新闻
埃克森美孚与微软 Azure 合作。埃克森美孚希望能利用 Azure 来提升其在美国最大页岩场的盈利率，利用德克萨斯和新墨西哥州二叠纪盆地的埃克森井中收集的数据， 微软 Azure 通过 AI 技术
来分析钻井并提供预测，从而提高产量。这笔合同的具体金额没有透露，不过埃克森美孚表示，这是该行业里最大的云投资。
微软员工公开信抵制公司和军方的生意。微软内部的一封员工 公开信
称，建议公司取消与军方的一笔 4.79 美元的生意。据了解，该合作在 2018 年 11 月被披露，美国国防部将采购来自微软的 AR 技术用于训练士兵。
高盛：苹果短期内不会跟进三星折叠屏。MWC 期间，包括三星、华为都推出了折叠屏手机，高盛 认为
，由于三星对于屏幕技术的控制，苹果短期内并不会跟进这类产品。同时，高盛也表示，即便三星折叠屏手机4 月份上市，但媒体或许很难拿到测试的机会。
Waymo 自动驾驶汽车现在可以看懂警察的手势。此举意义重大，这将大大扩展自动驾驶车辆应对道路的技能。Waymo 所展示的视频 显示
，车辆在十字路口检测到一个交警，并根据交警的手势作出了应对策略。
Echo 在酒店里并不受欢迎。作为首批在客房部署智能音箱的酒店， Best Western 酒店 CEO David Kong 却 发现
，酒店的很多客人并不信任 Echo，他们在入住之后将关闭了智能音箱。
观点
ARM 服务器会成为 X86 的对手吗？Linus Torvalds 有话说。Linus Torvalds 认为
，由于开发者更熟悉他们基于 x86 的开发环境，在可预见的未来 ARM 不可能赢得服务器市场。
故事
深度学习vs.神经形态计算之争
英特尔的神经形态计算项目主管Mike Davies在一次行业会议上指责Facebook的Yann LeCun没有充分认识到英特尔技术具有的优点。他嘲笑LeCun及其他人的深度学习方法，谈不上是真正的“学习”：
神经形态计算是英特尔布局的一个重要新兴方向，在这个领域，他们推出了芯片样品Loihi。英特尔说，这种芯片可以实现自主学习，而且能耗只有传统芯片的千分之一。
而Davies就是神经形态计算实验室的负责人，主管着英特尔在这一领域的探索。他参加ISSCC会议，也是来讲Loihi的。
“深度学习不是学习”：英特尔高管与 AI 大牛 LeCun 展开互怼
Loihi用了一种名叫尖峰神经元（spiking neurons）的技术，这类神经元只有在输入样本后才能被激活。
神经形态计算倡导者们认为，这种方法更好地模拟了大脑的运行机制，比如说信号传递的过程就像大脑一样经济。
在LeCun看来，神经形态计算领域没有产生有实际效果的算法，为何要为一种没用的算法构建芯片？
不过Davies直接表达了反对，他说，神经形态计算产生的算法是有效的，LeCun忽视了神经形态计算的优势。
Davies说：“LeCun反对尖峰神经元，但他却说我们需要解决硬件中的稀疏性，尖峰神经元就是干这个的啊。”
他说，这太讽刺了。
为了驳斥对尖峰神经元的批评，Davies引用了安大略滑铁卢一个名叫应用脑科学（Applied Brain Science）的机构的数据，比较了一种语音检测算法在不同芯片上的表现。
这个算法被要求识别“aloha”这个词，并且拒绝无意义词语，这家机构在CPU、GPU和Loihi芯片上运行了这一算法。
“深度学习不是学习”：英特尔高管与 AI 大牛 LeCun 展开互怼
这份数据显示，Loihi在常规处理器上运行常规神经网络性能最佳，特别是在计算速度方面，并且能源效率更高，不过精确度会低一些。
在另一个例子中，Davies说Loihi执行的基本分类器任务的速度是传统的基于GPU的深度学习网络的40倍，准确度提高了8％。
因此，Davies认为Loihi效率高得多，可以运行规模越来越大的网络，他认为，机器人控制将会是Loihi这类神经形态芯片的杀手级应用。
Davies还从LeCun的批评挑出了他认同的一点：尖峰神经元的硬件非常充足，提供了很多 工具 来映射有趣的算法。
针对这句话后边隐含的“但是软件算法层面不行”，Davies说，他的团队当前目标就是在算法上取得进展，算法确实拖了这个领域的后腿。
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