一 报告导读 本次报告主要介绍智能写作前沿技术和应用，从内容创作、智能辅助写作助手、机器翻译等方面展开，介绍了智能写作在写稿机器人、赛事解说、智能广告文案、社会公益、经济扶贫等具体场景中的应用案例，对智能写作目前研究上的主要进展和面临的挑战进行了总结概括 李磊博士，字节跳动人工智能实验室总监、资深科学家，原百度美国深度学习实验室少帅科学家。在机器学习、数据挖掘和自然语言理解领域于国际顶级学术会议发表论文40余篇，拥有三项美国技术发明专利。 另外一点，它需要满足一定的条件，比如要表达一定的意思或者某些关键词必须出现在里面，或者某些知识点必须出现在里面，我后面会介绍如何用技术实现这两点。 ? 我们看一下写作技术为什么重要？ 有几个方面的应用：第一是内容的创作，比如自动写新闻，自动编辑文档，生成故事、小说、对话等。第二点是智能辅助写作助手，它可以帮助人去写作，你写前两个字，会把后面一句话补全。 另外还有机器翻译，因为它们跟写作技术用的是同一个技术。机器翻译在跨语言的文化交流里面，是非常重要的技术。
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在人脸识别技术正在被广泛运用的今天，人脸攻击技术不断进化，攻击类型也在逐步增加，给人脸安全技术带来了诸多挑战，我们应该如何应对？ 本期优Tech分享系列以「人脸安全前沿技术研究与应用」为主题，为大家介绍了目前人脸安全面临的挑战与对应的解决方案，以及腾讯优图人脸安全技术的落地应用。 提升活体检测模型泛化性 由于活体检测技术在实际应用中需要支持多种场景，因此模型的泛化性也十分重要。针对泛化性问题，我们分别从数据划分[3]、归一化选择[4]两个角度切入。 05/视觉AI持续发展，落地千行百业 腾讯优图始终秉承科技向善使命,基于人脸安全技术，提出人脸核身、刷脸支付、人脸防伪等多项解决方案。 如今，人脸应用安全是智能时代的重要命题，为防范AI技术滥用，未来腾讯优图实验室将在人脸安全领域持续深耕，精心打磨算法研究和业务落地，同时开放和输出相关技术服务，从而更好的保障相关应用的安全。
那么人工智能，现在的那些技术是很前沿的呢？ 人工智能 1，自然语言生成：利用计算机数据生成文本。目前应用于客户服务、报告生成以及总结商业智能洞察力。 2，语音识别：将人类语音转录和转换成对计算机应用软件来说有用的格式。目前应用于交互式语音应答系统和移动应用领域。 3，虚拟代理：弗雷斯特公司声称，“虚拟代理可谓是媒体界目前竞相报道的对象。” 5，针对人工智能优化的硬件：这是专门设计的图形处理单元（GPU）和设备，其架构旨在高效地运行面向人工智能的计算任务。 6，深度学习平台：一种特殊类型的机器学习，包括拥有多个抽象层的人工神经网络。 7，生物特征识别技术：能够支持人类与机器之间更自然的交互，包括但不限于图像和触摸识别、语音和身体语言。 8，机器人流程自动化：使用脚本及其他方法，实现人类操作自动化，从而支持高效的业务流程。 人工智能的出现，其实也是方便我们的生活，同时也在改变我们的生活，这个技术的出现，让我们可以更加舒适的享受生活带给我们的乐趣。
在日常软件项目开发与实施中，经常会涉及到各种架构图，如应用架构、技术架构、安全架构、部署架构。今天特意将这些架构图整理如下，提供给大家进行学习参考。 一、应用架构 二、技术架构 三、安全架构 四、部署架构 五、 有需要的同学，可以访问下面地址进行克隆，学习更多内容请访问： https://www.processon.com/u/5f633168e0b34d080d54c128
正是如此，4位作者考虑到要弥补我们与世界先进技术的差距，决定联合GNN领域的众多专家学者共同编写一本介绍GNN这一庞大主题的书，帮助广大从业者、研究人员与学生充分认识和了解GNN，打破GNN理论到应用之间的屏障 本书对图神经网络的基础、前沿技术以及应用做了讲解，是图神经网络的研究者以及实践者不可多得的参考资料。 他们通过这本书从概念、算法到应用全面地介绍了图神经网络的相关技术。强烈推荐对这个领域感兴趣的学生、工程师与研究人员阅读！ 本书由4位工作在此领域前沿的杰出学者编撰，内容涵盖了图神经网络的基础概念、经典技术、应用领域以及与产业结合的进展。 使用本书可以学习前沿的GNN理论与方法，在人工智能路上快人一步。 一书搞定GNN基础入门与进阶实践 本书内容不仅新，还全，兼容并包。
