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当人们在谈论人工智能和自动驾驶的时候，总是离不开5G。要说4G的侧重点是人与人之间不同方式的通信，那么5G将要形成的端到端生态系统，能够充分发挥高带宽、低延迟、高可靠的三大特点。有了这些特点，在科技创新方面至少能够解决数据传输问题。

华为的迅速增长并不是一蹴而就的，至少从近几年的研发投入上看，它比中国任何一家公司都努力。欧盟下属联合研究中心近日公布了2018年度全球企业R&D研发投资排行榜(EU Industrial R&D Investment Scoreboard)。报告研究了全球经济实力爬升强劲的国家和地区，包括2500家公司2个财政年度的研发投入。这些公司占据了世界上90%商业性研发投入份额。

作为急诊室医生，Richard Zane经常会思考软件能够如何帮助患者。这里的难题在于工程师和医生来自不同的世界。Zane同时也是科罗拉多州UCHealth的首席创新官。他说，他遇到的大多数技术人员从未见过医院内部是如何运作的，也没有深入了解过医生的需求。

当地时间1月8日，百度世界大会美国场在拉斯维加斯的第52届国际消费类电子产品展览会（CES）召开，百度Apollo平台研发负责人王京傲发布最新版本Apollo3.5，并称其“跨越历史新阶段”，实现了支持包括市中心和住宅场景等在内的复杂城市道路自动驾驶，包含窄车道、无信号灯路口通行、借道错车行驶等多种路况。

特斯拉自动驾驶汽车又撞了。这一次被他撞的不是开着汽车的人类，而是一个机器人，它的身价是每天2000美元，租金。在CES开幕之际发生这样的事故，自然引起了很多人的怀疑——会不会又是一个公关噱头。因为此前俄罗斯机器人公司Promobot就曾表示，在CES大会之前就已经有一个机器人在拉斯维加斯街道上被特斯拉的Model S“杀死”

2019开年，Github公布了鼓舞人心的好消息：宣布私有资源库服务无限量免费。这家被称作“全球最大同性交友网站”的代码托管平台成立已经超过10年，半年前它被微软以75亿美元的价格收购，前Xamarin首席执行官Nat Friedman接任GitHub首席执行官。这一举动让很多开发者颇有微词，担心GitHub的开源性质会因为微软的介入改变，而这一次的免费举动可以看作微软对这一质疑的回应和面向开发者的善意。

软件工程师和数据科学家一起工作时，会擦出什么火花呢？作为Java / Kotlin开发人员，一位名叫Ben Danial的小哥为我们讲述了他与数据科学家合作的有趣经历。

代码是一门语言，这门语言搭建了人与计算机沟通的桥梁。通过编写代码，人类可以“命令”计算机开发网页、开发软件、搭建游戏... ...

人类天生存在许多认知偏差，而这对科学进步危害巨大。科学研究倾向于偏好既有研究方法，进而导致许多研究体系中的内在特性被忽略。因此，研究者很可能不幸花费毕生追索错误无意义的方向。回顾历史，科学长河中充斥着许多后人证明为错误因而毫无价值的研究。

普及数据思维，传播数据文化

新年伊始，海外媒体VentureBeat电话访谈了包括吴恩达、Yann Lecun在内的四位人工智能领域领军者，询问了他们对于过去一年人工智能领域发展的看法，以及他们认为新一年人工智能和机器学习可能产生的突破。

当前人工智能时代下，机器与人类之间的博弈一直在进行着。如图1所示，从1926年达特茅斯会议的召开标志人工智能诞生到深度学习模型在若干人工智能领域大规模应用的如今，人工智能已经走过近60年的时间。人工智能的发展先后经历了两次黄金期以及两次低谷。1957年第一款神经网络的发明点燃了第一次人工智能的高潮。

Python正成为计算机领域的红人，它的走红不仅仅因为它的简易语言设计和各种方便的调用包，还与各种培训课程中的营销般的吹捧不无关系。

笔者研究了195家数十亿美元初创公司，搜集了65个维度的数据，对创业公司成功原因总结出的一些数据结论，这里有100张你不应错过的图表。

TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。

2018即将收尾，2019即将开启，我们将带大家纵览专家们对AI的分析和预测。我们向专家们提了个问题：你认为2018年数据科学与分析的主要进展是什么？2019年会怎样发展？

在追求学位的道路上，博士学位或许是一个至高点。但这条路颇不好走，财务、精力、年龄，以及身边人的诱惑。很多人质疑读了博士有什么用处？甚至一些已经入了圈的人儿也在怀疑，这条路走的对不对？

在“二十一世纪的计算”大会上，图灵奖得主、清华大学交叉信息研究院教授兼院长姚期智做了题为“崛起中的量子计算”的主旨演讲。他从量子计算的历史和概念入手，为我们解释了量子计算机强大的原因以及目前的研究进展。未来，“量子计算+AI”将是新的时代主题，二者的结合也将绽放出新的火花。

结合了数据与机器学习的产品可成为解决用户需求的利器。它们能够创造一条可以帮你避免激烈竞争的“数据护城河”。当前已经有了一些非常经典的案例，例如谷歌搜索引擎以及亚马逊产品推荐系统，两者利用数据与机器学习做出的改进都吸引了更多用户使用它们的产品。

清华x-lab公开课第二期第二讲邀请到了中国银行法学研究会理事肖飒，他为清华师生带来了题为《区块链应用创业的法律边界及案例分析》的演讲。