所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
别说基本都是靠电脑或者智能手机操作的智能医疗设备了，拿家里的智能遥控器来说，有几个老年人能用的，他们除了知道遥控器上有最基本的调台、调音、关机功能，别的智能功能对他们来说都形同虚设。 ?...然而，目前的智能设备在检测后一般都需要远程传输数据，需要上网，这就让智能医疗陷入“不智能”的最关键点。我不夸张的说，这个东西别说爷爷奶奶了，我父母那个年龄层的都不一定会弄。...总而言之，目前的智能医疗，面临着“难诊断”、“不便利”、“不能医”这三大问题，与智能相去甚远。 智能医疗的春天在哪里？ 吐了那么多槽，有人肯定会说，那按照你那么说未来移动医疗无路可走囖！...最终智能硬件可以变成医生诊断以及用户健康管理的一个个性化、智能化助手才是关键。 3、要有突破性创新，带来更好的用户体验 医疗本身就是个逆人性的市场，没人愿意吃药，没人愿意为了测量某个指标去刺破皮肤。...智能可穿戴设备的出现，让医疗市场变得不那么逆人性，但是还不够。我们相信随着技术的突破，会有让用户惊喜、体验绝佳的产品出现，越智能越“傻瓜”的设备将改变市场格局。 ?
对于知识图谱和深度学习：深度学习是通过一个黑盒子来进行预测，人类不好理解；而知识图谱是通过语义分析来推理，人类好理解。融合知识图谱与深度学习，已然成为进一步提升深度学习效果的重要思路之一。...但通用性很差，因此可通过包装器归纳这种基于有监督学习的方法，自动从标注好的训练样例集合中学习数据抽取规则，用于从其他相同标记或相同网页模板抽取目标数据。...对于这些非实时任务，Facebook 结合机器返回的自动化推荐结果和人工的进一步编辑和审核来保证用户体验的同时也降低了纯人工对接存在效率低、工作量大等弊端。...阿里小蜜 阿里小蜜是一个无线端多领域私人助理，依托于客户真实的需求，通过智能+人工的方式提供客户极致的购物体验服务，提升客户留存并创造价值。...在跨终端、多场景领域支持多轮交互、多模式交互(文本、语音和图像)和问题推荐预测、支持多模型识别客户意图，基于客户需求的垂直领域(服务、导购、助手等)均通过智能+人工的方式提供客户极致的客户体验。
最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向，极大推动了自然语言处理的发展。...因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。
发现问题 前期做规范的过程是十分痛苦的，每做一个板块都要花很多时间去思考怎么表达、展示才能让其他设计师和程序员都一目了，然而随着内容的增加，发现很多地方无法深入的执行下去，只能含糊其辞，给我们制作规范的人员带来了很大苦恼...为什么有如此大的执行阻碍呢？带着问题我们找到团队的一位设计前辈请教了一番，在前辈的指点下，终于发现了问题所在:我们对于前端如何实现设计稿其实并没有很好的了解。...图1-1是XX项目的所有关于二级导航的样式，因为这一块的界面不是我做的（都是借口），所以规范不太了解，导致在做整个项目的规范时，遇到了极大的阻碍。...而第一个容器内的绿色和蓝色部分（间距）也是固定的，所以只有红色区域是可变化的，因为红色区域的文字个数是可以变化的，我们只要给出字体大小即可。...任何事情都有其内在的套路与规律，我们必须要了解事物的本质，才能帮助我们更好的执行；所有的苦恼与迷茫都是源自你对事物的理解不够透彻，所以让我们从现在开始，锻炼透过事物看本质的思维能力，就算以后你不做设计了
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。...高天宇，清华大学计算机系大四本科生，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、关系抽取。在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文，是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。
大数据文摘出品 来源：知乎（zibuyu9） 作者：韩旭、高天宇、刘知远 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...开放关系问题：现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。
因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。 然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。...高天宇，清华大学计算机系大四本科生，主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、关系抽取。在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文，是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。
最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向，极大推动了自然语言处理的发展。...因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...开放关系问题：现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。
