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新加坡将开源抗疫应用 TraceTogether 的底层技术

新加坡外交部长维文(Vivian Balakrishnan)本周宣布,该国政府准备开源用于抗疫的移动应用TraceTogether 的底层技术,为各国政府以及开发者也能够打造此类防疫应用提供解决方案。TraceTogether 可追踪新冠肺炎确诊患者近距离接触过的民众,以协助抑制疫情的传播。 TraceTogether 的工作原理是在手机之间交换短距离蓝牙信号(所以设备必须要保持一直开启蓝牙功能),以近距离检测其他使用TraceTogether 的用户。这些近距离接触记录会被存储在每个用户的手机上,这些数据会被加密且不会通过网络进行上传。如果用户被确诊感染,政府才会要求他们提供数据,以便追踪曾与他们有过近距离接触的人。另外,卫生部也会尽快对近距离接触过确诊患者的人通过TraceTogether 进行通知,以便民众监测自己的健康状况,看是否有感染症状出现,以接受指导和护理。 举个例子,假如有 ABC 三人在地铁上站得很近,如果 B 被确诊感染了新冠肺炎,那么通过蓝牙数据 A 和 C 很快就能被找到,不至于让病毒在陌生人之间广泛传播。 TraceTogether 声称不收集或使用任何类型的...

华为开源全场景 AI 计算框架 MindSpore,整体开发效率提升 50%+

今年华为开发者大会 2020(Cloud)上,继发布开源的 openEuler 20.03 LTS 版本之后,3 月 28 日,华为对外开源 MindSpore,这是一个全场景 AI 计算框架,它的特性是可以显著减少训练时间和成本(开发态)、以较少的资源和最高能效比运行(运行态),同时适应包括端、边缘与云的全场景(部署态)。 MindSpore 源码托管于 Gitee,地址: https://gitee.com/mindspore 全场景支持是在隐私保护日渐重要的背景下,实现 AI 无所不在越来越基础的需求。针对不同的运行环境,MindSpore 框架架构上支持可大可小,适应全场景独立部署。 根据介绍,MindSpore 框架通过协同经过处理后的、不带有隐私信息的梯度、模型信息,而不是数据本身,以此实现在保证用户隐私数据保护的前提下跨场景协同。 除了隐私保护,MindSpore 还将模型保护内建于框架中,实现模型的安全可信。 MindSpore 通过实现 AI 算法即代码,使开发态变得更加友好,可以显著减少模型开发时间。以一个 NLP(自然语言处理)典型网络为例,相比其它框架,用 Mi...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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