.weixin.qq.com/s/bScT1KlPaDkceyQcRGrdGQ
想象一下未来复杂的决策可以更快地做出，并随着时间的推移而改变。社会和工业问题可以用习得的经验来解决。对高度动态和非结构化的自然数据的收集、分析和决策的需求越来越大，这推动了对计算的需求，这种需求可能超过传统的CPU和GPU架构。为了跟上技术的发展，并推动计算机和服务器以外的计算机的发展，英特尔在过去的六年里一直致力于能够加速经典计算平台的专门架构。英特尔最近还在人工智能(AI)和神经形态计算方面进行了投资和研发。我们相信人工智能还处于起步阶段，更多的架构和方法将会继续出现，为人工智能增加门槛。神经形态计算从我们目前对大脑架构及其相关计算的理解中汲取灵感。大脑的神经网络通过脉冲或尖峰脉冲来传递信息，根据这些峰值的时间来调节连接的突触的强度或重量，并将这些变化储存在相互连接的地方。智能行为是由大脑神经网络和环境中的多个区域之间的合作和竞争相互作用产生的。像深度学习这样的机器学习模型通过使用广泛的训练数据集来识别物体和事件，已经取得了巨大的进步。然而，除非他们的训练集专门考虑某一特定因素、情况或情况，否则这些机器学习系统不能很好地概括。
http://www.jianshu.com/p/a2a79bbcb59a
TensorRT 3 是一款针对人工智能应用生产部署的高性能优化编译器和运行时引擎，用于在生产环境中部署深度学习程序。它支持所有框架，且能够快速优化、验证并部署经过训练的神经网络，从而在超大型数据中心、嵌入式 GPU 或车用 GPU 平台上开展推理工作。
英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋表示：“互联网公司正在加快脚步将人工智能注入被数十亿用户所采用的服务之中。 因此，AI 推理工作量也呈指数级增长。NVIDIA TensorRT 是全球首款可编程推理加速器。 借助 CUDA 的可编程性，TensorRT 将能够加速助推深度神经网络日益多样化、复杂的增长趋势。通过 TensorRT 的大幅度加速，服务提供商能够以经济实惠的成本部署这些计算密集型人工智能工作负载。“
已经有超过 1,200 家来自各行各业的公司开始采用 NVIDIA 推理平台，借助此从数据中获得全新洞察，并为企业和消费者部署智能服务。亚马逊、微软、Facebook 和谷歌、以及阿里巴巴、百度、科大讯飞、京东、腾讯等中国领先企业均已开始采用 NVIDIA 推理平台。
http://mp.weixin.qq.com/s/FoyItjL_mJi8LgwL8Hledg
9 月 26 日，机器人领域的顶级学术会议 IROS 2017上，著名华人计算机视觉专家、斯坦福副教授李飞飞，在温哥华会议中心面向全体与会专家学者作了长达一小时的专题报告。这是她第一回参加IROS，但她希望和做机器人研究的朋友们进行交流，分享在她眼中计算机视觉对机器人意味着什么，并介绍她在ImageNet后，与其斯坦福研究团队正在从事的其他研究项目，而这些项目对未来机器人的感知和认识我们所处的环境尤为重要。“希望可以说服做机器人研究的朋友，（计算机）视觉是机器人的杀手级应用。”
https://mp.weixin.qq.com/s/BcnEqHEYR0Roni1q8tRctQ
微软在其Azure云平台上宣布了一项更新和一些新功能，作为微软在佛罗里达州奥兰多举行的会议的一部分。客户可以访问新的人工智能服务、成本管理能力等等。微软的认知服务为API开发者提供了机器学习方法的API预构建方法。该服务已经收到了大量的更新，包括文本分析服务的一般可用性，帮助从文档中提取情绪、关键短语和语言。微软还宣布了一个新的定制搜索API，以及即将推出的必应搜索API的新版本。数据科学家也将从Azure机器学习中获得很多的提升。微软服务帮助公司构建并运行机器学习模型。机器学习平台的特征将更方便开发者管理机器学习模型，这有助于产品转化。另外，开发人员将能够在Docker容器中导出一个生产就绪的模型，用于部署在本地和云端的部署。除了Azure的更新之外，微软还宣布了对其数据库工具的一系列更改。微软已经让SQL Server 2017在Windows和Linux上都可以使用，并宣布了一系列旨在改善其云服务和面向数据库客户的本地服务的功能。
https://venturebeat.com/2017/09/25/microsoft-updates-ai-services-adds-reserved-instances-to-azure-and-more/
http://www.jianshu.com/p/e905466929a3
