聯邦學習技術

1、人工智能人才缺口超500萬 與挪威人口數相當工信部教育考試中心副主任周明曾在2016年透露中國人工智能人才缺口超過500萬。
目前中國共有33個人工智能學院按照每年培養1萬應屆畢業生計算，還要500年才能填補人工智能人才缺口。

2、TalkingData學習教育人群洞察報告 暨學習教育人群最具投放價值媒體獎揭曉 Best Media For Target Audiences TalkingData 學習教育人群定義： 是指統計周期內使用過學習教育類App的用戶群體。
評選模型 02 人群定義 01 學習教育人群定義 我國人均文教娛樂支出逐年上漲，占比可支配收入8% 數據來源：國家統計局 1397.7 1535.9 1723.。

3、門教學技術人員的學校和地區數量增加了近4.教育工作者越來越渴望整合，超過34的教師認為將新的edtech工具作為學年的重中之重。
有趣的是，盡管幾乎相同數量的教師正在遭受“技術臃腫” - 或者有太多工具需要兼顧 - 而且已經將其視為最大的挑戰。
5.大多數院校向學生提供差異化教學與去年的學習類似，差異化學習是最常用的教學方法，超過73的受訪者聲稱要定期實施。
6.近一半的受訪者表示他們的機構在課堂上使用編碼Coding是本學年最流行的新興技術趨勢。
幸運的是，學習編碼的好處在于學生能夠在真實世界的應用程序中展示他們的知識和理解。
7.學生缺乏學習技術是學生學習的障礙41的受訪者表示，學生學習的最大障礙是他們無法使用家中的設備。
在農村和城市地區尤其如此。
8.學習管理系統使學生，教師，管理人員和家長受益60.9的受訪者表示他們的學校使用與教學學生相同的LMS。
這種同步性對于有效的數字學習環境至關重要。
9.社交媒體正在課堂上找到自己的位置。
大約40的學校只允許社交媒體用于教育目的，而近20的學校擁有公開允許的社交媒體政策。
這些數字說明了更多的機構正在意識到是時候與學生見面了。
10.互聯網安全是一個巨大的問題超過34的受訪者認為互聯網安全是第一大數字公民關注點。
然而，相同數量的受訪者沒有任何類型的數字公民計劃和/或甚至不鼓。

4、需要具有商業可擴展性并且能夠為大眾負擔得起。
所需的技能，硬件和技術不僅需要存在，還需要精煉到早期痛點和問題得到解決的程度。
虛擬現實耳機是一個很好的例子：最早的“現代”耳機是在20世紀80年代創建的。
但是，我們仍在等待能夠解決導致極少數VR用戶暈車的延遲問題的耳機。
正如沃爾瑪和Verizon將VR引入其培訓計劃，但廣泛采用需要時間。
像Oculus Go這樣的新型，改進的VR耳機將需要廣泛使用，甚至更便宜的VR才能真正成為主流。
LD的技術采用率也低于其他領域。
消費者采用的技術比LD更快。
銷售和營銷職能通常比運營職能更快地采用技術。
雖然這會讓一些人感到沮喪，但許多學習領導者認為這是一個機會。
要想象未來幾年培訓和績效支持計劃可能會是什么樣子，首先要看現在，人們如何在個人生活中學習，互動和消費內容。
了解營銷人員和產品經理如何創建數字體驗，從而推動用戶的習慣和行為。
作為LD專業人士，我們可以借用可行的，改變不可行的東西，并使用這些新方法來幫助我們的學習者。
雖然技術很重要，但LD的一些最大突破更多地集中在方法論上而不是技術。
當學習專業人員開始關注整個學習過程并將培訓或績效支持視為止步時，這些突破就會發生。
也許最重要的是，當學習專業人士時，具有諷刺意味的是，重返基礎會帶來突破。
無論什么技術是解決方案的一部分，良好的教學設計原則和經過驗證的學習科學都。

5、Learning from consumers: How shifting demands are shaping companies circular economy transition A circular economy survey 2Learning from consumers: How shifting demands are shaping companies circular 。

