年度最受欢迎的黑客工具榜发布;美国的高级AI研究者29%来自中国
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2020 年开发者生态报告：Python超越Java
JetBrains 发布了 2020 开发者生态报告，该报告基于 全球34,000 多个开发人员的反馈。报告内容除了此前曾包含的 15 种语言和数十种技术之外，今年还添加了一些新的部分：R 语言、微服务、测试、大数据，甚至是开发者的生活方式。报告发现的一些主要内容为：
在过去的 12 个月里，Python 在使用的语言列表中已经超过了 Java，但 Java 仍然是最流行语言。
Go、Kotlin 和 Python 是开发人员计划采用或迁移到的前三种语言。
网站是开发人员最常使用的应用程序类型。在网站上工作的开发人员中，几乎有 70％ 参与了后端开发。
开发人员在业余时间追求的主要爱好是编程。
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PHP 庆祝 25 周年，朝着 8.0 版本继续努力
2020 年 6 月 8 日，PHP 迎来了自己的 25 周岁生日。JetBrains 在博客中梳理了该语言自 1995 年诞生以来的种种历程，这种语言最初是用 C 语言编写的一组通用网关接口（Common Gateway Interfac，CGI）二进制文件，第一个 PHP 脚本套件被称为“个人主页工具”或“PHP 工具”。
而与此同时，除了这个 25 周年纪念日外，PHP 8.0 也有望在今年11 月底发布。此版本的第一个 Alpha 版将于 6 月 18 日发布。同时，PHP 8.0 将引入多项重大更改，并引入一些新功能，例如 JIT 编译器、联合类型和属性。
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Python 和 Go 成为年度最受欢迎的黑客工具榜首
网络安全公司 Imperva Cloud WAF 近期分享了其在 2019 年一年内针对网络安全事件的观察。对数据进行聚类分析后，他们得到了如下结论：
按工具来分类，Python 依旧是大多数黑客的首选武器，紧接着是使用量增长迅速的 Go 语言；再其次是 WinHttp 库，该库主要由 Windows 上运行的 .net 和 CPP 使用；Shell 工具（如 cURL、wget 等）也榜上有名。浏览器也是常用的攻击工具。数据显示， Python 是 RCE/RFI、文件上传和数据泄漏中占比最大的工具，而 Go 在常规自动攻击中更强大。
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美国平权运动持续发酵，微软、亚马逊叫停为警方提供面部识别服务
继 IBM 之后，亚马逊、微软也加入了*偏见和执法暴行的队伍。最早参与进来的巨头是 IBM。6月8日，IBM首席执行 Arvind Krishna 给美国国会的信中写到，将不再提供通用的面部识别或分析软件，并向媒体表示不再开发或研究该技术。原因是担心人脸识别技术会带来大规模监视、种族歧视、侵犯基本*或*等伤害。
《纽约时报》曾评价面部识别技术，可能是世界上最分裂的技术：它可以识别罪犯和受害者，减少悲剧发生；但同时会加剧侵蚀隐私、加深种族歧视……不过，我们似乎可以期待，当全世界都开始关注面部识别带来的风险，巨压之下，人脸识别或许还能做得更好。
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全球AI人才调查报告：美国的高级AI研究者29%来自中国
近日，美国保尔森基金会 (Paulson Institute) 下属的麦克罗波洛智库 (MacroPolo) 公布了一项名为“全球人工智能人才追踪”的调查，让我们更进一步地审视这个问题。
为了更加精准地评估*人工智能学者的流动趋势，麦克罗波洛智库选择了人工智能领域的*会议 NeurIPS， 从1428 篇被接收的论文中创建了一个研究者数据集，从中抽取了 175 篇论文的 675 名作者信息作为研究样本。结果显示，有近三分之一的研究者来自中国（即在中国完成本科阶段的学习），这些来自中国的研究者比其他任何国家的研究者贡献的论文都要多。但同时也发现，这些人大多数在美国生活，为美国的公司和大学工作。
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BellSoft 与 VMware 合作改进 OpenJDK
现如今，OpenJDK 的主要贡献者 BellSoft 宣布与 VMware 达成合作。BellSoft 将提供其主要产品 Liberica JDK 以及对 VMware Tanzu 的全面服务支持。
BellSoft 将与 VMware 携手并与 OpenJDK 社区紧密合作，以将 Java 运行时提升到更高的可用性和性能水平，并保持其卓越的可靠性。Liberica 是一种经过 TCK 验证的 OpenJDK 二进制发行版，符合 Java SE Standard Compliance。
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Academic News
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指尖的超算：MIT脑启发芯片登上Nature子刊
来自麻省理工学院（MIT）的工程师 Hanwool Yeon、Jeehwan Kim 等人设计了一种「片上大脑」，它比指甲盖还小，内含数十万人工突触（忆阻器），其「记忆力」要比我们所知的其他芯片强上不少。我们距离模拟人脑又近了一步？
研究人员展示了一种颇具潜力的新型神经记忆忆阻器设计，其电路以一种模仿大脑神经结构的方式处理信息。更加重要的是，这种脑启发计算方式可以塞进便携设备里，但却能执行今天只有超级计算机才能完成的复杂任务。这种全新的芯片借鉴了冶金技术的原理，使用银、铜和硅合金制造忆阻器。当芯片在处理视觉任务时，可以「记住」图像并多次复现这些内容。与使用非合金材料制作的忆阻器相比，新版本的记忆更加清晰。
???? 论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41565-020-0694-5
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ICRA 2020最佳论文授予加州理工、清华大学：首个自适应外骨骼步态AI算法
上周末，机器人领域*会议 ICRA 2020 放出了所有奖项的结果，来自加州理工和清华大学的 Maegan Tucker 等人的工作获得了本届大会最佳论文奖。本论文还同时获得最佳人机交互论文奖（Best Paper Award on Human-Robot Interaction）。
这项研究展示了如何利用「个人偏好」，来定制化提升人类使用下肢外骨骼的舒适感。以往，机械外骨骼一直被美国军队视为提升士兵作战能力的工具。该研究提出了一种叫做 COSPAR 的算法，该算法扩展了 Self-Sparring 算法，将主动反馈融入其中。它可以将合作学习应用于下肢外骨骼操作时对人类偏好的适应，并在模拟和真人实验中进行了测试。
???? 论文链接：
https://arxiv.org/abs/1909.12316
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