但是，用于生成标注数据集的服务商(特别是那些依赖于人类标注的公司)正在开始使用机器学习工具来帮助他们的人类员工实现规模化和提高准确性。在某些领域，生成对抗网络(GAN)和仿真平台等新工具能够提供真实的合成数据用于训练机器学习模型。最后，一系列安全和隐私保护技术促进了各组织之间的数据共享，这有助于公司利用不是他们自己生成的数据。
2020年IT有哪些值得学习的新技术？
你好，我是百度深度学习框架paddle资深架构。谢邀。深度学习架构设计吧。进入2020年，深度学习框架爆发式发布。前有清华Jittor,后有旷世天元MegEngine，再有华为MindSpore跟进，整个技术体系朝着越来越先进的理念发展。关注前沿技术，不做调参侠。广泛的阅读学习深度学习框架，打好坚实的AI基础。
2135亿，天猫双11这天阿里用了哪些新技术来完成这个大流量的技术工程的？
前排的用户回答的很详细了，那我就具体的环保这个技术亮点来解析下：对于消费者来说，双11只需要躺在沙发上舒适地“剁手”。但对于阿里巴巴来说，双11就像是一场年度大考。想象一下上亿人同时浏览商品、咨询客服、提交订单、完成支付，不间断地向阿里巴巴发送请求，这得需要多大的计算能力才能顺利支撑呢？为了应对巨大的流量冲击，阿里巴巴在阿里云上新增调用了累计超1000万核的弹性计算能力，相当于有了10座大型数据中心的支持，还有阿里云的ESSD云盘、IoT物联网平台、视频云直播方案等产品技术都参与到这场大考中来，确保了今年的双11完美收官。
人们不禁好奇，要完成今年双11这么大的计算量，阿里的机房是不是耗电量非常大呢？这一天要花多少电费？其实，大家完全不用担心费电的问题，今年双11阿里巴巴不仅刷新了成交额的记录，还刷新了绿色环保的记录。在内蒙古高原南缘的张北，阿里自建的绿色数据中心为双11提供强大的计算支持。但是“抠门”的阿里却没有给机房安装风扇、空调，这又是怎么回事呢？原来，张北绿色数据中心没有使用风扇、空调这些传统的散热方式，而是选择了更为高效的风侧自然冷却技术、服务器浸入式液冷技术，大大节省了散热需要的电能，让PUE值达到1.07。
也就是说数据中心计算每消耗一度电，只有0.07度是耗费在了服务器的散热上。要知道，家用的白炽灯泡耗电量的80%都被浪费在了发热上，即便是节能灯也会浪费20%的电量用于散热，这些电都是白白浪费的。阿里巴巴自建的张北绿色数据中心注意到了这个问题，利用创新技术省电，比同等条件下的 中心节能70%以上。一年下来，张北绿色数据中心可以节电5.6亿度电，相当于22万户北京家庭整个冬天取暖所需要的电量。
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