河套IT WALK(总第62期)：人工智能领域的重大突破：一种新型抗生素可杀灭超级细菌

欢迎收看河套IT WALK，今天，我们将为你带来一系列关于AI、自动驾驶、5G、边缘计算等领域的最新动态和最热门话题。其中，最引人注目的是一项来自AI领域的重大突破：科学家利用AI发现了一种新型抗生素，可以对抗耐药性感染。这是AI在药物发现领域的又一里程碑，也是对全球公共卫生的巨大贡献。接下来，我们将详细介绍这项惊人的发现，以及其它一些令人兴奋的科技新闻。

人工智能助力抗生素革命：一种新型分子可杀灭超级细菌

MIT和麦克马斯特大学的研究人员利用一种AI算法，发现了一种新的抗生素，可以杀死一种导致许多耐药性感染的细菌，即鲍曼不动杆菌。这种细菌经常出现在医院环境中，对许多现有的抗生素具有抵抗力。研究人员使用了一种基于深度学习的模型，从数百万种化合物中筛选出可能具有抗菌活性的候选物质。他们发现了一种名为halicin的化合物，它是一种人工合成的分子，原本是用于治疗糖尿病的。实验结果显示，halicin可以有效地杀死鲍曼不动杆菌，并且在动物模型中也表现出良好的效果。此外，halicin还可以对付其它类型的耐药性细菌，如金黄色葡萄球菌和肺结核杆菌。（MIT News）

智愿君：耐药性感染是一种全球性危机，预计到2050年将超过癌症成为全球死亡的首要原因。然而，目前的抗生素开发速度远远跟不上细菌产生耐药性的速度。因此，需要利用新的技术和方法来加速抗生素的发现和开发。AI提供了一种强大而高效的技术和方法，它可以利用深度学习等算法，从复杂和多样的化合物中识别出具有特定功能或活性的分子，并预测其可能的作用机制和副作用。这样可以大大节省时间和成本，提高成功率和安全性。此外，AI还可以利用已有的数据和知识，发现一些原本用于其它目的的化合物，如halicin，也具有抗菌活性，并且可能比传统的抗生素更有效和持久。

人工智能推动药物发现市场爆发：2029年规模将达到700亿美元

据一份最新的市场报告，AI在药物发现领域的全球市场预计到2029年将从2022年的10亿美元增长到60亿美元，复合年增长率达到39.5%。AI在药物发现领域的应用包括药物优化和再利用、临床前测试、生物标记物发现、目标识别和验证等，涵盖了从数据管理、分析、机器学习、计算机视觉、语音、语言到决策等各方面的AI服务。推动AI在药物发现领域市场增长的主要因素包括：耐药性感染的威胁、药物研发成本和时间的增加、新型冠状病毒疫情的影响、AI技术的进步和创新、公私合作伙伴关系的增加等。（Drug Discovery Online）

智愿君：AI提供了一种强大而高效的技术和方法，它可以利用深度学习等算法，从复杂和多样的化合物中识别出具有特定功能或活性的分子，并预测其可能的作用机制和副作用。这样可以大大节省时间和成本，提高成功率和安全性。此外，AI还可以利用已有数据和知识，发现一些原本用于其它目的的化合物，也具有抗菌活性，并且可能比传统的抗生素更有效和持久。

深度学习提升乳房病变诊断准确率：一种新的计算机辅助方法

一项发表在美国放射学会（ARRS）旗下的《美国放射学杂志》（AJR）上的论文，介绍了一种基于深度学习的计算机辅助诊断（CAD）系统，用于对乳房超声图像上的病变进行分类。该系统使用了一种名为ResNet-50的卷积神经网络（CNN），它是一种用于图像识别和分类的深度学习模型。研究人员使用了来自三家医院的乳房超声图像数据，共包括1016例良性病变和1016例恶性病变，将其分为训练集、验证集和测试集。研究人员使用训练集和验证集对ResNet-50模型进行了训练和调优，然后使用测试集对模型进行了评估。评估指标包括准确率、灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线下面积（AUC）等。结果显示，ResNet-50模型在测试集上达到了0.945的AUC，0.922的准确率，0.916的灵敏度和0.928的特异度，优于传统的CAD系统和人类放射科医生。（News Medical）

