本次分享的内容是 Artic on Flink 流式特性解读。 本次分享会围绕下面四点展开： 1. Arctic 流式特性 2. 核心原理解读 3. Benchmark 4. 未来规划
本次分享的主题是 Blaze：SparkSQL Native 算子优化在快手的设计与实践。当前，Spark 由于其相比 Hive 更强大的性能，已经成为大部分公司的主要执行引擎。随着业务的发展以及数据规模的不断提升，我们对 Spark 性能提升的追求也一直没有停止过。Spark 性能提升主要来自两大方向：执行计划本身的优化、运行时执行效率的优化。
数字孪生是以计算机图形学和人工智能为基础，将现实中的要素在虚拟世界中动态模拟仿真，针对现实世界中的实体对象，在数字化世界中构建完全一致的对应模型，通过数字化的手段对实体对象进行动态仿真、监测、分析和控制。随着新一代信息技术的发展和广泛应用，数字孪生的应用范围不断扩大。本文将分享京东零售供应链场景下对数字孪生的探索与实践，将以更为直观的实际案例分析带大家深入了解数字孪生目前的运用体系与未来展望。
神经机器翻译技术目前严重依赖于大规模、高质量的双语平行语料，而在大部分场景中高质量的双语平行语料难以获取。本次分享主要向大家介绍发布于 ACL2022 的基于连续语义增强的机器翻译技术，该技术主要通过构建连续语义分布突破离散空间限制，从而实现更好数据增强的方法，此方法经过验证较回译和对抗样本方法有较好的提升。
近年来，随着图神经网络的兴起，大量关于在推荐系统中使用 GNNs 的研究被发表。本文并非介绍一种新的 GNNs 推荐系统模型，而是从端云的视角来介绍 GNNs 推荐系统的应用，通过 4 个方面来阐述 GNNs 推荐系统在端侧实现的可行性。
本文将分享有数 BI 性能保障体系的建设与实践。 主要分为以下 4 个部分： 1. 有数 BI 产品的介绍 2. 企业高并发报表访问性能挑战 3. 有数 BI 性能体系建设与实践 4. 未来计划
本文将介绍一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法。分享分为两大部分：第一部分介绍多任务学习相关发展；第二部分具体介绍我们提出的一种多任务联合预估的方法。 全文目录如下： 1. 多任务学习的背景介绍 2. 多任务经典模型结构 3. 一种基于神经元级共享的 CTR、CVR 多任务联合预估的方法
本次分享题目为人脸检测技术演进史，包括近期的论文分享、人脸检测主要的研究方向及未来的发展方向。主要分为以下四大部分： 全文目录： 1. 人脸检测任务介绍 2. 论文分享 3. ModelScope应用 4. 未来工作展望
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
构网型装备自身面临“暂态稳定”与“虚拟功角振荡”两个稳定问题(自稳性)2)构网型装备由于具有“二维电压源”特性，可以致稳/镇定跟网型装备(致稳性)从系统解耦的视角看，构网型装备的致稳作用体现在提升电网强度(采用广义短路比量化)从“增益-相位”的视角看，构网型装备的致稳作用体现在提升网络增益
高渗透率分布式能源场景下的新型电力系统，电网职能由单一“保供”拓展为“保供+促消纳”共存，多层级电网之间的耦合性深度加剧。
新型电力系统构建与新能源并网的关键技术与标准工作阻抗分析不需要知道系统内部配置，小信号阻抗可以通过测量手段获得，能够较为方便
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