Google 推出了寻找云计算行业工作的服务测试版，它采用了人工智能技术，帮助客户快速匹配到合适的空缺职位。此程序原名 Cloud Jobs API，它主要是通过云、大数据获取到行业空缺职位信息，并帮助求职者合理利用这些信息，找到合适的云计算行业的工作。例如，它可以采用简单的语言查询，将其转化为雇主用来描述其职位的具体术语，这对有意向员工来说很难去搜索。作为此测试版本的一部分，Google 宣布，除了 CareerBuilder 之外的招聘和职业网站提供商之外，Cloud Job Discovery 现在也被设计用于与申请人跟踪系统和人员管理机构合作。虽然该服务仍主要针对美国的客户，但 Google 的一些现有客户需要支持多种语言，目前已支持 100 种语言。将来，该公司计划在国际上拓展 Cloud Job Discovery 服务，所以现在投入多种语言支持是有意义的。扩大 Cloud Job Discovery 是 Google 整体工作推动的一部分。今年早些时候，该公司推出了“职业搜索”服务，旨在从职位描述库中收集信息，并通过公司的搜索产品向求职者提供。
https://venturebeat.com/2017/09/26/googles-jobs-ai-service-hits-private-beta-now-works-in-100-languages/
http://www.jianshu.com/p/154d26581d25
Nvidia 用于打造 AI 智慧城市的 Metropolis 平台是一个基于 GPU 的智能监控工具。它可以缓解交通拥堵、分配城市服务资源、甚至找到人们的失物。Metropolis 新增了两个合作伙伴：阿里巴巴和华为，Nvidia 还宣布将其 DeepStream 软件开发套件包含在 Metropolis 的一般版本中。到 2020 年底，Metropolis 将为全球超过 10 亿台摄像机提供支持，以运行各种 AI 应用程序，进而打造出智慧城市。Nvidia 也在北京 GTC 展示了一些技术应用，比如海康威视的一个结合了 Nvidia Jetson 终端、Tesla P4 GPU 和 DGX-1 超级计算机的项目，其面部识别和匹配技术的召回率超过了 90％。确实会有对“Big Brother”式监视的担忧，但Nvidia 的新合作关系可能是自动化或至少半自动化城市交通网络的关键一步。阿里巴巴正试图用技术改善城市规划者的城市治理服务能力，而华为一直专注于执法类应用。
http://www.jianshu.com/p/154d26581d25
https://techcrunch.com/2017/09/25/nvidia-picks-up-alibaba-and-huawei-as-partners-for-smart-city-platform/amp/
http://www.itbusinessedge.com/blogs/unfiltered-opinion/nvidia-showcases-solution-for-city-scale-security-problem.html
美国当地时间 9 月 27 日上午，亚马逊在西雅图召开了新品发布会，共发布了六款新品设备，其中包括第二代 Echo、Echo Plus、带屏幕的 Echo Spot、按钮型产品 Echo Button、Echo Connect 配件，以及新的 Fire TV。值得一提的是，这是亚马逊对 Echo 系列产品三年来第一次重大升级。亚马逊一直在拓展 Echo 系列的语音产品，但这次是对原有产品的更新换代。Echo Plus 具备更强大的智能家居控制功能，可以自动搜索附近的智能家居设备进行控制。据亚马逊在发布会上透露，Echo Plus 目前可以控制 100 多个设备，并且无需任何的设置。
Echo Spot 是一款带有 2.5 英寸圆形屏幕的语音交互设备，可以显示时间或者天气等信息，也可以进行视频通话。Echo Button 是一款按钮型产品，是对 Echo 的功能扩充。Echo Button 支持蓝牙连接，可以连接到 Alexa 游戏，当做问答游戏抢答按键。Echo Connect 是一款配件，允许用户将 Echo 设备连接到家庭固定电话线路，这样就可以把 Echo 设备当成普通电话来用。除了以上与 Echo 相关的五款产品之外，亚马逊还更新了 Fire TV，这是一款 4K 电视机顶盒，其遥控器可以使用 Alexa 语音助手进行交互。
http://www.jianshu.com/p/a2a79bbcb59a
https://venturebeat.com/2017/09/27/amazon-unveils-6-new-devices-including-second-generation-echo-for-99-and-echo-plus-for-149/