根据台积电研究人员递交到多个行业会议的论文，该公司正在风险投产的 5 纳米工艺技术能将晶体管密度提高到每平方毫米 1.713 亿，是其 7 纳米节点密度的 1.84 倍。过去五年，台积电的芯片工艺技术从 16 纳米逐步过渡到 10 纳米、7 纳米和 5 纳米，晶体管密度从 16 纳米的 2888 万/平方毫米增长到 10 纳米的 5251 万，7 纳米的 9120 万，到 5 纳米的 1.713 亿。5 纳米节点设计用于制造移动 SoC 和 HPC 应用，典型的移动 SoC 包含 60% 的逻辑，30% 的 SRAM 和 10% 的模拟/IO，它预计能将芯片大小减少 35%-40%。台积电在南部科学工业园区建造的 12 英寸 EUV GigaFab 晶圆厂 Fab 18 将使用 5 纳米和未来的 3 纳米技术制造芯片。

NFC 通常被用于快速文本传输，如短距离的移动支付数据传输。一家叫 Waveshare 的公司挑战了 NFC 的极限，推出了完全靠 NFC 供电的 7.5 英寸 e-ink 显示屏。E-ink 显示屏的一个独特属性是只在刷新时需要电，图像展示本身不需要电力。很多人不知道的是，除了传输数据，NFC 还有一个微型的无线电力传输装置。该显示屏就设计在 NFC 传输数据的同时提供足够的电力刷新显示屏。部分手机的 NFC 可能不足以输出足够的电力，Waveshare 表示许多旧的 Android 手机如 Galaxy S7 Edge 都支持该显示屏。

在六个月前突破 9 亿之后，微软宣布 Windows 10 运行在 10 亿台月活跃设备上。过去两年，每半年活跃 Windows 10 设备数量增加 1 亿。微软在最初发布 Windows 10 时希望能在 2 到 3 年内有 10 亿用户，因为当时还有移动平台。Windows 10 是微软统一桌面和移动的系统，然而 Windows 10 Mobile 失败了。没有了移动用户，Windows 10 的增长速度落后于原计划。相比较下，Android 有 25 亿月活跃设备。

SpaceX 即将在美国时间周日发射它的第六批 60 颗 Starlink 互联网卫星，它将尝试第五次重复利用 Falcon 9 火箭第一级，并重复利用整流罩。通过改进火箭，SpaceX 希望能缩短第一级的重复使用时间间隔，它的目标是缩短到 30 天内。目前 Falcon 9 火箭第一级在回收之后第二次使用时间最短是两个月。SpaceX 的另一个目标是第一级能在重复使用 10 次后退役，但目前部分火箭只能使用两次就需要退役，最新的发射是首次尝试重复使用第一级 5 次，它还想尝试回收整流罩，这是 SpaceX 今年的第六次发射。

微软官方博客表示，WSL2 将成为 Windows 10 v2004 的一部分提供给用户。WSL2 代表第二代 Windows Subsystem for Linux，它使用真正的 Linux 内核，第一代 WSL 只提供了等价的 Linux API，性能比原生 API 差很多，第二代将使用 Hyper-V 创建一个轻量级虚拟机运行真正的 Linux 内核。那么这个 Linux 内核将如何更新呢？微软官方博客表示，它将通过 Windows Update 像更新显卡驱动那样更新 Linux 内核，用户将能获得更敏捷更灵活更无缝的使用体验。用户可手动去检查更新或等待自动推送。

对自动化取代人工的恐惧掩盖了对自动化导致的其他社会危机的讨论。与自动化失业并行的另一种孪生现象是由技术瓶颈、程序漏洞和算法缺陷等所带来的低薪隐形劳动，或者称为幽灵工作。全自动化看似近在眼前，实则遥不可及，每个新算法都会带来新的对人工的需求，使得全自动化的终点线不断往前推延。亚马逊 MTurk 是幽灵工作最早的代言人，创办初衷就是为了识别海量人工智能无法归类的图片。稳定时期，MTurk 平均能招募到 10 到 20 万活跃劳工，任何时间点都有二千到五千的工人同时在线工作。这些劳工不受美国联邦最低工资和工会保护，平均时薪不足两美元。但MTurk 只是隐形劳动力大军的冰山一角，大部分技术公司都偷偷雇佣着大量帮算法打工的劳力。以中国为例，居家隔离期间浏览各家兼职招聘网站不难发现，武汉等城市版的页面上充斥着各种线上零工任务的招募，堪称中国版的 MTurk。