6、 1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?。

7、傳統印刷品則僅占約6%。
人們衣食住用行，生活的方方面面都在融入網絡，越來越多的人過，上了數字化生活。
以我國為例，網民已超過8.5億，互聯網普及率超過61%，其中超過99%屬于手機網民。
在移動互聯網的推動下，我國網民中96.5%使用即時通信、88.8% 看網絡視頻、74.8% 通過網絡購物，數字社交、娛樂和消費已非常普及;網上訂外賣和旅行也接近50%，網約車接近40%，更多傳統線下的生活服務也正在持續上線。
隨著人們線上活動的頻繁增加，由比特(Binary digit)構成的數字信息爆炸式增長。
2018 年全球每月產生的網絡數據(IP)流量高達147EB，是10年前的近15倍，表現出了指數級加速增長的特征。
海量的數據流量意味著海量的信息傳遞，2018年全球數據信息產生和復制量達到了33ZB，并且未來5年還會以每年翻番的趨勢增長。
為了更直觀的了解今天我們身處的“數據海洋”有多大，簡單做一下類比:美國國會圖書館大約有1.7 億件藏品，大部分是書籍和手稿。
如果按每份1MB計算，如今全球每年的數據信息量，相當于2億多個美國國會圖書館藏書的量。
如果讓人來處理這些數據，人類功能記憶的容量預計在1.25TB，需要超過280億個人腦;如果一個人每秒數1個字節，需要數萬億年，即便全球77億人都來分工一起數，也需要16萬年。
在互聯網無處不在的連接和高效的信息傳遞的作用下，知識越來越基于數。

8、另外，德國與歐盟其他成員國一道公布了2050年溫室中和目標。
這意味著，在做出退出煤電決議之后，也必須盡可能地避免減排難度大的排放，例如工業生產過程中產生的溫室氣體。
成功實現能源轉型意味著，要將供應安全性、經濟性和環保性與創新型和智能型氣候保護結合起來。
為此，我們需要為目前仍在使用的化石能源找到替代品。
這一點也特別適用于氣態和液態能源，從長遠的角度來看，這類能源對于德國這樣的工業國家來說仍將是能源系統的一個重要組成部分。
在這方面，氫能對能源轉型的繼續發展和圓滿完成將起到核心作用：氫能是一種應用范圍廣泛的能源形式。
例如應用在燃料電池中，能促進氫基交通的發展，并且在未來用作合成動力燃料和燃料的基礎。
氫是一種能量儲存器，它可以根據供給需求靈活地儲存可再生能源，并起到平衡供求關系的作用。
這使氫能成為了能源轉型的一個重要基石。
氫能是行業耦合的一個重要因素。
在無法直接使用可再生能源電能的領域中，“綠氫”及其衍生產品（PtX系統）開啟了脫碳化新途徑。
在當今許多化學和工業工藝過程中，氫已經不可或缺。
例如在氨氣生產中就需要它作為原料。
在未來，應替代現今已在使用的化石燃料制取的氫。
此外，將氫作為原料使用，可在其他按照目前的技術水平尚不能采用脫碳技術的生產過程中實現脫碳化。
這樣對于溫室氣體平衡的生產，例如對初級鋼材的生產來說，使用氫能替代硬煤焦炭是目前技術上最具前途的途徑。
工業中的某些二氧化碳源，例如水泥。

9、The State of IT Security in Germany in 2019 2 THE STATE OF IT SECURITY IN GERMANY IN 2019 THE STATE OF IT SECURITY IN GERMANY IN 2019 | FOREWORDS 3 recent incidents, evaluate the cyber security situat。

10、技(ICT)實驗室功能保持在相當高的水平，因此，到2018- 2019年，學校和州的實驗室基本發揮了作用。
在恰蒂斯加爾邦，一學年中，使用用電腦的比例從54%到100%不等。
這一差異在米佐拉姆邦為77%至96%，在拉賈斯坦邦為68%至97%，在特倫甘納邦為73%至91%。
總體而言，使用功能性服務器的平均比例為91%，82%的情況下每臺電腦至少有2個功能性耳機和分配器，48%的訪問中沒有其他實驗室問題。
2.電力供應干預監測工具(IMT)的觀察顯示，255所學校中約17%報告電力供應問題影響了CLIx的實施。
調查顯示，在40%的學校(165所學校中的67所)中，50%的教師報告說，電力對信息和通信技術集成“極具挑戰性”。
來自泰倫甘納邦(22%)和拉賈斯坦邦(16%)的電力供應影響CLIx實施的報告更高。
總體評估是，存在電力供應問題，中斷ICT實驗室使用的情況約為15-25%。
3.教師對技術的接觸考慮到干預的性質，教師使用設備和他們與ICT的接觸能力是CLIx 支持在學校實施的關鍵先決條件。
幾乎所有(99%)的CLIx教師有訪問移動或智能手機，93%的CLIx教師和95%的非CLIx教師有訪問互聯網。
只有57%的CLIx教師能夠在校外使用臺式或筆記本電腦;46%的非CLIx教師使用平板電腦。
教師在CLIx實驗期間的行為：文本由木子日青 原創發布于三個皮。

