Google:一隻轉身艱難的大象

  消息,2019 年 10 月 29 日,Google 母公司 Alphabet 發布了截至 9 月 30 日的第三季度財報。財報显示,Alphabet 第三季度總營收為 404.99 億美元,比上年同期的 337.40 億美元增長了 20%。

  另外,雅虎財經頻道提供的數據显示,37 名分析師此前預期 Alphabet 第三季度平均每股收益將達 12.42 美元,而 Alphabet 第三季度每股收益僅為 10.12 美元,低於此前分析師的平均預期。受此影響,Alphabet 股價在納斯達克市場的盤后交易中股價下跌 13.42 美元,至 1275.56 美元,跌幅為 1.04%。

  儘管股價有所下跌,但 Alphabet 在第三季度的表現,還是應該着眼於具體的財報數據。

  Q3 財報數據一覽


雷鋒網注:圖片來源:Google 財報  所有者:Google 財報 

  Alphabet 第三季度財報數據显示:

  • 總營收為 404.99 億美元,較去年同期的 337.40 億美元增長了 20%;
  • 凈利潤為 70.68 億美元,較去年同期的 91.92 億美元下降 23%;
  • 運營利潤率為 23%,去年同期為 26%。

  Alphabet 第三季度總成本和支出為 313.22 億美元,高於去年同期的 251.15 億美元。其中,營收成本研發支出、銷售與營銷支出、總務和行政支出均高出去年同期。由此,凈利潤較去年同期有所下降也就不難理解了。

  不過,值得注意的是,Alphabet 第三季度的總營收是超過分析師預期的。雅虎財經頻道提供的數據显示,32 名分析師此前預期的 Alphabet 第三季度營收為 403.2 億美元;而 Alphabet Q3 的實際總營收為 404.99 億美元。

  從業務版塊來看,Google 業務仍舊處於核心地位。從財報數據可以看出,Google Q3 總營收為 403.44 億美元,較去年同期的 335.94 億美元增長了 20%,佔比 99.6%。Alphabet 的其他業務第三季度營收為 1.55 億美元,高於去年同期的 1.46 億美元。

  對於 Alphabet 第三季度的業績表現,谷歌首席執行官 Sundar Pichai 表示:

我對我們在第三季度取得的全面進展感到非常高興,從我們最近在搜索和量子計算方面的進步到我們在移動搜索、YouTube 和雲計算驅動下的強勁收入增長。我們專註於為我們的用戶和合作夥伴提供最有幫助的服務,我們看到未來有着許多的機會。

  另外,Alphabet 兼谷歌首席財務官 Ruth Porat 也對 Alphabet 第三季度的業績表示了肯定。她還指出,將繼續對人才和基礎設施進行投資,以支持雲和機器學習等較新領域的增長。

  积極發力雲業務

  從 Google 的收入來源來看,廣告收入依舊是主要收入來源。財報數據显示,Google 第三季度廣告營收(由網站營收和網絡營收組成)為 339.16 億美元,高於去年同期的 289.54 億美元,增長了 17%,佔比 84%。


雷鋒網注:圖片來源:CNBC  所有者:CNBC 

  值得注意的是,其它收入(包括 Pixel 手機等硬件和雲產品)在第三季度增長了 39%,達到 64.3 億美元。儘管 Google 並未在其他收入中指出硬件產品和雲產品的具體收入,但從 Google 最新硬件發布會是在 10 月份舉行,由此,Google 在第三季度的其他收入主要還是圍繞雲產品收入。

  另外,從其它收入的增長幅度之大也可以看出,在廣告收入之餘,Google 在硬件和雲產品上正积極發力,尋求廣告收入以外的新的增長點。

  事實上,Google 一直在积極求變,正如 Sundar Pichai 在電話會議中所說的——“我們已經從一家幫助人們找到答案的公司演變為一家幫助人們完成任務的公司”;而雲業務可能是 Google 的最大的機遇。

  在電話會議中,Ruth Porat 表示,公司在第三季度增加了 6450 名新員工。對此,她解釋說,當季員工人數“異常之高”是因為 Cloud 的招聘策略以及應屆大學畢業生的湧入。同時,Ruth Porat 也在財報中表示將繼續對人才和基礎設施進行投資,以支持雲和機器學習等較新領域的增長。

  值得一提的是, Sundar Pichai 也在電話會議中表示,雲業務可能成為其最近所宣布量子計算里程碑的最大受益者。

  反垄斷調查可能帶來不確定性

  對第三季度的 Google 來說,美國司法部可能對 Google 展開反垄斷調查是一個不可忽視的焦點;畢竟 Google 在第一季度就曾因為被歐盟罰款 14.9 億歐元(約合 16.9 億美元,人民幣 113 億元)而影響了 Q1 財報的凈利潤(詳見雷鋒網此前報道)。

