今天给大家带来小红书推荐引擎工程负责人秦波所做的分享，秦波先生全程参与小红书推荐平台的建设，目前正致力于公司内多业务域推广／技术 支持中台化推荐平台服务。对小红书推荐引擎感兴趣的伙伴别错过了！...本次分享共包含如下三大部分： 1、小红书推荐引擎介绍； 2、小红书推荐引擎核心实现； 3、展望。
数据中台解决方案参考与未来发展方向 一、数据中台解决方案参考 各个行业的数据中台解决方案类似，只是涉及到的业务不同，建设框架类似。...下面以零售行业构建数据中台和网易构建的数据中台为例，说明构建数据中台的解决方案。...1、零售行业数据中台功能体系 2、网易数据中台功能体系 3、菜鸟数据中台功能体系 二、数据中台未来发展方向 纵观IT技术的发展历程，从企业管理系统的简单数据分析到传统企业数据仓库构建报表分析...未来数据中台的构建可以将离线构建数据中台的这套方法论应用到实时链路中，构建实时数据中台，这是未来数据中台的发展的一个重要方向。...2、云上数据中台 数据中台未来发展的另一个重要方向就是基于云平台的数据中台，数据中台会拥抱k8s,实现弹性的资源调度，针对离线和在线的任务进行弹性调度，提升资源利用率，压缩成本。
近日，宜信科技中心 AI 中台团队负责人王东在一篇技术专访中，从大数据和 AI 赋能金融业务的角度，分享了中台、大数据、AI 等软件研发趋势为业务赋能的经验与思路。...5、现在，越来越多的人提到数据中台需要向 AI 中台演进，您对此怎么看？宜信的数据中台和 AI 中台之间是什么样的关系？二者之间是如何支持协作的？...数据中台和 AI 中台两者是相互依存，承前启后的关系。...数据中台和 AI 中台两者都对外提供服务，只是侧重点不同：数据中台提供各种数据服务（BI 报表应用、数据探索等），AI 中台提供各种智能服务（模型预测、智能推荐等）； AI 中台依托数据中台提供的数据能力和工具集...嘉宾介绍 王东：宜信科技中心 AI 中台团队负责人 北京大学软件工程专业硕士，宜信科技中心 AI 中台团队负责人，目前负责宜信 AI 中台平台的建设工作。
我们邀请到了腾讯看点 CTO 兼副总经理、PCG 事业群 AI 中台负责人徐羽现场分享《AI 与推荐技术在腾讯看点的应用》。...最后也会介绍目前 PCG 的 AI 中台的规划思路和进展。...AICon 北京站主题演讲还邀请到快手技术 VP、人工智能团队 MMU&Y-tech 负责人王仲远博士分享《AI 技术在快手业务中的应用》。...除主题演讲外，大会开设了 13 个专题演讲，目前已全部上线官网，精彩如下： 除上述专题外，另有「通用机器学习技术」、「自动驾驶技术」、「AI 与产业互联网结合」等专场，议题正在陆续上线中...相关图书推荐 ▊《工业级知识图谱：方法与实践》 张伟，陈华钧，张亦弛 著 揭秘知识图谱的通用可迁移构建方法 详解阿里巴巴超大规模知识图谱核心技术 墙辉（玄难）倾情作序，李飞飞、李海洲、司罗、张民、赵军老师鼎力推荐
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01.前言 最近很多同学都在微信留言询问数据中台和业务中台的区别，希望能够深入浅出，很容易理解的解释什么情况下需要业务中台，什么情况下需要数据中台以及双中台的关系。...我前面做了很多行业研究和案例分享，但是都是企业级的讲解，感觉都不够简单，不够落地，这里我用一个最清晰的订单服务的演进过程，来深度剖析双中台的关系。 02....一个订单服务的演进过程 订单服务是最常见的场景，下面我们用一个电商领域的常见订单服务的演进过程来详细剖析双中台为什么会出现，它们的价值以及关系。...数据一致性差，订单数据分散在不同的应用系统中，数据不一致，同步复杂。 维护困难，当一个订单逻辑发生了变化，所有的应用逻辑都要重写，带来的很大的维护工作量，响应慢。 ?