智愿君：乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，及时发现和区分良性和恶性病变对于提高患者的生存率至关重要。然而，乳房超声图像通常存在信噪比低、病变形态多样、操作者依赖性强等问题，导致乳房病变分类困难且误诊率高。因此，需要利用新的技术和方法来辅助医生进行乳房病变分类。深度学习提供了一种强大而高效的技术和方法，它可以利用CNN等算法，从复杂和多样的图像中提取出有效的特征，并进行分类或检测等任务。这样可以大大提高分类的准确率和效率，减少误诊和漏诊的风险。此外，深度学习还可以利用大量的数据和知识，自动地优化和调整模型的参数和结构，使其适应不同的数据集和场景。

微软携Azure AI云服务助力人工智能创新：开发者和数据科学家受益

微软宣布了Azure AI云服务的最新更新，包括Azure Machine Learning、Azure Cognitive Services、Azure Applied AI Services等，为开发者和数据科学家提供了一系列强大的AI工具，可以快速和灵活地构建和部署各种AI解决方案。Azure AI云服务利用微软在AI领域的研究成果和负责任的AI实践，支持多种开源框架和语言，集成了OpenAI等合作伙伴的模型，提供了高性能、高可用性、高安全性和高可扩展性的云计算基础设施。（The Register）

智愿君：Azure AI云服务涵盖了从数据管理、分析、机器学习、计算机视觉、语音、语言到决策等各方面的AI服务，可以帮助用户实现数据驱动的创新和价值。Azure AI云服务还兼顾了AI的负责任性，注重数据的隐私、透明度和可信度，遵循了微软的负责任AI原则。此外，Azure AI云服务还利用了微软在云计算基础设施方面的优势，提供了高效、可靠、安全和可扩展的计算资源，支持用户在云端或边缘设备上部署和运行AI应用。

Cohesity与Google Cloud联手打造安全高效的数据层：人工智能发挥关键作用

Cohesity是一家专注于数据安全和管理的领先企业，它宣布了与Google Cloud的扩展合作，旨在帮助客户利用生成式AI和数据的力量。此外，Cohesity还推出了Cohesity Turing，这是一套独特、全面且快速发展的AI技术，将AI的力量带入数据安全和管理领域。Cohesity与Google Cloud的合作，以及Cohesity Turing，将使客户能通过一个单一、安全的工作流，在本地、多云和边缘环境中利用他们的整个数据资产。多年来，Cohesity和Google Cloud一直为客户提供一个简单而强大的企业级解决方案，用于备份和恢复应用程序。在此基础上，Cohesity正在继续扩展其AI就绪的数据安全和管理平台——Cohesity Data Cloud——与顶级云服务，如Vertex AI，Google Cloud机器学习平台，进行更紧密的集成。Cohesity的数据安全和管理能力与Google Cloud生成式AI和分析能力相结合，将为客户提供对他们已经在Cohesity平台上保护和管理数据的新洞察力。（Forbes）

智愿君：Cohesity不仅可以为客户提供一个统一而强大的平台，用于备份、恢复、归档、分析、搜索、监控和保护他们在不同位置和环境中存储的数据，还可以利用Google Cloud最新AI技术，为客户提供更深入和精准的数据洞察力，帮他们解决各种业务问题。例如，通过与Vertex AI的集成，客户可以快速在海量数据中搜索数据模式，如发现异常或威胁，或者找到特定问题的答案，或使用上下文搜索快速恢复数据。

