中国国家海洋局近日发布公报称，中国沿海平均海平面比1993年至2001年之间的平均值高出82毫米，比2015年高出38毫米。海平面上升或将加剧海洋灾难造成的损失。去年中国发生的各类海洋灾害共造成直接经济损失50亿元，死亡（含失踪）60人。据报道，1980年至2016年间，中国沿海海平面每年平均上升3.2毫米。

美国宇航局报告称，全球海平面正以每年3.2至3.6毫米的速度上升。中科院大气物理研究所黄刚教授说，“几毫米看似微不足道，但若考虑到海洋何其浩瀚，当海水撞击陆地时这些变化就会产生巨大影响。”

黄刚的研究预测，到本世纪末珠三角的海平面或将上升1.2米。这会造成灾难性影响，例如港澳等低洼地区将遭受洪灾，“倘若海平面加速上升，不利影响将更快来到。”

全球海平面加速上升由气候变暖导致的海水增温膨胀、陆源冰川和极地冰盖融化等因素造成。各国已就气候变化达成《巴黎协定》，但香港大学地球科学系副教授柳中晖并不乐观，“在可预见的未来，由全球变暖导致的海平面上升趋势很可能继续存在。”

黄表示，中国在制定沿海发展规划时应权衡海平面上升因素，“倘若政府不在该问题上发挥带头作用，那基础设施、交通系统、粮食供给和居民安全等都将面临与海洋有关的灾难风险。”

人工智能的明星选手“阿尔法狗”，在打败人类围棋界顶尖高手李世石、柯洁之后，旋即被零基础自学成才的“阿尔法元”轻松战败，一时引发人们追问：人工智能发展之迅速，未来是否会有更多人类职业被其击败？

眼下来看似乎不然，至少在气象预报领域，这在专家看来还是一个“伪命题”。今年3月23日是第58个世界气象日，主题正是“智慧气象”，在中国气象局举办的“风云莫测，智慧前行——直击天气，与科学家聊天”的活动中，国家气象中心天气预报室副主任谌芸说，人工智能在气象领域更多是一种技术，它和人类预报员之间并不存在竞争和淘汰的关系。

在谌芸看来，目前，人工智能技术可以帮助预报员作普通的、常规天气的精准预报，但在一些灾害性、极端性、转折性的天气过程中，仍需要预报员利用天气学知识、长期积累的预报经验发挥作用。她说，将来，人类预报员可以利用更为先进的人工智能等技术，结合丰富的知识基础和对大气运动机理的分析认识，订正作出更精准的预报及影响预报，为有关部门决策和开展防洪减灾提供科学支撑。

水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心副主任杨昆也在“直击天气，与科学家聊天”活动中提到，把“智慧气象”和“智慧防汛抗旱”结合起来，可以更好地为防汛抗旱工作以及公众生活提供服务，更好地保障人民群众生命安全。尤其是在防汛抗洪的关键时期，及时准确的降雨预报非常重要。

他说，天气预报预测的准确率关系到水利调度、水资源利用以及防洪抗旱的效率。未来，小尺度、更加精细、更加短时的预报，结合当地的水文预报模型进行山洪灾害、中小河流洪水预报预警，更有可操作性。这就需要气象、水文以及防汛抗旱部门更加密切的配合，发挥资源共享、数据融合的作用。

不过，目前的人工智能技术，在天气预报的应用尚属于初级阶段。谌芸说，预报预测按照时间的长短可以分为：0~30天的天气预报，和30天以上的气候预测，而前者还可以分为0~2小时的临近预报，2~12小时的短时预报，12小时到3天的短期预报，7~30天的长期预报。而人工智能的影子更多是在短时预报方面出现。

据她透露，目前国家气象中心和清华大学、南京大学等高校科研院所开展合作，把人工智能技术应用到与天气预报中，但这种合作只是在强对流天气的短临预报方面，其他时段的人工智能技术应用，还在探索之中。“这是一个漫长的过程，既需要懂算法的人员，又需要懂天气的人员协作，才能把这件事做好”，谌芸说。

她还提到，随着探测技术的发展，大气探测网络逐步完善并朝着“智慧”的方向发展，为天气预报提供强大支撑。对于气象预报来说，“智慧”意味着智慧探测系统加精准数字预报模式，贯穿在天气预报的全流程，从监测、数据收集、数值预报、分析、预报预警到预报发布。

中国气象局气象探测中心党委副书记吴可军在活动中透露，为弥补全国现有120个探空站的不足，气象部门将投入一些新设备，并弥补大气层垂直观测的不足。未来，还将基于高精度、多要素传感器技术的智能观测与互联网、物联网技术、大数据智能处理技术深度融合，实现观测的智能化感知、智能化响应和智慧服务。

