因果推断概念成为近两年的热点，业务中的落地场景也日益丰富与广泛，与“增长”十分匹配。腾讯视频的增长业务于近几年陆续开展对于因果推断的尝试，本文将分享相关应用案例。今天的介绍将针对业务场景落地与技术创新探索，围绕下面三点展开：
1. 数据集成 2. 数据集成工具 3. 现代数据栈 4. 现代数据栈实践
A/B实验是一种通过实验来做效果评估的方法，主要流程是将评估对象随机抽样成对照组和实验组，对实验组施加策略干预，然后通过两组之间的效果对比，得出上线策略会产生的影响。本文分享的内容不涉及具体的算法。
1. ModelScope语音方向模型总览 2. Paraformer非自回归端到端语音识别模型 3. 如何在ModelScope社区体验和定制训练Paraformer模型 4. ModelScope语音方向其他模型定制流程介绍
1. 爱奇艺 Spark Thrift Server 服务演进 2. Spark SQL 平台化适配 3. Spark SQL 服务优化
1. 背景介绍 2. 现有算法 3. 广义因果森林的构造 4. 实验和部署
1. 决策智能技术概览 2. 强化学习的基础概念和思维方式 3. 强化学习的落地现状与挑战
1. 因果推断简述 2. 生意参谋之商家经营智能诊断 3. 关键技术节选 4. 效果展示
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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。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。中国社科院工业经济所研究员朱彤作了题为“我国能源转型与能源体制改革的能源监管问题”的报告。
针对负荷趋势性、周期性和日历特征的影响，本文提出一种考虑动态时间锚点和典型特征约束的年日均负荷曲线预测方法。根据实际算例结果得出以下结论。
基于调度系统导出的CIM/XML和CIM/E文档，本文从交直流状态估计数据生成的角度，对含有LCC、MMC的交直流混联系统进行统一迭代法状态估计建模，针对直流系统在网络中的比重逐步增加的发展趋势，对某地区交直流混联子系统进行状态估计和不良数据检测与辨识，
本文针对电力系统振荡风险评估问题，提出了一种基于元启发式算法的振荡最差工况辨识方法。该方法考虑了系统多变的运行方式，通过选择系统中关键的工况变量，对系统振荡稳定裕度指标进行优化，实现系统运行区域内的振荡最差工况搜索。根据最差工况下系统振荡稳定性和各变量的取值，可评估系统振荡风险，为电网公司规划人员与调控运行人员提供振荡防控决策辅助，具有较高的工程应用价值。
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