5月27日，“CCBN年度创新奖”正式公布，腾讯云智媒体AI中台，荣获CCBN2021产品创新优秀奖！...腾讯云智媒体AI中台，从“媒体+AI”应用的实际需求出发，依托腾讯内部诸多优秀团队的AI技术与最佳实践，包括腾讯云智慧传媒行业、腾讯云AI、腾讯安全天御内容安全团队，以及腾讯优图、腾讯多媒体实验室、微信智聆等...结合在微信看一看、微视、企鹅号、腾讯视频等的互联网媒体AI应用经验，以及在央视频、河南日报、宁夏黄河云融媒体平台的项目沉淀，腾讯云智媒体AI中台聚焦技术与媒体应用场景的结合，贴合媒体业务打造专属算法，并持续迭代升级...为媒体全业务流程打造应用服务，腾讯云智媒体AI中台覆盖多模态内容结构化、智能转码、超分、老片修复、视频质检、智能审核等多维度应用。...| 戳中打工人的爽点，3步就够了 | AI会是考试作弊的终结者吗？| 腾讯云AI「 承包了一片海 」| 点击“阅读原文”，了解更详细的媒体AI解决方案。
，可能莫过于阿里的“大中台”模式，但这个模式是“演化”出来的，有兴趣的朋友可以读读相关书籍，但阿里毕竟有个好处，其业务范围总体而言是垂直的电商领域，当然，这并不是说电商业务很简单、很单一，而是领域中还是有一定的公共部分可以抽离的...前面提到过综合积分的事情，这只是众多要协调的事例中的一个，如果是一个业务种类繁多、部门庞杂、等级森严的传统企业，建企业级不次于一场“内战“，一场对部门边界、协同关系的重新界定。...如果没有那么可怕，我倒宁愿相信是以下两种情况中的一种：一是企业之前分工非常合理，无可挑剔；二是大家都没去触动真正要解决的问题，一团和气的结束了。前者基本是不可能的，而后者是非常可能的。...在组织中，一件事情能做好，其前提就是做事的人权责匹配，无论是临时事项还是长期事项，否则，成功就是侥幸而不可复制的。...这种说法可能科技公司不太容易理解，但是对传统大型企业而言，是很正常的，因为这些企业中本就有强烈的“官本位”思想。
对此，腾讯云智能媒体AI中台3.0升级将智能标签能力进一步强化，引入自研“标签权重引擎”，让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。...在“标签权重引擎”的驱动下，媒体AI中台可对标签结果进行核心度排序，过滤低价值标签，传媒客户可根据实际需求，选择少量核心标签用于推荐场景，选择更加丰富的标签用于检索场景。...同时，3.0版媒体AI中台，还支持更多智能功能，包括智能标题和智能摘要生成等。不断发展的AI大模型能力为传媒行业带来了巨大的想象空间，不断提升行业生产效率。...目前，媒体AI中台已经服务央视、北京电视台、深圳电视台等超过20+客户，譬如与央视共建人工智能开放平台，打磨更多适合媒体的AI能力，持续致力于内容的生产、管理、分发、运营等业务场景，为传媒人打造专属的AI...腾讯云智能媒体AI中台入选2022中国AI最具创新价值落地案例
思考第一个问题1、在database，redis,elasticsearch，hadoop中的数据是有关系的，还是彼此独立的?显然是有关系的，在这几个数据源中的数据都是相关的。只是格式不一样而已！...那么，双写会带来什么坏处呢？OK，继续往下看！ 双写缺点 一致性问题打个比方我们现在有两个client，同时往两个DataSouce写数据。...因为写入顺序已经在消息队列中定义好，各数据源按照消息队列中的消息顺序，恢复数据即可，并不存在竞争现象。因此，不会出现不一致的问题！原子性问题OK,这种情况下，如果写入DataSource失败会怎么样？...如下图所示 在该图中的中间件，例如oracle中的oracle golden gate可以提取数据变化。mysql中的canal能提取数据的变化。至于消息队列，可以选用kafka。...直接提取数据变化到kafka中，其他数据源从kafka中获取数据，避免了直接双写从而导致一致性和原子性问题。 基于微服务的思想，构建在 B2C 电商场景下的项目实战。
