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面向美团业务场景的图学习平台

图学习方向主要探索基于海量用户行为和大规模知识图谱，通过图神经网络及图预训练技术，提升搜索/推荐/广告/配送等业务的效果。我们方向既注重图学习技术的落地，也开展中长期的 GNNs/图预训练算法研究，已在 KDD 等会议上发表多篇论文。

  • 2022-01-11
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智能风控体系搭建和自动化

随着机器学习、自然语言处理、知识图谱等技术的发展、算法、数据、硬件处理能力的不断提升，各类智能金融应用出现，我们金融科技产业从电子化时代、信息化时代、网络时代、移动化时代已经逐步进入了智能阶段。

  • 2022-01-11
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文字识别技术在内容安全场景应用实践

利用计算机自动识别字符的技术，是模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，50年代开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学字符识别器。60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。

  • 2022-01-11
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物联网白皮书（2014年）

本白皮书版权属于工业和信息化部电信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的， 应注明“来源：工业和信息化部电信研究院”。违反上述声明者， 本院将追究其相关法律责任。

  • 2021-12-07
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基于百度大数据的用地出行率计算方法_谢林华

为提高交通出行率的准确性和可靠性,打破现有手段获取地块交通出行率存在的局限性,提出一种基于百度大数据的出行率计算方法。通过建立出行停留点识别方法,对城市用地与停留点数据进行匹配,进而论证方法的可行性和准确性。结果表明,基于百度大数据的用地出行率计算方法在特定城市有更高的准确性,且适用于任意地块、任意时段的用地出行率调查。本研究可为城市地块交通出行率的计算提供参考,也为城市管理主体进行管理决策和城市交通规划工作提供技术支撑。

  • 2021-06-21
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基于大数据集域自适应快速算法的图像特征智能识别模型构建_王鹏宇

通常采用图像特征智能识别以提高对图像高频成分的识别度。基于大数据集域自适应快速算法构建图像特征智能识别模型。在图像特征智能识别模型构建过程中,对于图像特征智能识别过程中容易产生伪图像特征识别、细节性模糊与图像特征智能识别的不间断性问题,使用大数据集域自适应快速算法可以提高图像特征智能识别的效率。经过实验表明,基于大数据集域自适应快速算法的识别特征模型能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。

  • 2021-05-06
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基于复合型进化算法的地下水污染反演模型_黄林显

污染源位置和污染物排放浓度的快速确定直接决定着地下水污染的有效治理及修复,这属于地下水反演问题。通过充分分析地下水污染反演问题,耦合地下水流模拟程序MODFLOW、溶质运移模拟程序MT3DMS和优化算法SCE-UA,设计了一种模拟-优化（S/O）反演模型。通过实例验证,反演结果表明:提出的网格遍历GT算法可以自动验证潜在污染区内所有可能的污染源位置组合方式；与传统地下水污染反演模型相比,S/O模型不但能够适用于稳定流条件,而且适用于非稳定流条件；所开发的S/O模型对于多污染源分别在稳定流和非稳定流下的反演均有非常高的精度,能够准确反演污染源位置及污染物排放浓度。

  • 2021-05-06
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云计算为工业互联网助力赋能

互联网与工业互联网有着非常大的区别，据王凯观察发现，互联网的一个特点是由企业到用户，自上而下进行产品和场景推动，比如设计一款游戏或社交软件，都是先把客户群体引导进来，培养客户的使用习惯；“但是工业互联网不一样，完全是从用户到平台服务商，自下而上的提出非常具体的需求”

  • 2021-04-21
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