1、机器学习是指从数据中学习。AI 是时下流行语。机器学习确实如它所被炒作的那样神奇：利用对路的训练数据及算法可以解决相当多的问题。要是能让你的东西更好卖，你可以将其冠以 AI 之名，但是要记得这是个流行语，会被赋予大众想要的含义。

2、机器学习是关于数据及算法的学科，主要是关于数据。机器学习算法，特别是深度学习领域，取得了非常多的突破。但是数据才是使得机器学习成为可能的关键。机器学习可以没有很炫酷的算法，但是不能没有优质的数据。

3、除非你不缺数据，否则不要使用很复杂的模型。机器学习根据数据模式训练模型，探索由参数定义的可能模型的空间。如果你的参数空间太大，训练数据就会出现过度拟合，而模型则无法进行一般化推广。详尽的解释需要更多数学演算，但是始终应该保持模型尽可能简单。

4、机器学习的效果与你用来训练数据的质量是保持一致的。“无用输入，无用输出”这个说法在机器学习出现之前就有，但是它恰如其分地概括了机器学习的局限。机器学习只能发现所给的训练数据中的模式。一个受监督的机器学习任务，如分类，需要正确标注的，特征丰富的训练数据。

5、只有训练数据是具有代表性的，机器学习才能产生效果。如同基金认购协议里警告客户：“过去的业绩并非未来收益的保障。”机器学习应该作出类似警告，它只有在与其训练数据同样的数据分布下才能产生效果。你要对训练数据和生产数据之间的偏差保持警醒，同时保持对模型经常性的再训练以使之不过时。

6、机器学习中大部分最难的工作在于数据转换。当读到那些关于机器学习技术天花乱坠的介绍时，你可能会认为机器学习总的来说是关于选择及调整算法。实际情况则平淡无奇得多：你的大部分时间和精力都花在数据清理及特征工程上，也就是将原始特征转换为能够更好地代表你所持有数据的特征。

7、深度学习确实是革命性的进步，但它并不是包治百病的灵丹妙药。因其在机器学习各种应用领域取得的突破，深度学习被炒得很热。此外，深度学习使得许多传统上需要通过特征工程完成的工作实现了自动化，特别是在处理图像和视频数据时。但是深度学习并非无所不能。它并不是开箱即用，在数据清理及数据转换方面你仍需投入大量精力。

8、机器学习极易受到误操作的影响。“置人于死地的不是机器学习算法，是人。”机器学习系统崩溃的原因通常都不是机器学习算法本身的问题。多数情况下，原因是训练数据中的人为失误，偏差或其他系统错误。始终要保持自我怀疑的态度，你在软件工程中遵守的规范同样适用于机器学习。

9、机器学习会无意中创造出自我实现的预言。在机器学习的许多应用中，你今日做出的决定会影响日后采集的训练数据。如果你的机器学习系统在模型中嵌入了偏差，它会不断继续创造加强这种偏差的训练数据。有些偏差甚至会危及人命。要持谨慎负责的态度：不要创造自我实现的预言。

10、AI 不会具有自我意识，揭竿而起并一举毁灭人类。相当一部分人关于 AI 的观点都来自于科幻电影。我们可以从科幻小说中得到启发，但不应将其信以为真。真实并已经存在的风险已经有很多，例如有意图谋不轨的人类和无意携带偏差运行的机器学习模型，所以先不用为“天网“还有”超级智能“之类的东西担心得睡不着觉了。

在这个有证不一定能找到工作，没证一定不好找工作的年代，考一个与自己相关的证件，可以说是必须的必。不过在我国各种资格证纷繁，什么资格证最值得我们考呢？下面考研君给大家总结了8个含金量比较高的资格证书。

1、国际注册会计师证（ICPA）

推荐理由：

据“中国未来十年紧缺人才资源”的最新调查，会计师位居短缺人才榜首，尤其缺乏与国际接轨、通晓国际财会界游戏规则的高层次会计人才----国际注册会计师(ICPA)。目前我国拥有此证书的不到一万人，市场需求35万人，而且需求量还在不断加大。

考试难度：

ICPA的传统考试是非常难的，在进入中国后做了修正，教材改为中英文对照，授课考试也均为中文，但是潜在的对英文水平还是要求很高的

2、精算师资格证（FSA）

推荐理由：

精算师的职业生涯被喻为“金领中的金领”。由于精算人才紧缺，现在各大人寿保险公司中，总精算师、副总精算师大多由海外归来的国际精算师担任。据专家预测，我国未来十年急需5000多名精算师。

