导读：自动化是嵌入到整个智能供应链Y的基因里去的，我们服务的一个愿景是希望通过自动化技术实现供应链全链条的降本提效。本文将分享京东如何利用AI驱动端到端补货建设，包括以下几大方面内容：
人工智能+新零售=？阿里巴巴iDST（数据科学与技术研究院）首席科学家兼副院长、原亚马逊无人零售项目Amazon Go的重要策划者任小枫，结合计算机识别技术的进展，讲述了他在新零售的各种应用场景中，对增强现实、智慧门店、机器人和可穿戴设备这几大方向的展望，本文为他在云栖大会的演讲实录。
因此，在云栖大会新零售峰会上，任小枫大概是谈「人工智能如何在新零售场景下进行应用」这个话题中最有话语权的科学家之一。
从2010年起，深度神经网络开始在各个领域引发人工智能技术的重大突破。在语音识别领域，截止到2017年，借助于深度学习技术语音识别在Switchboard数据集上的词错误率下降到5.1%，基本可与人工识别相媲美；而在图像识别领域、机器翻译、语音合成技术等其他领域也取得了巨大进步，使得机器基本已经做到和人一样能听、能看、能说。随着人工智能技术这些领域的不断突破，人们也更期待看到自然语言处理技术（NLP）带来更多的创新。
5G强大的网速和低时延等特性允许智能货柜将更多的算力放到云端，让终端在更轻量化的同时还能执行更复杂的任务，做到云端即本地。
提到大数据搜索，作为全球最大的搜索引擎google，同时也是我们公认的大数据的鼻祖。储着全球万亿网页数据，发明了GFS分布式文件系统，也是因为他抓取几乎所有能访问的网页 以及采用pageRank做网页排名发明了MapReduce分布式计算框架，有了谷歌的探索才有了后来大数据搜索应用的百花齐放。
导读：传统互联网时代体现出来的更多的是“连接”，现如今，随着智能设备的增加，人和设备逐渐走向“交互”，那么，交互时代，人机之间如何有效通过自然语言实现智能对话交互已经成为开发者面对的直接问题，本文阿里巴巴iDST 自然语言理解和人机对话负责人孙健将带来他们在这个领域的探索和实践分享。 互联网正在从“连接时代”走向“交互时代” 纵观传统互联网时代，如果用一个词来总结和概括的话，“连接”这词再合适不过了，传统互联网时代主要建立了三种连接：第一，人和信息的连接；第二，人和人的连接；第三，人与商品服务的连接。第一种
学习笔记|ChatGPT Prompt Engineering for Developers 4
笔者在公司中参与了智慧供应链的项目，由于确实与笔者之前所研究的差异较大，从而陆陆续续也对该方向做过一些学习与调研，以此做记。
12月15日，由腾讯云主办的首届“腾讯云+社区开发者大会”在北京举行。本届大会以“新趋势•新技术•新应用”为主题，汇聚了超40位技术专家，共同探索人工智能、大数据、物联网、小程序、运维开发等热门技术的最新发展成果，吸引超过1000名开发者的参与。以下是大数据AI分会场的演讲内容，稍作整理，分享给大家。
导读：小米知识图谱于2017年创立，已支持公司了每天亿级的访问，已赋能小爱同学，小米有品、智能问答、用户画像、虚拟助手、智能客服等互联网产品。通过引入知识图谱，这些产品在内容理解、用户理解、实体推荐等方面都有了显著的效果提升。本文的主要内容包括：
【新智元导读】近年来，各大科技巨头纷纷开源人工智能技术，典型的例子有谷歌有Facebook和微软等等。技术的开源为其他希望搭上智能化快车的企业带来了好处，一些企业甚至开始认为：已经不再需要再跟这些科技公司合作，购买其AI技术，因为目前开源的技术已经足够。那么，提供AI技术的公司还能靠卖技术挣钱吗？ 美国巴布森学院（Babson College）管理与信息科学学院的教授，MIT 院士，德勤资深研究员Thomas H. Davenport 最近有一个新发现：并不是所有想要使用人工智能的企业都会跟提供技术的公司合
提起数据这个概念的时候，很多人都会认为它们是一类较为抽象的事物，其实数据在多个行业领域中，都发挥着作用与价值，很多企业在工作过程中，都需要采集与分析数据，从而更好的制定生产与管理计划等。数据采集具备哪些功能？是否可以实现自动判断和分析测量结果？大家一起来了解详细内容吧！
据腾讯研究院统计，截至2017年6月，全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首，中国以592家企业排名第二，其后分别是英国，以色列，加拿大等国家。本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析（排名不分先后），希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助。小编会从AI芯片、应用层算法、应用领域等方面对相关公司进行盘点，由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域，文中侧重选取了某些点进行分析阐述。备注：文中涉及到的企业估值均源于公开资料，本文对数字真实性不做任何担保；对于企业的明星指数是小编根据公开资料以及行业内部朋友反馈做的综合评估，不作为投资参考。
