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人脸检测技术演进史

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

  • 2024-03-17
  • 阅读237

多任务学习最新进展:基于神经元级共享的CTR、CVR多任务联合预估方法

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

  • 2024-03-18
  • 阅读378

GNNs推荐系统及应用

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。

  • 2024-03-18
  • 阅读262

基于连续语义增强的神经机器翻译技术

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。

  • 2024-03-18
  • 阅读239

京东零售供应链数字孪生探索与实践

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。

  • 2024-03-18
  • 阅读548

Blaze:SparkSQLNative算子优化在快手的设计与实践

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。

  • 2024-03-18
  • 阅读278

【专家PPT】须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

【专家 PPT】须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用,【专家 PPT】须琼辉-数字孪生水利工程关键技术研发与实践应用

  • 2024-03-18
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  • 31页
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【专家 PPT】张帅-水利数字孪生建设与实践

数字孪生流域和数字孪生水利工程建设是推动新阶段水利高质量发展的实施路径和最重要标志之一,是提升水利决策管理科学化、精准化、高效化能力和水平的有力支撑。 要锚定预报预警预演预案“四预”目标,加快推进数字孪生流域和数字孪生水利工程建设,实现风险提前发现、预警提前发布、方案提前制定、措施提前实施,做到防御关口前移,打有准备之仗、有把握之仗。

  • 2024-03-18
  • 阅读178
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  • 29页
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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1950年,“计算机之父”和“人工智能之父”艾伦·图灵(AlanM.Turing)发表了论文《计算机器与智能》,这篇论文被誉为人工智能科学的开山之作。在论文的开篇,图灵提出了一个引人深思的问题:“机器能思考吗?"。这个问题激发了人们无尽的想象,同时也奠定了人工智能的基本概念和雏形

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