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
导读 随着大数据与人工智能的发展与潜能的进一步释放，新技术对制造业的赋能已变得尤为重要与普遍。在制造业的质量与可靠性领域，积累了大量的原始资料与数据，为人工智能在该领域的应用创造了条件。基于知识图谱的根因分析方法，将充分利用这些数据，为制造业进一步的赋能。本文将分享达观数据主导的基于知识图谱的根因分析方法的应用。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
自主ISP优化，提高逆光场景下设备一次识别成功率； ToF检测，精准距离识别，降低误识，提升防干扰能力； 多接口支持，韦根、RS485、继电器等； 高扩展性，支持与第三方平台对接基于人脸鉴权配合功能扩展。
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