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StateOfJS 方面表示，因 JavaScript 的生态系统发展未能尽如人意的原因，其又发布了 2019年的 JavaScript 现状调查报告。今年的 JavaScript 状态是该调查的第四版，覆盖了21,717位受访者。客户数据可视化专家 Amelia Wattenberger针对 JavaScript 生态系统进行了全面的概述。
其中，报告中描述JavaScript 现状 —— “方言”、 前端框架、数据层、后端框架（服务端）、测试、移动和桌面。
CNCF近日宣布，安全更新框架TUF顺利毕业，成Kubernetes、Prometheus、Envoy、CoreDNS、containerd、Fluentd、Jaeger 与 Vitess 之后之后第九个毕业项目。
TUF 是保护软件更新系统安全的一种开源技术，它是用于保护软件进行更新的即插即用库，可以帮助开发人员保护新的或现有的软件更新系统，这些系统通常被认为容易受到攻击。这是 CNCF 第一个规范和第一个以安全性为重点的毕业项目。
近日有开发者开源了一门新的编程语言，吸引了大量开发者的目光，短短几天获得了 3k+ star。该语言名为“文言（wenyan-lang）”，这是一门采用文言文输入的编程语言，该语言不包括英文字符，仅包含繁体中文字符，并保留繁体引号“”。
文言语言采用自然语言处理共享了古典汉语语法，将语言编译为 JavaScript 或 Python，并且图灵完备。同时它不仅提供了一个配套在线 IDE，还提供了大量算法与数据结构示例，包括快排、汉诺塔问题与斐波那契数列表示等。
今后几年IT行业有望看到Facebook公司推出的一系列技术，包括能够取代Android的自主开发的操作系统、定制芯片和增强现实眼镜。
外媒报道称，为了减少对苹果和谷歌运营的操作系统的依赖、以及推动增强现实（AR）头戴式装置的发展，Facebook 正在努力开发自己的操作系统。某位发言人在周一致 Cnet 的一份声明中称：“我们正在考虑所有选项，包括与其它企业合作打造一款专为 AR 而设计的定制操作系统”。
Windows 7还有一个月就要被彻底抛弃，而诞生于2001年、结束于2014年的Windows XP，仍然有不少拥趸因为各种原因还在坚守。尽管微软早已不再理会Windows XP，但令人感动的是，微软依然支持Windows XP Microsoft Plus!增强包的激活。
可能很多人没用过甚至不知道Microsoft Plus!，它是微软官方出品的系统增强包，额外提供主题、屏保、工具、多媒体、游戏等内容，最早是在1994年伴随Windows 95诞生的，后来先后服务于Windows 98、Windows XP，不过到了Windows Vista时代就终结了。
JetBrains 发文介绍了其 IntelliJ 平台 2020 年的路线图。主要介绍了当前 JetBrains 在改进 IntelliJ IDEA 和基于 IntelliJ 平台的 IDE 方面所做的一些工作，主要包括性能和对现代开发工作流的支持两个方面。改进结果将会在明年发布，其中一些会发布在春季的 2020.1 版本中。
性能方面包括索引性能、读/写锁线程模型重新设计和无需重启即可加载和卸载插件。工作流支持方面包括协同编辑、支持云执行、重新设计项目模型等。JetBrains 还表示接下来将发布更多计划信息。
学 术 前 沿
Academic News
DeepMind新论文：类脑语言模型——AI达到人类水平语言理解能力
DeepMind、斯坦福大学、博世人工智能中心、Google Research以及 LMU Munich的研究团队最近发表论文《将机器语言模型扩展到人类水平的语言理解》(Extending Machine Language Models toward Human-Level Language Understanding)，回顾了最近在自然语言处理方面的突破，并提出了有待实现的目标。
研究人员认为，机器要达到人类水平的语言理解能力，需要互补的记忆系统和丰富的情境表征。他们描述了向人类水平语言理解扩展ML模型的路线图。人类语言处理利用了互补的学习系统，包括像机器系统一样逐渐学习的深度神经网络式学习系统，以及支持快速学习新信息的快速学习系统。将这样一个系统添加到机器语言模型中，将是迈向真正的类人语言理解的重要一步。
🔗 论文链接：
https://arxiv.org/pdf/1912.05877.pdf
Geoffrey Hinton是深度学习的创始人之一、图灵奖得主，他总以超前的思想引领着深度学习领域的发展与变革。近日，这位“深度学习之父”与团队成员再出神作，提出了利用神经网络对有关节、可变形的三维模型进行估计的方法。
这篇文章提出了利用神经网络对有关节、可变形的三维模型进行估计的方法，这是一种新的方法用于训练解码器D来估计有关节的三维模型。这样的一种新的思路，利用深度学习的方法，通过模型的姿态参数来估计有关节可变形的三维模型，并比较了结构化模型（R, D）相较于非结构化模型（U）具有更高的效率以及更好的泛化能力。这一方法的提出对表示复杂的有关节模型例如人体具有重要意义。
🔗 论文链接：
https://arxiv.org/abs/1912.03207
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