微软向测试者释出了新的预览版本 Windows 10 Insider Preview Build 18950 (20H1)，透露了名叫 Cloud download 的功能，但这项功能尚未启用，还无法工作，微软表示会在准备就绪后提供给测试者测试。这项功能看起来类似苹果 macOS 云端恢复功能，从系统出故障之后从云端下载一份拷贝重新安装。要提供这项功能，微软显然需要得到 OEM 厂商的支持，所有重要的驱动都需要工作良好。

为加快 AI 和神经形态计算以及降低功耗，创业公司、科学家和芯片公司都寻找在内存而不是处理器的计算核心去执行更多的计算。忆阻器和其它非易失性内存被认为有助于完成这项工作。但大部分内存计算演示使用的是为特定 AI 问题设计的独立加速器或需要片外资源。密歇根大学的工程师声称他们创造出了第一种可编程忆阻器计算机，能真正直接在内存上执行计算。密歇根教授 Wei Lu 称，内存是瓶颈，机器学习模型越来越大，没有足够的片上内存可以储存数据，而转出转入数据会消耗大量的计算时间和能量。即使你能将所有数据储存在片上内存，将数据转移到计算核心仍然会消耗时间和能量，你需要在内存里直接计算。他们设计的忆阻器芯片集成了 OpenRISC 处理器、数模转换器、模数转换器和混合信号接口去充当忆阻器模拟计算和主处理器之间的转换器。

在最近举行的 2019 VLSI Symposium 和 SEMICON West 2019 会议上，台积电谈论了它的 7 纳米、 5 纳米甚至 3 纳米工艺。台积电认为，它的 7 纳米节点 N7 是目前能提供的最先进逻辑电路技术，它的绝大部分客户直接从 16 纳米节点 N16 转到了 N7，N10 被认为是短命的技术。相比 N16，N7 提供了 3.3 倍的路由门密度，35-40% 的速度改进或 65% 的低功耗。台积电称，从 N10 上面学到的知识帮助它快速减少了 N7 的缺陷密度，它认为 N7 将占到全年收入的四分之一。台积电已经开始提供优化版的 N7 工艺，它被称为 N7 性能加强版或 N7P， 比 N7 提供了 7% 的性能改进或最高 10% 的低功耗，N7 或 N7P 都采用深紫外光刻，而 N7+ 则是第一代在部分关键层上采用极紫外光刻技术的版本，晶体管密度达到了 1.2 倍，性能提升 10% 或最多 15% 的低功耗。N6 则是 N7 的极紫外版本，在更多层上使用极紫外光刻。之后的节点工艺包括 N5、N5P 和 N3，其中 N3 将在 2022 年左右推出，台积电在工艺技术将领先于英特尔和三星一代。