中国科学报报道了如何识别戴口罩人脸的技术。报道称，为保障全国复工复产，以 BAT、商汤科技、云从科技等为代表企业开发出诸多戴口罩人脸识别产品，近日这些产品陆续投入使用。中国信通院云大所人工智能部工程师刘硕表示，以前的人脸识别主要是针对全脸进行扫描，疫情暴发后，研发人员考虑到居民戴口罩的情况，加强了对眼睛、眉毛等重点区域的识别。北京邮电大学模式识别实验室教授邓伟洪坦言，戴口罩、墨镜等遮挡条件下的人脸识别其实是一项“老”技术，此前研究人员在解决军事刑侦和视频监控问题时就曾长期研究过该技术，并发展出诸多成熟应用。因此，该技术的稳定性和准确率是有一定基础的。以往的技术基础并没有完全打消人们对戴口罩人脸识别“先天不足”的顾虑。相较于以往，口罩遮挡住面部，这使得人脸识别系统收集到的面部信息大量减少。邓伟洪表示，人脸识别的关键信息集中于眉毛和眼睛，只要模型训练得当，戴口罩人脸识别的准确率并不会大幅下降。

印度内政部长 Amit Shah 向议会透露，执法机构使用面部识别技术识别了上个月参加骚乱的 1100 多人。Shah 称执法机构部署了面部识别系统，使用来自身份证、驾照等数据库的图像，去识别参与 2 月 25-26 日德里东北部社区暴力的犯罪分子。德里政府使用的面部识别系统最初被用于寻找失踪儿童。2019 年系统的正确率只有 1%，甚至无法区分女孩和男孩。现在印度政府承认在缺乏监管的情况下快速部署面部识别技术。批评者督促政府先进行磋商和制定法律。

微软发布安全公告，Server Message Block (SMB)v3.1.1 中的一个漏洞允许攻击者在服务器和终端用户计算机上执行代码。SMB 服务被用于在局域网本地和互联网上共享文件、打印机和其它资源。漏洞编号 CVE-2020-0796，影响 Windows 10 v1903 和 1909，以及 Windows Server v 1903 和 1909。微软尚未提供补丁，也没有透露它将何时释出补丁。微软发言人表示暂时无新信息与外界分享。微软表示，该漏洞可通过禁用压缩防止其被用于攻击 SMBv3 服务器，用户可通过 PowerShell 输入指令“Set-ItemProperty -Path "HKLM:\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\LanmanServer\Parameters" DisableCompression -Type DWORD -Value 1 -Force”关闭压缩。这并不能保护连接恶意 SMB 服务的客户端或服务器，但这一攻击将不会像蠕虫一样扩散。微软还推荐屏蔽用于发送 SMB 流量的端口 445。

索尼 PS 官方博客证实其第一方游戏《Horizon Zero Dawn》将在夏天登陆 PC 平台。《Horizon: Zero Dawn》不是第一部移植到 PC 的 PS 独占作品，索尼投资的《Death Stranding》将在 6 月初登陆 PC 平台。但《Horizon: Zero Dawn》和《Death Stranding》不同的是，它是索尼旗下工作室开发的第一方作品：它由 Guerrilla Games 开发，索尼在 2005 年收购了该工作室。索尼旗下工作室开发的 PS 独占作品主要是为了推动玩家购买 PS 游戏机，移植到其它平台似乎与这一初衷背道而驰。索尼官方博客解释说，他们想向 PC 玩家展示他们错过的 PS 大作，这并不意味着每一款 PS 独占游戏会登陆 PC，这个一个特例，比较适合《Horizon: Zero Dawn》这个开放世界游戏。《Horizon: Zero Dawn》 的 Steam 页面已经上线，价格和发布时间还没有确定，游戏支持中文字幕。

上个月底在旧金山出席 RSA 年度安全会议的一名 45 岁工程师返回康涅狄格州的家后出现了新冠感染症状，他的 COVID-19 测试呈阳性。上周他的情况出现恶化，进入药物引起的昏迷，目前仍然在呼吸机上。RSA 安全会议于 2 月 24- 28 日在旧金山举办，通常有接近 4 万人出席，但今年因为疫情减少到 500 人，中国的多家公司都取消了行程。NASA 也宣布，位于硅谷的 Ames 研究中心一名雇员病毒测试阳性。目前湾区的确诊病例为 94 例。