📷 ---- 新智元报道 来源：IJCAI-18阿里妈妈国际广告算法大赛 编辑：文强 【新智元导读】IJCAI-18阿里妈妈国际广告算法大赛上周结束，来自中国的团队包揽了冠亚季军。冠军方案采用了迁移学习的方法，核心代码只有一页。 IJCAI 2018阿里妈妈国际广告算法大赛上周圆满结束，有来自50多个国家和地区的6000多名选手组成的5300多支队伍参赛（有700多名来自国外）。 中国团队包揽了前三名。 实际上，进入决赛的8支队伍均来自中国。 这代表了中
日前我曾在自己的脸书上问朋友，关于大数据很夯，有没有大家推荐的好书或是必看之「圣经等级」的可以参考?结果回应相当热烈，推荐也不一而足，从商业统计学到行为分析学，也有学界作者到业界作者，约10来本书
很多人以为外卖不过是下单、送餐，不需要什么技术含量。这种理解其实很片面，外卖业务不仅需要技术，它高度个性化、精细化的需求，是要用深度学习技术来解决的。 本文以美团的外卖业务为切入点，介绍了深度学习在美团的应用，如通过图像质量的提升、用OCR技术对用户行为数据进行解析，以及ＤＮＮ在评估模型中的应用，特征组合问题以及树模型的应用等。 分享者刘怀军是美团外卖技术和团队的负责人，本文内容是他在最近一次闭门沙龙上的分享。 作者 | 刘怀军 整理 | AI100（rgznai100） 很多同学认为外卖是线下送
本系列文章，会和大家分享一些面试中遇到的开放性问题，帮助你扩充思路，更好的面对当前以及未来的面试。
机器之心原创 参与：杜夏德 视频互联网 VS 互联网视频，一词之隔，却已等待十二年。 眼下的的互联网科技圈，人工智能技术的火热程度堪比演艺界的小鲜肉。金融、医疗、自动驾驶、安防、生物技术、法律、家居等行业的 AI 应用已然是屡见不鲜。根据腾讯研究院近日发布的报告《中美两国人工智能产业发展全面解读》，中国人工智能企业数量为 592 家。金融、安防、医疗无人驾驶国内人工智能最火的几个领域，除了百度、阿里巴巴等巨头，创业公司也比比皆是。而在在消费级视频平台技术领域，Video++「算是第一个吃螃蟹的。」 过去几
随着人工智能的热度上升，图像识别这一细分领域也渐渐被人们所关注。在很多公司的业务中，有很多需要对图片进行识别的需求。为了帮助业务实现对这些图片、文档的识别和结构化，业界进行了一系列的实践和探索，最终确定了一些可行的方法。实践过程中，可能遇到过一系列问题和难点。本次直播分享，我们将结合目前的业务需求，说说爱奇艺在探索中遇到的痛点和难点以及识别技术中的一些细节。
如果前面有两条路，一条很长，但是能很平稳的走到终点，另一条需要飞檐走壁，但很快就能到终点。你跟混子说，让他走平稳的长路，但他不会听你的，他自以为自己可以飞檐走壁，结果不仅自己摔了，还把路给炸了。但用Java，在语言层面限制他只能走平稳的长路，让他没有办法做其它选择。这样对项目来说最安全。
大数据这个词，现在非常流行，估计大家都听过。如果你没有听过这个词，上街都不好意思跟别人打招呼。很多人觉得大数据离自己很远，觉得那是技术人员玩的东西。其实，我们生活中有使用的很多互联网产品都跟大数据有关。大数据对普通老百姓的作用，可以从以下三个方面来说一下：
很多同学认为外卖是线上下单、线下送餐的业务，商业模式简单，这种想法正确但是理解片面，它不仅需要技术，而且要用深度学习来解决。那么，外卖为什么需要技术?为什么需要深度学习技术? 很多同学认为外卖是线上下
近日，一则“微软英伟达推最大单体AI语言模型”的消息再次将人工智能大模型推向风口浪尖。而这距全球最大中文单体AI语言模型浪潮源1.0发布尚不足半个月时间。不仅如此，关注该领域的人士都会发现，近年来BERT、GPT-3等大规模预训练模型取得了巨大成功，成为人工智能领域的一个里程碑，同时也吸引谷歌、微软、浪潮等AI产业巨擘纷纷入局。
在全球人工智能领域不断发展的今天，包括Google、Facebook、Microsoft、Amazon、Apple等互联公司相继推出了自己的智能私人助理和机器人平台。
本课程从知识图谱的历史由来开展，讲述知识图谱与人工智能的关系与现状；知识图谱辐射至各行业领域的应用；在知识图谱关键技术概念与工具的实践应用中，本课程也会讲解知识图谱的构建经验；以及达观在各行业领域系统中的产品开发和系统应用。
