百度数据联邦平台及其应用研究.............................................................9 人机耦合在贝壳新居住服务的应用.......................................................32 广义多目标算法探索实践.......................................................................52 从技术到体验：vivo机器翻译落地实践..............................................70 bilibili基于Flink的优化与实践............................................................93 Impala在腾讯金融大数据场景中的应用............................................112 图计算在金融反欺诈中的应用.............................................................124 度小满金融超大规模图平台实践.........................................................140 自适应通用广义PageRank图神经网络.............................................161 阿里广告技术新突破：面向最终目标的全链路一致性建模............188 智能批改技术实践与探索.....................................................................212 百度NLP技术在智能招聘中的应用研究...........................................236 蜻蜓FM实时推荐系统的发展和演进.................................................256 信贷业务中存量客户的风控与运营.....................................................278 风控贷后管理中的非结构化数据应用.................................................297 Databend：新一代云原生数仓的架构与展望...................................311 图对比学习的最新进展.........................................................................322 基于NLP的产业链构建及应用.................................... 阿里飞猪推荐算法探索实践..........................................
知识图谱赋能工业智能化_于政
绿盟科技集团股份有限公司 （ 以下简称绿盟科技 ）, 成立于 2000 年 4 月 , 总部位于北京。绿盟科技在国内设有 40 多个分支机构 , 为政 府、运营商、金融、能源、互联网以及教育、医疗等行业用户 , 提供全线网 络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国 硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡设立海外子公司 , 深入开展全球业务 , 打造全球网络安全行业的中国品牌。
随着软件规模的不断扩大、软件演化周期的不断延长，构建软件项目知识图谱对软件维护、软件开发的意义越来越重大。如何基于软件项目开发过程中产生的源代码、邮件列表、缺陷报告等多源异构大数据，快速构建语义关联丰富的软件知识图谱，是软件工程领域亟待解决的关键问题。提出了以代码结构为核心的软件知识图谱模型，建立了“知识抽取-知识融合”两层软件知识图谱构造框架，该框架支持软件项目知识图谱的自动构造以及基于知识图谱的软件项目智能问答，有效提高了软件项目理解和软件复用的效率。目前，软件项目知识图谱已经在Apache开源社区以及国内著名软件企业成功展开应用实践。
本研究共得到以下核心观点。技术方面，智能机器人存在深度智能驱动、高效以虚驭实、泛在敏捷操作及多元感知交互的技术趋势。产业方面，智能机器人存在操作系统与平台重要性提升，科技企业话语权增强和产业生态开放化的趋势。
为了应对数据大规模增长带来的机遇和挑战，美国《Ｎａｔｕｒｅ》杂志在２００８年９月４日率先提出了“大数据”的概念［３］．Ｇａｒｔｎｅｒ公司将大数据定义为：大数据是巨量、高速和多样性的信息资源，它需要合算地、创新地进行信息处理以增强洞察力和决策力．维基百科对大数据的定义是：大数据是这样大而复杂的数据集的汇集，以致使用当前的数据库管理工具和数据处 理 应 用 程 序 很 难 有 效 地 处 理 它．
随着信息技术和计算机网络技术的发展，物联网已经走进了农业生产的各个领域。国际电信联盟认为，物联网是通过智能传感器、射频识别（RFID）设备、全球卫星定位系统（GPS）等信息传感设备按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。近年来，随着现代农业自动化需求的不断增长和信息技术的发展，农业物联网在物理感知、数据传输、智能处理、应用服务等领域取得了重要进展。
近年来，不难观察到如下种种现象：新科技助力消费行为由传统的“拥有+消耗”转变为“使用+体验”，物联网正重塑生产要素和市场的关联方式，区块链的理念和技术架构描绘出最接近完全市场化的图景，“机器取代人类”演绎又-场资本盛宴、冲击资本与劳动的关系，大数据改变着企业的资产结构以及产品和服务的价值构成。当今世界陷入海德堡测不准原理困境，不再是线性进化逻辑所能描绘，亦非未来学家所能憧憬。大趋势的随机性在增加。为什么预测难?因为世界不确定性:当今世界，几十亿人在搞工业化、全球化，规模上超越历史；质量上人类步入天地一体、人机交互、万物互联的时代，结构上权力分散化、信息碎片化，也使得预测进一步变得困难。
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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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题，从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状，深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径，提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。
报告重点聚焦低空产业，提出低空产业的体系架构，探讨低空产业发展现状、路径及挑战，提出低空产业下一步发展思考和建议。
报告系统性梳理了中小企业人工智能规模化应用的演进态势，分析了模型创新、算力普惠、产品成熟及开源生态蓬勃发展对降低技术壁垒、提升场景适配度的关键驱动作用。
报告以《智能化软件工程技术和应用要求》《面向软件工程的智能体技术和应用要求》等系列标准为参考，聚焦AI4SE发展现状及落地成效。内容以行业调查结果为基础，对软件工程各阶段的智能化转型现状、落地效能提升情况、未来发展趋势、挑战与机遇等维度进行了深入分析。
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