索尼 PlayStation Productions 宣布 HBO 将制作其热门游戏《最后生还者（Last of Us）》的真人改编电视剧。游戏设定在末日之后的美国，于 2013 年发布，大受好评，其续作将于 2020 年 5 月发布。《最后生还者》的创意总监和编剧 Neil Druckmann 将担任电视剧的执行制作人和联合编剧，另一位执行制作人是《切尔诺贝利》的制作人 Craig Mazin。索尼影业电视工作室的联席总裁 Chris Parnell 表示该公司计划将更多的游戏作品搬到荧幕上，但没有澄清合作对象是否还是 HBO。

上周，两颗商业飞行器在轨道上成功对接。这一事件被诺斯罗普格鲁曼公司形容为卫星服务领域的“历史性成就”。诺斯罗普的子公司 SpaceLogistics 去年 10 月搭载俄罗斯的质子火箭将设计给卫星补充燃料的 Mission Extension Vehicle-1 (MEV-1)送入了轨道。MEV-1 随后使用电动推进器提升轨道高度。2001 年发射的通信卫星 Intelsat-901 因燃料不足而在 2019 年停止服役，上周 MEV-1 与 Intelsat-901 进行了对接，让 Intelsat-901 能够继续服役五年。MEV-1 设计能进行多次对接和分离，在五年之后它可以脱离  Intelsat-901 为其它卫星提供寿命延申服务。它能提供超过 15 年的延寿服务。诺斯罗普计划在今年晚些时候发射 MEV-2，该公司表示这是朝着建立卫星维修服务编队迈出的第一步，未来它的卫星服务不仅能延长卫星寿命，还能改变在轨卫星的倾角，进行检查和在轨维修组装。

土耳其部署无人作战飞机对叙利亚政府军发动了一系列空袭，报复叙军方杀死 33 名土耳其士兵。无人机空袭的目标包括了叙军的基地和化学武器仓库，土耳其还定位和摧毁了叙利亚的部分导弹防御系统，令人对俄罗斯制造的防空系统的有效性产生怀疑。土耳其官员称这是一个国家在空中作战中首次动用如此多的无人机。土耳其国防部还在 Twitter 上发布了一系列无人机摧毁叙利亚坦克和大炮的视频。俄罗斯则否认卷入了导致土耳其数十名士兵死亡的空袭。

SpaceX 赢得了 NASA Psyche 任务的 1.17 亿美元发射合同，将在 2022 年左右发射探测器探测小行星带的金属天体灵神星（16 Psyche）。灵神星是小行星带最大的天体之一，直径超过 200 公里，其质量占到了小行星带总质量的约 1%。小行星带的大部分天体都是由岩石和冰构成，而灵神星由铁和镍构成，这使得它成为一个引入关注的对象，被认为能提供行星如何形成的见解。它被认为是一个巨大天体的核心残骸，这个天体在数十亿年前与木星发生碰撞。我们无法研究地核，但也许能通过灵神星更深入的理解行星的金属核心。这是 SpaceX 重型火箭 Falcon Heavy 获得的第一份发射合同。

加州圣迭戈的电机工程师研制出一种超低功耗的 Wi-Fi 无线电，能让物联网智能设备与现有的 Wi-Fi 网络进行通信，其功耗仅仅为 28 微瓦，是现有 Wi-Fi 无线电的五千分之一。它能在最远 21 米距离上以 2 Mbps 的速度传输数据，这足以传输音乐和大部分 YouTube 视频。电机和计算机工程教授 Dinesh Bharadia 称，该设备使用单个硬币电池（coin cell）就能持续运行数年时间。现有的 Wi-Fi 无线电通常需要消耗数百毫瓦电力去连接 Wi-Fi 接收器和物联网设备，因此此类设备需要大的电池或频繁充电或外部电源。研究人员利用了“后向散射（backscattering）”技术去实现超低功耗，类似的技术曾被用于间谍设备。