端点AI走向高速时代：设备端处理技术助力边缘AI和TinyML

设备端处理是指在设备上本地运行AI算法，处理数据的能力，它是边缘AI和端点AI的基础，也是TinyML的关键。设备端处理有利于实现实时处理，降低延迟，提高隐私，增强鲁棒性，节省网络带宽。设备端处理在自动驾驶汽车、医疗应用、云计算和数据中心等领域有着重要的价值。近期，有多个行业新闻涉及设备端处理的进展和创新。例如，Infineon收购了Imagimob，这是一家专注于嵌入式系统部署的自动机器学习工具公司；Andes Technology推出了AndesAIRE平台，为边缘AI和端点AI应用提供了低功耗的深度学习加速器和软件工具；NXP推出了i.MX 8M Plus系列芯片，为嵌入式系统提供了高性能的机器学习和图像处理能力。（All About Circuits）

智愿君：设备端处理可以使边缘AI和端点AI应用更加灵活和高效，无需依赖云端或网络的支持，可以在设备上直接运行复杂的AI模型，实现数据的快速分析和决策。设备端处理也可以使TinyML应用更加广泛和实用，可以在微控制器等资源受限的嵌入式设备上运行机器学习模型，实现数据的智能处理。总之，设备端处理是推动边缘AI、端点AI和TinyML发展的核心技术之一，它为各种AI应用提供了更多可能性和机会。

NVIDIA AI Enterprise与Azure Machine Learning携手打造云端人工智能平台：企业受惠

NVIDIA宣布与微软合作，将其NVIDIA AI Enterprise软件集成到Azure Machine Learning中，以帮助企业加速他们的AI项目。NVIDIA AI Enterprise是NVIDIA AI平台的软件层，提供了超过100种框架、预训练模型和开发工具，支持各种AI应用，包括自定义的大语言模型。与Azure Machine Learning的集成将创建一个安全、企业级的端到端云端AI平台，使Azure客户可以快速构建、部署和管理定制化的AI应用。Azure客户可以通过NVIDIA AI Enterprise注册表，轻松地在Azure Machine Learning中使用NVIDIA AI工具包，如TAO、RAPIDS、MONAI、Triton Inference Server等，进行数据管理、分析、机器学习、计算机视觉、语音、语言和决策等方面的AI服务。（Healthcare IT News）

智愿君：NVIDIA AI Enterprise利用NVIDIA在AI领域的研究成果和技术优势，提供了多种AI框架和模型，支持各种AI应用，特别是生成式AI应用，如大语言模型等。Azure Machine Learning利用微软在云计算基础设施方面的优势，提供了一个高性能、高可用性、高安全性和高可扩展性的云计算平台，支持用户在云端进行数据处理和分析。通过将NVIDIA AI Enterprise与Azure Machine Learning集成，用户可以在一个统一而简便的工作流中，利用NVIDIA AI Enterprise注册表中提供的AI服务，在Azure Machine Learning中进行数据管理、分析、机器学习、计算机视觉、语音、语言和决策等方面的AI实验和部署。

Deci首席执行官分享NVIDIA GPU上的NLP推理加速秘诀：MLPerf成绩大幅提升

Deci是一家专注于提高深度学习推理性能的公司，它使用一种名为自动神经架构构建（AutoNAC）的技术，可以自动优化和量化深度学习模型，使其适应不同的硬件和场景。Deci在最近的MLPerf v2.0推理基准测试中，展示了其在自然语言处理（NLP）领域的优异成绩，它在BERT 99.9类别中，在NVIDIA A30、A100和H100 GPU上，实现了超过10万次每秒的吞吐量，同时还提高了模型的准确率。这一成绩是基于Deci优化后的BERT模型——DeciBERT，以及NVIDIA TensorRT软件框架。DeciBERT是使用AutoNAC技术生成和优化的BERT模型，它可以在保持或提高准确率的同时，大幅提高推理速度和效率。NVIDIA TensorRT是一种用于加速深度学习推理的软件框架，它可以在NVIDIA GPU上实现最佳性能。（EE Times Europe）

