作为一个深深扎根于技术领域的人，我一直与我的技术专业同行产生共鸣，然而，数据领域有一个被忽视的方面：非技术领域专家的潜在贡献经常被低估，在数据供应链中没有得到充分利用。这个问题的核心是围绕着“人物角色”的概念。IT和工程部门历来是数据基础设施的骨干，在其体系结构和维护中发挥着举足轻重的作用。这使人们相信，数据治理和主数据管理领域最好留给那些能够对解决方案进行“编码”的人，然而，这种观点忽略了自动化和技术修复范围之外的微妙挑战。数据治理的现状年复一年，公司追逐最新的技术创新，但他们进一步偏离了解决需要领域专家的洞察力和专业知识的系统性数据管理问题。这些领域专家经常因为缺乏技术专业知识而被排挤在一

数字鸿沟是指在数字化时代，由于不同地区、不同群体之间在信息技术应用水平上存在的差距而导致的一种不平等现象。这种差距主要表现在互联网的接入、使用和技能等方面。数字鸿沟的存在不仅影响了个人的发展，也影响了国家和社会的发展。因此，深入分析数字鸿沟的原因、影响和解决措施具有重要的现实意义。一、数字鸿沟表现形式数字鸿沟是指不同个体、地区或行业在信息获取、处理和利用方面的差距。随着信息技术的快速发展，数字鸿沟现象愈发显著，对社会发展产生了深远影响。（一）地区间数字鸿沟城市与农村：城市地区由于基础设施建设完善，信息获取渠道多样，数字技术普及率高；而农村地区则受限于交通、通信等基础设施落后，数字技术普及率较低

化学反应是药物设计和有机化学研究的基础。研究界越来越需要一种能够有效捕获化学反应基本规则的大规模深度学习框架。近日，来自北京大学和望石智慧的研究团队提出了一种新方法来弥合基于反应的分子预训练和生成任务之间的差距。受有机化学机制的启发，研究人员开发了一个新的预训练框架，使其能够将归纳偏差纳入模型中。所提框架在执行具有挑战性的下游任务中取得了最先进的结果。通过掌握化学知识，生成框架克服了当前依赖少量反应模板的分子生成模型的局限性。在大量的实验中，模型生成了高质量的可合成药物样结构。总的来说，该研究向各种基于反应的应用程序的大规模深度学习框架迈出了重要一步。该研究以《Bridgingthegapbe

近年来，在预训练的扩散模型[1,2,3]的开发推动下，自动text-to-3D内容创建取得了重大进展。其中，DreamFusion[4]引入了一种有效的方法，该方法利用预训练的2D扩散模型[5]从文本中自动生成3D资产，从而无需专门的3D资产数据集。DreamFusion引入的一项关键创新是分数蒸馏采样(SDS)算法。该算法利用预训练的2D扩散模型对单个3D表示进行评估，例如NeRF[6]，从而对其进行优化，以确保来自任何摄像机视角的渲染图像与给定文本保持较高的一致性。受开创性SDS算法的启发，出现了几项工作[7，8，9，10，11]，通过应用预训练的2D扩散模型来推进text-to-3D生成

 但是，东西向流量——即穿越内部网络和数据中心但不越过网络边界的流量——永远不会受到这些基于云的安全检查。 一种解决方法是维护传统的数据中心防火墙，专门监控东西方向的流量。首先，这种混合安全架构增加了管理不同安全解决方案的成本和复杂性，这是企业迫切希望通过基于云的融合安全堆栈来克服的问题。 其次，跨云和内部部署安全组件缺乏统一可见性可能会导致共享环境的丢失，从而不可避免地存在安全漏洞。即使是安全信息和事件管理(SIEM)或扩展检测和响应(XDR)解决方案也无法解决为不同类型的流量维护混合安全堆栈的复杂性和运营开销。因此，企业仍然需要单一的集成安全堆栈，通过统一的控制面板管理，为传入、传出和内部

译者|李睿审校|重楼人工智能和机器学习已经深刻地影响了医疗保健、金融、能源、交通运输等各行业领域。在涌现的各种人工智能技术中，强化学习(RL)已经成为解决复杂、连续决策问题的一种有力工具。强化学习是人工智能系统通过与环境互动来学习做出决策的一种机器学习。而强化学习的一个重大进步是深度Q学习网络（DQN）的出现，它将深度学习的力量与Q学习的战略决策能力相结合。DQN在各种任务中取得了显著的成功，包括掌握并精通国际象棋、围棋和扑克等游戏，在这些游戏中，它们的表现超过了人类世界冠军。但是有一个问题随之而来——DQN在这些定义良好的游戏环境中的成功能否转化为更复杂的现实世界应用?本文将深入研究和探索D

本文首发于微信公众号CVHub，严禁私自转载或售卖到其他平台，违者必究。Title:FunASR:AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkitPDF:https://arxiv.org/pdf/2305.11013v1.pdfCode:https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR导读本文介绍了一个开源语音识别工具包FunASR，旨在弥合学术研究和工业应用之间的差距。FunASR提供了在大规模工业语料库上训练的模型，并能够将其部署到应用程序中。工具包的核心模型是Paraformer，这是一个非自回归的

与软件开发人员沟通通常是一项繁重的任务，尤其是当人们缺乏技术知识和技术词汇时。这就是为什么项目经理经常使用 用户故事 和多功能系统隐喻。你可以利用旨在促进项目利益相关者和开发人员之间讨论的技术，进一步协助沟通。Cucumber框架Cucumber是一个开源框架，可以使用易于编写的通用语言创建自动化软件测试。它基于 行为驱动开发（BDD） 的概念，该概念规定创建软件应定义用户希望应用在特定条件成立时如何表现。（LCTT译注：Gherkin和Cucumber都是黄瓜，其中Gherkin一种用来腌制的小黄瓜。顺便说一句，黄瓜原名胡瓜，因其由汉朝张骞出使西域时带回，后因石勒禁称“胡”字，更名为黄瓜。）

    深入研究人工智能(AI)在交互式语音应答(IVR)系统中的变革作用及其对IVR测试的影响。　　在本文中，我们深入探讨了人工智能(AI)在交互式语音应答(IVR)系统中的变革作用及其对IVR测试的影响。从探索IVR系统的演变开始，我们讨论了人工智能的出现，增强了这些系统，以提供更自然、个性化的客户交互。然后，我们研究了人工智能对IVR测试的重大影响，它所带来的挑战，以及有效测试基于人工智能的IVR系统的策略和技术。本文还包括案例研究，展示了在各个行业中基于人工智能的IVR测试的成功实施。展望未来，我们将探索人工智能令人兴奋的潜力，推动IVR测试的进一步发展，创造更可靠、更有效、更像人类的

​译者|李睿审校|孙淑娟新冠疫情如今以惊人的速度加速了数字化转型。对大多数企业来说，数字化也带来了相当大的挑战。为了确保获得成功，企业需要正确的人员、正确的工具和正确的技能集的组合。然而，数字化转型带来了新的领域，如数据库、数字资产、云计算服务、应用程序和网站，从而增加了对企业安全的需求。因此，至关重要的是以DevSecOps的形式部署一个完整的安全方法，以避免出现安全漏洞，保护企业的商誉，并维护客户的关系。根据研究机构Statista公司的调查，47%的企业现在正在利用DevOps或DevSecOps方法进行软件开发过程。这种做法旨在及时交付，同时确保高软件质量和缩短开发周期。企业选择Dev