▲内容预览：
● google cloud next 云技术大会开幕 ● 英伟达发布全新 jetson tx2 嵌入式开发组件，强化 ai 智能运算 ● ibm研发大数据模型，为控制埃博拉病毒传播大显身手 ● 谷歌开放大规模音频数据集 audioset，助力 ai 音频算法研究 每日推荐 ● 盘点近年来引用最多的深度学习论文
google cloud next 云技术大会将于当地时间3月8日上午8:30在美国加州旧金山开幕（北京时间约为明日凌晨1点）。按照相关活动页的介绍，本次会议将会吸引 google 高管、客户、合作伙伴、开发人员、it决策者、google工程师等聚集在一起，共同构建云技术的未来。几位重要的演讲嘉宾包括：google 首席执行官 sundar pichai、google 母公司 alphabet 执行主席 eric schmidt ，以及知名学者兼 google 云首席科学家李飞飞等。
昨天（3月7日），英伟达发布了全新的嵌入式开发组件 jetson tx2。据报道，这块全新发布的开发板只有一块信用卡大小，但提供了超过前代产品近两倍的运算性能。按照公司高管的说法，之所以提供如此强劲的运算性能，就是为了助力开发者在深度神经网络等 ai 智能领域的研究。
2014年，埃博拉疫情给西非乃至全球的民众造成了巨大恐慌。为了应对疫情，早在疫情盛行期间，包括美国疾病控制中心 (cdc) 等机构的研究人员就已经研制出了可以模拟疾病扩散的数学模型，以帮助医疗工作者了解疾病的发病原因和分析可行措施的潜在影响。
然而很少有模型能研究出动物宿主的数量和疫情的关系，更没有模型考虑过溢出事件的随机性。最近一篇由ibm和蒙特克莱尔州立大学 (montclair state university) 合作撰写的文章填补了这一空白，研究人员在文章里公布了一个能研究埃博拉病毒从动物宿主感染到人类的开源计算模型。
该模型把溢出事件的随机性考虑在内，还披露如果忽视控制传染路线后果有多严重。在特定情况下，人群和携带病毒动物之间导致感染的接触越多，越有可能在人群中爆发流行。这意味着，即使不存在第二只能传播病毒的动物，疾病也有可能在一个地区爆发。
近日，谷歌开放了一个可以媲美图像识别领域 imagenet 的大型音频数据库 audioset。据称，该数据库包含了 632 个音频类别以及 2084320 条人工标记的每段 10 秒长度的声音剪辑片段（来自 youtube 视频），覆盖范围包括人声、动物声、各种乐器与音乐流派，以及日常生活环境的声音等。总体量为：2100 万标注视频、5800 个小时的音频，以及 527 种类型的标注声音。
滑铁卢大学的博士研究生 terry taewoong um 搜集整理了 2012 年以来在深度学习领域被引用次数最多的一百多篇论文，值得深入研究。以下为原资料地址，后续雷锋网(公众号：雷锋网)将推出针对这一资源的精编版，敬请关注。
栏目介绍：ai 开发者头条是雷锋网旗下 ai 研习社推出的资讯栏目，周一到周五更新，汇总每天 ai 开发圈的重磅新闻，并推荐技术干货。你所关注的 ai 技术资讯，尽在开发者头条。
关注 ai 研习社公众号，获取每日头条推送。
本文作者：恒亮