人工智能在最近几年很火，那人工智能到底能做些什么呢？教育又将会迎来怎样的变革呢？以下是科大讯飞研究院北京分院副院长付瑞吉的思考。 《科学》杂志预测，到2045年，人类工作的50%将会被AI所取代。因为中国有很多劳动密集型企业，所以中国77%的工作将会被AI取代。可以想象一下，到那个时候，我们去银行办理业务，柜台里做的都是机器人；去餐厅吃饭，都是机器人为我们服务。 那么AI在教育领域里都能做些什么呢？ 我们每年的英语听说考试会有大概 3000万分钟的录音，如果全部由人工评分的话，工作量是非常巨大
在人工智能领域大规模并行计算是一个刚性的需求，CPU由于本身设计更偏重于多任务处理、逻辑控制所以不太适合在矩阵计算这种需要高并行的场景中应用，这也给了像Nvidia、Xilinx等芯片公司在深度学习时代的爆发的机会。
本文主要介绍了在技术社区中如何从用户真实使用场景出发，通过科学计算、合理配比、不断更新、高效处理、多态保留、灵活运用这些方法，来提高用户对技术的认知和体验。
本文报告介绍了深度学习在物体检测方面的最新进展，以及研究团队最近的几项研究工作，同时对深度学习在检测问题上的瓶颈和下一步突破进行了展望。
万达这几年发展的速度非常快，到2013年年底已经开业的万达广场有85个，2014年将新开业24个，预计到2014年年底，开业的万达广场将达到109座，持有物业面积规模超过2203万平方米，将成为全球最大的不动产企业。2015年计划开业26个，2016年初步是31个项目，今年、明年、后年将会翻一番，超过160个购物中心。 购物中心经营需要怎样的大数据思维？ 从市场调研到客户的满意度调研，运营管理者都要采用很多的分析方式，常用的分析方式就是抽样调查，但是这种传统的方法最大的弊端就是结论的不准确，不能精准地帮助
机器之心报道 机器之心编辑部 3 月 23 日，在机器之心 AI 科技年会上，蚂蚁集团金融机器智能部总经理周俊发表了主题演讲《可信 AI 在数字经济中的实践与探索》。 周俊介绍，如果将数字经济比作一棵树，树干中的人工智能 (AI)、大数据、云计算等技术，构成了数字经济的核心，起着承上启下的作用；树根中的隐私、安全等因素，决定长势以及未来；树干跟树根必须紧密融合，才能枝繁叶茂，其中 AI + 隐私、AI + 安全等成为当下亟需突破的方向。而可信 AI 技术理念将是数字时代抵御风险、提升科技包容度的关键能力之
第二届北京智源大会上，南京大学人工智能学院俞扬教授做了《更好的环境模型，更好的强化学习》的报告。
2018 年 4 月 21 日，在阿里巴巴 UCAN 用户体验设计论坛上，「鲁班」创始人、阿里巴巴智能设计实验室负责人乐乘向现场观众展示「鲁班」的设计能力，台下掌声雷动。
广义上来讲智能语音技术有各种各样的定义，以上是常见的一些热门的场景。语音识别，刚才罗老师也分享了部分内容。语音合成是文字变成语音，这部分我们后面会详细展开。再往后看，声纹识别，在智能车里面有很多的功能需要人的发音媒介来控制命令的时候声纹就很重要。开一个车门，车上有一个小孩，突然哭闹，下一个不合适的指令，你区别不出来这个人，对语音控制来说不合适的。或者有一些不当的操作，可以通过声纹来做，通过声音来做对人的识别和认证的过程。声纹识别其实在未来的应用场景比较热门，实际应用当中遇到大的挑战点是什么？很多其他的生物识别靠人脸或指纹这类比较稳定的特征，可是声纹不稳定，人高兴的时候，第一天晚上唱了卡拉OK，第二天声音哑了，怎么能够在变化比较明显的生物特征上做识别是一个很大的挑战。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 商品识别在零售行业的应用 一、图像识别的应用场景，以及对零售行业的变革 1.以图搜图，拍照购物 说到图像识别，大家可能马上能想到以图搜图的方式，也就是“拍照购”。这个想法出现的很早，在零几年的时候就有很多公司开始做这方面的尝试。 美国硅谷的snaptell，他们早在零六年的时候就开始做拍照购物的应用场景，他们做的大部分是一些书籍和CD类的简单物品识别，2009年被Amazon收购。2015年Amazon收购了另一
新一代人工智能重大科技项目，聚焦基础理论和关键共性技术的前瞻布局，包括研究大数据智能、跨媒体感知计算、混合增强智能、群体智能、自主协同控制与决策等理论，研究知识计算引擎与知识服务技术、跨媒体分析推理技术、群体智能关键技术、混合增强智能新架构与新技术、自主无人控制技术等，开源共享人工智能基础理论和共性技术。”随着人工智能的发展，越来越多的机器学习应用场景的出现，现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。迁移学习专注于存储已有问题的解决模型，并将其利用在其他不同但相关问题上。比如说，用来辨识汽车的知识（或者是模型）也可以被用来提升识别卡车的能力。
