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大数据早报:Uber展示无人驾驶可视化工具 谷歌发布0.5版日全食「大片」(8.30)

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数据早知道,上36dsj看早报!

来源36大数据,作者:奥兰多

『数据中心』2017年欧洲托管数据中心供应量将破记录增长20%

日前据悉,伦敦,巴黎,法兰克福,阿姆斯特丹这四大欧洲数据中心市场供应预计将会创造增长率最高的历史记录,据数据显示,2017年欧洲数据中心供应量将增长20%。

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据CBRE的“2017年第二季度欧洲数据中心”市场报告,2017年上半年欧洲数据中心市场的电力供应量增长了74MW,预计到2017年底电力供应量将增长120MW。

研究人员表示:“这种前所未有的供应水平,是由于近期欧洲频繁出现的数据中心收并购带来的。欧洲2017年上半年数据中心的电力总容量增长了74MW,创造了各年度上半年的增长新纪录,欧洲四大关键数据中心市场第二季度的数据中心电力供应量增长了31MW。预计将在今年年底欧洲数据中心市场电力容量增长接近120MW。”

『并购』西部数据宣布收购云服务公司Upthere

西部数据刚刚宣布收购了云服务公司 Upthere,据悉交易金额并未披露。此前,Upthere 刚从诸多大牌投资者那里融到了 7700 万美元的资金。除了领投的凯鹏华盈(JPCB)和西数风投(Western Digital Ventures),还有 Floodgate、Elevation Partners、GV、NTT Docomo、以及 Square 1 Bank 。

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作为一家云服务提供商,Upthere 拥有 OS X / macOS、Windows、Android、以及 iOS 客户端,但该公司的三人创始团队更令人印象深刻。

『机器学习』机器学习的公平性问题:对性别和种族避而不谈并不是一个好方法

ACM Fellow、微软杰出科学家和管理总监 Jennifer T. Chayes 近日以 ACM 的名义发表了一篇文章,介绍了机器学习中的公平性问题和现阶段研究人员们的应对方式。

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当计算机变得越来越智能的时候,一些数据科学家会因为发现他们的算法变得有性别歧视或者种族主义的倾向,而困惑不已。但是这样的现象是不该令人惊讶的,因为这些算法是经过社会数据的训练而成的,所用到的社会数据本身就是带有社会偏见,在训练时所用的评估指标会让算法会放大这些偏见。然而,设计周到的算法时,即使训练的数据是有偏见的,计算机仍旧可以变得比一般人类决策者更加的公平。就如不论我们的孩子见到什么人做哪些工作,我们都会教导他们“任何人都有潜力做任何工作”,我们也可以教会智能的算法如何去忽视训练数据中的偏见。幸运的是,随着计算机变得越来越聪明,教他们这样的事情变得越来越简单。计算机现在能够理解什么是种族,什么是性别,并且社会数据也可以被用来自动地揭示和消除偏见。

『谷歌』最后期限在即 谷歌面临欧盟新罚款

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北京时间8月29日下午消息,在星期二最后期限到来之前,谷歌公司必须告知欧盟将如何遵守一项指令,停止对竞争对手的搜索服务加以歧视,否则将面临新的罚款,罚金总额将增至创纪录的24亿欧元(约合29亿美元)。

欧盟给了Alphabet公司60天时间,针对如何“停止非法内容”提交建议,并限定后者在90天内对用户寻找产品时所显示的购物搜索结果进行修改。这些变化需要在9月28日之前就绪,否则,欧盟可能对其处以罚款,金额为每日收入的5%。

“遵守义务是谷歌的全部职责所在,”欧盟委员会在一份电子邮件声明中说,但没有详细说明该公司必须遵守什么义务。谷歌拒绝置评。

『数据可视化』Uber展示无人驾驶可视化工具 可将数据变成图像

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北京时间8月29日消息,Uber工程博客最近刊发一篇有趣的文章,从内容看Uber使用Web式工具提炼自动驾驶汽车收集的研究数据,将它变成视觉图像。无独有偶,上周《大西洋月刊》也刊发一篇长文,说Waymo开发了相似的平台。

《大西洋月刊》的文章很有趣,它似乎暗示谷歌改进无人驾驶AI的方法很独特。真是这样吗?不是的,似乎每一家研究无人驾驶的公司都采用了相似的方法。


(责任编辑:ioter)

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