  此前,Google 曾承認了自己成為美國監管機構反競爭調查的對象,將面臨美國國會、司法部和 48 個州對公司競爭行為的調查。面對政府對其進行監管調查的問題,Sundar Pichai 在電話會議中表示,Google 將繼續擴大面向消費者和企業的產品和服務。另外,Ruth Porat 還指出:

我們一直表明,我們的業務是為了讓客戶受益而設計和運營的。當看到我們的很多產品和服務都是免費提供給用戶的,這讓消費者、小企業和廣告商受益……我們幫助降低了價格,為美國和世界各地的消費者和商家提供了更多的選擇,我們還在許多領域創造了新的競爭。

  由於面臨着政府的監管加劇,金融市場平台(Investing.com) 的分析師 Haris Anwar 認為,在大型科技公司因其商業行為受到調查之際,Alphabet 盈利出現下滑,這增加了不確定性,並給公司帶來了一絲悲觀情緒。

  雷鋒網總結

  總的來看,Alphabet 在第三季度還是交出了一份不錯的成績單,並且在廣告之外的業務也有較為顯著的收穫。不過,面對美國監管機構的反垄斷調查,儘管尚未影響財報數據,但從穩定投資者的角度出發,Google 還是應當早日處理得當為好。

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幻數家族迎來新成員 “34”終獲證實

  科技日報訊 (記者劉霞)幻數家族迎來新成員!中國香港大學、日本理化研究所(RIKEN)和法國原委會(CEA)科學家攜手開展的新研究首次證明,34 是中子的幻數,這意味着擁有 34 个中子的原子核更穩定。

  原子核由質子和中子構成,在質子數或中子數為特定數值時,原子核的穩定性就大於平均值,這些數值即“幻數”。幻數家族迄今已有成員2、8、20、28、50、82、126 等。現在,該研究小組利用 RIKEN 仁科加速器中心的“放射性同位素束工廠”(RIBF)對鈣 54 進行研究證明,34 是中子的新幻數。

  早在 2013 年,同樣在 RIBF 上對鈣 54 進行的初步測試已經表明 34 應該是幻數,但當時證據並不充分,最新研究終於蓋棺論定。

  據物理學家組織網近日報道,在最新實驗中,陳斯東(音譯)團隊通過煞費苦心地逐個敲除中子,直接測量出填滿鈣 54 的原子核所需要的中子數為 34。

  為做到這一點,該研究小組使用一束速度約為光速 60% 的鈣離子束流,並通過 BigRIPS 同位素分離器對其進行選擇和識別,讓該束流撞進厚厚的液態氫(質子)內,然後將其冷卻至零下 253 攝氏度,通過它們撞擊質子時中子被敲除的截面推斷出該同位素詳細的殼結構。

  仁科加速器中心的彼得·多能巴勒說:“這是我們首次定量證明所有中子殼完全充滿鈣 54,34 確是一個好幻數。”

  陳斯東指出:“34 僅適用於非常有限的原子核區,接下來我們將重點研究該區域。此外,富含更多中子的系統(如鈣 60),可能還有其他幻數。RIBF 目前無法對此進行詳細研究,但我們相信,由於其功能不斷增強,在可預見的將來,它能勝任這一工作。”

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為何 Amazon 併購 Oracle 的可能性很大 ?

  2019 年 9 月份 Trefis 團隊建議《Trefis 建議:谷歌可以斥資 90 億美元收購 Nutanix》,最近又建議亞馬遜收購 Oracle。此文是其和《福布斯》雜誌的 Great Speculations 合作撰寫。

  根據 Trefis 分析,亞馬遜併購 Oracle 有望帶來巨大的價值。雖然這個想法聽起來很雄心勃勃,但是為了使自己處於雲技術食物鏈的頂端,Oracle 可能是亞馬遜有史以來最好的收購對象。我們詳細說明為什麼亞馬遜可能會收購 Oracle,還在交互式儀錶板中估計了潛在交易的價值。我們的估計基於 Oracle 的獨立價值以及它作為與亞馬遜合併后的實體中一部分而具有的價值。

  為何我們認為亞馬遜會收購 Oracle?  