智愿君：NLP是人工智能领域的一个重要分支，它涉及语音、语言、文本等多种数据类型和应用领域。随着大语言模型（LLM）等复杂和庞大的NLP模型的出现，推理性能和效率成为一个关键的挑战和瓶颈。因此，需要利用新的技术和方法来加速NLP模型的推理过程。AutoNAC技术提供了一种强大而高效的技术和方法，它可以利用AI算法，从复杂和多样的模型中识别出最优化的架构，并进行量化等处理，使其适应不同的硬件和场景。这样可以大大节省时间和成本，提高推理速度和效率。此外，AutoNAC技术还可以利用已有的数据和知识，发现一些原本用于其它目的的模型，如BERT，也具有NLP活性，并且可能比传统的NLP模型更有效和准确。

苹果iOS 17锁屏变身智能家居控制中心：用户可随心定制

据彭博社报道，苹果正在计划为iOS 17添加一个新功能，可以让锁屏显示更多的信息，如天气、日历、股市等，类似于智能家居设备的显示屏。这个功能据说是在设备平放在桌子、支架或床头柜上时激活的。这个功能将在去年iOS 16推出的锁屏小部件基础上进行扩展，锁屏小部件可以让用户看到一些简短的信息，如股票行情、新闻和温度等。这个功能的目的是为了让用户在不解锁手机的情况下，也能快速查看一些重要或有用的信息。（CNET）

智愿君：苹果是一家以创新著称的公司，它不仅能提供优质硬件和软件产品，也能不断改进和优化用户体验，为用户提供更便捷、更智能、更个性化的服务和功能。苹果计划为iOS 17添加一个新功能，这个功能可以让用户在不解锁手机的情况下，也能快速查看一些重要或有用的信息，提高用户的效率和满意度。这体现了苹果在推动技术创新、满足用户需求、创造用户价值方面的能力和潜力。

AMD推出低成本汽车级处理器：助力汽车边缘传感器升级

AMD是一家全球领先的半导体解决方案开发商，它为具有边缘传感器的汽车，如激光雷达、雷达和3D环视摄像系统等，提供了两款新低成本汽车级处理器：XA AU10P和XA AU15P。这些处理器属于AMD汽车级XA Artix UltraScale+系列的一部分，是一种功能安全认证的FPGA和自适应SoC，适用于高级驾驶辅助系统（ADAS）传感器应用。边缘传感器在汽车市场中越来越普遍，尤其是随着自动驾驶的增长。随着对自动驾驶的需求增加，对更快的信号处理、更低的设备成本和更小的尺寸也有了更高的要求。功能安全也是许多自动驾驶应用的关键。为了满足这些市场需求，AMD推出了这两款新的低成本汽车级处理器，它们可以与AI芯片协同工作，在始终开启的超低功耗模式下，感知人类的存在，延长便携设备的电池寿命。这些处理器支持分层高动态范围（HDR），可以提供高清晰度和真实感的图像质量，并支持多个摄像头同步，适用于需要深度检测的机器视觉和物联网应用。（The Fast Mode）

智愿君：这些处理器属于AMD汽车级XA Artix UltraScale+系列的一部分，是一种功能安全认证的FPGA和自适应SoC，适用于高级驾驶辅助系统（ADAS）传感器应用。这些处理器可以与AI芯片协同工作，在始终开启的超低功耗模式下，感知人类的存在，延长便携设备的电池寿命。这些处理器还可以提供高清晰度和真实感的图像质量，并支持多个摄像头同步，适用于需要深度检测的机器视觉和物联网应用。这也体现了AMD在推动技术创新、满足市场需求、创造用户价值方面的能力和潜力。

