2017年，人们对深度学习的发展寄予了厚望，认为它将会产生最多的利润，众多资本涌入人工智能的所有的领域，最好的例子就是AlphaGo的胜利。2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。

  到2017年底，超强版AlphaGo Zero完全不依赖于人类数据，在只知道比赛规则的情况下自我对弈，3天训练后就以100比0战胜了AlphaGo。

  在棋类游戏中，围棋所包含的巨大的搜索空间（其状态数远超于整个宇宙中的原子数）一直是

  未能攻克的难题，甚至一度被认为在近期内是不可能被AI解决的。AlphaGo的成功不仅让人们看到了强化学习和随机模拟技术（也称“蒙特卡罗”技术）的魅力，也让深度学习变得更炙手可热。

  搜索，其环境和状态都是可模拟的。DeepMind的创始人德米斯·哈萨比斯表示，对那些环境难以模拟的决策问题（如无人驾驶），这些算法也无能为力。NLP完成从量到质的跃迁2017年是自然语言处理领域的重要一年，这一年的种种实践（W

  d2vec和 GloVe）证明：预训练词嵌入模型慢慢的变成了解决NLP问题的一类关键性工具。

  举例来说，来自Facebook AI Research（简称 FAIR）实验室的fastText即提供包含294种语言的预训练向量，这无疑给整个技术社区带来了巨大的贡献与推动作用。尽管已经实现了一定进展，但这方面仍有大量工作需要完成，这样的领域需要更好的预训练模型的出现。

  2018年，谷歌发布了BERT，因其在问题答复到语言推理等不同任务上的卓越表现而引发关注。BERT是近期NLP（GPT、GPT2、ULMFiT 和 roBERTa）等模型中的一部分，这些模型的系统性能较之前有了很大改进，因此一些研究人员会称NLP正处于它的“高光时刻”。谷歌充分的利用了BERT的优越性并且将其加入到了 搜

  擎 中，这也从侧面说明了这些技术兼具了研究和商业经济价值。2018年11月24日，谷歌正式放出BERT官方代码和预训练模型，包括模型的

  实现、BERT-Base和BERT-Large预训练模型和TensorFlow代码。同样，2018年6月，OpenAI发表论文首次介绍了自己的语言模型GPT。2019年年初，OpenAI宣布开发出了一个大型语言模型，可以生成合成文本，名为GPT-2。出于谨慎考虑，公司并没有公开GPT-2的所有代码，同时也是担心它可能被误用。

  5月，OpenAI发布了一个3.5亿参数的版本，并宣布将与有限的合作伙伴共享7.62亿参数和15亿参数，同时他们也在研究针对恶意使用GPT-2的对策。这款被业内传为“最强假新闻生成器”的GPT-2 AI模型，从诞生开始就引起大量关注。

  时隔半年，GPT-2的阶段性开放终于进入尾声。11月6日，OpenAI正式放出 GPT-2最后一个部分的完整代码——包含15亿参数的最大版本。这两个预训练模型的开放解决了标注数据缺乏的问题，帮助NLP完成了从量的积累到质的飞跃的转变。

  ，还包括随机森林等重要算法。联邦学习本质上是一种分布式机器学习技术，或机器学习框架，目标是在保证数据隐私安全及合法合规的基础上，实现共同建模，提升AI模型的效果。过去几年，这一技术的标准在逐渐完备。IEEE联邦学习国际标准项目应运而生，这一项目由 微众银行 发起，于去年12月获批，是国际上首个针对人工智能协同技术框架订立标准的项目，目前已经召开了四次工作组会议。联邦学习标准草案预计将于 2020年2月推出，正式标准预计将于2020年上半年出台。联邦学习正在从“点到点的发展阶段”转向“应用落地、积累案例阶段”。在框架方面，2019年取得了重要进展，诞生了首个

  FATE在今年2月份首发了0.1版本，3月份的时候有了第一位外部Contributor，同时GitHubStar突破100，5月份发布了0.2版本，支持了联邦特征工程和在线版本，把主要的合作伙伴迁移到了FATE，并把FATE捐献给了LinuxFundation，8月份发布了1.0版本，支持FATE-Flow和FATE-Board。

  10 月 31 日，FATE v1.1 版本正式对外发布，联合VMware中国研发开放创新中心云原生实验室团队发布了 KubeFATE 项目，通过把 FATE 的所有组件用容器的形式封装，实现了使用 Docker Compose 或 Kubernetes（Helm Charts）来部署。不到三年的时间，联邦学习已经快速地发展了起来，而且在业界也得到回应，京东、腾讯云、平安

  在推广联邦学习的过程中，建立一致的标准是目前面临的一大挑战。就在近期，IEEE P3652.1（联邦学习基础架构与应用）标准工作组第四次会议于北京成功召开。北京大学、IEEE、微众银行、创新工场、京东、中国电信、腾讯、小米、阿里巴巴、依图、星云Clustar、第四范式、华为终端、VMWare、LogiOcean、SensesGlobal、Swiss Re、