  兩家公司的概況:

  • 亞馬遜可能是在 2000 年代中期第一家打造公共雲生態系統的供應商,但 Oracle 從事數據庫業務已有近 40 年的歷史。
  • AWS 的想法是可以將基礎設施出租給希望存儲和計算資源方面減少費用的客戶。根據 Trefis 的估計,AWS 的企業價值高達 4930 億美元,EV/EBITDA 是 27 倍(2020 年 EBITDA 為 180 億美元)。
  • Oracle 因第一代雲產品失敗而很晚進入雲市場,該公司隨後在開發方面投入大量資金,旨在向市場推出第二代雲。根據 Trefis 的估計,Oracle 的企業價值應為 2510 億美元,EV/EBITDA 是 12.7 倍(2020 年 EBITDA 為 200 億美元)。
  • AWS 的方法是創建產品,然後讓用戶採用它。Oracle 已經長期擁有這樣的用戶群,卻無法滿足 AWS 能夠滿足的要求。結果是,儘管 Oracle 運行着全球近 50% 的數據庫,但如今 AWS 在公共雲市場的份額超過 40%,而 Oracle 甚至沒有躋身前五名。

  理由1:客戶將獲得第二代架構的安全性和 AWS 的客戶服務,因而導致差異化產品與競爭。

  • 由於市場上面臨微軟 Azure(已成為微軟 B2B 和 B2C 產品的底層結構)、谷歌雲(迎來新的掌門人)和 IBM 雲產品(收購 Red Hat 之後)的競爭,AWS 的先行優勢如今可能在減弱。
  • 對老牌雲領導企業構成不利的另一個因素是,原本可以遷移到雲的唾手可得的工作負載越來越少。其餘工作負載主要是關鍵任務型,對安全要求很高。
  • 這場競爭中對 AWS 不利的另一個因素是,Capital One 和 Malido Air 等諸多 AWS 客戶紛紛遭遇數據泄密事件。在 Oracle 的年度分析師會議上,Larry Ellison 暢談了第二代架構可以如何避免此類泄密事件。

  理由2:AWS 尚未開發可替代 Oracle 的可靠數據庫。將 Oracle 數據庫引入到 AWS 上有望使這對組合成為初創企業和大企業都青睞的事實上的選擇。

  • Oracle 一直試圖將其數據庫遷移到 Oracle 雲,該公司的軟件增長勢頭未能彌補其他業務下滑的頹勢。
  • 另一方面,AWS 與 VMware 建立了優先合作夥伴關係,將 AWS 引入到本地系統(Oracle 和微軟在本地系統領域擁有領導地位)。
  • 考慮到 Oracle 希望客戶遷移到雲而 AWS 希望擴大到本地客戶,我們認為 Oracle 和 AWS 彼此是很好的互補。

  根據我們對亞馬遜和 Oracle 的收入和 EBITDA 預測,還有對合併后實體的潛在收益的預測,我們認為亞馬遜可能會以比 Oracle 的當前市值高得多的價格收購對方。

  潛在合併的風險和障礙有哪些?

  不過兩大科技巨頭之間的合併有其自身的一系列風險和障礙,其中包括:

  1. 向來是競爭對手:

  • 多年來,AWS 的 Andy Jassy 和 Oracle 的 Larry Ellison 陷入了一場口水仗,炮轟對方的產品和運營策略。
  • 然而,在 Oracle 的 2019 年分析師日活動期間,Ellison 顯得對 AWS 比較尊重。

  2. 技術堆棧組合方面的考慮:

  • Oracle 的第二代雲將客戶計算機和雲控制計算機分隔開來,而 AWS 運行龐大的分佈式系統。
  • 由於合併后客戶群的規模及各不相同的需求,整合兩套系統並將 Oracle 的自主數據庫功能添加到 AWS 的產品所需的成本可能帶來技術挑戰。

  3. 反競爭問題:

  • 合併后實體在公共雲市場的份額遠超過 40%,在數據庫市場的份額遠超過 50%,因此它在如何影響競爭方面有可能備受監管機構的關注和審查。

  4. 交易的絕對規模:

  • 我們估計亞馬遜的 AWS 部門價值 4930 億美元,Oracle 價值 2500 億美元。
  • 亞馬遜估值估計約 1.1 萬億美元,是規模大得多的公司。
  • 併購將保持亞馬遜在幾個新興行業的勢頭不斷增強,實際上會使 Oracle 歸屬 AWS 的控制。
  • 為了完成交易,亞馬遜將不得不開出比 Oracle 的目前市值高一大截的價碼。

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5G激發攝像頭需求 索尼投資9億美元擴產圖像傳感器

  騰訊科技訊,2019 年成為全世界“5G 通信元年”,5G 手機的銷量也逐步增長,5G 也帶動了對智能手機拍照和視頻功能的需求。據外媒最新消息,全球主要的手機圖像傳感器製造商日本索尼公司準備投資 9 億美元,擴大圖像傳感器的產能。

