按照日程进行了一些总结，由于时间因素和英语水平的限制，没有弄得特别好，只是大概写了下自己注意到和理解到的一些东西。
Day 1
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强调了要打造更为亲近的产品，Facebook是为了更好的连接人的关系。
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针对之前的隐身泄露事件，扎克还强调了隐身安全，也会有一些相应的功能提现。keep people safe。
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透露了下现如今有20亿的用户
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重新开放应用审核。
扎克演讲部分
第一天主要阐述了产品上的更新迭代：
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Fighting Fake News，讲述了Facebook通过与虚假、垃圾、恶意等不健康的信息进行对抗的过程与期待。
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Data Privacy，特地强调了用户数据的安全，隐私保护等，因此有了下面的一个功能。
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Clear History，一键清除用户数据历史记录的功能和不被Facebook记录数据的开关。
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Meaningful Relationships，扎克希望在Facebook里面人与人的关系是有意义的（而非像微博那样一堆僵尸粉举例），提升用户的幸福指数。
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Groups Tab，群组功能，将会更容易加入群组，加强泛社交关系，并会告诉你，下图是扎克在国会的直播，在groups里面，就像开party一样?。
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Dating，约会功能强势推出，很多媒体也关注了，这是基于Facebook的人物关系图谱（AI+算法生成）的应用。
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人们可以创建一个与他们的Facebook个人资料分开的约会资料，Facebook可根据用户的约会偏好、共同点、共同朋友推荐潜在的匹配。用户可以选择通过Groups 或者Events来发现兴趣爱好相似的人。并且，出于用户隐私考虑，约会功能不会向朋友展示，Facebook将会在今年晚些时候开始测试
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Camera
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Video Chat、AR Camera Effects、Group Video Calling，推出视频聊天功能（支持多人），带有VR特效的视频聊天技术。
Message
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simplifying messenger
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business & bots
VR/AR in the Future
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Oculus Go 199$ （在场每个人都有，是一款3DoF的VR一体机，还有Oculus TV、Oculus Rooms、Oculus venues，将与小米合作，详细的产品信息看这： 《关于Oculus Go一体机的一切》
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通过与硬件厂商小米的合作，Oculus Go搭载了能够提升性能表现和以全新方式表达应用程序的规格。
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结合高通骁龙821芯片和自动动态节流功能，Oculus Go提供了更佳的能效，可以实现更流畅的帧率和整体更优的体验。
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清晰的光学元件和优秀的透镜可以降低纱窗效应的影响，并且提供了比 Oculus Rift更高的分辨率。Oculus Go搭载了一个全新的显示面板，538ppi，5.5英寸，2560×1440 WQHD分辨率标准的快速切换LCD屏幕，而这能够大大提升视觉清晰度。
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尽管续航能力取决于具体运行的内容，但内置的锂电池应该可以支持约2小时的游戏娱乐，而流媒体和视频则是2.5小时。 作者：刘卫华 链接：https://www.zhihu.com/question/275577870/answer/381247334 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
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虚拟现实空间记录，基于Oculus，上面链接有讲~
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3D photos，这个比较有意思，day2有详细介绍。
规划图：
详细介绍部分
大概列举一些认为比较有意思的点，有些是展开扎克之前所说的东西：
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Marketing，重新开放应用审核，更强大的开放应用市场，将服务更多的开发者，并对开发者提供更多的支持。
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灾害相应与无偿献血，帮助大家更好的知道灾情，和更好地去救助他人。同样用到了关系图谱的技术，去发动群众。
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简单、可靠、安全和私密的免费网络连接。
Day2
技术相关的一天，整体来看，Facebook的AI和算法运营可谓是无所不在了，而且也有些比较惊艳的产出或者想法，主要分了三大块技术，AI、AR/VR、网络连接。
AI
Pythorch
https://pytorch.org/about/ ，基于Python的AI 深度学习框架1.0版本发布，后续将开源。
该框架作为AI技术底层，支撑着几乎所有Facebook 与AI有关的业务或者技术。
DensePose，人姿识别（我给的名字），不仅仅能够对图片里的人物姿态进行识别，还能对视频进行识别。
附上一篇相关文章：
这个 AI 不仅能看懂你摆的 Pose，还能完美重现出来
Vision ，视觉场景的数据运用
Facebook 数据量情况：
通过海量的数据进行训练之后的AI图片识别能力前后对比，
其他
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language
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peasoning
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elf、深度学习（打星际、下围棋）
VR/AR
VR技术所包括的一些技术分支，但今天主要讲的是下图的四个。
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光学&展示（现实感的场景还原）
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音频技术
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系统设计
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交互设计
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AI
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计算机视觉
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用户体验
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虚拟人像
今天VR的能力与人本身的能力的对比。
场景还原后，镜子里的成像也跟现实世界是一样的！
Facebook 在VR场景中的虚拟人手和虚拟人像。
最困难的地方在于卡通人物的真实感，也就是人们在说话的时候，嘴型的模拟，但Facebook克服了这个困难。
最终将成像：
图片技术、AR相关
图片内容识别，通过机器学习、训练，图片的内容含义也能被识别出来。
conecting网络连接
亮点：通过AI进行网络拓扑设计。
具体项目的详细介绍（跟第一天一样）
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AI图片识别技术、自然语言处理技术，对视频内容的理解、对图片内容的理解和对语言文本内容的理解。
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AI与道德的讨论，在某些场景下面将会用卡人人物（基于真实照片）来代替真人照片。
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3D图像重建技术，场景建模（VR技术中，计算机视觉的部分）。
先对单张图片进行3D图像重建，（这也是Day1中，扎克提到的3D photos产品的技术核心），然后对改场景中其他角度、位置的图片进行3D图像重建，再通过AI算法识别，将场景进行还原。
此技术就是支撑Oculus Gallery 的核心技术。
传统的3D图像重建，与完整的3D图像重建：
End.
中文相关资料：
视频地址：
相关资料