本文以问答方式，与创新奇智的数据智能产品总监、技术总监探讨了数据智能领域的产品与技术实践规律及前沿趋势。 问：如何理解“数据智能”？ 最近几年人工智能热度高，不少客户尝试使用机器学习系统来解决业务问题，但数据基础、机器学习算法和业务应用之间往往难以形成良性循环，数据与算法和业务之间的关联度不高，人工智能技术未能深入到核心业务链条中，很难达到一个最佳的投入产出比 单点的业务需求和单点的技术积累一旦拓展到不同的数据维度，不同的数据分析方式，就必然引发更高层次的架构组合与技术抽象。 当然，人工智能不是万能的，不是一件拿着锤子就可以到处敲钉子的工作。好的人工智能技术要落地，必须结合具体业务，将算法的应用范围限定在一定的场景内。即，人工智能落地非常依赖于“有限场景”。 欢迎AI从业者、关注AI行业的小伙伴们扫码加入，与50000+名好友共同关注人工智能行业发展&技术进展： 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~
整个业务无法快速切换和恢复 资源扩展问题 单IDC的资源（机器、网络带宽等）已经没法满足，扩展IDC时，存在跨机房访问延时问题（增加异地机房，时延问题严重）； 数据库主库单点，连接数有限，不能支持应用程序的持续发展 SET单元化架构方案（阿里、支付宝、饿了么、微信等） 同城 "双活" 架构介绍 目前很多大型互联网公司的业务架构可以理解为同城"双活"架构，注意这里的“双活"是加引号的，具体可以这样理解： 业务层面上已经做到的真正的双活 ，方面各业务线接入使用 SET化架构设计： SET化架构策略 流量路由： 按照特殊的key（通常为userid）进行路由，判断某次请求该路由到中心集群还是单元化集群； 中心集群： 为进行单元化改造的服务 SET化架构 SET化架构落地原则 对业务透明原则： SET化架构的实现对业务代码透明，业务代码层面不需要关系SET化规则，SET的部署等问题 SET化切分的规则： 理论上，切分规则有业务层面按需定制 RabbitMQ-SET化架构实现 SET化消息中间件架构实现（RabbitMQ双活）： 使用RabbitMQ异步消息通信插件 Federation（节点和节点、集群和集群之间通信） 安装与配置
分布式中间件 中间件（英语：Middleware），又译中介层，是一类提供系统软件和应用软件之间连接、便于软件各部件之间的沟通的软件，应用软件可以借助中间件在不同的技术架构之间共享信息与资源。 微服务技术架构 微服务是典型的分布式应用，当一个应用微服务化后，就具有分布式应用的特点和挑战。 《数字化 IT 从业者知识体系》的初衷是为 IT 从业者提供的系统性的数字化知识体系，内容涵盖管理实践、工程实践、技术实践三个层次，涉及软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四大方面 在接下来的《数字化 IT 从业者知识体系》系列文章，何文强将从软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四个方面，为大家进行逐一分享介绍： 1. 应用技术架构主要包括微服务架构、服务网格架构、无服务器架构、分布式多运行架构等； 3. 应用部署与管理主要包括但不限于虚拟化技术、容器技术与容器编排等； 4.
分布式中间件中间件（英语：Middleware），又译中介层，是一类提供系统软件和应用软件之间连接、便于软件各部件之间的沟通的软件，应用软件可以借助中间件在不同的技术架构之间共享信息与资源。 微服务技术架构微服务是典型的分布式应用，当一个应用微服务化后，就具有分布式应用的特点和挑战。 《数字化 IT 从业者知识体系》的初衷是为 IT 从业者提供的系统性的数字化知识体系，内容涵盖管理实践、工程实践、技术实践三个层次，涉及软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四大方面 在接下来的《数字化 IT 从业者知识体系》系列文章，何文强将从软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四个方面，为大家进行逐一分享介绍：1. 应用技术架构主要包括微服务架构、服务网格架构、无服务器架构、分布式多运行架构等；3. 应用部署与管理主要包括但不限于虚拟化技术、容器技术与容器编排等；4.