“规模到达一定程度的时候，才会真切的感受到它是一个需要解决的问题，你可能将来只有10台、20台、甚至200台、2000台服务器的时候，资源还跑不满，在这种情况下没有太大的动力去投入上亿资金解决这样一个问题...飞天大数据平台和飞天AI，以技术实现商品和消费者最优匹配 AI不仅帮助商品识别、客服与顾客之间的沟通，同样，最重要的消费关系中也有大数据和AI的支撑。...阿里云智能计算平台事业部研究员关涛（观涛）表示，双十一的挑战从商务角度看是商品和消费者最优化匹配的问题，往下则是大数据和AI能力的挑战， 从数据来看，今年双11数据量达到970 PB，这大概是一个什么量级...在双11中，阿里使用了全自研的一整套平台，平台包括超过10万台规模服务器集群，10+数据中心、10EB级别存储、每天千万级别的大数据和AI计算作业。...据统计，去年2018年双十一的时候，这样的实时推荐给商家的智能决策，90%都会被商家采用。
引言该项目由PauIX老师主讲，项目内容涉及人脸识别原理及Retinaface实战、动态人脸识别整体流程实战、AI视觉软件中台人脸识别实战等。...开始课程之前，需要准备一台安卓系统的手机，手机中安装AidLux软件，一般手机的应用市场就有，本次课程需要使用为面向开发者的内测版本AidLux 1.4beta，下载链接如下：下载链接http://Aidlux123...图片**华勤AI中台的使用**首先打开手机端的AidLux，然后点击应用中心，在应用中心里下载安装aid-IVS软件，安装后才能在进入AI中台。...图片之后再重新打开一个网页，将8000端口改为8088即可打开中台：图片笔者录制了一份AI中台部署人脸识别算法的操作视频，按照训练营课程内容模拟动态人脸识别全流程，尝试在AI技术中台系统中加载自己的视频流...学习心得笔者最近也在尝试做人脸识别算法，通过AidLux动态人脸识别AI实战训练营的学习，对于人脸识别算法在AidLux平台和AI中台的部署应用有了新的认识，从中受益良多，在此感谢成都阿加犀公司和华勤公司提供的学习平台
今天我想和大家分享的是 “AI中台如何助力企业数字化以及智能化转型”，以及我在构建 AI中台方面的一些心得和经验。 企业数字化旨在利用数字化技术改变企业业务模式，优化生产过程以及寻求新的商业价值。...6、研究缺乏管理：缺少统一标准，研究力量分散，资源利用率低，AI资产缺乏管理，易流失。 中台化思想结构 ? 中台化理论是几年前阿里提出的，他们在企业内部进行了一系列的中台化改造。...中台化的事项对于AI研发是否有帮助？ 我们构建 AI中台，上面对接业务前台，下面依赖于数据方的支持，对外提供一个标准化统一化的服务。...总而言之，AI中台是充分利用企业现有的能力。当前端有新的需求出现时，后端可以用自动化的工具迅速迭代功能。此外，AI中台还可以利用企业已有的一些能力来对前台提供支持，让企业服务越来越敏捷。...如果有重复的需求提出，AI中台可以帮助企业直接利用现在已有的服务，通过一些简单的改造或者封装，提供一个充分复用、充分共享的服务，避免重复性建设。 AI中台的建设 ?
以时间为尺，丈量 AI 价值 。「AI中国」机器之心 2022 年度评选结果公布，腾讯云智能媒体AI中台入选最具创新价值落地案例榜单！ 以实践树立标杆。...腾讯云智能，通过自身媒体AI中台的智能编目应用与客户侧创新业务系统深度结合，实现了智能化一键四层编目，输出全面、完整、细粒度的视频结构化结果。...做到了输出给到上层的Xnews统一调度指挥中台，可以支撑非编系统、云剪辑系统、媒资系统、融媒体平台等多业务系统，助力上海电视台实现媒资元数据标准化入库、媒资库智能高效检索、生产平台快速生产等，助力媒资管理智能化升级...腾讯云智能编目解决方案，是腾讯云针对传媒行业搭建的基于腾讯云TI平台和腾讯优图实验室AI算法的人工智能应用方案，凭借强大的算法能力和业务中台能力，围绕“丰富、准确、高效”三个维度，专注于优化传统广电行业媒体资源管理流程中视频编目环节人工成本高处理效率低的业务痛点...支持一键式智能输出节目层、片段层、场景层和镜头层四层编目结果，包含摘要、封面、分类、人物标签、地点标签、场景标签等内容，并支持具体标签在视频中的素材级定位，在输出的粒度和字段的全面程度上比起人工标注更加全面完整
在去 IOE 和飞天的基础上，2015 年阿里对技术进行了一轮总结，提出了「中台」战略。...无论在什么时候，中台都是阿里「确定性的增长引擎。」 2015 年恰好是移动互联网兴起，移动交易笔数超过 PC，阿里中台做到了在支撑这么大数据量级下，用实时数据驱动商业。...在 AI 技术的支撑下，购物变得更加智能，个性化推荐、用户购买行为实时分析等成为可能。...其中在杭州数据中心内，全球规模最大的液冷服务集群将有上万台液冷服务器投入生产处理双 11 的海量计算工作，这些服务器的网线连起来可以绕地球一周。...阿里测算，这些数字化的 IoT 设备在今年双 11 期间，会帮消费者节省 15 万个小时。 出身两个月不到的小蛮驴也已经应用在了双十一实践中，使社区无人配送成为可能。