  據日本媒體報道,日本电子產品製造商索尼將在長崎縣投資建設一家新工廠,生產用於智能手機相機的半導體圖像傳感器。該公司旨在滿足消費电子設備中對高端相機日益增長的需求,尤其是超高速 5G 網絡帶來的新市場機會。

  索尼計劃在下一財年的預算中為該項目撥款 1000 億日元(9.18 億美元),並在 2021 年 4 月開始的財年儘快讓工廠竣工投產。

  這將是該公司五年內第一個新的半導體工廠投入運營。索尼預計,隨着智能手機製造商為其產品配備越來越複雜的攝像頭,圖像傳感器市場將繼續增長。索尼公司認為,隨着下一代 5G 網絡變得更加廣泛,自動駕駛汽車和工廠自動化開始使用,圖像傳感器需求也會得到提振。

  去年,索尼是世界上最大的圖像傳感器製造商,擁有 50% 的市場份額。它的目標是到 2025 年利用新工廠將其全球份額提高到 60%。競爭對手三星电子佔據全球圖像傳感器市場 20% 的份額,也在擴大投資和產能。

  隨着全球貿易近期出現一些不確定因素,索尼希望在日本的新工廠將使其能夠更靈活地應對美國和中國等關鍵市場的變化。

  索尼的工廠佔地面積大約為 7000 平方米,工廠位於日本西南部長崎縣索尼公司現有的一家工廠旁邊。新工廠將為智能手機生產金屬氧化物半導體圖像傳感器。

  據國外媒體報道,建設新工廠的詳細計劃將在索尼公司本周三公布 4 月至 9 月的運營業績時公布。

  之前,美國激進投資者丹尼爾·勒布(Daniel Loeb)領導的美國對沖基金 Third Point 要求索尼公司對業務進行重組,將股東利益最大化,這家對沖基金要求索尼剝離半導體業務,但是這一方案被索尼公司拒絕。

  索尼最近一次啟用一個新工廠是在 2016 年,當時它開始在日本西南部經營一家從東芝購買的工廠。

  這一次也是該公司 12 年來第一次從頭開始建造工廠。2007 年,索尼公司在日本熊本縣建立了一個生產設施。

  目前,索尼每月可以在國內生產大約 10 萬套智能手機攝像頭圖像傳感器。它計劃到 2021 年 3 月將這一数字提高到 13 萬套。到目前為止,該公司通過擴大現有工廠的生產線和提高效率來增加產量,但它認為有必要建立一個新工廠來滿足預期的需求增長。

  新工廠的具體產能尚未確定,但在 2021 年運營開始后,索尼計劃最終將產量提高至每月數萬套。

  索尼新建工廠生產圖像傳感器的一個行業大背景,是現在許多智能手機都開始配置更多的攝像頭。過去攝像頭從一個增加到兩個,如今三個攝像頭的配置也開始流行起來。比如蘋果公司今年新推出的智能手機就配置了三個攝像頭,這也帶動了對圖像傳感器零部件的需求。

  由於照片和視頻共享社交媒體(比如 Instagram 和 TikTok)的普及,甚至中端價格定位的智能手機也開始安裝高性能攝像頭。因此,市場對索尼圖像傳感器的需求也在增長。

  據美國市場研究公司國際數據公司(IDC)稱,2019 年全球智能手機出貨量預計將下降2%,至 13.7 萬億部,但隨後可能在 2020 年出現增長,這也將是四年來第一次增長。

  隨着 5G 智能手機的普及,對高容量視頻功能的需求預計會增長更多。自動駕駛汽車和工廠機器人也有可能推動圖像傳感器市場。

  據索尼公司首席執行官吉田憲一郎稱,索尼的圖像傳感器預計將有廣泛的應用,包括物聯網、自動駕駛汽車、遊戲和先進的醫療技術。

  在索尼公司上一個財年中,該公司半導體業務的營業利潤為 1439 億日元(13.2 億美元),占索尼合併調整前總利潤的 16%。

  據悉,全球电子公司正在增加半導體投資,他們預計智能手機需求將復蘇,5G 手機和 5G 應用也將增長。

  今年三季度,中國台灣的半導體代工巨頭台積電公司實現了運營利潤為正,這是五個季度以來的第一次。該公司將其資本支出提高至 138 億至 148 億美元,比通常水平高出 40%-50%。(騰訊科技審校/承曦)

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Canonical 開源 MicroK8:面向工作站和邊緣/物聯網的Kubernetes

  對於基於容器的應用軟件而言,Kubernetes 正迅速成為一種事實上的平台。Kubernetes 使容器化應用軟件的部署和擴展實現自動化,並簡化了更新和升級之類的維護任務。自 2014 年穀歌開源以來,這項技術已取得巨大的成功。

