國際金融報

據美國報道，在被稱為“世界最嚴”隱私法案的《通用數據保護條例》(GDPR)生效后，歐盟還將出臺一項更為嚴格的隱私法案——《電子隱私條例》(ePrivacy Regulation，以下簡稱ePR)。兩項法案將聯手對互聯網科技巨頭公司劃下紅線，保護互聯網用戶的個人隱私數據。

根據當前草案，ePR意在保護歐洲公民電子通訊信息的隱私。GDPR監管范圍已經覆蓋了語音電話等傳統通訊渠道，而與之相比，ePR的監管范圍將會覆蓋到文本信息和視頻聊天應用。ePR要求Skype、WhatsApp、iMessage以及附帶聊天系統的線上游戲等必須獲得用戶明確許可，才能在其設備上安放追蹤代碼，或收集與其通訊內容有關的數據。

事實上，ePR早在2017年10月便獲得歐盟議會批準，原計劃與GDPR一同在5月生效，但由于歐盟理事會內部分歧，導致ePR進程推后。目前，ePR正在繼續接受歐盟理事會的評估。對于ePR，歐盟美國商會頗有微詞，稱其規定過于嚴格。歐洲信息和通訊行業組織Digital Europe認為，ePR將會嚴重扼殺數據驅動的在線服務發展，甚至阻礙創新技術的發展，從而嚴重破壞歐洲數字經濟的發展。

發改委出臺措施推進大數據電子商務等新興產業發展

國家發展和改革委員會31日透露，未來將進一步出臺政策措施推進大數據、電子商務等新興產業發展，加快提升經濟社會發展的數字化、網絡化和智能化水平，不斷催生新技術新產業新業態新模式，用新動能推動新發展。同時，未來重點將加強這些新興產業的制度環境和基礎設施建設，促進互聯網、新技術與實體經濟深入融合。

發改委副主任林念修表示，大數據、電子商務等新興產業從消費向設計、生產、流通等領域廣泛滲透融合，對推動中國經濟發展和轉型升級發揮了重要作用。其中，電子商務成為傳統產業轉型升級的新引擎和創新創業的新樂土，在推進消費升級、脫貧攻堅和國際合作都有著重要作用。

《國家大數據綜合試驗區發展報(2018版)》發布

新華社

新華社貴陽5月28日電(記者向定杰)《國家大數據綜合試驗區發展報告(2018版)》28日在2018中國國際大數據產業博覽會上正式發布。

該報告是首次針對我國八個大數據綜合試驗區進行系統性研究。其中指出，近年來各綜合試驗區在落實國家大數據戰略、促進大數據發展方面開展了諸多有益探索和實踐。從制度設計來看，各綜合試驗區大數據管理機構和政策框架日臻完善;從開放共享來看，政務信息共享取得突破，政府治理能力快速提升;從產業發展來看，大數據產業集聚初步顯現，“雙創”活力得到有效激發。

學界

復旦與谷歌簽署合作協議

澎湃新聞

5月31日，谷歌在上海與復旦大學簽署兩年期合作協議。澎湃新聞從全球最大的搜索引擎公司谷歌的官方微博獲悉，5月31日，谷歌在上海與復旦大學簽署兩年期合作協議，建立戰略合作關系。

基于此次簽署的協議，谷歌將重點支持復旦大學在人工智能、數據科學、移動應用等新興科技領域的課程和創新科技聯合實驗室建設，并支持中美青年創客交流中心建設，促進復旦建設發展新工科，推動實施創新創業教育改革，培養拔尖創新人才。

新華社發文探討高校人工智能教育

新華社北京5月29日電 南京大學、吉林大學、天津大學等多所高校近日宣布成立人工智能學院，人工智能越來越多地進入高等教育。面對這一全新的專業，高校應如何開展專業建設、教師應怎樣開展課程教學、學生又該做好哪些準備呢?

人工智能具有技術屬性和社會屬性高度融合的特點，涉及數學、生物、計算機、腦科學、心理學等多個學科，目前雖然已成立了多所人工智能院校，但在課程設置、教學規劃、師資準備等具體操作層面上，仍有不少難題有待解決。

業界

谷歌：與美軍方合作人工智能項目到期后不再續約

當地時間6月1日，谷歌稱將不會與美國國防部合作的Maven項目續約。谷歌云CEO黛安·格林(Diane Greene)在谷歌云每周五的例會上向員工公布了上述消息。她表示，目前谷歌與美國軍方簽訂的Maven合同將在2019年到期，屆時谷歌將不會再尋求續約的機會。此外，格林還在會上稱，谷歌不會再推進Maven項目，因為外界對這一項目的反饋給公司造成了糟糕的影響。她還補充說公司計劃在下周推出關于使用人工智能(AI)的新原則。

CPU發展新思路：英偉達將人工智能與HPC融合

計算的世界已經改變了，CPU的擴張已經變慢，而計算力的需求急速上升。但是，擴充CPU的作法已經不合時宜，且打造高效能運算(HPC)和AI的服務器復雜度不停攀升，幾乎已到了系統設計的極限。如何為這種不可能解決的問題找出方法，在5月30日舉行的GTC Taiwan 2018大會上Nvidia首席執行官Jensen Huang(黃仁勛)給出了自己的答案。

此次通過發布NVIDIA HGX-2，NVIDIA正式將人工智能和高性能計算融合到一個平臺中。據了解，HGX-2作為云服務器平臺，具備多精度計算能力，支持面向科學計算和模擬的高精度FP64和FP32計算，也支持AI訓練和推理所用的FP16和INT8精度。HGX-2執行AI訓練的速度，在ResNet-50基準上達到了每秒15500張圖片，相當于300臺只裝了CPU的服務器。