考试难度：

极难，在获得ASA资格证书后方可参加FSA课程，连同 ASA共450学分即可成为FSA。

3、人力资源管理师（HRP）

推荐理由：

近些年来的招聘会上，“人力资源管理”这个职位频频出现在众多求职者面前，是如今少数几个行情持续看涨的职业之一，“街证”，学习人力资源管理的学生都该考取这个证书。相当于是准入类证书。

考试难度：

较低，主要以背诵理论知识为主，认证背诵即可以通过考试。

4、国家司法考试

推荐理由：

国家司法考试是国家统一组织的从事特定法律职业的资格考试。初任法官、初任检察官和取得律师资格必须通过国家司法考试。国家司法考试每年举行一次。 前身为律师资格考试，自2002年改为司法考试。这个证书是法律职业必修证书。

考试难度：

极高，与注册会计师考试、国家公务员考试处于同一水平之上，但是世上无难事，只怕有心人。

5、报关员

推荐理由：

我国进出口贸易的快速发展，为报关从业人员提供了巨大的就业空间。未来几年内，就业市场对报关员的需求将有数十倍的增长，对这方面的专业人才需求量较大，未来的就业前景不可估量。

考试难度：

较低

6、一级建造师（primary construction engineer）

推荐理由：

数据统计显示：我国建筑业施工企业有10万多个，从业人员3600多万，而这么庞大的队伍中取得建造师执业资格证书的建造师却只有几十万左右，远远跟不上市场的需求。建造师报考人数逐年增加，通过率却逐年降低。由于人才的稀缺，一级建造师证凭证挂靠躺着都能挣钱。

据233网报道：挂靠价格目前挂靠费用最多的是市政工程，4.5万每年。建筑工程最便宜2.2万左右。其他的都在2.5-3.5万之间。

考试难度：

难度大、时间漫长

7、项目管理师

推荐理由：

项目管理师是指掌握项目管理原理、技术、方法和工具，参与或领导启动、计划、组织、执行、控制和收尾过程的活动，确保项目能在规定的范围、时间、质量与成本等约束条件下完成既定目标的人员。项目管理是区别于制度管理等传统管理方法的一种新的管理方法，项目经理诱人的高薪也是推荐的理由之一。

考试难度：

考试难度较大，但是拥有了证书后，薪资待遇较高。

8、注册电气工程师（registered electrical engineer ）

推荐理由：

注册电气工程师是指取得《中华人民共和国注册电气工程师执业资格证书》和《中华人民共和国注册电气工程师执业资格注册证书》，从事电气专业工程及相关业务的专业技术人员，可以从事电气专业的监理、招投标、评标、技术咨询等工作。一般工作有点经验后月薪都是上大几千上万的。还有工作以外的收入就是挂靠费，注册电气工程师挂靠费用是不一样的，因为电气工程师分为两个专业，据证书挂靠网统计，注册供配电工程师挂靠价格15-18万/3年左右，注册发输电工程师挂靠价格20-30万/3年左右。

考试难度：

考试难度较大。

小伙伴们如果正在考研的你，再将这其中的一个证拿下来，那么你的未来可真的是前途无量呀，所以为了未来加油吧！

上周日，科技之巅·麻省理工科技评论全球十大突破性技术峰会在北京召开，峰会围绕十大突破性技术在中国落地性最强、目前最受关注的领域进行深入解读。

峰会邀请了代表未来方向的行业探索者、学术界专家共同参与。演讲嘉宾分别来自金融科技公司宜信、区块链养猫游戏CryptoKitties、达闼科技、网录科技、腾讯优图实验室、远景能源、新华智云等。

其中，与人工智能密切相关的技术应用仍然是行业、学术界关注的重点。

在题为《图像对抗生成网络的可代替性》的主题演讲中，腾讯优图实验室杰出科学家、香港中文大学终身教授贾佳亚分析了对抗性神经网络技术的优势和局限性。

他认为，对抗性神经网络的优势在于:可以实现更强大的生成模型，刻画复杂图像的分布；生成高质量的随机图像；实现语义空间的向量运算；基于语义的图像编辑和图像补全。其局限性在于产生的随机样本难以控制；样本有瑕疵；难以产生高分辨率的结果。

在题为《从智慧能源到智慧城市》的主题演讲中，远景智能副总裁余海峰认为，物联网的终极目标是实时控制、准确预测。迈入智慧城市的前提在于整合能源、交通、安防等资源，做到统筹规划。

