2021年下一代物联网发展构想白皮书

近年来,物联网的发展动能不断丰富，市场潜力获得产业界的普遍认可，发展速度不断加快，业务和技术创新层出不穷，物联网高速发展已成必然之势。然而随着物联网业务不断丰富，需求不断增强，对传输、计算、安全等提出新的挑战，传统物联网已无法满足需求。中国移动一直致力于联合产业伙伴，分析研究下一代物联网发展趋势、典型特性，加速推进我国物联网技术的快速发展。

2021-06-09
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百度大脑AI技术成果白皮书

百度大脑是百度Al集大成者。百度大脑自2010年起开始积累基础能力，后逐步完善。声音共有信息沉淀到一个统一的声学模型中。在做语音合成的时候，用户仅仅输入少量目标语音作为指导，在全局声音基空间中进行注意力选择，选择出和当前用户个性化声音更加匹配的基。之后可以根据这个基，并结合训练好的共有信息声学模型，生成与目标语音的音色和风格高度相似的任意语音。依靠Meitron的解耦和组合机制，我们能够在不同音色、风格和情感之间进行风格转化和迁移，仅仅使用少量用户语音，就可以实现多种音色、情感和风格的转换。该技术成果已经落地百度地图产品，地图用户只需要提供约20句话的目标语音，就可以合成与目标语音非常相似的个性化声音，用于地图任意导航场景的语音播报和任意名胜景点的语音播报等。

2021-03-29
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58到家分布式服务框架-任桃术

在过去，组合管理是一种流行的方式，以确保所有战略举措与公司目标保持一致。然而，这个过程经常导致决策瘫痪，因为团队试图就每个计划的最佳行动方案达成一致。

2022-02-11
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顾及角度误差的三维建筑模型边折叠简化算法_李少卿

随着城市三维场景应用日益增多，海量的三维建筑模型数据给计算机的存储、显示、传输和实时渲染带来了巨大压力，有条件的对三维模型进行适度简化是在保证Web3D展示质量的前提下，降低复杂模型计算复杂度的有效途径。针对三维建筑模型简化至低分辨率时模型表面细节特征丢失、网格质量降低导致的视觉退化等问题，本文提出了一种顾及角度误差的三维建筑网格模型边折叠简化算法。该算法在选取收缩边时加入了顶点约束条件，并对生成新面片的旋转方向进行角度误差控制，提高了模型特征区域顶点的误差度量。研究结果表明，该算法在保留场景中建筑模型的几何特征的前提下，有效减少了系统绘制的图元数目，适用于渲染大规模三维城市场景。

2021-04-21
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BP神经网络模型算法

BP（Back Propagation）算法,是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家提出，按误差逆向传播算法训练多层前馈网络，是目前最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。学习过程使用最快下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

2021-04-18
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大数据实时推荐-不只是统计

大数据实时推荐-不只是统计随着大数据时代的来临，如何帮助用户从大量信息中迅速获得对自己有用的信息成为众多商家的重要任务，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统以海量数据挖掘为基础，引导用户发现自己的信息需求，现已广泛应用于很多领域。传统的个性化推荐系统，采用定期对数据进行分析的做法来更新模型。由于是定期更新，推荐模型无法保持实时性，对用户当前的行为推荐结果可能不会非常精准。实时个性化推荐实时分析用户产生的数据，可以更准确地为用户进行推荐，同时根据实时的推荐结果进行反馈，更好地改进推荐模型。

2021-04-20
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基于移动机器人的订单拣选系统货位优化模型和算法研究_袁瑞萍

为了提高基于移动机器人的订单拣选系统的拣选效率,文章提出了基于货品相关性和货架中货品总出库频次的货位优化方法.将货位优化分为货品存放到货架及货架布局到仓库中现有位置两个阶段,为避免拥堵采用分散存储策略建立了最小化货架搬运次数以及最小化机器人总拣选路程的数学模型,并设计两阶段启发式算法求解.结合A网上药店的历史订单数据进行了仿真实验,实验结果表明,文章提出的货位优化方法有效提高了订单拣选效率.

2021-04-29
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从浅层模型到深度模型：概览机器学习优化算法

本篇论文旨在介绍关于将最优化方法应用于机器学习的关键模型、算法、以及一些开放性问题。这篇论文是写给有一定知识储备的读者，尤其是那些熟悉基础优化算法但是不了解机器学习的读者。首先，我们推导出一个监督学习问题的公式，并说明它是如何基于上下文和基本假设产生各种优化问题。然后，我们讨论这些优化问题的一些显著特征，重点讨论 logistic 回归和深层神经网络训练的案例。本文的后半部分重点介绍几种优化算法，首先是凸 logistic 回归，然后讨论一阶方法，包括了随机梯度法（SGD）、方差缩减随机方法（variance reducing stochastic method）和二阶方法的使用。最后，我们将讨论如何将这些方法应用于深层神经网络的训练，并着重描述这些模型的复杂非凸结构所带来的困难。

2021-04-18
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