北京時間3月26日，據外媒報道，在與互聯網服務提供商和政府部門溝通之後，美國流媒體視頻服務Netflix將降低印度、澳大利亞和部分南美洲國家的視頻畫質。
多地政府都希望能為因為新冠疫情而被困家中的數億民眾保留流量。在全球多地下達封城令後，作為互聯網基礎設施最大消耗者的流媒體視頻需求量最近幾周出現激增。
AT&T表示，Netflix在該公司網絡上的流量最近達到歷史最高值。而根據尼爾森的調查，美國上週的流媒體視頻流量增長7%。
歐洲已經開始著手限制流媒體視頻服務。在與政府官員進行溝通後，Netflix、YouTube、亞馬遜旗下Prime Video和迪士尼旗下Disney+都承諾在歐洲減少帶寬消耗。而作為一項預防措施，YouTube此後已經將這項政策在全球推行。
據外媒報道，IBM將與白宮共同開發大量超級計算能力，以便幫助研究人員組織新冠疫情信息傳播。
IBM已經與白宮科技政策辦公室和美國能源部“通過聯合措施”開展一個項目。這些超級計算機將用於幫助研究人員部署預測模型，以便分析這種傳染病的發展過程以及潛在藥物或可能疫苗。
本週的 GitHub Trending 像極最近的天氣，溫暖如春突然來個急降溫。新晉 GitHub 項目重啟屈指可數的模式，好在老項目們表現甚好。比如一週就獲得超過 3 千 star 的不可思議瀏覽器：browser-2020，它告訴你有哪些不可思議的 feature 可以出現在 2020 年的瀏覽器中。
除了這個不可思議的瀏覽器，視頻工具也是個不可思議的 GitHub 老項目：Jitsi Meet 本週也獲得了超過 800 個 star，佔據本週 GitHub Trending 周榜。當然周榜還有上週推薦過的疫情可視化項目 COVID-19 加上本週獲得 5,000+ 個 star 項目總 star 成功破萬。
GitHub 地址：https://github.com/luruke/browser-2020
微軟上週五表示，它將出售以色列人臉識別初創公司AnyVision中所持的股份，並表示微軟從此不再對該投資進行相關投資。
該決定標誌著微軟改變了政策，該公司旨在改變技術行業如何對待人臉識別。微軟已經制定了原則以指導自身開發技術的工作，聲稱技術在使用時應沒有偏見，並且不得侵犯民主自由。
一些自由組織表示，警察使用人臉識別技術可能會導致不公正、隨意性的逮捕，並限制言論自由。去年夏天，微軟因參與AnyVision的7400萬美元融資而遭到審查，批評人士稱此舉與該公司的原則背道而馳。
IPv6倡導者Jun Murai3月25日宣佈，他將實際上出售超過1400萬個IPv4地址，並將全部所得（預計總額將超過3億美元）投入到與亞太地區的互聯網監管機構APNIC共同擁有的一個信託基金。總部位於日本的WIDE項目由Murai於1985年一手創辦，它擁有這些IPv4地址。這名“互聯網武士”在該項目的官網上聲稱：“為了健康地發展如今的互聯網服務，併為了支持亞太地區的互聯網發展，我已決定出讓這一地址段。”
據官方介紹，移動 app 支持滑動管理、顏文字、隨處辦公等功能。有了這些功能，用戶可以在手機上瀏覽代碼、管理工作日程和任務、評價其他工作和項目、合併和管理分支等。
Python 代碼編輯器怎麼選？PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色，Jupyter 適合做數據分析這些需要可視化的操作，PyCharm 更適合做完整的 Python 項目。然而，因為交互式操作，很少會有開發者想到用 Jupyter 做 Debug。
儘管很多讀者可能認為 Jupyter 用來做展示和小型試驗就足夠了，Debug 並沒有太大的需求，但彌補上 Jupyter 缺失的一環，能讓它更好用，未來 Debug 也會作為默認模式。
儘管最近 2019 年的圖靈獎頒給了計算機圖形學、頒給了皮克斯 3D 動畫，但很多人可能認為二維動漫更有意思一些。像宮崎駿、新海誠這些大師手繪下的動漫，才有了靈魂，張張都能成為壁紙，而整個日漫也以二維為核心。如果有模型能將真實畫面轉化為日漫風格的手繪畫面，那一定非常炫酷。最近機器之心發現確實有這些模型，從 CartoonGAN 到 AnimeGAN 都能生成非常有意思的圖像。
這裡有一個 TensorFlow 新項目，它實現了 AnimeGAN，並提供了預訓練模型。也就是說，我們下載後可以直接試試生成效果。
項目地址：
https://github.com/TachibanaYoshino/AnimeGAN
隨著新冠疫情的持續發展，全世界的研究者都在致力於疫情的緩解，其研究重點包括：追蹤病毒傳播、促進病毒檢測、開發疫苗、尋找新的治療方法、瞭解疫情的社會經濟影響等。在這篇綜述文章中，來自杜倫大學、蒙特利爾大學、WHO等機構的研究者探討了 AI 相關技術在疫情中發揮的作用，總結出了 AI 在醫療、分子、社會三個層面的應用。
具體來說，分子層面包括藥物挖掘等相關研究；醫療層面包括個體病人的診斷和治療；社會層面包括流行病學和信息醫學研究等。此外，論文還綜述了當前可用的開源數據集和其他資源。
這篇綜述的目的並非評估文中所述技術的重要性，也不做推薦之用，而是向讀者展示當前 AI 技術在抗擊疫情方面的應用範圍。
論文鏈接：
https://drive.google.com/file/d/1vDcb6HeS-hufNgqH0dDhIEGjuJpnnkzT/view
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