近年来，中台一词十分火热。经过业务与实践，各个互联网大厂都逐渐走出了自己的中台技术路线。...推荐 / 搜索因为在业务中展现出越来越重要的商业价值，而通过深度学习模型为用户提供千人千面的服务已经成为推荐 / 搜索的主流方案。推荐中台由此成为推荐 / 搜索场景重要的基础设置。...腾讯，作为中国互联网巨头，在新闻、视频等多种业务上都需要推荐技术的支持。他们是如何打造自己的推荐中台的呢？...在机器之心最新一期的技术分享中，我们邀请到了腾讯专家研究员袁镱博士为大家介绍腾讯 PCG 推荐中台超大规模深度学习系统—无量。今晚，袁博士将为大家深度解读无量系统的设计原则以及技术特点。...分享摘要：本分享会介绍腾讯 PCG 的推荐中台整体架构，通过分析推荐业务中对超大规模模型的核心需求，推导 PCG 推荐中台超大规模深度学习系统 -- 无量的设计原则，并介绍无量的一些技术特点。
近年来，中台一词十分火热。经过业务与实践，各个互联网大厂都逐渐走出了自己的中台技术路线。...推荐 / 搜索因为在业务中展现出越来越重要的商业价值，而通过深度学习模型为用户提供千人千面的服务已经成为推荐 / 搜索的主流方案。推荐中台由此成为推荐 / 搜索场景重要的基础设置。...腾讯，作为中国互联网巨头，在新闻、视频等多种业务上都需要推荐技术的支持。他们是如何打造自己的推荐中台的呢？...在机器之心最新一期的技术分享中，我们邀请到了腾讯专家研究员袁镱博士为大家介绍腾讯 PCG 推荐中台超大规模深度学习系统—无量。袁博士将为大家深度解读无量系统的设计原则以及技术特点。...分享摘要：本分享会介绍腾讯 PCG 的推荐中台整体架构，通过分析推荐业务中对超大规模模型的核心需求，推导 PCG 推荐中台超大规模深度学习系统 -- 无量的设计原则，并介绍无量的一些技术特点。
指标中台的出现正是为了达成这一目标。...从更广阔的视角来看，指标中台其实就是现代化数据堆栈中一个非常重要的组成部分，在 Gartner 最新发布的 《指标中台创新洞察报告》(Innovation Insight: Metrics Stores...) 中也证实了这一点，同时该报告将 Kyligence 列为指标中台的代表厂商。 ...在现代数据堆栈中，为什么需要指标中台呢？...随着 AI 增强技术的演进，Kyligence 将通过更多 AI 能力的融合，给用户更多的智能的推荐，从而降低人力成本，帮助用户从数据中发现更多未知且有价值的洞察。
在此次开放日中，金山办公分享了WPS的AI中台能力，KSAI-lite开源框架同步发布。...金山办公高级副总裁庄湧，金山办公副总裁、AI中台负责人姚冬，华南理工大学教授、中国图像图形学学会常务理事金连文，创客贴研发负责人殷允恒等出席本次活动并发表演讲。...金山办公副总裁、AI中台负责人姚冬 金山办公副总裁、AI中台负责人姚冬透露，目前KSAI-lite框架已经上架主流开源社区GitHub。...华南理工大学电子与信息学院教授、广东省琶洲实验室OCR中心主任金连文 作为在办公领域深耕30多年的技术公司，金山办公从2017年成立了AI中台。...金山办公AI中台专注于计算机视觉、自然语言处理相关算法研究，围绕办公领域开发了近 100 项 AI 能力，涵盖全文翻译、文档校对、智能写作、PPT美化、数据分析等。
但是依赖这些就意味着会有大约40%的推荐存储库存在可能出现的问题。另外，它让项目维护者自己承担了分类和标记问题的负担。...相比之下，新的人工智能推荐系统基本上是自动的，构建它需要制作一个包含数十万个样本的带注释训练集。...GitHub最初的问题包含了策划列表中大约300个标签中的任何一个，它还补充了一些可能对初学者友好的问题。...在生产中，人工智能算法预测概率高于所需阈值的每个问题都会被指定为推荐问题，其置信度得分等于其预测的概率。...将来，GitHub打算向它的存储库建议添加更好的信号，并为维护人员和测试人员提供一种机制，以在他们的存储库中批准或删除基于AI的建议。
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