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來源36大數據，作者：奧蘭多

『數據中心』2017年歐洲托管數據中心供應量將破記錄增長20％

日前據悉，倫敦，巴黎，法蘭克福，阿姆斯特丹這四大歐洲數據中心市場供應預計將會創造增長率最高的歷史記錄，據數據顯示，2017年歐洲數據中心供應量將增長20％。

據CBRE的“2017年第二季度歐洲數據中心”市場報告，2017年上半年歐洲數據中心市場的電力供應量增長了74MW，預計到2017年底電力供應量將增長120MW。

研究人員表示：“這種前所未有的供應水平，是由于近期歐洲頻繁出現的數據中心收并購帶來的。歐洲2017年上半年數據中心的電力總容量增長了74MW，創造了各年度上半年的增長新紀錄，歐洲四大關鍵數據中心市場第二季度的數據中心電力供應量增長了31MW。預計將在今年年底歐洲數據中心市場電力容量增長接近120MW。”

『并購』西部數據宣布收購云服務公司Upthere

西部數據剛剛宣布收購了云服務公司 Upthere，據悉交易金額并未披露。此前，Upthere 剛從諸多大牌投資者那里融到了 7700 萬美元的資金。除了領投的凱鵬華盈(JPCB)和西數風投(Western Digital Ventures)，還有 Floodgate、Elevation Partners、GV、NTT Docomo、以及 Square 1 Bank 。

作為一家云服務提供商，Upthere 擁有 OS X / macOS、Windows、Android、以及 iOS 客戶端，但該公司的三人創始團隊更令人印象深刻。

『機器學習』機器學習的公平性問題：對性別和種族避而不談并不是一個好方法

ACM Fellow、微軟杰出科學家和管理總監 Jennifer T. Chayes 近日以 ACM 的名義發表了一篇文章，介紹了機器學習中的公平性問題和現階段研究人員們的應對方式。

當計算機變得越來越智能的時候，一些數據科學家會因為發現他們的算法變得有性別歧視或者種族主義的傾向，而困惑不已。但是這樣的現象是不該令人驚訝的，因為這些算法是經過社會數據的訓練而成的，所用到的社會數據本身就是帶有社會偏見，在訓練時所用的評估指標會讓算法會放大這些偏見。然而，設計周到的算法時，即使訓練的數據是有偏見的，計算機仍舊可以變得比一般人類決策者更加的公平。就如不論我們的孩子見到什么人做哪些工作，我們都會教導他們“任何人都有潛力做任何工作”，我們也可以教會智能的算法如何去忽視訓練數據中的偏見。幸運的是，隨著計算機變得越來越聰明，教他們這樣的事情變得越來越簡單。計算機現在能夠理解什么是種族，什么是性別，并且社會數據也可以被用來自動地揭示和消除偏見。

『谷歌』最后期限在即 谷歌面臨歐盟新罰款

北京時間8月29日下午消息，在星期二最后期限到來之前，谷歌公司必須告知歐盟將如何遵守一項指令，停止對競爭對手的搜索服務加以歧視，否則將面臨新的罰款，罰金總額將增至創紀錄的24億歐元（約合29億美元）。

歐盟給了Alphabet公司60天時間，針對如何“停止非法內容”提交建議，并限定后者在90天內對用戶尋找產品時所顯示的購物搜索結果進行修改。這些變化需要在9月28日之前就緒，否則，歐盟可能對其處以罰款，金額為每日收入的5%。

“遵守義務是谷歌的全部職責所在，”歐盟委員會在一份電子郵件聲明中說，但沒有詳細說明該公司必須遵守什么義務。谷歌拒絕置評。

『數據可視化』Uber展示無人駕駛可視化工具 可將數據變成圖像

北京時間8月29日消息，Uber工程博客最近刊發一篇有趣的文章，從內容看Uber使用Web式工具提煉自動駕駛汽車收集的研究數據，將它變成視覺圖像。無獨有偶，上周《大西洋月刊》也刊發一篇長文，說Waymo開發了相似的平臺。

