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虽说距离新一代iPhone发布还早，但产业链已经开始准备明年的事情了，相比今年来说，下一代iPhone才是对苹果巨大的考验，同样是三款iPhone齐发。之前，美国媒体彭博社、9to5Mac、CNET等都给出了类似的报道，那就是明年苹果将推出三款新iPhone，除了现款iPhone X的小幅更新外，另外两款手机分别是屏幕更大的iPhone X，还有换上LCD屏幕后的廉价iPhone X。曾多次准确送出苹果新品的日本媒体Nikkei送出的独家爆料称，2018年廉价版iPhone X苹果正在准备中，为了节约成本其将换上LCD屏，更重要的是，它的背部将跟iPhone 7、7 Plus类似，也是金属材质。此外，报道中还提到，iPhone X廉价版的金属后可将是和硕来负责制造，其会有多个颜色，而它的屏幕将是6.1英寸，正面外形跟现在的iPhone X保持一致，没有实体Home键，同时保留前刘海设计（人脸识别功能保留）。有趣的是，昨天我们报道iPhone X Plus的消息，其顶配版预计提供512GB存储，并且有双SIM卡，屏幕达到了6.5英寸。按照之前的传闻来看，廉价版iPhone X的售价预计为5998元。520日志

去年以来，在公安部部署下，全国各地开展打击整治网络侵犯公民个人信息犯罪专项行动，取得了明显成效。但当前侵犯公民信息安全违法犯罪活动仍时有发生，非法收集、贩卖公民个人信息手法多样，手段更为隐蔽。“新华视点”记者在多地反诈骗中心了解到，目前电信网络诈骗案件90%以上是违法分子靠掌握公民详细信息进行的精准诈骗，从已破获案件看，“内鬼”监守自盗和黑客攻击仍是公民个人信息泄露的主要渠道。　　专门收集老人信息设置骗局12月以来，福建厦门连续发生7起老年人被骗警情，单笔被骗最高金额达13万元。诈骗分子冒充公检法办案人员，以受害者涉嫌洗钱、身份被冒用等为由，骗老人到银行转账汇款至安全账户。厦门市公安局反诈骗中心负责人告诉记者，诈骗人员通过收集老人信息，对老人的姓名、电话甚至家庭情况掌握得一清二楚，精心设计骗局。厦门市公安局刑侦支队副支队长吴世勇说，非法获取、买卖公民个人信息已形成黑色产业链。一方面，大数据营销方兴未艾，各类广告公司、大数据运营商、保险公司、中介公司等机构对于公民个人信息存在庞大需求；另一方面，侵犯公民个人信息犯罪为电信网络诈骗、金融诈骗、敲诈勒索等提供了作案便利，这是此类违法犯罪活动屡禁不绝的520日志

抓娃娃机已经渗透我们生活的方方面面。不知从何时起，抓娃娃机成了中国电影院、商场、步行街的标配。在等待电影开场前玩一局，成了另一个影院文化。在商场闲逛的时候和朋友玩两局，已经成为日常。夹娃娃机经营者们把这个“从游戏厅走出”的幼稚游戏布局到全国各地的商场里，形成了现今全国超过130万台机器、市场规模达到600亿的超级蛋糕。而最近，“在线抓娃娃”热潮引爆了网络，短短几个月内，App Store中就有超过30多款线上抓娃娃App前后上线。资本市场暗流涌动，美爆抓抓完成种子轮融资，欢乐抓娃娃获得IDG投资，以及天天抓娃娃旗下陌生人社区软件same获得腾讯2000万美元B轮融资……什么是在线抓娃娃?随着娃娃机线下参与者的数量越来越多，一些运营商开始借助直播和物联网，将抓娃娃游戏的战线延伸至线上，于是就衍生出了在线抓娃娃。在线抓娃娃游戏的运营模式非常简单：玩家在相关应用平台投币后即可通过手机远程操控抓娃娃机，一旦抓取成功，运营商会通过邮寄的方式将娃娃投递到玩家手中。以某抓娃娃APP为例，操作界面会让你误以为自己进了某直播间，仅仅是把直播的内容换成抓娃娃。如果有人正在操作，你还需要排队，抓到的娃娃会邮寄到你指定的地址。众所周知，抓娃娃520日志

据美国交易平台GDAX显示，比特币刷新纪录高位至14250美元，涨幅扩大至20%，最近两天比特币连破12000、13000、14000美元三个整数位关口，在不到24小时内大涨2000多美元。今年年初，比特币仅有约1000美元，今年以来涨幅为惊人的1400%。520日志

在 DeepMind 发表 Nature 论文介绍 AlphaGo Zero 之后，这家公司一直在寻求将这种强大算法泛化到其他任务中的可能性。昨天，AlphaGo 研究团队提出了 AlphaZero：一种可以从零开始，通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。据称，新的算法经过不到 24 小时的训练后，可以在国际象棋和日本将棋上击败目前业内顶尖的计算机程序（这些程序早已超越人类世界冠军水平），也可以轻松击败训练 3 天时间的 AlphaGo Zero。AlphaZero 为何如此强大？机器之心对论文全文进行了编译介绍，希望能以此带你一探究竟。 8 个小时训练击败李世石版本AlphaGo 12 小时训练击败世界顶级的国际象棋程序 Stockfish 14小时训练击败世界顶级将棋程序 Elmo 计算机国际象棋和计算机科学本身一样古老。查尔斯·巴贝奇、艾伦·图灵、克劳德·香农和冯诺依曼都曾设计硬件、算法以及理论来让计算机分析和玩国际象棋。国际象棋随后成为了一代人工智能研究者努力希望克服的挑战，最终，我们也实现了超越人类水平的国际象棋程序。然而，这些程序高度局限于它们所处的领域，在没有人类大幅度修改的情况下，无法被泛化去处理其他任520日志