英特尔为何要高调收购辅助驾驶明星企业Mobileye？ | 本周专栏精选

雷锋网按：本周，芯片巨头Intel高调收购ADAS明星企业Mobileye，在业界掀起轩然大波，收购方和被收购方各打着什么算盘？对相关领域会有哪些深远的影响？阿里巴巴启动“NASA”计划，是马云要去太空了吗？听说 Google 起诉Uber、Otto是因为一个叫莱万的人，那么莱万究竟是谁？他做了什么？

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1、解析 | 英特尔为何要高调收购辅助驾驶明星企业Mobileye？

北京时间3月13日，据以色列媒体Haaretz报道，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收入囊中。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几乎占据了所有智能汽车行业的头条，这次收购在汽车界和科技界激起了巨大的浪花，英特尔作为处理器行业的巨头誓要杀入汽车行业，几乎将必然给智能汽车的产业格局带来巨大的影响，而这看似突然的收购，其实是英特尔产业布局的重要一步……

【作者】史高拔，汽车电子工程师，供职于国内某汽车技术中心，从事汽车智能网联技术研发。

2、马云为什么要去“太空”？只因中国互联网的天真的变了

“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计划在很大程度上成就了日后美国在技术领域的领导地位，而阿里宣称自己的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容易让人联想到的，将马云送往太空。

阿里为什么要在这个时候推出面向未来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、破译地震的密码？——机器学习算法有望实现地震的精确预测

据统计，被地震夺走生命的人员数量十分惊人。每年大约有一万人死于地震和震后灾难，但实际的伤亡人数可能更多。2004年，苏门答腊岛海岸有超过230,000人在九级地震引起的海啸中丧生；2010年，超过200,000人死于海地七级地震；1556年，中国超过800,000人在一次地震中死亡。

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试图预测地震，该团队还不确定这一技术能否用于现实地震的预测，目前仅为实验室环境成果，但这项技术可能为地震预测领域的研究开辟了一条新的路径。

【作者】本文由图普科技工程师翻译自：《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

估计大多数人知道 Anthony Levandowski（以下简称莱万），是因为谷歌拆分出的无人驾驶汽车公司Waymo 发飙，起诉莱万创建的 OTTO 和任职的 Uber 偷盗其无人驾驶核心技术。

起诉书中，列举了莱万十几条罪状，让人看起来，莱万就是个忘恩负义，一心想挣钱的工程师。

这些诉讼内容是否属实，有待法庭证明。但身高2米的莱万，并不这么简单……

【作者】于欣烈，汽车行业从业者。

5、谷歌工程师：聊一聊深度学习的weight initialization

深度学习模型训练的过程本质是对weight（即参数 W）进行更新，这需要每个参数有相应的初始值。有人可能会说：“参数初始化有什么难点？直接将所有weight初始化为0或者初始化为随机数！”对一些简单的机器学习模型，或当optimization function是convex function时，这些简单的方法确实有效。

然而对于深度学习而言，非线性函数被疯狂叠加，产生如本文题图所示的non-convex function，如何选择参数初始值便成为一个值得探讨的问题——其本质是初始参数的选择应使得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 首战中进入前 10% | 干货

Kaggle 是目前最大的 Data Scientist 聚集地。很多公司会拿出自家的数据并提供奖金，在 Kaggle 上组织数据竞赛。作者最近完成了第一次比赛，在 2125 个参赛队伍中排名第 98 位（~ 5%）。因为是第一次参赛，所以对这个成绩已经很满意了。

在 Kaggle 上一次比赛的结果除了排名以外，还会显示的就是 Prize Winner，10% 或是 25% 这三档。所以刚刚接触 Kaggle 的人很多都会以 25% 或是 10% 为目标。在本文中，作者试图根据自己第一次比赛的经验和从其他 Kaggler 那里学到的知识，为刚刚听说 Kaggle 想要参赛的新手提供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。