  、CETC BigData、蚂蚁金服、华夏基金、富数科技共 22 家头部企业与研究机构参与。

  会议聚焦于联邦学习的场景分类与需求分类，着重对联邦学习的安全测评与评级进行规划，进一步探讨联邦学习标准制定，这可谓是联邦学习发展的奠基性的贡献。虽然目前联邦学习还没有迎来爆发式发展阶段，但好在，未来可期。无人驾驶既不是天使，也不是魔鬼

  2017年中是无人驾驶新闻疯狂爆涨的一年，几乎每隔一个月就会爆出一条无人驾驶领域大事件。6月13日，通用宣布首批130辆搭载公司

  一代自动驾驶技术的测试版雪佛兰Bolt纯电动车在密歇根州的奥莱恩工厂下线辆雪佛Bolt纯电动车组成的测试车队，通用已拥有了一个由180辆Bolt组成的无人驾驶车队，在旧金山、亚利桑那州斯科茨代尔以及底特律开展公共道路测试。

  7月11日，奥迪新款A8发布，其号称是全球首款具备L3级无人驾驶功能的量产车型，能轻松实现60km/h以下的低速条件下，在拥堵路况中实现无人驾驶。同年年末，北京颁布《北京市关于快速推进无人驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市无人驾驶车辆道路测试管理细则（试行）》这两份，标志着北京成为了中国首个开放公共道路无人驾驶路测的城市。

  彼时，无人驾驶一片利好的大背景下，人们把无人驾驶技术比作解放双手的“天使“。只是，好景不长。2018 年，Uber 无人驾驶汽车发生了全球首例致死车祸，一名女子在过马路的途中被撞身亡。此事随即引发了全球对无人车的关注，尤其是安全问题，这起惨烈的事故让人们意识到了一个最重要的事实——安全性重于一切，只预估科技能避免多少事故是绝对不够的。

  同年 5 月谷歌旗下无人驾驶公司 Waymo 也出了一次车祸，事故导致一名测试人员受伤。后续的调查显示，这起车祸仍旧是人的因素导致的，测试员走神打盹，才没能立即处理突发情况，进而引发了这起悲剧。

  ，虽然是对无人驾驶技术的最佳宣传，但是特斯拉官方仍然表示：并不支持用户完全放开手脚进行无人驾驶，目前该功能仍然需要驾驶员随时集中注意力观察路况。而 L4 级别的无人驾驶则是目前大部分公司正在攻克的难关。如今，公众也开始更加客观地看待无人驾驶这项技术，它既不是无害的“天使”，也不是残忍的”魔鬼”。AI芯片从受制于人到“奋发图强”

  2016年中国芯片领域相关设计企业数量较2015年增长了600多家;到2017年末，国内共有约1380家芯片设计公司。根据Soopat数据，国内芯片相关专利每年公开数量都在上升，2018年至今已经公布了18871件。然而，这些都还远远不够。

  2018年美国制裁 中兴事件 给我们“狠狠上了一课”，随后的华为在美受到种种针对进一步让过渡依赖国外芯片进口的企业觉醒——落后就要挨打，在哪个领域都是如此。在核心技术上需争高下，大企业要当仁不让，如果不掌握核心技术就是在别人的基础上砌房子。种种困境让中国科学界意识到“芯片当自强”的重要性。2019 年，意识到这样一些问题之后，不少中国芯片公司开始奋起直追，尤其在专用芯片领域取得了较为亮眼的成绩。

  在 9 月 25 日的杭州云栖大会上，阿里巴巴集团首席技术官、阿里云智能总裁兼达摩院院长张建锋现场展示了的AI芯片——含光 800。阿里巴巴方面表示：在业界标准的ResNet-50 测试中，含光 800 推理性能达到 78563 IPS，比当时业界最好的 AI 芯片性能高 4 倍;能效比 500 IPS/W，是第二名的3.3倍。

  继双模5G芯片巴龙 5000 和全球首款5G基站芯片天罡问世后，华为今年推出了首款内置5G基带的麒麟 990 5G SoC——首颗商用 5G 旗舰芯片。

  5G SoC 芯片——天玑 1000。国产芯片在尝尽了“受制于人”的冷眼后也开始自立自强，可见，核心技术只有掌握在自己手里，才能立于不败之地。5G 从技术萌芽走向大爆发2017 年 12 月 21 日（北京时间），第五代移动通信结束“5G NR”首发版在 RAN 第 78 次全会代表的掌声中正式冻结并发布，这是 5G 标准化的一个重要里程碑。从年初 3GPP 通过 5G 网络加速的提案，到年底收官 3GPP 宣布完成了首个可实施的 5G 新空口（5G NR）规范，这一年 5G 的发展速度飞快。

  2019 年 5G 已经从技术名词真正走向商业落地。今年 6 月 6 日，我国对三大运营商及中国广电发放 5G 牌照，这标志着 5G 郑重进入商用阶段，基站部署速度大幅加快，这将为 AI 带来非常大的性能提升。

  边缘计算即将掀起波澜根据调查研究机构 Forrester 公司的调查，目前全球有 32%的电信公司决策者正在部署或扩展 边缘计算 设施，另外 27%的决策者表示计划在一年内部署边缘计算设施。慢慢的变多的企业开发和部署边缘计算的主要动力来自带宽、成本、网络延迟的迫切性和敏感性。

