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从数据标注到算力平台,如何构建具有工程化能力的AI平台?

经历了半个多世纪的发展,AI已经走出实验室,离开棋盘,掀起了智能化的浪潮,通过智能客服、智能医生、智能家电、智慧城市、智慧安防、机器人、智能投研等服务场景在诸多行业有了深入而广泛的应用。国际咨询公司埃森哲研究了AI在12个发达经济体中所产生的影响,认为AI能够将劳动生产率提高40%;到2035年,AI可以使年度经济增长率提高一倍。

  • 2021-04-20
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谷歌的深度学习在AI芯片中找到了一条关键路径

谷歌的深度学习在AI芯片中找到了一条关键路径 一年前,ZDNet 与谷歌大脑总监 Jeff Dean谈到 了该公司如何使用人工智能来推进定制芯片的内部开发,从而加快软件开发。Dean 指出,在有些情况下,与人类相比,人工智能的深度学习能够更好地决定如何在芯片中布置电路。

  • 2021-04-20
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vivo AI计算平台的监控高可用方案

vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点,着手建设 AI 计算平台。经过两年的持续迭代,平台建设和落地取得了很大进展,成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主,到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块,对外提供模型训练、模型推理和容器化能力。VContainer 是计算平台的底座,是基于 Kubernetes 构建的容器平台,具备资源调度、弹性伸缩、零一混部等核心能力。VContainer 的容器集群有上千个节点,拥有超过 100PFLOPS 的 GPU 算力。集群里同时运行着上千个 VTraining 的训练任务和上百个 VServing 的推理服务。本文主要分享了 VContainer 的监控高可用方案的选型和部署实践,以及各种踩坑经验。

  • 2021-04-20
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人工智能(AI)改善制造业运营的三种方式

人工智能(AI)改善制造业运营的三种方式 在制造行业中,工业4.0(Industry 4.0)不仅仅是一个流行词,它已成为一种新的现实。新型冠状病毒的爆发加速了这一现实的到来。在新型冠状病毒爆发的前三个月中,企业和消费者都适应了网络世界,数字技术的发展速度相当于十年间的发展速度。

  • 2021-04-20
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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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基于深度学习的三维模型检索算法综述_刘安安

近年来,深度学习被广泛应用于各个领域并取得了显著的进展,如何利用深度学习高效管理呈爆炸式增长的三维模型一直是一个研究热点。本文介绍了发展至今主流的基于深度学习的三维模型检索算法,并根据实验得出的算法性能评估分析了其优缺点。根据检索任务的不同,可将主要的三维模型检索算法分为两类:(1)基于模型的三维模型检索方法,即检索对象与被检索对象都是三维模型,按照对三维模型的表示方式不同,可进一步分为基于体素、基于点云和基于视图的方法;(2)基于二维图像的跨域三维模型检索方法,即检索对象是二维图像,被检索对象是三维模型,包括基于二维真实图像和基于二维草图的三维模型检索方法。最后,对基于深度学习的三维模型检索算法目前存在的问题进行分析和讨论,并展望未来发展的新方向。

  • 2021-04-20
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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型_靳文舟

需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型;然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法;最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济;改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。

  • 2021-04-20
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从智能到智慧——我们如何让AI进入生活?

从智能到智慧——我们如何让AI进入生活? 在人类所有的造物里,这是第一次,造物具备了智能。甚至在某些专业领域,人工智能已经超越了它的创造者。 以致于凯文.凯利感叹:学会向我们的创造物低头。这其中,憧憬者有之,警惕者亦有之。

  • 2021-04-20
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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算力互联网体系架构研究报告

算力互联网的发展和演进是一个持续不断的过程,编制组将密切关注国内外算力互联网的发展动态,积极听取产业界的意见与建议,不断完善和优化算力互联网体系架构的研究内容,适时修订并发布报告的新版本,以更好地推动算力互联网发展。

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数据智能服务产业发展研究报告

为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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人工智能算法与应用场景介绍

通过深度学习嵌入算法可以对离散序列数据一自然语言文本进行计算分析。 主要应用方向是文本信息抽取,包括文本分类、关键实体识别、实体之间关系识别以及事件识别。

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利用人与大数据技术,结合专业的中医疾病、证候/治则知识库、疾病知识图谱等,研发了医用智能处方椎荐系统。它能够无缝植入到医院现有的HIS和医生工作中,不改变医生工作流程,输入患者信息、证候、主诉等信息智能推荐方剂和备用饮片药,医生进行加减化裁即可成方,节省医生诊疗时间,提高工作效率。

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