  因而,全球各地的開發人員、系統管理員和技術愛好者不僅對學習 Kubernetes 頗感興趣,Kubernetes 還日益成為他們工作的一部分。

  然而儘管有巨大的優勢,Kubernetes 是一種複雜的容器編排工具,很容易使初學者感到沮喪、不知所措。凡是曾用過或試過 Kubernetes 的人對於安裝和運行 Kubernetes 部署系統帶來的麻煩再熟悉不過了。

  這時 MicroK8 應運而生,它是 Canonical 提供的一款功能強大的企業級 Kubernetes 發行版,我們認為它是市面上最小巧最快速的多節點 Kubernetes。MicroK8s 佔用的磁盤和內存空間小,同時提供開箱即用的生產級附件,包括 Istio、Knative、Grafana 和 Cilium 等等。

  無論某人在運行生產環境還是僅僅對探究 Kubernetes 感興趣,MicroK8 都是大受歡迎的解決方案。

  MicroK8s 不是市面上唯一承諾可降低 Kubernetes 集群的複雜性、縮短部署時間的技術,但其他技術過於簡約,缺乏關鍵的可擴展性和重要的附件。

  MicroK8 作為單個 snap 軟件包來提供,安裝在支持 snap 的 42 種 Linux 發行版中的任何一種上。snap 是面向桌面、雲和物聯網的應用程序包,易於安裝和保護。

  如果在筆記本電腦或其他工作站上進行單命令安裝,MicroK8 的安裝不到一分鐘。MicroK8 可以在虛擬機上作為小型便宜的 Kubernetes 使用,作為持續集成/持續交付(CI/CD)管道的一部分,也可以在 Linux 機器上用於開發物聯網或邊緣計算應用程序、機器學習或 AI 工作負載。

  不妨仔細看看 MicroK8 的工作原理、優勢和主要功能。

  MicroK8s 的優勢

  五個主要屬性決定了使用 MicroK8 具有的優勢:輕巧、簡單、安全、最新且全面。

  • MicroK8 輕巧:團隊成員需要最小的 Kubernetes 用於筆記本電腦和工作站開發。 MicroK8s 提供了一種輕量級獨立式 Kubernetes,你在 Ubuntu 上運行它時,它與 Azure AKS、亞馬遜 EKS 和谷歌 GKE 兼容。
  • MicroK8s 簡單:MicroK8s 通過單個軟件包安裝最大程度地減少管理和操作,該軟件包沒有活動部件(開箱即用),包含所有依賴項。
  • MicroK8 安全:所有安全問題都始終有更新可用,可以立即打上或安排更新,以適合企業的維護周期。此外,MicroK8 在工作站上安全地運行,擁有最新的隔離功能。通過將 Kubernetes、Docker.io、iptables 和 CNI 的所有二進制文件打包在單個 snap 軟件包中,實現這種隔離。
  • MicroK8 最新:MicroK8 跟蹤上游 Kubernetes,並在上游 Kubernetes 發行的同一天發布 beta 測試版、發行候選版和最終版本。你可以跟蹤最新的 Kubernetes 或堅持使用 1.10 以後的任何 Kubernetes 發行版本。出現新的重大 Kubernetes 版本時,你可以自動升級,也可以使用單個命令進行升級。
  • MicroK8 全面:MicroK8 包括經過精選的清單文件,用於常見的 Kubernetes 功能和服務。MicroK8s 隨帶 Docker 註冊中心,使用戶能夠在筆記本電腦上創建、推送和部署容器。

  MicroK8s 附件

  正如之前提到,MicroK8 隨帶功能強大的附件,這些附件安裝起來簡單直接,只需幾個命令。Cilium 和 Helm 是使 MicroK8 更易於管理和更可靠的兩個關鍵附件。新增的附件 Kubeflow 有助於部署機器學習工作流程。

  • Cilium。Cilium 是開源軟件,可提供並保護使用 Linux 容器管理平台部署的應用程序服務之間的網絡和 API 連接。在 MicroK8s 中運行 Cilium 可以實現功能強大的 pod 到 pod 的連接管理以及 pod 之間的服務負載均衡。(pod 是一個或多個共享存儲和網絡資源的容器的集合體。pod 包含容器在 Kubernetes 中應如何運行的定義。)
  • Helm。Helm 是 Kubernetes 的軟件包管理器。Helm 由 CNCF 聯合微軟、谷歌、Bitnami 和 Helm 貢獻者社區共同維護,它提供管理、更新、共享和回滾 Kubernetes 應用程序的功能,從而可以更輕鬆地管理 MicroK8s 環境。
  • Kubeflow。Kubeflow 現在作為 MicroK8 的附件來使用,改善 AI 和機器學習功能。開發人員可以在短短几分鐘內根據其生產要求來安裝、開發、測試和擴展機器學習工作流程。Kubeflow 和 GPU 加速功能可直接與 MicroK8 協同使用。

