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如何构建阿里小蜜算法模型的迭代闭环?

伴随着AI的兴起,越来越多的智能产品诞生,算法链路也会变得越来越复杂,在工程实践中面临着大量算法模型的从0到1快速构建和不断迭代优化的问题,本文将介绍如何打通数据分析-样本标注-模型训练-监控回流的闭环,为复杂算法系统提供强有力的支持。

  • 2021-04-17
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作业帮-Doris在数仓中的实践-DorisMeetup

在大数据生态中,数据分析系统在数据创造价值过程中起着非常关键的作用,直接影响业务决策效率以及决策质量。Apache Doris 作为一款支持对海量大数据进行快速分析的 MPP 数据库,在数据分析领域有着简单易用、高性能等优点

  • 2021-04-17
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如何提高"强化学习算法模型"的泛化能力?

在深度学习中,模型很容易过拟合到参与训练的数据集。因此,深度学习训练模型的时候通常会将数据集分成训练集和测试集,保证训练的模型在测试集上仍然有很好的性能,即模型的泛化能力。在深度强化学习的应用中,模型的泛化能力也同样重要。本文将介绍最近深度强化学习领域中提高模型泛化能力的一些方法,如域随机化、正则等。

  • 2021-04-17
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阿里技术阿里机器智能语音与信号处理技术精选专辑

我们将 ICASSP2018 会议上收录的论文编辑成 册,希望通过这个方式,更多的和学术界、工业界同行共同探讨、共同进步,衷 心的希望语音技术继续百家争鸣、百花齐放,早日把靠谱的语音交互能力带到各 行各业、带进千家万户,真正地帮助到人们的工作和生活

  • 2021-04-17
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互链脉搏2019中国技术团队公链技术发展报告

区块链技术起源于公链,在过去10年间,公链一直引领着区块链技术不断创新突破。 公链大都是无国界的,本次参与评估公链的技术团队主体或者核心开发人员在中国或者是中国籍的。 中国公链的技术发展水平究竟如何?互链脉搏联合工信部电子五所、中央财经大学、中国区块链测评联盟从技术能力、 性能表现、应用能力、安全性、社会影响力五大纬度,按照37个指标,对国产38条公链进行综合评估,并共同制作和发 布本报告,供业界同仁参考。

  • 2021-04-17
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前瞻产业研究院2020年5G芯片行业研究报告

基于第五代移动通信技术,5G芯片是用来合成即将发射的基带信号,或对接收到的基带信号进行解码,是5G发展上游产业链的核心环节。 近年来,国家及地方政府频繁出台政策,并提供大规模的资金支持,且在消费者5G消费热情的促进下,多因素推动5G商用化发展,增加了对5G芯片核心产品的需求。

  • 2021-04-17
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软件开发技术的八大趋势

科学技术的发展从来就没有停止过前进的脚步,只有紧跟技术的发展,才能在企业的竞争中立于不败之地。软件设计与开发也是一样。未来的软件开发趋势有八个。 在众多的软件开发技术中,AI是热点。在过去的五年里,AI发展迅猛。如今,机器也可以像人脑一样的思考问题了。人们所说的AI技术包括机器学习、深度学习和神经网络。

  • 2021-04-17
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软件测试中的AI技术

根据2019-2020年世界质量报告,基于人工智能的测试正在兴起,为了让测试变得更“聪明”、更高效,企业在软件测试中采用基于AI的工具和过程。通常情况下,软件测试中应用AI会使整个测试过程更快、更清晰、更容易,以及更省钱。 测试自动化用于支持 “持续测试” 过程已经很多年了,但目前需要更有效的工具和技术,比如在软件应用和测试中嵌入AI,这是交付高质量和确保卓越用户体验的需要。

  • 2021-04-17
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工业时序基础大模型技术发展综述

时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义,不是让所有人都变成传统意义上的程序员,而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件,也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛,工具和Skil扩展了AI的执行能力,反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件,也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样 进步,选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众,这些关乎判断和责任的事,始终需要人来完成。

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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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