WBA推出运营商管理Wi-Fi标准化技术框架：家庭网络更快更稳定

无线宽带联盟（WBA）发布了一份技术报告，提出了一种运营商管理的Wi-Fi（OMWi）参考架构。该框架将结合多种现有标准，简化Wi-Fi数据收集、Wi-Fi管理、家庭网络配置和优化的过程，为运营商提供更有效的决策依据。该报告指出，目前市场上存在多种运营商管理的Wi-Fi解决方案，各自采用不同的专有或标准方法，导致解决方案不互通、不可复用。WBA成员企业旨在通过提供一个整体的参考架构，简化分析和选择过程，同时提高家庭网络的性能和可靠性。（Computer Weekly）

智愿君：运营商管理的Wi-Fi是一种让运营商能远程监控、配置和优化家庭网络的技术，可以提高用户体验和满意度。然而，由于缺乏统一标准和架构，运营商面临着部署和管理的挑战和成本。WBA提出的参考架构是一个创新的解决方案，它将多种标准融合在一起，形成一个互操作、可复用、可扩展的框架。这将有助运营商节省资源、降低复杂度、提高效率，并为用户提供更好的服务质量。这体现了WBA作为一个全球性无线生态系统联盟，在促进行业合作、推动技术创新、满足市场需求方面的领导力和影响力。

红帽首席技术官分享开源之道：创新与诚信并重

红帽是一家全球领先的企业级开源软件解决方案提供商，旗下拥有红帽企业版Linux、红帽OpenShift、红帽Ansible等多款知名产品。红帽首席技术官克里斯·赖特（Chris Wright）在接受采访时谈论了开源的未来，包括开源的发展趋势、挑战和机遇。赖特认为，开源是一种能加速创新和协作的方法，它可以让不同的人和组织共同解决复杂的问题，创造更好的技术。他还认为，开源需要保持诚信和透明度，以及尊重和支持开源社区和贡献者。赖特表示，红帽将继续秉承开源的价值观和原则，与开源社区紧密合作，为企业提供高质量、高性能、高安全性的开源软件解决方案。（SiliconANGLE）

智愿君：红帽是一家以开源为核心的公司，它不仅提供优秀的企业级开源软件解决方案，也积极参与和支持开源社区和项目，推动开源技术的发展和创新。红帽首席技术官的上述观点体现了红帽对开源的理解和承诺，也体现了红帽在推动技术创新、满足客户需求、创造商业价值方面的能力和潜力。

英国学校用VR打造元宇宙教育平台：让学生沉浸地学习

Reddam House是一所位于英国伯克郡的私立学校，它是全球第一所使用VR技术开创元宇宙教育的学校。元宇宙是指一个由多个虚拟世界构成的互联网空间，用户可以通过VR设备进入并进行各种活动。Reddam House与VR教育公司MPost合作，为学生提供一种全新的学习方式，让他们可以在VR中探索不同的主题和场景，如古埃及、太空站、人体解剖等。学生可以在VR中与老师和同学互动，观察和操作各种物体，增加知识和技能。Reddam House的校长理查德·巴克利（Richard Backhouse）表示：“我们相信，VR技术可以为我们的学生提供更多的机会和选择，让他们能在一个安全、有趣和创造性的环境中学习。我们希望通过这种方式，激发他们对学习的热情和好奇心，培养他们的批判性思维和创造性解决问题的能力。”（MPost）

智愿君：Reddam House是一所以提供优质教育为目标的私立学校，它是全球第一所使用VR技术开创元宇宙教育的学校。这种方式可以让学生超越传统的课堂限制，体验更多可能性和趣味性，同时也可以培养他们的合作、沟通、创新等能力。这也体现了Reddam House在推动教育创新、满足学生需求、创造学习价值方面的能力和潜力。

量子计算与人工智能相互促进：共同开拓未来的可能性

量子计算是一种利用量子力学原理进行信息处理的技术，它可以在某些问题上比传统的经典计算机更快、更强大。AI是一种模拟人类智能的技术，它可以在各领域提供智能化服务和解决方案。量子计算和AI的结合，可以为AI系统提供更高的性能、安全性和可靠性，从而应对未来的挑战和机遇。例如，在自动驾驶领域，量子计算可以帮AI系统更快地处理复杂的路况和交通数据，提高自动驾驶的效率和安全性。（The Conversation）