新华智云联席CEO徐常亮在题为《赋万物为媒，迎智能时代——媒体大脑》的主题演讲中介绍说，智能媒体生产平台改变了传统的新闻生产方式，依靠视频摄像头和传感器获取突发事件报道线索，实现自动发现线索，智能生产，智能审核，智能发稿的智能生产流程。

在之后的主题讨论中，远景智能副总裁余海峰和新华智云联席CEO徐常亮共同参与题为《会思考的城市——从感知到认知的智慧城市演进之路》的主题讨论。

针对主持人提出的“对传感器技术的未来期待”这个问题，余海峰认为，未来传感城市的建设有赖于传感器数据的高效利用，让技术连接现有的设备，利用好一切可利用的资源。许常亮认为，未来传感器技术的应用有赖于硬件、基础设施的建设。

在回答“对未来城市的设想”这个问题时，许常亮期待城市大脑的发展可以让城市规划更智能。余海峰认为，未来的城市应该是绿色城市，充分利用风能、太阳能资源，并实现零排放。

针对目前很多智慧城市计划搁浅的现状，两位专家也给出了自己的见解。余海峰认为，智慧城市要体现出商业价值，用商业利益驱动智慧城市的发展。许常亮认为，除了商业驱动，建议政府部门设立数据资源局，当数据资源局和国土资源局提到一个高度时，智慧城市才有可能建设好。

针对城市传感器的应用可能带来的数据隐私泄露问题，余海峰认为，这需要国家出台法律，解决国家安全与个人隐私保护之间的矛盾；公司在项目设计上也会全面考虑敏感信息的数据保护和数据获取权限。许常亮也指出，新闻传播过程中，传感器自动生成视频信息后，系统会分辨出一些应该隐藏的隐私信息。

论坛中还涉及区块链在智能设备中的应用问题。达闼科技首席科学家陈原认为，云端智能是强人工智能设备的必由之路，因此机器人等智能设备在云端的运营就需要安全的认证体系。基于区块链的认证，可以构建更安全的智能设备运营环境。

本次峰会由麻省理工科技评论、DeepTech深科技联合宜信公司共同举办。作为全球最为著名的技术榜单之一，《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术具备全球影响力和权威性，至今已经举办了超过17年。

2018年“全球十大突破性技术”分别是给所有人的人工智能、对抗性神经网络、人造胚胎、基因占卜、传感城市、巴别鱼耳塞、完美的网络隐私、材料的量子飞跃、实用型3D金属打印机、零碳排放天然气发电。

2018年“全球十大突破性技术”榜单

给所有人的人工智能:

当人工智能技术与云技术相结合，将机器学习工具搬上云端，那么将有助于在医疗、制造、能源等行业更全面地推行人工智能技术，从而降低技术的使用难度和价格，极大地提高各产业的生产力。

对抗性神经网络:

形象地说，就是让两个 AI 系统通过玩“猫捉老鼠”游戏来获得想象力。其技术突破在于，两个 AI 系统可以通过相互对抗来创造超级真实的原创图像或声音，而在此之前，机器从未有这种能力。

人造胚胎:

在不使用卵细胞或精子细胞的情况下，研究人员仅从干细胞中就可以培育出类似胚胎的结构，为创造人造生命提供了一条全新的途径。

基因占卜:

科学家们现在可以利用人类基因组数据预测患心脏病或乳腺癌的几率，甚至是预测智商和人格特征。

传感城市:

Alphabet 旗下的 Sidewalk Labs 计划创建一个高科技社区来重新思考到底应该如何建设和运营一座城市。智慧城市旨在让都市地区变得更加可负担、宜居、环保。

巴别鱼耳塞:

由谷歌公司开发的Pixel Buds 耳塞可以在 Pixel 智能手机上通过谷歌翻译应用进行实时翻译。

完美的网络隐私:

计算机科学家正在完善一款加密工具，可以在不透露非必要信息的前提下完成验证，这款工具称为“零知识验证”的新密码协议。

材料的量子飞跃:

研究者们最近开始使用量子计算机对简单分子进行建模，借助该技术，科学家能了解分子的各个方面信息并以此开发出更有效的药物以及更高效生成或传输能源的新材料。

实用型3D金属打印机:

这一设备首次让3D 打印金属零部件成为实用型技术，也由此带来按需打印大型复杂金属物体的制造业变革。

零碳排放天然气发电:

这一技术可以用廉价高效的方式捕捉天然气燃烧释放的碳元素，避免了温室气体的排放。