11、赤字預計將達到GDP的13%。
隨著2020-2021年冠狀病毒大流行的影響減弱，赤字有所下降，但隨后又出現增長，這主要是因為在預測期的最后20年里凈利息支出迅速增加。
赤字超過了50年來每年占GDP 3.3%的平均水平。
到2021財年末，公眾持有的聯邦債務預計將達到國內生產總值(GDP)的102%。
如果管理稅收和支出的現行法律基本保持不變，那么債務將在這一水平附近持續到2028年，然后進一步上升。
國會預算辦公室預計，到2031年，美國的債務將達到GDP的107%，這將是美國歷史上最高的水平。
1900年到2051年由公眾持有的聯邦債務：預計未來30年，不斷增長的赤字將推動公眾持有的聯邦債務達到前所未有的水平。
為什么聯邦債務最近有所增長?2020年第一季度，新冠肺炎疫情結束了美國歷史上最長的經濟擴張，引發了二戰經濟復蘇以來最嚴重的產出和就業低迷。
與疫情和隨之而來的經濟衰退帶來的支出增加和收入減少，將公眾持有的聯邦債務從2019年底占GDP的79%提高到2020年的100%。
在過去的50年里，債務平均占GDP的44%。
在美國歷史上，債務僅在1945年和1946年這兩年就超過了GDP的102%，在二戰后聯邦開支激增后，債務分別達到了GDP的104%和106%。
文本由木子日青 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：美國國會預算辦公室。

12、計算機視覺在過去十年中取得了巨大的進步，主要是由于機器學習技術(特別是深度學習)的使用。
新的數據顯示，計算機視覺正在產業化：在一些最大的基準上，表現開始趨于平緩，這表明社會需要制定和商定更難的標準，以進一步測試表現。
與此同時，企業正在投入越來越多的計算資源，以更快的速度訓練計算機視覺系統。
同時，用于已部署系統的技術(如用于分析視頻靜止幀的目標檢測框架)正在迅速成熟，這表明人工智能的進一步部署。
計算機視覺圖像挑戰：最高精度自然語言處理(NLP)超出了其評估指標：NLP的快速發展產生了人工智能系統，其語言能力顯著提高，已開始對世界產生有意義的經濟影響。
谷歌和微軟都在搜索引擎中部署了BERT語言模型，而其他大型語言模型則是由微軟和OpenAI等公司開發的。
NLP的進展如此之快，以至于技術進步已經開始超過測試它們的基準。
這可以從快速出現的系統中看出，這些系統在SuperGLUE上獲得了人的水平的性能，這是一個NLP評估套件，是針對早期NLP進展超過了GLUE評估的能力而開發的。
SuperGLUE 基準新的推理分析：大多數技術問題的衡量標準都顯示了每個時間點最佳系統在固定基準上的表現。
人工智能指數開發的新分析有一些指標，這些指標考慮到了一個不斷發展的基準，并考慮到隨著時間的推移，將一組系統的總體性能的一部分歸因于單個信用系統。
這些被應用于兩個符號推理問題，自動定理證明。

13、重塑組織。
從2019年到2020年，企業學習者的數量翻了一番多，每個學習者的學習時間也增加了58%。
報告八大要點1.L&D專業人士看好預算增長%在全球接受調查的L&D專業人士中，預計他們的預算會增加2.提高技能和重新技能是全球L&D專業人士的首要任務2021年研發計劃的前三個重點領域，按排名順序排列：升級和再升級、領導與管理、虛擬入職。
3.51%的L&D專業人士表示，與新冠疫情之前相比，現在內部流動更為重要自新冠疫情以來，內部員工在所有員工中所占比例更大，擁有內部流動性的公司的員工停留時間幾乎是原來的兩倍。
4.已經進入建立彈性和數字流暢性的時代根據全球L&D的領導，在調查的每個國家，復原力和數字流暢性被列為最重要的1或2項技能。
5.L&D正在幫助創造一個更加多樣化、包容和公平的工作場所全球近三分之二(64%)的L&D專業人士和北美近四分之三(73%)的專業人士表示，他們的高管已將多元化與包容性(D&I)計劃列為優先事項。
6.Z一代的學習比以往任何時候都要多，而且專注于職業發展與2019年相比，Z一代學習者在2020年每名學習者學習內容的時間增加了50%，76%的Z一代學習者認為學習是事業成功的關鍵。
7.一起學習可以提高參與度報告指出，使用社交功能(問答、課。