智愿君：量子计算是一种具有巨大潜力的技术，它可以突破经典计算机的局限，实现更高效、更强大、更灵活的信息处理。AI是一种具有广泛应用的技术，它可以模拟和扩展AI，实现更智能、更便捷、更优化的服务和解决方案。量子计算和AI的结合，可以为AI系统提供更高的性能、安全性和可靠性，从而应对未来的挑战和机遇。这体现了量子计算在推动技术创新、满足社会需求、创造社会价值方面的潜力和价值。

Nick Scalone揭秘BIM中的“I”：信息是建筑项目成功的关键

Nick Scalone是一位建筑信息模型（BIM）专家，他在Construction Today上发表了一篇文章，阐述了BIM在建筑项目中的作用和价值。他指出，BIM不仅是三维模型，而是一个包含了项目的所有信息和数据的数字化平台。BIM可以帮助建筑团队更好地协作、沟通和协调，提高效率、降低风险和节省成本。他认为，“I”是BIM中最重要的部分，因为它代表了信息、智能和创新。（Construction Today）

智愿君：BIM是一种利用数字技术来管理建筑项目的过程，它可以提高设计和施工的质量和效率。本文作者是一位BIM专家，他从自己的经验出发，解释了BIM中“i”的含义和作用。他认为，信息、智能和创新是BIM的核心要素，它们可以帮助建筑团队更好地理解和控制项目的全貌。

通信技术辐射对生态环境有何影响？科学家们展开研究

通信技术，如手机、Wi-Fi和卫星，都会产生无线电频率（RF）辐射，这是一种非电离辐射，能量较低，不足以直接损伤DNA。然而，RF辐射也会导致原子振动和加热，可能对生物体产生一些影响。科学家们正在研究RF辐射对动植物的长期健康影响，目前的证据还不足以得出明确的结论。一些研究发现RF辐射可能会影响动植物的生长、行为、生殖和基因表达，但也有一些研究表示没有发现这样的效应。因此，需要更多的实验和观察来确定RF辐射对动植物的真实影响。（Cosmos Magazine）

智愿君：本文指出，虽然RF辐射不是一种强度很高的辐射，但它仍然可能会对生物体产生一些影响，特别是在无线通信技术越来越普及的情况下。文章引用了一些科学家的研究结果，展示了RF辐射对动植物可能产生的不同效应，但也指出了这些研究的局限性和不一致性。

巴西459个市镇将开展3.5GHz频段5G试验：Anatel批准

巴西电信监管机构Anatel在5月25日宣布，批准在459个市镇开展3.5GHz频段的5G试验，这是继去年11月举行的5G频谱拍卖后的一项重要举措。这些市镇将在今年6月至12月之间进行为期六个月的试验，以评估3.5GHz频段的技术性能和经济效益，以及对其它无线服务的影响。Anatel表示，这些试验将为巴西的5G部署提供宝贵的经验和数据，同时也将促进当地的创新和发展。（CommsUpdate）

智愿君：这些市镇将在今年进行为期六个月的5G试验，以测试3.5GHz频段的可行性和优势，以及对其它无线服务的干扰。Anatel认为它们将为巴西的5G部署奠定基础，同时也将推动当地的创新和发展。

感谢你收看今天的科技新闻，希望你喜欢我们为你精心准备的内容。今天，我们了解了AI在药物发现领域的重大突破，以及其它一些关于自动驾驶、5G、边缘计算等领域的最新动态和最热话题。这些新闻展示了科技创新的无限可能性，也反映了科技对社会和经济的深刻影响。我们期待与你下次再会，再次为你带来更多有趣和有用的科技新闻。周末快乐！

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