机器之心报道 机器之心编辑部 在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上，阿里巴巴副总裁、达摩院语言技术实验室负责人司罗发表了主题演讲《大规模语言智能为商业搭建桥梁》。在演讲中，他主要介绍了阿里巴巴如何搭建自己的自然语言技术体系，以及阿里巴巴深度语言模型体系 AliceMind 及相应的技术和应用场景。 以下为司罗在 WAIC 2021 AI 开发者论坛上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理： 我是来自阿里巴巴的司罗。在 2014 年加入阿里之前，我在普渡大学担任老师，所以非常有幸在十几年时间
在深度学习领域的实践中，一般会涉及到向量化处理的数据，如图像、文本、音频等，这些数据的存储和检索对于许多深度学习任务至关重要。传统的关系型数据库和NoSQL数据库在存储和检索这类大规模向量数据时，通常不能满足高效、精确的查询需求。因此，如何优化向量数据的存储和检索，成为了当前深度学习场景下需要解决的重要问题。
NO.52 众包算法例析 小可：讨论了这么多，我还是想通过一个具体的众包例子来了解一下众包算法。 Mr. 王：好，我们就从计算机的角度用具体的例子来分析一下众包算法。通过我们前面讨论的内容，你能不能想
Facebook这篇Embedding召回的论文，之前已经有几篇文章涉及过了，分别是《Embeding-based Retrieval in FaceBook Search》、《是"塔"!是"塔"!就是"它"，我们的双塔!》和《负样本修正：既然数据是模型的上限，就不要破坏这个上限》，有兴趣的可以回顾一下。
所有的软件最终是要解决用户问题的，而软件的落地最终是要靠一行行的代码垒起来的，那么这个时候从识别出用户问题到代码实现之间就需要一种过度，而架构设计就是这种过度的【桥梁】。
主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。
最近在学习人工智能方面的东西，先从简单通俗的人文开始，以后再决定是否学习硬核的算法和程序实现。前两周看了一本《智能时代》，感觉还想再多了解一下，于是就又买了这本书。
数据猿导读 电脑逐渐可以去做一些我们想不到的事。我不会用替代人力这样的字眼。因为目前来讲，科技取代人类还非常远。最重要的是机器帮助我们从无聊、繁琐的事情中脱身。 作者：尹相志 如今，随着社会不断发展，
本文转载自机器之心 作者：黄小天 5 月 27 日，由机器之心主办、为期两天的全球机器智能峰会（GMIS 2017）在北京 898 创新空间顺利开幕。大会第一天重要嘉宾「LSTM 之父」Jürgen Schmidhuber、Citadel 首席人工智能官邓力、腾讯 AI Lab 副主任俞栋、英特尔 AIPG 数据科学部主任、GE Transportation Digital Solutions CTO Wesly Mukai 等知名人工智能专家参与峰会，并在主题演讲、圆桌论坛等互动形式下，从科学家、企业家、
今年 7 月，2019 腾讯广告算法大赛「终极之战」在深圳腾讯滨海大厦顺利举行。本次总决赛现场，腾讯广告高级应用研究员石瑞超为大家带来了题为《广告场景下的 AI 视觉算法应用》的演讲。视觉算法应用于广告创意的三个阶段包括广告创建、广告审核及广告播放。研究员石瑞超为我们展示了 AI 视觉算法在解决广告落地中痛难点的优势与应用方法。以下是他的分享内容，AI 开发者做了不改变原意的整理与编辑。
机器之心原创 作者：王艺 几乎在同一时间，微软和阿里巴巴的机器阅读理解系统在最新的 SQuAD 数据集测评结果中取得了并列第一的成绩。这是历史上第一次，机器阅读理解的精准匹配分数超越了人类的评测结果。 这两天 NLP 圈炸锅了，焦点围绕着微软阿里到底是谁先打破了机器阅读理解的人类记录。 事情是这样的。两家的 PK 发生在 SQuAD 数据集上，这是行业内公认的机器阅读理解标准水平测试，也是该领域顶级赛事，被誉为机器阅读理解界的 ImageNet（图像识别领域的顶级赛事）。和 ImageNet 一样，SQuA
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