14、kedIn的研究，有75%的學習和開發專業人士表示，與以前的冠狀病毒新冠疫情相比，基于社區的學習現在對他們的業務更為重要，有94%的人同意共同學習的團隊最終會更成功。
三分之一的企業領導人表示，對員工進行技能培訓和提高技能是2021年的重中之重。
圖1 與內容共享人員保持聯系并應用信息使用VR和AR 進行教育過去，虛擬現實和增強現實技術一度只為輕描淡寫而使用，現在正以實用的方式用于教育學童，建筑工人，甚至是外科醫生。
VR已被用于在外科醫生進入手術室之前對其進行培訓。
布里斯托爾兒童醫院的整形外科醫生Alex Aquilina博士一直在使用VR技術制作360度手術視頻。
教師面臨的挑戰隨著向在線學習的發展，過去12個月中，教育領域發生了巨大變化，這將對學生的教學方式產生深遠影響。
教師不得不以創紀錄的速度適應一種新的授課形式，其中涉及將小型的面對面會議與遠程課堂相結。
圖2 教師開展家庭學習的障礙教育科技如何改變學習當學生進入工作隊伍時，他們可能會多次改變職業，這只有在他們具有自學能力的情況下才有可能實現。
隨著我們進入這一代自助服務和更具個性化的學習時代，數字創新正在幫助使其盡可能高效。
盡管教育工作者可能正在擁抱新的技術形式，但盡管在互聯網上，他們仍然站在課堂上講話。
對于學生而言，這比自學或與導師一對一學習的效率低得多，這兩種方法都工作得更好，并且可以在技術的幫助下使用。
應對SE。

15、OC)少140億美元，連續第17年下降自2016年第四季度以來減少，未償余額達到3350億美元。
圖1 總債務余額及其構成起源2021年第一季度，抵押貸款和汽車貸款的新信貸擴展都很強勁。
抵押來源，計量為消費者信貸報告中出現的新抵押貸款余額(包括再融資)為1.1萬億美元，低于2020年第四季的紀錄高位。
包括貸款和租賃在內的汽車貸款來源略有下降，但仍保持不變1530億美元。
違法和公共記錄自疫情衰退開始以來，總犯罪率持續下降，反映出寬容(由CARES法案提供并由貸方自愿提供)，以保護借款人的信用記錄不受報告跳過或延期的付款。
截至3月下旬，未償還債務中有3.1%處于逾期狀態，與第四季度相比下降了一個百分點，比2020年第一季度下降了1.5個百分點。
圖2 按信用評分的抵押來源家庭債務在1月1日至3月31日期間，大約有11,000個人的信用報告中添加了新的止贖通知，自1999年發布系列以來，看到的止贖房屋數量最少。
逾期90天以上的抵押貸款余額所占比重下降至0.59%，創歷史新低，因為仍然可以選擇忍耐和喪失抵押品贖回權大部分被擱置。
圖3 按拖欠狀態的總余額助學貸款第一季度未償還的學生貸款債務為1.58萬億美元，比2020年第四季度增加290億美元。
2021年第1季度，約6.2%的學生債務拖欠90天以上或違約1.2較低的學生債務水平拖欠行為反映了教育部的一項決定，即報告符合CARES法寬容。

16、邦IT工作的年營業額為14%。
實際上，這意味著聯邦政府每年幾乎有五個網絡安全工作者的損失。
此外，在過去五年中，在新受聘擔任聯邦政府網絡安全職位的所有工人中，有27%的人在一年內離開了聯邦政府。
這表明，聯邦政府不僅對保留網絡安全工作者懷有挑戰，而且這些保留問題對新員工來說尤其明顯。
這使得許多關鍵的網絡安全工作崗位沒有被填補，并阻礙了國家抵御網絡威脅的能力。
二、聯邦政府可以采取行動來增強其網絡安全勞動力1、擴大招聘范圍，將員工納入與技能相關的人才庫;2、從更多樣化的人才庫中招聘;3、通過重新構建的角色描述和對未來準備好的技能的目標培訓，使能力現代化;4、增加各種薪酬，與私營部門薪酬水平競爭;5、重新評估資格證書和經驗要求，以使薪酬更具競爭力;6、創造向上流動的新機會;7、標準化整個聯邦政府的網絡安全角色描述和命名法;8、支持網絡安全勞動力發展的更廣泛的生態系統。
文本由云閑 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源：Burning Glass：改善美國聯邦網絡安全招聘。

