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IEEE 2019编程语言排行榜出炉：趋势、开源、职位需求，Python都是第一

IEEE Spectrum 刚刚发布了第六届编程语言排行榜。在新的排名方式下，Python 再次名列第一，而且与第二名的差距正在加大。名列后几位的分别是 Java、C 语言、C++和 R 语言。

这是 IEEE Spectrum 的第六次年度编程语言排行统计。今年的统计进行了重大改革，一些基础指标进行了重构，而最终的排行榜也进一步得到了简化。但其基本理念让仍然相同：将多个数据源的编程语言流行度排名结合起来，得出目前业内人们关注度最高的语言。

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达沃斯非洲峰会：京东物流无人机“撬动”非洲智能产业

2019年9月4日至6日，全球目光聚焦非洲，以“第四次工业革命塑造包容性增长和共同未来”为主题的世界经济论坛（WEF）非洲峰会在南非开普敦举行。

作为技术驱动型现代物流领军企业，京东物流应邀参会并分享了自身在智能物流方面的最新成果，尤其是以无人机为代表的智能化解决方案和实践经验，京东物流X事业部硅谷研发中心负责人程辉表示，“京东物流研发的智能设备以及智能化解决方案已经走向了更广阔的国际舞台，在全球越来越多的国家和地区，展现了来自中国的科技实力。希望在此次峰会上，能为非洲提供无人机技术支持与运营经验，为非洲经济发展贡献力量。”

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Windows 10 19H2里程碑：向所有Slow成员发布Build 18362.10019更新

Windows 10 19H2功能更新的测试流程今天迈入了新的阶段。微软今天刚刚发布了一个新的预览版更新，有别于以往的A/B测试，所有Slow通道成员均能够获得Build 18362.10019版本更新。而且微软还表示“本次版本更新还包含了对诸多功能的常规改进”。

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Intel：GPU是我们第二重要的产品2020发布首款独显

日前在出席花旗银行全球技术大会时，Intel云计算业务副总裁杰森·格雷贝回答了Xeon之后哪款产品会是Intel第二重要的问题，他的答案是“GPU”，也就是说GPU显卡在地位在Intel心目中是仅次于CPU的。

根据Intel的计划，该公司将在2020年发布首款独显GPU，基于10nm工艺，首发的主要有游戏GPU厂商，而2021年则会有7nm工艺的高性能GPU，主要用于数据中心，从首发7nm工艺上也可以看出Intel的重视了。

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macOS包管理器Homebrew移除MongoDB

MongoDB 去年 10 月份宣布将开源 License 从 GNU AGPLv3 切换到 Server Side Public License（SSPL），以此回应 AWS 等云厂商将 MongoDB 以服务的形式提供给用户而没有回馈社区的行为。SSPL 明确要求托管 MongoDB 实例的云厂商要么获取商业许可证要么向社区开放其服务源码。

Homebrew 认为 MongoDB 前阵子将其开源协议修改后，已经不再属于开源范畴。Homebrew core 列表目前已经将 MongoDB 移除，不再为其提供支持。

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全球服务器市场下滑 11.6%、出货量减少 9.3%

2019年第二季度的全球服务器市场出现了九个季度以来的首次收缩，但对HPE、戴尔和浪潮来说形势喜人。总的来说，全球服务器市场在2019年第二季度下滑11.6%，减至略高于200亿美元。全球服务器出货量也同比减少9.3%，单位出货量减至约270万台。

IDC公司基础设施平台和技术研究经理Sebastian Lagana说：“第二季度的服务器市场出现了九个季度以来的第一次收缩，尽管与一年前相比形势很难，当时服务器市场实现了空前的增长。影响这个市场的因素包括：云提供商和超大规模客户的采购减缓、周期性的非x86市场进入非周期以及由于现有的容量停滞和宏观经济不确定导致企业采购减缓。”

学 术 前 沿

Academic News

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AI做八年级试卷得90多分，艾伦研究所问答系统已达中学水平

当地时间9月4日，西雅图艾伦人工智能研究所正式推出新 AI 系统 Aristo，该系统在八年级的科学测试中答对了 90％以上的问题，并在十二年级的测试中答对了 80％以上的问题。

自 2014 年成立以来，艾伦人工智能研究所（AI2）就致力于研究和设计人工智能，并通过构建人工智能系统与推理、学习和阅读能力实现科学突破。研究人员在该所成立后不久即开始研发 Aristo 系统。现在，该系统已经能够阅读、理解初中八年级科学文本并通过初高中水平生物测试题了。

???? 论文链接：

https://arxiv.org/pdf/1909.01958.pdf

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Nature子刊封面：将拓扑应用于机器学习，提升神经网络可解释性

意大利数学家团队最近在Nature Machine Intelligence发文提出，25年前提出的拓扑数据分析理论（TDA）能使机器学习算法更快进行图像识别，其认为当前的神经网络都是以数字矩阵理论进行训练的，往往需要海量训练数据，无法提取共性特征，而拓扑数据分析可以教神经网络从形状或局部特征上认识共性，大大缩短培训时间，提高图像识别等处理能力。

该结果证明了，人造视觉机器可以通过使用25年前开发的数学理论进行学习，更快地识别复杂图像。

???? 论文链接：

https://techxplore.com/news/2019-09-math-machine.html

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