开发者社区技术周刊又和大家见面了，为了让大家在通勤路上随时随地掌握新鲜资讯，本周我们全新推出音频栏目——开发者技术联播。该栏目将在每周一播出，萌妹子主播将为您带来一周热门技术资讯与最新前沿技术。

那么接下来，就让我们一起听听，过去一周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。

• 京东超大规模联邦学习平台（9NFL）开源

• 2025年物联网eSIM年销量将翻一番以上

• 纳斯达克计划在未来10年迁移至公有云上

• 我国5G用户数超过1.1亿 计划今年底建设60万个基站

• 北京互联网法院：AI换脸等新型侵权形式出现

• 两年之后，微软“海底数据中心”被打捞出水，故障率仅为陆地1/8

• IBM 开源 A2O POWER 处理器核心

• 用文本指导文本：基于文本的自监督可控文本生成模型

• ECCV 2020 Spotlight | 图像定位上的细粒化区域相似性自监督

技 术 要 闻

Industry   News

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重磅来袭：京东超大规模联邦学习平台（9NFL）开源了

9NFL项目开源地址

近日，京东超大规模联邦学习平台（9NFL）宣布开源，在营销推荐领域迈出了坚实的一步。数据是人工智能的基石，打破数据孤岛，实现数据共享是加速人工智能高速发展的必要条件。联邦学习，作为数据安全计算的业界前沿技术方案，在保护数据隐私的同时深度连接各个合作方，达到技术赋能、共创共赢的目标。基于业务需要，京东商业提升事业部于2019年下半年开始设计与开发9NFL，历时半年完成了平台的落地，并且在营销业务端完成上线，在取得了较好业务成绩的同时，也经受住了业务大数据、大算力的考验。

欢迎感兴趣的同学一起参与到9NFL平台的建设中来，多提宝贵意见。

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StrategyAnalytics：2025年物联网eSIM年销量将翻一番以上

Strategy Analytics最新发布的研究报告《eSIM将如何影响IoT的未来以及对利益相关者的影响？》预测，到2025年，用于物联网应用的eSIM的销量将增长到3.26亿美元。据悉，eSIM的发展现在正在加速。经过多年的不可互操作的eUICC（嵌入式通用集成电路卡），该行业现已有明确的标准并与广泛的生态系统紧密合作，现已有200多家运营商支持eSIM。

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纳斯达克计划在未来10年将其市场迁移至公有云上

据国外媒体报道，纳斯达克(Nasdaq)计划在未来10年将其市场迁移至公有云上。纳斯达克首席技术和信息官Brad Peterson表示，纳斯达克在北美和欧洲的28个市场中，有几个将在约5年后在公有云上托管，预计未来10年其所有市场都将迁移至云端。这些市场目前在数据中心的设施上运行。与在自己的服务器上手动操作相比，云的优势之一是能让企业更高效快速地扩展应用和服务。

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我国5G用户数超过1.1亿 计划今年底建设60万个基站

9月15日，以“5G新基建，智领未来”为主题的5G创新发展高峰论坛在重庆举行。论坛上，中国信息通信研究院表示，中国 5G 用户超过 1.1 亿，计划 2020 年底 5G 基站将超过 60 万个，覆盖全国地级以上城市。按用户基数中国是世界上最大的 5G 市场，但 5G 用户数仍然不到整个中国移动市场的十分之一。截至 2020 年 6 月，中国三大移动运营商有 16 亿用户（中国有 14 亿人口，很多人有不只一部手机）。信息通信研究院称，5G 手机的出货量占到了 8 月手机出货量的六成。

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北京互联网法院：AI换脸等新型侵权形式出现

9月17日，北京互联网法院召开关于网络环境中侵害肖像权案件审理情况新闻通报会，并发布关于网络环境中侵害肖像权案件的调研报告。报告显示，北京互联网法院受理侵害肖像权纠纷数量居人格权纠纷收案首位。新型网络侵权方式也不断出现。随着图像处理技术、人工智能技术的不断发展，侵害肖像权方式呈现出与新技术、新场景相结合的趋势。例如在有些案件中，出现P图、AI换脸等技术手段伪造他人肖像、对他人肖像进行恶搞的行为。

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两年之后，微软“海底数据中心”被打捞出水，故障率仅为陆地1/8

近日，微软宣布，他们从苏格兰的一处海域打捞起了一个数据中心：两年之后的打捞结果表明，该数据中心的故障率仅为陆地上的 1/8。这一结果非常重要，因为对于这个密封在海底容器中的数据中心来说，服务器的维修要比在陆地上困难得多。超低的故障率表明，「将数据中心沉入海底」的想法是可行的，而且是一种环保、经济的解决方案。

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IBM 开源 A2O POWER 处理器核心

IBM 通过 OpenPOWER 基金会开源了 A2O POWER 处理器核心，相关信息发布在 GitHub 上，软核采用 C-BY 4.0 许可证授权。A2O 是一种乱序、多线程、64 位 POWER ISA 核心，设计作为 SoC 设备的定制和嵌入式处理器使用，为单线程性能优化，适合使用场景包括 AI、自动驾驶和安全。

学 术 前 沿

Academic News

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用文本指导文本：基于文本的自监督可控文本生成模型

过去的几年学界对可控文本生成（CTG）的研究逐渐开始增多，已经在情感控制、主题控制、写作风格控制等方面取得了较为突出的成就。比如给定的控制变量是情感中的“积极”，给定的输入句子是“这个电影真难看”，那么模型就会生成满足变量的、在语义上和源句子保持一致的目标句子“这个电影真好看”。

本文提出CoCon，一个以文本为控制变量的可控文本生成模型，能够更加全面地从多个角度控制文本生成的内容。CoCon完全依赖无监督训练，依靠预训练的GPT2，只需要训练CoCon模块的部分即可，训练非常高效。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.03535

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ECCV 2020 Spotlight | 图像定位上的细粒化区域相似性自监督

视觉对话（Visual Dialog）指的是给定一张图、它的标题和问题，我们需要给出这个问题的答案，在VD中，对话往往有多轮，而后面的问题会和前面的对话相关。本文提出统一的视觉对话VD-BERT模型，联合编码视觉信息和文本信息，既适用于判别式方法，也适用于生成式方法。VD-BERT在视觉对话数据集VisDial实现了单个模型和集成模型上的最佳效果。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.13278

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