  其他附件列表包括:

  • CoreDNS:CoreDNS 是一種用 Go 語言編寫的 DNS 服務器,由於具有靈活性,可以用在眾多環境中。
  • Dashboard:你可以部署 Kubernetes 儀錶板以及 Grafana 和 InfluxDB。
  • Storage:用戶可以創建一個默認存儲類,充分利用指向主機上目錄的 hostpath-provisioner。
  • Ingress:創建入站控制器。
  • GPU:你可以通過啟用英偉達運行時環境和英偉達設備插件守護程序,將 GPU 暴露給 MicroK8。
  • Istio:你可以部署核心 Istio 服務,並使用 microk8s.istioctl 命令來管理部署。
  • Registry:部署專用鏡像註冊中心,並通過 localhost:32000 暴露給註冊中心。

  還有更多的附件,包括用於監控的 Fluentd、Prometheus 和 Grafana,用於部署採用最簡單配置的 Jaeger Operator v1.8.2 的 Jaeger,用於部署 Linkerd2 服務網格的 Linkerd,用於基於角色的訪問控制授權模式的 RBAC,以及用於 Serverless 計算的 Knative。

  由於這些附件,MicroK8 的功能不斷變得強大,因此可以快速簡單地運行配備齊全的 Kubernetes 部署。

  面向邊緣計算的 MicroK8

  同時,附件之外的另一項新功能是 Ubuntu 19.10 中為 MicroK8 添加了嚴格限制,從而增強了邊緣計算功能。嚴格限制確保了完全隔離和高度安全的生產級 Kubernetes 環境,這一切都佔用很小的空間,非常適合邊緣網關。因而,現在藉助單個命令就可以將 Mic?6?7?6?7roK8 附件安全地部署在邊緣。

  Kubernetes 已成為科技行業的一大流行語,這有其充分理由。對於想深入研究 Kubernetes 但又被其複雜性嚇倒的開發人員及其他人來說,MicroK8 是解決之道。MicroK8 的出現是為了在不犧牲質量的情況下,降低開發和部署的複雜性和成本。

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長時間太空飛行 會影響大腦結構與功能

  科技日報華盛頓 10 月 28 日電 (記者劉海英)《美國神經放射學雜誌》線上版最新刊發的一項研究稱,長時間太空飛行會影響人類大腦的結構與功能。

  該項研究由美國南卡羅來納醫科大學神經放射學家唐娜·羅伯茨領導。研究團隊對美國國家航空航天局(NASA)宇航員太空飛行前後的大腦磁共振成像數據進行了回顧性分析,量化了他們大腦結構的變化情況,並將這種結構變化與其認知和運動功能的臨床表現進行了比較。

  研究發現,在國際空間站內進行長時間太空飛行后,宇航員的腦室會擴大,其變化百分比與飛行時間顯著相關,但與宇航員的年齡負相關;宇航員的腦組織(主要位於側腦室和第三腦室邊緣)會上移,在大腦頂部聚集。

  進一步研究表明,宇航員大腦結構的變化與他們飛行后出現的運動和認知能力變化有關。研究显示,飛行前後大腦左側尾狀核結構的變化與姿態控制能力差顯著相關;右下肢初級運動區/中扣帶回的局部結構變化與複雜運動任務完成時間延長顯著相關;3 個白質區體積的改變則與認知表現任務反應時間的改變顯著相關。此外,研究人員還發現,那些患有“太空飛行相關神經—眼綜合征”的宇航員,其腦室的變化比那些沒有患這種疾病的宇航員要小。

  研究人員在論文中指出,儘管新研究所用樣本量較小,只有 19 位宇航員(7 位進行過短時間太空飛行,12 位執行長期太空飛行任務)的大腦磁共振成像數據,他們還是找到了明確證據,表明長時間太空飛行會導致大腦結構變化,且這種變化與認知和運動功能以及“太空飛行相關神經—眼綜合征”的發展有關。

  這一研究結果表明,對人類大腦如何適應太空飛行進行更多研究很有必要,這對於確保國際空間站宇航員的安全及推動人類探索火星具有重要意義。

  總編輯圈點

  長期處於失重狀態,人體會有所反應,以適應特異環境。這類效應迄今還未被完全弄清。比如,人的免疫系統會明顯調整,在太空中的表現與在地面上差異明顯。另外,人腦的一些功能可能會被顯著影響。宇航員在空間站居留時間一般不超過一年。如果今後探索火星或長時間星際航行,那麼我們必須首先確定人體變化的不可測風險。

