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● Google Cloud Next 云技術(shù)大會(huì)開(kāi)幕

● 英偉達(dá)發(fā)布全新 Jetson TX2 嵌入式開(kāi)發(fā)組件，強(qiáng)化 AI 智能運(yùn)算

● IBM研發(fā)大數(shù)據(jù)模型，為控制埃博拉病毒傳播大顯身手

● 谷歌開(kāi)放大規(guī)模音頻數(shù)據(jù)集 AudioSet，助力 AI 音頻算法研究

   每日推薦

● 盤(pán)點(diǎn)近年來(lái)引用最多的深度學(xué)習(xí)論文

█ Google Cloud Next 云技術(shù)大會(huì)開(kāi)幕

Google Cloud Next 云技術(shù)大會(huì)將于當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月8日上午8:30在美國(guó)加州舊金山開(kāi)幕（北京時(shí)間約為明日凌晨1點(diǎn)）。按照相關(guān)活動(dòng)頁(yè)的介紹，本次會(huì)議將會(huì)吸引 Google 高管、客戶、合作伙伴、開(kāi)發(fā)人員、IT決策者、Google工程師等聚集在一起，共同構(gòu)建云技術(shù)的未來(lái)。幾位重要的演講嘉賓包括：Google 首席執(zhí)行官 Sundar Pichai、Google 母公司 Alphabet 執(zhí)行主席 Eric Schmidt ，以及知名學(xué)者兼 Google 云首席科學(xué)家李飛飛等。

詳情：https://cloudnext.withgoogle.com/ 

█ 英偉達(dá)發(fā)布全新 Jetson TX2 嵌入式開(kāi)發(fā)組件，強(qiáng)化 AI 智能運(yùn)算

昨天（3月7日），英偉達(dá)發(fā)布了全新的嵌入式開(kāi)發(fā)組件 Jetson TX2。據(jù)報(bào)道，這塊全新發(fā)布的開(kāi)發(fā)板只有一塊信用卡大小，但提供了超過(guò)前代產(chǎn)品近兩倍的運(yùn)算性能。按照公司高管的說(shuō)法，之所以提供如此強(qiáng)勁的運(yùn)算性能，就是為了助力開(kāi)發(fā)者在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 AI 智能領(lǐng)域的研究。

詳情：http://m.ozgbdpf.cn/news/201703/MJ1rgDpXMzUENYtF.html 

█ IBM研發(fā)大數(shù)據(jù)模型，為控制埃博拉病毒傳播大顯身手

2014年，埃博拉疫情給西非乃至全球的民眾造成了巨大恐慌。為了應(yīng)對(duì)疫情，早在疫情盛行期間，包括美國(guó)疾病控制中心 (CDC) 等機(jī)構(gòu)的研究人員就已經(jīng)研制出了可以模擬疾病擴(kuò)散的數(shù)學(xué)模型，以幫助醫(yī)療工作者了解疾病的發(fā)病原因和分析可行措施的潛在影響。

然而很少有模型能研究出動(dòng)物宿主的數(shù)量和疫情的關(guān)系，更沒(méi)有模型考慮過(guò)溢出事件的隨機(jī)性。最近一篇由IBM和蒙特克萊爾州立大學(xué) (Montclair State University) 合作撰寫(xiě)的文章填補(bǔ)了這一空白，研究人員在文章里公布了一個(gè)能研究埃博拉病毒從動(dòng)物宿主感染到人類(lèi)的開(kāi)源計(jì)算模型。

該模型把溢出事件的隨機(jī)性考慮在內(nèi)，還披露如果忽視控制傳染路線后果有多嚴(yán)重。在特定情況下，人群和攜帶病毒動(dòng)物之間導(dǎo)致感染的接觸越多，越有可能在人群中爆發(fā)流行。這意味著，即使不存在第二只能傳播病毒的動(dòng)物，疾病也有可能在一個(gè)地區(qū)爆發(fā)。

詳情：http://m.ozgbdpf.cn/news/201703/gwrIRLVrUFZG5ZR8.html 

█ 谷歌開(kāi)放大規(guī)模音頻數(shù)據(jù)集 AudioSet，助力 AI 音頻算法研究

近日，谷歌開(kāi)放了一個(gè)可以媲美圖像識(shí)別領(lǐng)域 ImageNet 的大型音頻數(shù)據(jù)庫(kù) AudioSet。據(jù)稱(chēng)，該數(shù)據(jù)庫(kù)包含了 632 個(gè)音頻類(lèi)別以及 2084320 條人工標(biāo)記的每段 10 秒長(zhǎng)度的聲音剪輯片段（來(lái)自 YouTube 視頻），覆蓋范圍包括人聲、動(dòng)物聲、各種樂(lè)器與音樂(lè)流派，以及日常生活環(huán)境的聲音等。總體量為：2100 萬(wàn)標(biāo)注視頻、5800 個(gè)小時(shí)的音頻，以及 527 種類(lèi)型的標(biāo)注聲音。

論文：https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/45857.pdf 

詳情：https://research.google.com/audioset/  

每日推薦

█ 盤(pán)點(diǎn)近年來(lái)引用最多的深度學(xué)習(xí)論文

滑鐵盧大學(xué)的博士研究生 Terry Taewoong Um 搜集整理了 2012 年以來(lái)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域被引用次數(shù)最多的一百多篇論文，值得深入研究。以下為原資料地址，后續(xù)雷鋒網(wǎng)將推出針對(duì)這一資源的精編版，敬請(qǐng)關(guān)注。

詳情：https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers

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