《大西洋月刊》的文章很有趣，它似乎暗示谷歌改進無人駕駛AI的方法很獨特。真是這樣嗎？不是的，似乎每一家研究無人駕駛的公司都采用了相似的方法。

當測試汽車行駛了很遠的距離，企業會獲得大量數據。你可以在虛擬環境中讓數據組合、匹配，讓AI在虛擬環境中導航，就像在真實世界導航一樣。計算機并不知道二者是有區別的。與此同時你可以調節數據，觀察非常規事件，對多個模型進行對比。

『機器學習』麻省理工用機器學習打造人工智能ICU實驗室

麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室采用包括電子健康數據記錄等多種類型的醫療數據以預測醫療情況。兩個團隊分別創建了“ICU干預”和“EHR模型遷移”機器學習方法，致力于改進患者護理條件。

該團隊發現，ICU干預系統在預測干預措施方面優于從前，并且特別擅長預測血管加壓素的需要，這是一種用于收緊血管并提高血壓的藥物。將來，研究人員將努力改進ICU干預，以便能夠為患者提供更多個性化護理，并為決策提供更先進的預測，例如為什么一個患者有可能逐漸減少類固醇，又或是為什么另一個患者可能需要進行內鏡檢查。

利用ICU數據的另一個重要考慮因素是其存儲方式以及當存儲方法發生變化時可能出現的情況。現有的機器學習模型需要以一致的方式編碼數據，因此醫院經常改變其EHR系統就可能會為數據分析和預測帶來重大問題。這就是EHR模型遷移的用武之地。該方法適用于不同版本的EHR平臺，使用自然語言處理來識別跨系統編碼的臨床信息，然后將其映射到常見的臨床信息中(如“血壓”和“心率”)。

『微軟』微軟退出WP手機：美國紐約這個部門集體換iPhone

宣布退出Windows Phone手機后，微軟把美國一大批政府部門給坑哭了，比如紐約市警察局。

據《紐約郵報》稱，由于放棄Windows Phone手機，這導致紐約市警察局將被迫放棄使用3.6萬部這個系統的手機，而他們已經決定投入iPhone的懷抱。

兩年前，紐約市警察局購買了3.6萬部Windows Phone手機，其中機型只有兩種，分別是Lumia 640 XL和Lumia 830。轉投iPhone陣營后，購買哪個型號也是外界最關注的，由于iPhone售價比WP手機高很多，所以最新款型號制定沒戲，就連iPhone 7也不要想，而最后的方案應該是，買3.6萬部iPhone 6之類的老款機型。

話說，蘋果也不打個折？

『行業動向』“云計算和大數據”重點專項2017年度項目安排公示

記者29日從科技部獲悉，國家重點研發計劃“云計算和大數據”重點專項2017年度項目安排公示。其中包括新一代云計算服務器技術與系統、高效能云計算數據中心關鍵技術與裝備(浪潮信息牽頭)、大數據驅動的中醫智能輔助診斷服務系統、面向工業互聯網的智能云端協作關鍵技術及系統等15個項目。

『谷歌』谷歌發布0.5版日全食“大片”：完整版未來幾周內上線

據外媒報道，如果錯過了上周的超級日全食也沒有關系，因為谷歌已經為人們制作出了一部以該次天文奇觀為主題的“大片”。在日全食正式到來之前，這家公司邀請了來自美國的業余科學愛好者將他們將拍下來的額照片分享給他們。 通過來自這些科學愛好者的幫助，谷歌現在制作出了一段時長為 3 分左右的短片–Eclipse Megamovie。

據了解，該視頻總共使用了 34000 張照片。

從目前短片的 v0.5 標注來看，這還只是個半成品，對此，項目經理 Calvin Johnson 表示，他們將在未來幾周內公布完整版。在這一期間，加州大學伯克利分校將參與這項制作工作。

而美國人想要再度看到這樣的日全食則要對等到 2024 年才行。

End.

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