開發者社區技術週刊 又和大家見面了，快來看看這周有哪些值得我們開發者關注的重要新聞吧。
一分鐘速覽！
央視網推出基層治理大數據平臺 打通政務服務“最後一米”
RedMonk 編程語言排行榜：JS 持續霸榜，Dart 快速上升！
Edge 和 Brave 將匹配 Chromium 的四周發佈計劃
PyTorch 1.8 發佈，支持 AMD，優化大規模訓練
世界首臺人工智能地震監測系統問世 實時預警反饋提高 1 秒
紅帽 OpenShift 4.7 來了，進一步優化傳統應用和雲原生應用
AAAI 2021丨利用深度元學習對城市銷量進行預測
CVPR 2021丨形狀與紋理解耦的人體圖像生成與編輯方法
行業要聞
1.央視網推出基層治理大數據平臺 打通政務服務“最後一米”
近日，央視網基層治理大數據平臺正式上線。 該平臺是主流媒體全面貫徹落實中央要求加強訴源治理、構建基層治理體系與治理能力現代化建設新格局的一項重大舉措，對助推“十四五”期間要努力實現“社會治理特別是基層治理水平明顯提高”的目標具有重大意義。央視網大數據研究院是依託中央廣電總檯和央視網資源優勢而建立的數字化智庫機構。順應國家大數據戰略佈局，以中央關於建設數字中國的政策方針爲指引，研究院發揮央視網自身的技術創新優勢，結合國內外數字產業資源，着眼大數據應用、數字化轉型、新媒體傳播、新技術應用、網絡空間治理等領域的發展趨勢，以諮詢方案、指數研究、大數據平臺和AI技術產品等爲載體，爲中央部委、地方政府提供基於大數據的決策參考和智庫服務，助力國家治理體系和治理能力現代化建設。
2.RedMonk 編程語言排行榜：JS 持續霸榜，Dart 快速上升！
知名軟件行業分析公司 RedMonk 對 GitHub Archive 和 Stack Overflow 數據工具進行分析後，發佈了 2021 年 1 月（Q1 季度）編程語言排名，解析了目前主流編程語言的最新變化。
主要包含這幾點：
編程語言的排名在近期發生了一系列的變化，未來可能還會有更大的變動；
JavaScript 從 2014 年來連續 7 年稱霸榜首，並將保持第一的領先態勢；
Ruby 排名下降，已被 CSS 和 TypeScript 超過；
TypeScript、R 語言、Kotlin 和 Rust 排名提高，Dart 快速上升，有望進入 Top 20。
*詳細信息請參考：
https://redmonk.com/sogrady/2021/03/01/language-rankings-1-21/
3.Edge 和 Brave 將匹配 Chromium 的四周發佈計劃
本月初，Google 宣佈 Chrome/Chromium 的發佈週期將從六週減少到四周。它將從今年第三季度發佈的 Edge 94 起採用這一發布週期。 基於 Chromium 的瀏覽器 MS Edge 和 Brave 都宣佈將匹配這一發布計劃。 微軟表示，作爲 Chromium 項目的貢獻者，它也期待通過四周發佈週期更快的將新變化提供給用戶。和 Google 一樣，微軟也計劃爲企業客戶提供更長的發佈週期，擴展穩定版本（ Extended Stable）將每八週發佈一次大更新。
4.PyTorch 1.8 發佈，支持 AMD，優化大規模訓練
近日，PyTorch 官方博客發1.8版本。據官方介紹，新版本主要包括 編譯器和分佈式訓練更新，同時新增了部分移動端教程。 整體來看，本次版本更新涵蓋 1.7 版本發佈以來，共計 3,000 多次 commit，包括編譯、代碼優化、科學計算前端 API 以及通過 pytorch.org 提供的二進制文件支持 AMD ROCm。同時 PyTorch 1.8 還爲管道和模型並行的大規模訓練，進行了功能改進和梯度壓縮。
*教程及文檔詳情請訪問：
https://pytorch.org/blog/pytorch-1.8-released/
5.世界首臺人工智能地震監測系統問世 實時預警反饋提高 1 秒
3 月 13 日消息 據中新視頻報道，中國科學技術大學團隊與中國地震局合作，推出 世界首個人工智能地震監測系統——“智能地動”監測系統，可 1 秒內精確估算地震震源機制參數。 據介紹，地震的發生是震源處岩石的破裂和錯動過程，從地震記錄推算地震震源機制是個耗時的過程。該系統能夠根據數據庫中彙集的上百萬個地震資料，結合地震學理論，快速處理正在發生的地震數據。不僅可推斷斷層的破裂方向、速度等，還可以幫助預測海嘯、強餘震的可能分佈等。
該成果近日發表於《自然—通訊》，近期也將在中國科學技術大學與中國地震局合作研發的“智能地動”人工智能地震監測系統上試運行。
6.紅帽 OpenShift 4.7 來了，進一步優化傳統應用和雲原生應用
世界領先的開源解決方案提供商紅帽公司日前宣佈推出業界領先的企業 Kubernetes 平臺的最新版本——紅帽 OpenShift 4.7。該版本 基於 Kubernetes 1.20， 旨在簡化並加速應用現代化進程，幫助 IT 團隊消除在對傳統應用與雲原生應用進行統一管理時的障礙。所有全新功能將在開放混合雲環境中的紅帽 OpenShift 一致平臺上實現。紅帽 OpenShift 提供了多種應用現代化和遷移能力，以滿足企業的特定需求。最新版本增加了更多現代化工具，用於將舊有應用遷移到基於微服務的全新架構，從而在不影響創新的前提下，推動所有應用的統一管理，以提高運營效率。
學術前沿
1.AAAI 2021丨利用深度元學習對城市銷量進行預測
本文中作者對 時空交替訓練方式在三個大型購物節上也做了比較。 在時間訓練中，合併操作將來自同一天類型的實例成批集成，而不考慮空間知識。同時，在空間訓練中，模型將來自同一區域的一批實例集成在一起，而無需考慮時間信息。但是，與完整的時空交替訓練相比，缺乏時空上的聯合元知識仍然會導致較低的準確性。這表明不同的訓練模式會跨地區和時間類型學習不同的轉換。從時空方面的補充訓練可以有效地提高預測的準確性。
*論文鏈接：
http://urban-computing.com/pdf/AAAI2021PurchasePrediction.pdf
2.CVPR 202丨形狀與紋理解耦的人體圖像生成與編輯方法
由單張人體圖像來生成任意視角任意姿態下的圖像，是近幾年視覺領域研究的熱點問題。現有方法無法實現靈活的圖像編輯且難以合理預測不可見信息，其根本原因是衣服形狀與風格/紋理的耦合以及空域相關信息的丟失。爲了解決以上問題，該研究工作設計了形狀與風格/紋理信息的分離方案，建立了分階段分區域圖像表示模型，聯合局部與全局信息對目標圖像進行合理預測，同時使用空間感知的正則化方法保留空間信息，實現了 語義引導的新姿態圖像生成與編輯，突破了形狀與紋理難以解耦的瓶頸，並賦予算法靈活可控的編輯能力。
*論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2103.04023
以上信息來源於網絡，由“京東科技開發者”公衆號編輯整理，不代表京東科技立場
推薦閱讀
歡迎點擊【京東科技】，瞭解開發者社區
更多精彩技術實踐與獨家乾貨解析
歡迎關注【京東科技開發者】公衆號
