(公众号：)按：本周，芯片巨头Intel高调并购ADAS明星企业Mobileye，在业界引发轩然大波，收购方和被收购方各旗号什么算筹？对涉及领域不会有哪些深远影响的影响？阿里巴巴启动“NASA”计划，是马云要去太空了吗？听闻Google 控告Uber、Otto是因为一个叫莱万的人，那么莱万到底是谁？他做到了什么？更加多精彩理解，请求页面红色标题读者全文。如果你对专栏的内容或形式有任何建议，请求在下方评论区facebook，专栏君将一一恢复。无论你是乐意共享的极客，或是对科技圈的新闻事件有精辟的看法的评论人，均可向我们投稿，专栏君的邮箱：gulei@leiphone.com。
1、解析 | 英特尔为何要高调并购辅助驾驶员明星企业Mobileye？北京时间3月13日，据以色列媒体Haaretz报导，芯片巨头英特尔以150亿美元将以色列ADAS及自动驾驶公司Mobileye收益囊中。该消息曝光后，Mobileye股价在盘前交易中大涨，涨幅近30%。这一则突如其来的消息完全占有了所有智能汽车行业的头条，这次并购在汽车界和科技界引发了极大的浪花，英特尔作为处理器行业的巨头誓要杀进汽车行业，完全将必定给智能汽车的产业格局带给极大的影响，而这看起来忽然的并购，只不过是英特尔产业布局的最重要一步……【作者】史高拔，汽车电子工程师，供职于国内某汽车技术中心，专门从事汽车智能网联成技术研发。
2、马云为什么要去“太空”？只因中国互联网的天知道逆了“外星人”马云最近启动了阿里自己的“太空计划”——NASA——面向未来20年的技术研发计划。美国在上个世纪五十年代启动的NASA计划在相当大程度上成就了日后美国在技术领域的领导地位，而阿里声称自己的NASA是为了“为服务20亿人的新经济体储备核心科技”，而不是为了字面上很更容易让人误解到的，将马云送到太空。
阿里为什么要在这个时候发售面向未来20年技术研发的NASA计划？背后折射出中国互联网的天的哪些变化？【作者】尹生，互联网价值研究者、前福布斯中文版副主编。3、破解地震的密码？——机器学习算法未来将会构建地震的准确预测多达，被地震夺去生命的人员数量十分难以置信。每年约有一万人杀于地震和震后灾难，但实际的伤亡人数有可能更加多。2004年，苏门答腊岛海岸有多达230,000人在九级地震引发的海啸中遇难；2010年，多达200,000人杀于海地七级地震；1556年，中国多达800,000人在一次地震央丧生。
近日，美国新墨西哥洲“洛斯阿拉莫斯国家实验室”团队训练了一个机器学习算法来企图预测地震，该团队还不确认这一技术能否用作现实地震的预测，目前仅有为实验室环境成果，但这项技术有可能为地震预测领域的研究修筑了一条新的路径。【作者】本文由图普科技工程师翻译成自：《Machine-Learning Algorithm Predicts Laboratory Earthquakes》4、Google 对Uber、Otto的无人驾驶诉讼案，都是因这个男人而起 | 深度估算大多数人告诉 Anthony Levandowski（以下全称莱万），是因为谷歌合并出有的无人驾驶汽车公司Waymo发飙，控告莱万创立的 OTTO 和供职的 Uber 偷窃其无人驾驶核心技术。
起诉书中，列出了莱万十几条罪状，让人看上去，莱万就是个忘恩负义，一心想赚钱的工程师。这些诉讼内容否有误，尚待法庭证明。
但体重2米的莱万，并不这么非常简单……【作者】于欣烈，汽车行业从业者。5、谷歌工程师：闲谈一聊深度自学的weight initialization深度自学模型训练的过程本质是对weight（即参数 W）展开改版，这必须每个参数有适当的初始值。有人可能会说道：“参数初始化有什么难题？必要将所有weight初始化为0或者初始化为随机数！”对一些非常简单的机器学习模型，或当optimization function是convex function时，这些非常简单的方法显然有效地。然而对于深度自学而言，非线性函数被可怕变换，产生如本文题图右图的non-convex function，如何自由选择参数初始值之后沦为一个有一点探究的问题——其本质是初始参数的自由选择不应使得objective function便于被优化。
事实上，在学术界这也是一个被actively研究的领域。【作者】夏飞，清华大学计算机软件学士，卡内基梅隆大学人工智能硕士。现为谷歌软件工程师。
6、TOP5%Kaggler：如何在 Kaggle 首战中转入前 10% | 干货Kaggle是目前仅次于的 Data Scientist 聚集地。很多公司不会拿走自家的数据并获取奖金，在 Kaggle 上的组织数据竞赛。
作者最近已完成了第一次比赛，在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位（~ 5%）。因为是第一次参赛，所以对这个成绩早已很失望了。在 Kaggle 上一次比赛的结果除了名列以外，还不会表明的就是 Prize Winner，10% 或是 25% 这三档。所以刚认识 Kaggle 的人很多都会以 25% 或是 10% 为目标。
在本文中，作者企图根据自己第一次比赛的经验和从其他 Kaggler 那里教给的科学知识，为刚听闻 Kaggle 想参赛的新手获取一些切实可行的冲刺 10% 的指导。【作者】章凌豪，复旦大学计算机科学专业。
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