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Stack Overflow 的最新调查获得了一些预料之外的结果：Java 语言开发者的平均收入不到 35 万元人民币，成为了收入最低的群体；另一方面，人工智能领域流行的 Python 并不是最受开发者喜爱的语言，RUST 名列第一。
而在最近被热议的工作时间问题上，这份覆盖了全球 179 个国家和地区、接近 9 万名软件开发者的统计告诉我们，996 并不是什么码农的代名词：有超过 50% 的开发者每周的工作时间为 40-44 小时，而每周工作超过 70 小时的人数仅为 2%。
🔗 调查链接：
https://insights.stackoverflow.com/survey/2019
4月8日，IDC最新发布的云计算IT基础架构季度跟踪报告显示，2018年第四季度，在中国云计算环境（包括公有云和私有云）中的IT基础架构产品（服务器、企业存储和数据中心网络交换机）的销售收入同比增长54.4%，达到33.6亿美元。
与全球市场不同，中国的私有云基础架构市场也保持了高速的增长。2018年相关支出增长49.2%，达到38.0亿美元。自2013年IDC开始跟踪不同环境下的IT基础架构部署情况以来，中国云IT基础架构支出的增长速度均远高于全球市场。无论公有云还是私有云，相应IT基础架构支出在中国的增长速度都是全球增速的两倍左右。
语音识别系统构建过程通常由两部分组成：训练和识别，而训练需要对预先收集的语音、文本等数据进行处理，获取语音识别系统所需的模型。因而，训练时间和模型大小至关重要。IBM 在其新发布的论文中提出一种异步分散并行随机梯度下降的分布式处理架构，将语音识别训练时间缩短到了 11.5 小时。
Zhang、Cui 和 Kingsbury 写道：「在半天内完成一项训练是比较理想的，因为这样能让研究人员快速迭代开发新的算法。同时还使得开发人员可以快速周转时间，让现有模型适应他们的应用程序，尤其适用于那些需要大量语音来实现鲁棒性和可用性所需的高准确率的定制用例。」
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OpenAI 2:0战胜Dota2世界冠军OG
去年8月份，OpenAI Five 在DOTA2 全球顶级事 TI8（The International DOTA2 Championships）中与人类职业玩家打了两场，输了两场。不甘心的OpenAI Five在旧金山发起了终极一战，交手对象是去年国际锦标赛的冠军（Ti8）OG战队。
经过两局比赛的激烈角逐，人类以2:0惨败，也就是说，虽然赛制是三局两胜，但是AI根本没有给人类第三局的机会。根据OpenAI官网介绍，这次比赛AI的行动代号是OpenAI Five Final，顾名思义，此战过后，OpenAI收刀入鞘，基本上从Dota2上引退。
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维基解密创始人阿桑奇被捕
4月11日，阿桑奇被拖出伦敦厄瓜多尔大使馆，在隐匿了7年后， 被英国警方逮捕，被拖出大使馆时还高喊“RESIST!”。
阿桑奇是维基解密的创始人，其自我定位是一名“记者”，而根据其早年的黑客经历，许多国家曾经以间谍罪起诉他。
维基解密曾获得数个奖项，包括2008年的《经济学人》杂志“新媒体奖”；在2009年6月获得了 国际特赦组织 所颁发的英国媒体奖（“新媒体”类型）；在2010年5月，《纽约每日新闻报》将WikiLeaks列为“彻底改变新闻界的网站”中的第一名。
至今为止，维基解密卷入了大约100场泄密官司，有人指责阿桑奇打着自由的旗号损害国家利益。美国国务院发言人克劳利说，美国官方非常认真地对待机密信息的处理，而把这类材料发送给无权获取机密情报的人是违反美国安全的。
高盛计划，本月底前在GitHub上发布部分代码，该行交易员和工程师此前利用这些代码为证券定价、分析和管理风险。一旦开源实现，你只要输入几行代码就可以很快得到想要的分析结果，而过去，你可能需要打一系列电话，发一堆的电子邮件和填无数的电子表格才可以得到它们。
该银行还将提供10万美元的年度资金，资助工程师开发使用其代码构建的应用，高盛将会拥有由此产生的知识产权，提早投资有前景的技术。
高盛的这一举动也是华尔街公司转型的一个缩影，仿效谷歌和Facebook等硅谷巨头，向社区开放他们的技术。通过让外部工程师使用、debug其代码，高盛希望这些代码能够为其提供新的用途，并借此赢得已经风靡全球的由计算机驱动的“量化”交易者的忠诚。
学 术 前 沿
Academic News
NAACL 是自然语言处理领域的盛会，NAACL 2019 将于 6 月 2 日-7 日在美国明尼阿波利斯市举行。据官方统计，NAACL 2019 共收到 1955 篇论文，接收论文 424 篇，录取率仅为 22.6%。其中长论文投稿 1198 篇，短论文 757 篇。
4月11日，大会放出了本届会议的最佳论文，谷歌 BERT 论文'What's in a Name? Reducing Bias in Bios Without Access to Protected Attributes'获得最佳长论文奖项。
🔗 论文链接：
https://128.84.21.199/abs/1904.05233
本文被收录于 CVPR 2019，通讯作者单位为阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）。受启发于传统的特征点检测任务和最近的全卷积式关键点检测和配对的工作，本文作者提出了一种无需密集滑窗或铺设锚点框、全卷积式预测目标中心点和尺度大小的行人检测方法，为目标检测提供了一个新的视角。
🔗 论文链接：
https://arxiv.org/abs/1904.02948
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