欧盟委员会公布了严格监管人工智能（AI）的计划。相比于美国，欧洲对待 AI 的态度更为谨慎，欧盟官员希望通过监管赢得消费者信任，进而帮助欧洲竞争，推动 AI 的更广泛应用。该委员会希望针对医疗、交通或刑事司法等领域的 AI“高风险”使用，制定有约束力的规则。确定风险的标准将包括以下考虑因素：比如某人是否会受到伤害——被一辆自动驾驶汽车或医疗设备伤害；或者一个人是否对机器决策的影响几乎无发言权，比如 AI 能何时被用于招聘或执法。欧盟委员会还希望通过人工监管来阻止不可预测的 AI“黑匣子”。这些规则还将用于管理训练 AI 系统的大型数据集，以确保这些数据集是合法获取的、可追溯的，并且足够广泛。法律将确定谁对 AI 系统的行为负责——使用它的公司或者设计它的公司，高风险的应用程序在部署到欧盟之前必须符合这些规则。特斯拉和 SpaceX CEO Elon Musk 最近也呼吁对先进的 AI 的开发进行监管。

1997 年 IBM 的深蓝战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），上周卡斯帕罗夫重返当年深蓝战胜他的地方，接受采访谈论了 AI 和人类相对于机器的优势。卡斯帕罗夫说，回到旧地他现在已经心平气和，毕竟那场比赛不是一种诅咒而是一件幸事，他成为了一个重要事件的一部分。22 年前他的想法有所不同。发生的事件已经发生了，输了就是输了。重要的是如何应对错误，如何应对消极经验。1997 年的比赛是不令人愉快的，但这帮助他理解人机协作的未来。人类曾经认为自己在国际象棋、围棋和日本将棋等棋类游戏中是不可战胜的。但随着 AI 程序越来越强大，在这些棋类游戏中人类都被打败了。但这并不意味着生命已经结束，我们必须找到方法将失败转变为优势。卡斯帕罗夫说，他总是说自己是第一位工作受到机器威胁的知识工作者。人们谈论 AI 快速涌来摧毁我们的生活，其实这种改变并不快。每一种技术在创造新工作前都会摧毁旧的工作。美国只有 4% 的工作需要人类的创造力，这意味着 96% 的工作是僵尸工作。几十年来，我们训练人类像机器人一样行动，现在却抱怨这些工作受到了机器的威胁。我们需要寻找能发挥人类长处的工作。更重要的是不是抱怨而是快速前进，我们需要新的行业，需要构建基础，比如全民基本收入去帮助那些落在后面的人。

过去几十年，没有多少新抗生素发展出来。绝大多数新批准的抗生素都是现有药物的轻微变种。目前筛选抗生素的方法成本昂贵，需要大量的时间投入，而选择范围却往往狭窄。现在，MIT 研究人员利用机器学习算法，识别出了一种强大的新抗生素化合物，在实验室测试中它杀死了许多世界上最可怕的致病菌，其中部分致病菌能抵抗所有已知的抗生素。研究报告发表在《细胞》期刊上。研究人员开发的机器学习计算机模型能在数天内筛选数亿化合物。除了发现被称为 halicin 的新抗生素，研究人员还发现了多个非常有希望的候选抗生素，他们计划展开进一步的测试。研究人员相信他们的模型能用于设计新的药物。类似的筛选化合物机器学习模型已经存在，但效率不高，研究人员开发的新神经网络能自动学习表征，将分子映射成连续向量预测其性质。研究人员设计模型去寻找能让分子有效杀死大肠杆菌的化学特征，使用 2500 个分子进行训练，之后用模型去筛选包含 6000 个化合物的分子库。模型识别出一个化合物具有很强的抗菌活性，其化学结构不同于已知的抗生素。另一个机器学习模型分析显示它对人类细胞的毒性很低。研究人员用《2001 太空奥德赛》中的虚构人工智能系统将其命名为 halicin。

Google 的图像标记 AI 工具 Cloud Vision API 不再用性别二元（男或女）去标记图像中的人。搜索巨人以 AI 的道德准则为由做出这一改变，它将以中性的“人”去标记图像中的人。Google 称不可能只凭借一个人的外表去推断其性别，因此“为避免制造或加强不公平偏见”而移除性别标记。Google 在其讨论论坛邀请开发者对此发表评论。有开发者对此表达了反对意见，认为这是政治正确。还有许多人批评了 Google 的做法。