本校資訊機房節能更新案，廠商已交付空調機設備，進行機房機櫃內部各單位主機設備調查及相關測試。

臉書昨（19）日宣布將首個不需透過英語、可直接翻譯兩種語言的AI模型M2M-100開源出來。 臉書指出，一般機器翻譯需要為每種語言及每種任務建立一種AI模型，由於英語訓練資料較充裕，因此形成以英語為中心的翻譯模式；碰上要翻譯非英語的兩種語言，例如中文和法文時，大部份機器翻譯採取法文翻成英文，再由英文翻成中文。臉書指出，這種需要以英文為中介的翻譯會導致原意流失或翻譯錯誤，並不適合臉書平臺上160多種語言貼文翻譯的需求。 今天於GitHub釋出的M2M-100是臉書AI多年機器翻譯研究的成果。它是第一個不需仰賴英語直接為100種語言中的2種進行翻譯的單一多語言機器翻譯（multilingual machine translation，MMT）。臉書解釋，該公司利用新的探勘技術取得翻譯資料，並以找來的1000億句子為基礎建立「多對多」的資料集，這個多對多系統也是第一個使用臉書最新PyTorch library Fairscale的系統，形成的資料集包含100種語言、2,200 種翻譯方向（如中文到法語算一種）的75億句子。最後他們使用多種技術來訓練這個具備150億個參數的單一模型。 臉書指出，名為M2M-100的模型可蒐集相關語言資訊，反映更多元化語言及構詞學的面向。臉書聲稱，根據一次BLEU（bilingual evaluation understudy，比較機器翻譯和1個以上人工參考翻譯的品質量測）測試下，該模型和傳統雙語翻譯效果一樣好，並比臉書現在以英文為中心的多語言翻譯模型還高出10分。 臉書表示未來計畫以M2M-100來取代現行使用的機器翻譯模型，來提升平臺上的語言翻譯品質，特別是數百萬人使用的弱勢語言。

圖片來源／微軟

微軟才在上周的Patch Tuesday（10/13）修補了87個安全漏洞，但周四（10/15）又額外修補了CVE-2020-17022與CVE-2020-17023兩個安全漏洞，雖然被列為重要（Important）等級，但它們皆屬遠端程式攻擊漏洞。 其中的CVE-2020-17022藏匿在Windows的編解碼器函式庫（Codecs Library），會在處理記憶體中物件時被觸發，駭客可藉由一個特製的圖片檔案開採該漏洞。而CVE-2020-17023則是現身於Visual Studio Code中，當駭客成功誘導使用者開啟一個惡意的package.json檔案時，就能以使用者權限執行任意程式。 根據微軟的解釋，這兩個漏洞所牽涉的對象屬於Store程式/元件的服務，因此並未遵循Patch Tuesday的節奏，而是在必要時修補，且若使用者的系統上原本就安裝了這兩個程式/元件，同時啟用了Store程式的自動更新功能，那麼系統也會自動更新它們。。