系列回顾 在前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍，也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手，介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践：缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段技术。 我们大家都知道，计算机结构中的高速缓存是一项非常成熟的技术，那么我们是否可以说把这样的技术应用于我们的应用软件之上呢，或者说在应用软件之中应用类似这样的技术呢? 本文今天就到此为止，我将在下面的文章之中就一个应用场景演示缓存技术与缓存查询的应用。
/区域式存储SAN 6、CDN的访问时间包括：DNS地址解析、访问CDN服务器、CDN重定向、收到数据包 7、测试工具：diversifEye 8、机架式服务器、刀片式服务器 9、HT：超线程技术
面向服务的架构（SOA）随着互联网的出现和发展,软件用户的数量的急剧增长，应用的用户规模指数级增长，具有海量用户的应用变得普遍。垂直架构在技术上很难满足承载海量用户的要求。 分布式理论和分布式技术的日渐成熟，面向服务的架构（SOA）开始出现，并广泛应用于大型的重要系统上（例如金融核心交易系统等）。 《数字化 IT 从业者知识体系》的初衷是为 IT 从业者提供的系统性的数字化知识体系，内容涵盖管理实践、工程实践、技术实践三个层次，涉及软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四大方面 在接下来的《数字化 IT 从业者知识体系》系列文章，何文强将从软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四个方面，为大家进行逐一分享介绍：1. 应用技术架构主要包括微服务架构、服务网格架构、无服务器架构、分布式多运行架构等；3. 应用部署与管理主要包括但不限于虚拟化技术、容器技术与容器编排等；4.
面向服务的架构（SOA） 随着互联网的出现和发展,软件用户的数量的急剧增长，应用的用户规模指数级增长，具有海量用户的应用变得普遍。垂直架构在技术上很难满足承载海量用户的要求。 分布式理论和分布式技术的日渐成熟，面向服务的架构（SOA）开始出现，并广泛应用于大型的重要系统上（例如金融核心交易系统等）。 《数字化 IT 从业者知识体系》的初衷是为 IT 从业者提供的系统性的数字化知识体系，内容涵盖管理实践、工程实践、技术实践三个层次，涉及软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四大方面 在接下来的《数字化 IT 从业者知识体系》系列文章，何文强将从软件开发方法、应用技术架构、应用部署与管理、软件交付与协作四个方面，为大家进行逐一分享介绍： 1. 应用技术架构主要包括微服务架构、服务网格架构、无服务器架构、分布式多运行架构等； 3. 应用部署与管理主要包括但不限于虚拟化技术、容器技术与容器编排等； 4.
【新智元导读】感谢清华大学计算机系教授邓志东向新智元投稿，他在《人工智能前沿技术与产业发展趋势》报告中指出，深度学习是人工智能的最新突破，一定要和大数据结合起来，做数据驱动下的感知智能产品研发，认知智能是前沿研究 我报告的题目是《人工智能前沿技术与产业发展趋势》，主要涉及四个方面的内容：一个是深度学习——人工智能的最新突破；第二个是深度学习方法一定要和大数据结合起来，即大数据驱动下的感知智能产品研发；第三个是举一反三的认知智能前沿研究 人工智能是一个影响面极广的共性科学问题，同时也是一个战略性前沿技术。它的突破从2006年开始，可以说人工神经网络由此进入了第三次复兴。 总而言之，人工智能技术与产业开始扮演着基础性、关键性和前沿性的核心角色，但我们叫“弱人工智能+”，可以加很多东西进去。“弱”是因为必须考虑特定的应用场景，人工智能离全面达到人类的水平还差得远。 支撑人工智能应用的硬件引擎 最后再介绍一下人工智能芯片。前面已反复指出，大数据和人工智能芯片是两个基础点，可以说支撑了人工智能技术与产业的迅猛发展。