  边缘计算是计算系统从扁平到边缘，以及面向 5G 网络架构演进的必然技术，同时也提供了一种新的生态系统和价值链。

  预测，到 2020 年，全球将有约 500 亿的智能设备接入互联网，其中主要涉及

  、可穿戴设备、个人交通工具等，其中 40% 的数据需要边缘计算服务。边缘计算有着强大市场潜力，也引起了各研究机构、标准组织、服务提供商和产业界极大的关注。

  对于瞬息万变的技术领域来讲，三年的时间已经足够长。我们已从AI即将改变未来的遥远的梦境中逐渐清醒过来，能够真正冷静、客观地考量技术发展的中的利与弊。那么，作为一名技术从业者，你的 2017 到 2019 又发生了哪些变化？责任编辑：ct

  对于程序员来说是第一个门槛，此阶段将会淘汰掉一批不适合写代码的人。这一阶段，我们走出校园，迈入社会，成为一名

  医疗的发展并非想象中乐观，其盈利还是有一定的问题。据《2018中国人工智能商业落地研究报告》显示，2017

  ，AlphaGo通过深度学习成为了第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人，从而让

  ，对用户的需求来做准确的预判，并针对性地提供解决方案，有助于提高使用者真实的体验和忠诚度

  智能呼叫中心能够实时收集并分析大量的数据，包括呼叫记录、客户反馈、问题类型和解决方案等信息，通过

  代中期，AI行业将增长到200亿美元，其中大部分增长是人工智能推理。英特尔Xeon可扩展处理器约占运行

  前争冠悬念一直留在最后一秒，但这仍无碍本赛季的联赛成为英超时代精彩卓绝的一

  内，MLCC在智能手机的应用趋势是什么？会有哪些新的技术突破？除了智能手机，还有哪些领域最大有可能给MLCC带来新的发展契机？针对MLCC未来几年的发展的新趋势，华强电子网采访了宇阳等国内

  磨一剑 只为开源教育！OpenHarmony开源大师兄新品发布会即将启幕

  的一些问题，工具用的是STM32CubeIDE也可以用STM32CubeMX，用IDE更好1.pytorch中很多语句是不可以用cubeAI analyze

  本帖最后由 jun228zhang 于 2018-4-3 10:58 编辑 Altium Designer PCB封装集成库，

  本帖最后由 MooreElite 于 2016-10-21 19:09 编辑 有人说IC设计工程师熬他个几年就是专家，但专家的工资能有多高？若不想转岗，做了

  只不过其中一种的为0的时间相对来说比较长 大概100ms另一种比较短 大概0.0017s

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  ，现在在亲戚的公司上班，主要生产U盘，在网上找了些u盘原理图，看不懂、、、u盘的晶振坏了，不知道如何接？想要解决u盘维修的问题，我要懂哪些知识？数电和模电大学学过一些，那时只是个打酱油的，有相关的资料，可以发给我，谢谢

  开发环境中的区别。我可以在任何一个开发环境中做同样的事情吗？使用的设备有什么限制吗？

  了，现在想转做原理图设计，大家有没什么好的建议，必须要格外注意哪些东西，谢谢

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  ---迈入机器学习任务五：传递你观察到的新特征任务六：观察特征的更多（新的组合）任务七：观察更多食物和特征任务八：创作你自己的

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  暑假期间自学了单片机。感觉离我的梦想还是很遥远。对大学渐渐的有些失望。不过没有停止学习的脚步。大

  眼看着也要过去了，专业课提不起什么兴趣，不过觉得它也有一定的用处。上课还是听一些。这

  次工业革命后，以AI为代表的第四次工业革命正在到来，驱动人类社会迈向新纪元。就在今年的全联接大会上，华为发布了

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  11月5日消息，宏碁中国区总裁林显郎周末表示，由于触摸屏上游供应、应用程序等问题，Windows 8加平板成为主流还需要

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  是由伟大的思想家和学术研究者建立的，接着被世界各地的学术界和工业界逐步发展，它的发展速度比任何人所预料的都要快。事到如今，人类自身的生物局限性正日益成为创建智能

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  ，是选择继续读研，还是直接选择工作。坛友们您们觉得哪个好呢?或是说先工作之后读研，还是读完研等到学识成熟之后再去工作。欢迎各位发表自己的阅历和见解！`

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  将被普及 人和机器仍是主从关系 25年前，微软创办人比尔盖茨想做出一台能听、能看

  半了。Nervana——英特尔砸了4.08亿美元（也有报道称3.5亿）买下的那家加州创企——他们那款专用

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  医疗，在2015 年成立独立的 Watson Health 部门，并收购多家医疗数据公司，前景看好。然而短短

  与各行各业的结合已经深入肌理，传统行业都在面临着前所未有的变革窗口期。

  服务器市场增速。其中，浪潮保持强势领跑，整体市场占有率占比再次超过50%，连续

  1月19日，长期以来，由于对电池续航能力的担忧，人们对电动汽车的热情始终受到抑制。但如果司机能够在开车时就能给汽车充电，