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中科院研發製造廉價鑽石新技術:成本僅1/6 1星期可培育1克拉

  作者:小淳

  近日,據媒體報道,中科院“種”出了鑽石,1 個星期就能“長”出 1 克拉大小。

  據專家介紹,培育鑽石的方法就像種糧食,需要種子與養料,其中種子就是天然鑽石,此外還需要用到甲烷氣體,甲烷在能量的作用下,形成了碳的等離子體,等離子體就像灰塵一樣,在空氣中慢慢沉積到天然鑽石上,一點一點沉積上去

  甲烷氣體的沉積速度為 0.007mm/h,在實驗室環境下,一星期就可以培育一顆一克拉大小的鑽石,培育出的鑽石無論在硬度和純凈度上都可以媲美天然鑽石,但價格卻只有天然鑽石的1/6。

  一克拉鑽石由於工藝不同其價格也不同,上下差異可達2-20 萬元之間,按照低標準來計算的話,中科院培養的鑽石成本可能在 3300 元以上,1 萬元以下,價格是相當便宜。

  除了可以製造鑽石飾品之外,該技術還能用於製造激光雷達的精密儀器,比如採用這種材料製造的手術刀會更鋒利,壽命也更長。

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Python 3.8 已發布,現在是切換至新版本的好時機嗎?

  Python 3.8 已於前兩周正式發布,不過目前大多數開發者主要使用的仍是 Python 3.7.x 或更舊的版本。事實上,立刻切換到使用 Python 3.8 可能會引發一些問題。

  想知道何時切換至 Python 3.8?下文將簡要概述切換主要的 Python 版本以及進行切換時可能會遇到的問題(來自一名開發者的心得經驗)。

  1. 缺少軟件包

  opencv-python是一個十分受歡迎的軟件包,其下載量約為 5000 萬。但正如本文提到的一樣,如果你現在(2019 年 10 月 28 日)嘗試在 Python 3.8 上安裝它會發現並不起作用:

$ docker run python:3.8-slim pip install opencv-pythonERROR: Could not find a version that satisfies the requirement opencv-python (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for opencv-python

  原因為何?如果我們現在在 PyPI 上訪問 opencv-python 的文件頁面,將會看到沒有可用的面向 Python 3.8 的軟件包。晚些時候這個問題可能會被修復。但是現在的情況是,在新的主要版本發布之後的不久時間內,我們將無法下載許多庫。

  有時候,這些問題只需重新構建庫即可解決,有時候則需要進行一些代碼調整。但不管是什麼問題,Python 的主要版本和軟件包的可用性之間都存在一些滯后。

  2. Python 中的錯誤

  Python 3.7.0 於 2018 年 6 月 27 日發布,3.7.1 於 4 個月後 2018 年 10 月 20 日發布,其中包括許多錯誤修正。所以按照慣例,Python 3.8 將來也會有一個錯誤修復版本,但是鑒於主要版本之間的間隔期為 18 個月,因此會產生很多新的但不會廣泛使用的代碼。這意味着後續版本將具有大量的錯誤修復。

  3. 無法真正使用新的語法

  Python 3.8 引入了新語法,但其他工具尚未同步跟進以支持新語法,例如自動格式化程序和代碼檢測工具等。除非“配套設施”已同步更新,否則我們將無法真正使用新的語法。

  所以什麼時候切換至使用主要的新 Python 版本?

  至少,我們需要等到:

  1. 所有的庫都明確支持新的 Python 版本。
  2. 所依賴的所有工具都明確支持新的 Python 版本。

  因此,不妨在新的主要 Python 版本發布后等待幾個月,我們再去嘗試。如果確實迫不及待,可以等到第一個小版本更新發布后再嘗試,這裏的情況是 Python 3.8.1。

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研究稱現代人類祖先“家園”可能在非洲南部

  新華社倫敦 10 月 28 日電(記者張家偉)一個研究團隊 28 日在英國《自然》雜誌發表報告稱,現代人類祖先的“家園”可能位於非洲贊比西河南岸一片區域,相關信息或許有助於加深學術界對現代人類早期歷史的認識。

  澳大利亞加文醫學研究所等機構的學者使用來自當代非洲南部人口 1000 多個線粒體基因組的時間線、民族語言和地理分佈數據,同時結合氣候重建數據,對現代人類祖先起源的地點進行了深入分析。

  報告通訊作者、加文醫學研究所的瓦妮薩·海斯教授說:“一段時間以來比較清晰的一點是,解剖學意義上的現代人大約 20 萬年前出現在非洲,但學術界長期有爭議的是,我們這些祖先具體是在哪裡出現並分遷到其他地方。”