腾讯云应用与服务编排工作流 ASW（Application Service Workflow）是新一代计算架构体系下的服务编排解决方案，用来协调分布式任务执行的编排产品。 在应用与服务编排工作流中设定好任务执行步骤，可以将多个腾讯云服务按步骤进行调度，完成各种业务应用场景。 应用与服务编排工作流 ASW 背景介绍 ? 随着云计算技术的发展和进步，函数即服务（FaaS）、无服务（Serverless）等新一代技术方案越来越多的成为用户上云的首选解决方案。 随着 Serverless 架构应用的越来越多，越来越广，很多用户也逐渐将越来越多的业务以 Serverless 的方式进行部署。此时，多个云函数和其他云服务之间的编排组合便成为了新的技术挑战。 应用与服务编排工作流 ASW 系统架构 ? ASW 整体架构包含如下部分：前端+SDK、权限服务、调度服务、模板服务、执行器以及为了支撑整体运行的外部底座设施和中间件。
腾讯有太多的产品渗透到我们生活的方方面面 这些产品的诞生和应用均离不开其云上架构与算法的支撑 19 周岁之际 腾讯为身为开发者的你准备了一场丰富技术盛宴 来自腾讯云与知乎的六位技术专家 围绕 SCF、 云端容器化、X-P2P 直播加速、微信小程序等精彩内容 为你 360°全景解读腾讯云的软件架构与应用 分享内容与讲师介绍 演讲议题：如何快速打造基于实时音视频能力的爆款 APP 分享嘉宾：黄斌，腾讯云视频业务产品总监 今天，我们在这里通过 SCF 无服务器云函数的介绍，为大家带来 serverless 架构应用的构建分享，并通过模拟案例，结合使用云函数和消息服务，实现一个可扩展的流式数据分析应用。 分享时间与地点 时间：11 月 18 日（星期六）13:30-18:00 地点：车库咖啡（北京海淀区中关村创业大街 48 号） 免费报名通道 本次活动是腾讯云首次面向开发者的云端软件架构技术全景分享，六位讲师 不管你是无服务器云函数 SCF 的深度爱好者，亦或是微信小程序的应用小白，来这里，都可以获取你想要的最新干货知识~ 扫描下方【二维码】，与腾讯以及知乎的专家们来场技术与思维的花火碰撞。
之前我们已经分享了很多关于单细胞转录组测序（scRNA-seq）的实验技术、分析方法、数据集等，那么以蛋白质组为目标的单细胞分析技术有哪些？它们有哪些应用？ 最广泛使用的方法有：基因编码荧光蛋白与高分辨率成像相结合；基于抗体的策略与流式细胞术或微流控技术相结合；以及质谱技术。 单细胞蛋白组分析工具 用于蛋白分析的荧光探针 GFP是一种基因编码的报告基因，由于荧光蛋白具有良好的生物相容性，在大量的单细胞蛋白质分析研究中，人们利用基因转染技术将荧光蛋白与目的蛋白连接起来。 此外，这些蛋白对于应用样本也有限制，其跟踪时间不能超过它们的光漂白点，这限制了它们在长时间尺度实验中的应用。 这项技术还可以与免疫细胞化学和免疫组织化学方法相结合，以亚细胞分辨率同时成像多达32种蛋白和蛋白质修饰。CyTOF还可以促进高维单细胞CRISPR筛选。然而，CyTOF不能对活细胞进行分类。
值 2019 岁末，PingCAP 联合 InfoQ 共同策划出品“分布式系统前沿技术 ”专题， 一起探索这个古老领域的新生机。 微服务架构模式经过5年多的发展，在各行各业如火如荼地应用和实践。 如何在企业中优雅地设计微服务架构？是企业面对的一个重要问题。本文将讲述微服务架构1.0设计与实践以及面临问题和破局，最后讲述微服务架构2.0设计与实践等方面，尝试去回答这个难题。 在线上实践中，Service Mesh通常实现为一组轻量级的网络代理（Sidecar边车），它们与应用程序部署在一起，并且对应用程序透明。 2.2 微服务架构2.0破局 ? 它最大的优势是解耦应用业务，企业能够彻底从业务角度考虑问题，同时还可以与容器编排部署平台的集成，成为企业级应用编排部署和服务治理的标准形态。 ---- 作者简介 孙玄，毕业于浙江大学，现任转转公司首席架构师，技术委员会主席，大中后台技术负责人（交易平台、基础服务、智能客服、基础架构、智能运维、数据库、安全、IT等方向）；前58集团技术委员会主席
关于机器人如何分类，国际上没有制定统一的标准，有的按负载重量分，有的按控制方式分，有的按自由度分，有的按结构分，有的按应用领域分。 一般的分类方式见表： 我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。 目前，国际上的机器人 学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。 与容易松弛的以往电线相比，自由自在的变形将成为可能。旭化成力争将这种电线应用于实现 复杂动作的拟人机器人和穿戴型辅助机器人。 ? 气胎注射筒会通过长长的管子推动材料，那些管子将被 安置在一个建筑工地上，与三个敏捷的专业附属机器人协同工作。
腾讯机器翻译（TMT）结合了神经机器翻译和统计机器翻译的优点，从大规模双语语料库自动学习翻译知识，实现从源语言文本到目标语言文本的自动翻译，目前可支持十余种语言的互译。
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