17、社區公眾號：De v Op s 社區Me e t u p社區公眾號：De v Op s 社區Me e t u p 社區公眾號：De v Op s 社區Me e t u p 社區公眾號：De v Op s 社區Me e t u p 社區公眾號。

18、張雪萌, 楊岱 MULTIINSTANCE GPU MIG 深度學習最佳用法示例 2 Introduction to MIG MultiInstance GPU MIG management Kubernetes support for M。

19、徐添豪, 張雪萌, 黃孟迪 使用Triton優化深度學習推理的大規模部署 2 AGENDA Triton Overview Inference Server pipeline A100 MultiInstance GPU MIG Deplo。

20、在Apache Flink中使用GPU來完成機器學習任務 郭旸澤阿里巴巴 開發 1 陳戊超阿里巴巴 開發 01 Background 2 Apache Flink An unified batch and stream processing。

21、深度學習在京東物流 無人配送車感知的應用 許新玉，架構師 京東物流X研究部智能駕駛部 20201216 confidential GTC China 2020 CONTENT 1 JDX無人配送車發展歷程和功能概述目錄 2 JDX無人配送車。

22、Alink：基于Flink的機器學習平臺 楊旭 阿里巴巴計算平臺事業部 資深算法專家 2020725 什么是Alink Alink是基于Flink的機器學習算法平臺 相關名稱的公共部分：Alibaba,Algorithm,AI,Flink,。

23、CPU Node GPU Node GPU Node CPU Node XIAOMI CloudMl Model Trainnig Model Inference Thetis MIG Grid MPS cGPU vCuda Orionvi。

24、Data Provider Solution for DLT on Brain 曠視科技楊陽 背景 瓶頸分析 解決方案 未來和展望 分享大綱 背景 Deep Learning training DLT: an important workl。

25、58深度學習平臺在提高模型推 理性能和GPU使用率上實踐 陳興振 58同城 AI Lab 2020.12.20 58深度學習平臺介紹 模型推理加速 提升平臺GPU使用率 總結及計劃 分享大綱 58深度學習平臺 算力算力 CPUK40P40T。

26、2021年3月，美聯儲Federal Reserve進行了一項高級財務官調查SFOS，系統地收集了多家銀行對近幾個月的準備金管理經驗以及對未來幾個月準備金和資產負債表管理預期的看法。
此外，調查還收集了美聯儲fed對某些流動性工具的看法，包。

27、人才培育與發展的數據正變得至關重要劇變的時代紛至沓來的黑天鵝,讓一些企業的學習發展歷經了匆忙線下轉線上的陣痛,而另一些企業則早已先手布局從容應變。
對于學習數字化的準備度，成為面臨突變時,企業反脆弱的底牌之一。
然而,在數字化學習轉型的熱潮中,。

28、CMHC 的出資計劃面臨實施延遲。
在加拿大國家住房戰略的前三年，CMHC 將不到一半的資金用于兩個關鍵舉措，即國家住房共同投資基金和租賃建設融資計劃。
截至 2020 年 10 月 30 日,CMHC 已作出財政承諾，以建造 4,270 套經。

29、2021年第二季度，家庭總債務余額增加了3130億美元，較2021年第一季度增長了2.1%，目前為14.96萬億美元。
余額比2019年底增加8120億美元，比2020年第二季度增加6910億美元。
總體余額2.1%的增幅是2013年第四季度以來.。

30、在女性占主導地位的職業類別中工作的員工。
4 3具體而言，我們關注女性占主導地位的職業類別中的員工比例，這些職業類別中接受薪酬公平調整的員工比例，以及平均年度薪酬公平調整占年薪的比例。
中國人民銀行公共部門員工和員工的年化增長率補償被應用于項目。

31、PowerOfConnection 1 Media effectiveness regional learnings EuropeLatin AmericaNorth AmericaGreater China consumers spent。

32、深圳市和訊華谷信息技術有限公司 版權所有 20112022 粵ICP備12056275號132021年汽車人群在線學習需求洞察報告2深圳市和訊華谷信息技術有限公司 版權所有 20112022 粵ICP備12056275號13極光觀點有車人群。