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    为了应对双11购物狂潮,各大公司都祭出了哪些黑科技?

    面对即将到来的双11购物狂潮,小伙伴们最担心的恐怕不是优惠力度不够,或者是钱包有点瘪,而是买买买之后,要经过多长时间的漫长等待,才能拿到自己的宝贝呢?为了加速整个物流过程,阿里、京东等公司可谓花了血本,历经多年打造的黑科技项目,能否应对今年的双11呢? 菜鸟智能发货引擎:为每一个包裹匹配最合适的快递公司 为客户选择一个合适的快递公司,以最快的速度将货物送到客户手中是每个商家的心愿,然而在现实中,大部分商家选择快递是,基本都是凭经验、比价格的方式按区域对订单包裹进行分配,因为没有办法全面了解各家快递公司的优势

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    年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强?人生巅峰怎么上?(真题第二弹)

    ๑乛◡乛๑ 跳槽指南又来了~上一期你拿了多少fen? AI行业也不是只有BAT可去嘛!CV创业公司也相当有钱途。应用场景不断增加,融资规模不断攀升,上市计划不断推进…… 在这个跳槽季,赶紧选择加入CV创业公司,可能不用多久,就会走上人生巅峰。想想,是不是还有点小激动? 但,还是那个问题:你真的准备好了吗?你真的了解这些公司吗? (以及,你知道哪家妹纸最多吗?) 表急,量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何,也帮你挑选更爱哪家公司。 下面,答题开始。 特别提醒

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    增长者50X走进腾讯|数据安全新挑战!零售企业营销增长何去何从?

    数字化浪潮之下,众多传统零售商和互联网企业都已运用大数据、人工智能等先进技术手段实现了产业变革与发展。数据作为各行业领域与各类资源的核心载体,在其发展过程中扮演着不可或缺的角色。越来越多的企业和机构意识到数据智能驱动业务提升效率所带来的价值与重要性。 但随着数据资源总量的不断增长,数据主权和安全问题日益突出,企业信息系统、业务系统的正常运行遭受着严重的威胁。同时,随着《数据安全法》的出台,大数据的安全性与隐私性也将越来越被重视。如何在合法合规的前提下既能保护数据安全与数据隐私、又能促进企业发展与营

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    J. Med. Chem. | 利用通用结构模式和特定领域知识增强分子性质预测

    本文介绍一项由中南大学湘雅药学院曹东升教授团队,联合湖南大学曾湘祥教授团队,在Journal of Medicinal Chemistry上发表的研究工作“Enhancing Molecular Property Prediction through Task-Oriented Transfer Learning: Integrating Universal Structural Insights and Domain-Specific Knowledge”。作者提出一种基于BERT的任务导向多级学习(Task-Oriented Multilevel Learning based on BERT,TOML-BERT)模型,在预训练阶段同时提取分子的结构模式和领域知识,显著提升了多种分子性质的预测精度。此外,TOML-BERT在实验数据稀缺的情形下,仍具有出色的预测表现。这主要归因于该模型将基于掩蔽原子的节点级预训练和基于伪标签的图级预训练相结合,促使模型提前学习到上下文感知的原子表征和任务相关的分子表征。本研究在设计预训练策略时,主要关注目标任务。这种量身定制的方法为预测分子性质提供了一种适应性更强的解决方案。

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