今天分享的主题是如何使用 TuGraph 图数据库搭建图应用，希望帮助大家快速上手 TuGraph 的使用，并搭建一个满足自己需求的图应用产品。
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
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我国数字政府建设已全面呈现一体化发展态势。从政策沿革 看，数字政府建设正从宏观到微观推进一体化建设布局；从服务方 式看，政府数字履职应用日益趋向一体化协同联动
包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务 1。发展新质生产力是推动高质量发展 的内在要求和重要着力点 2。而发展新质生产力的核心要素，根本上在于能够催生新产业、新业态、 新商业模式（即“新经济”）的科技创新。
涌现能力 上下文学习的能力:GPT3首次引入，instruction+few shot learning，无需额外训练和参数更新指令遵循:可以使用指令进行微调，在同样使用指令形式化描述的未见过的任务上表现良好逐步推理:“思维链"推理策略，可以利用包含中间推理步骤的提示机制来解决复杂推理任务
随着数字经济发展，数字李生(DigitalTwin)技术成为连接物理世界与虚拟空间的重要力量。本课题围绕数字李生技术在金融领域中虚拟厅堂服务、供应链金融、智能运营等场景的应用，探索了其在提升客户体验、优化流程、强化风控的潜力。通过具体案例实践，为金融行业数字李生应用提供借鉴和指导。
以医院内部精细化管理业务为核心，融合视频监控、智能分析、物联感知、AR/3D可视先进技术,打造一体化、可视化、智能化的智慧医院综合管理平台
腾讯文档，接入DeepSeek后，可以上传文档，由Al进行总结，并输出成思维导图等形式网页访问:https://docs.q9.com/ai
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