  團隊分析后認為,現代人類祖先的“家園”可能位於馬卡迪卡迪-奧卡萬戈古濕地。這片位於非洲南部的區域如今主要被沙漠和鹽沼覆蓋,但這裏曾經有一個面積很大的湖,大約 20 萬年前這個湖開始退化,形成一大片濕地。

  研究显示,現代人類的祖先在這塊曾經草木繁盛的地方生活了 7 萬年,直到氣候發生變化才開始向其他地方遷移。隨着濕度增加,在湖泊周圍較乾旱的地區出現了綠色“走廊”,促使他們一部分人首先向東北遷移,之後另一波人群向西南遷移,還有一部分人則繼續留在當地。

  海斯教授說:“與向東北遷移的人群相比,那些往西南去的人群似乎發展得更好,經歷了比較穩定的人口增長。”

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刷臉支付入場:能否成為下一個“支付大戰”的酣戰點?

  飛象網訊(馬秋月/文)最近當我們拿出手機支付時,經常會被提醒選擇“刷臉支付”有優惠。

  目前,支付寶和微信支付都在加大投入補貼刷臉支付。同時,在第六屆世界互聯網大會上,銀聯發布全新智能支付產品“刷臉付”,正式宣布進軍刷臉支付市場。

  那麼,刷臉支付能否成為下一個“支付大戰”的酣戰點?

  二維碼支付逐漸走向統一

  近幾年,移動支付的技術形式不斷升級,從掃碼支付到指紋支付,再到最近火起來的刷臉支付。無疑不反映了支付寶、微信支付以及傳統銀行之間的用戶爭奪戰。

  央行《金融科技發展規劃(2019-2021 年)》明確提出:推動條碼支付互聯互通,研究制定條碼支付互聯互通技術標準,統一條碼支付編碼規則,構建條碼支付互聯互通技術體系,打通條碼支付服務壁壘,實現不同 App 和商戶條碼標識互認互掃。

  刷臉支付補貼戰將開啟

  今年 4 月,支付寶支付事業部總經理鍾繇曾對外界表示“將投入 30 億補貼刷臉支付”。近日,支付寶又宣布,將 30 億元市場刷臉支付補貼改為“無上限投入”。

  微信支付方面雖然沒有公開透露補貼金額的具體信息,但有業內人士稱,微信的補貼力度已達“百億”級。同時還有正常扶持政策,主要是結合刷臉支付筆數對刷臉支付服務商提供一定的補貼獎勵、針對普通用戶的營銷活動包括隨機立減、每周微信支付日的滿減。

  安全是繞不去的坎

  據了解,刷臉支付的原理是將硬件終端採集到的人臉信息與雲端服務器存儲的信息進行比對,即1:N的方式,判斷信息是否一致,然後進行認證完成人臉支付。

  業內人士認為刷臉支付的成本更高,很難像二維碼支付一樣遍布各種生活小店。

  因為,對於刷臉支付來說,能否推廣下去的關鍵在於安全問題的解決。如何保證硬件終端側收集的個人信息和支付信息安全,以及雲端服務器如何防範信息泄漏,這些都是亟待解決的問題。

  對此,央行科技司司長李偉表示:“人臉識別支付線下應用風險相對可控,基本具備試點應用的條件。但人臉屬於弱隱私生物特徵,信息誤用風險比較大。人臉識別數據採集應提前告知信息使用方式,明確獲得客戶授權,要充分尊重用戶的主觀意願,不得在用戶不知情、未授權的情況下擅自發起交易,不要簡單地將人臉特徵作為唯一的交易驗證因素。”

  當然,對於消費者來說,移動支付引發的安全問題也不容忽視,因為臉部信息泄露是件麻煩事。

  那麼,類似換臉 APP“ZAO”等 AI 換臉視頻是否會破解刷臉支付?

  對此,支付寶方面表示:目前,網上各類換臉軟件有很多,但不管換的有多逼真,都是無法突破刷臉支付的。“刷臉支付”採用的是 3D 人臉識別技術,在進行人臉識別前,也會通過軟硬件結合的方式進行檢測,來判斷採集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成的,能有效地避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。此外,在進行人臉識別後,部分用戶還需要輸入與賬號綁定的手機號進行校驗,進一步提高了安全性。

  另外,《金融科技發展規劃(2019-2021 年)》還提出:探索人臉識別線下支付安全應用,藉助密碼識別、隱私計算、數據標籤、模式識別等技術,利用專用口令、“無感”活體檢測等實現交易驗證,突破1:N人臉辨識支付應用性能瓶頸,由持牌金融機構構建以人臉特徵為路由標識的轉接清算模式,實現支付工具安全與便捷的統一。

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