1、目标 在这篇文章中，我们将研究人工智能的未来，来了解人工智能在真实的行业中的前景和就业机会。我们将从人工智能介绍、人工智能应用程序、示例、人工智能职业以及人工智能中的工作概况开始。...此外，还将看到一些实际的例子，以便更好地理解。 2、人工智能介绍 “制造智能机器的科学和工程，特别是智能计算机程序。” 智力使我们与世界上的万物相区别，因为我们有能力去理解和运用知识。...使用机器人工具的外科技术人员。 军用和航空电工使用飞行模拟器、无人机和武器。 9、人工智能的未来 人工智能能为公司赚取大量利润。此外，人工智能在我们的日常生活中以惊人的速度发展。...这些公司正在加强在人工智能领域的领先地位。 在生活的每个领域，人工智能都是存在的。我们使用人工智能将大数据组织成不同的模式和结构。此外，模式有助于神经网络、机器学习和数据分析。...做好准备 在此之前，为了使人工智能的价值最大化，最好确保您当前的流程，即以尽可能好的方式工作。 合作 与非竞争性业务合作。在编程和支持人工智能方面，这还远未实现。人工智能有可能改变企业。
那么什么才是好的想法呢？我理解这个”好“字，至少有两个层面的意义。 学科发展角度的”好“ 学术研究本质是对未知领域的探索，是对开放问题的答案的追寻。...所以从推动学科发展的角度，评判什么是好的研究想法的标准，首先就在一个“新”字。 过去有个说法，人工智能学科有个魔咒，凡是人工智能被解决（或者有解决方案）的部分，就不再被认为代表“人类智能”。...好的研究想法从哪里来 想法好还是不好，并不是非黑即白的二分问题，而是像光谱一样呈连续分布，因时而异，因人而宜。...那么，好的研究想法从哪里来呢？我总结，首先要有区分研究想法好与不好的能力，这需要深入全面了解所在研究方向的历史与现状，具体就是对学科文献的全面掌握。...例如，我们提出的融合知识图谱的预训练语言模型，就是将BERT和TransE等已有算法融合起来建立的新模型 [3]。
作者：韩旭、高天宇、刘知远 整理来源：深度学习自然语言处理 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...因此，融入知识来进行知识指导的自然语言处理，是通向精细而深度的语言理解的必由之路。然而，这些知识又从哪里来呢？这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。...SemEval-2010 Task-8的任务设定为，对预先定义好的关系类别标注大量的训练和测试样例，样例都是相对简单的短句，而且每种关系的样例分布也比较均匀。...现有任务设定一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。这样的话，文本中蕴含的实体间的新型关系无法被有效获取。...更开放的关系类型 现有关系抽取工作一般假设有预先定义好的封闭关系集合，将任务转换为关系分类问题。
如何培育好的内部开发者平台体验 伦敦——Syntasso 的首席工程师 Abigail Bangser 在本周的 State of Open Con 上说，“应用程序开发人员希望快速行动，而运维工程师希望安全行动...“如果你想建立一个真正伟大的平台工程开发者体验，这需要你将其视为一个整体的社会技术挑战。”...她对平台工程的定义归结为构建、维护和提供“为所有使用它的社区精心策划的平台体验”，这会影响所有不断发展的技术、社会和团队结构。 一个好的平台建立边界。...然后查看已经在运行的工具——Slack、Jira、Trello——并开始跟踪临时请求。什么是最频繁、最困难、最耗时的？您的应用程序团队的辛劳在哪里？...“你想让你的团队更接近平台，与平台互动。做到这一点的一个好方法是提供他们需要的文档和参考实施，”Watt 说。 不要忘记提供平台工程体验的专业服务方面。
知识图谱（Knowledge Graph，KG）则是人工智能技术中的重要组成部分，它是一种结构化的、语义化的知识表示方式，能够帮助计算机理解和处理人类语言。...知识图谱的应用知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、智能客服、自然语言处理、数据分析等。以下是几个知识图谱的应用案例：搜索引擎知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的搜索意图，提供准确的搜索结果。...智能客服知识图谱可以帮助智能客服更好地理解用户的问题，并提供准确的解答。...例如，当用户咨询“如何办理银行卡”，智能客服可以通过知识图谱中的实体“银行卡”和“办理”之间的关系，提供相关的办理流程和注意事项。自然语言处理知识图谱可以帮助自然语言处理系统更好地理解和处理人类语言。...结论知识图谱是人工智能技术中的重要组成部分，它可以帮助计算机更好地理解和处理人类语言，从而实现更智能化的应用。随着人工智能技术的不断发展，知识图谱的应用范围也将越来越广泛。
THU数据派 来源：专知 随着自然语言处理等相关技术的发展，知识图谱已经成为工业界开展下一代人工智能应用的重要基础。...几周前，北京大学的赵东岩老师，在计算所做了名为《知识图谱的关键技术及其智能应用》的讲座，讲座从知识图谱构建、补全及其人机交互问答等方面系统阐述知识图谱的关键技术方案；并结合北大计算机研究所在这个研究方向上的具体进展...，以实际应用为背景、探讨如何基于知识图谱实现智能问答等智能应用的技术路线。
记者 | Jane 责编 | 琥珀 出品 | AI科技大本营（id：rgznai100） 近年来，随着人们对 AI 认知能力的积极探索，知识图谱因其表达能力强、拓展性好，基于知识进行推理等优势得到了学界与业界的高度关注...例如，国外的谷歌搜索引擎和国内的百度搜索引擎，这类通用领域知识图谱是最先被大家熟知的应用；而场景的不断丰富、需求不断增多、用户对体验与品质的要求不断提高，各行各业都亟需构建领域知识图谱。...例如，金融领域中的信用评估、风险控制、反欺诈问题；医疗领域中的智能问诊问题。从通用知识图谱到领域知识图谱，知识图谱开始在越来越广泛、复杂的场景中落地并解决实际问题。...目前，漆桂林的研究方向为：知识图谱的表示和推理、通用知识图谱构建、情感分析、智能问答、关系抽取、多模态图像处理。...关于杭州 CTA 核心技术大会·知识图谱论坛的准备工作 作为本次杭州 CTA 大会知识图谱论坛的出品人，漆桂林表示：“我希望跟各位嘉宾交流他们在知识图谱产业化落地过程中遇到的主要技术挑战有哪些，这些技术挑战可以为高校的研究带来什么好的课题
作者&编辑 | 小Dream哥 1 知识推理 刚刚开始接触深度学习的时候，心里一直藏着一个疑惑，即现在的神经网络和反向传播算法为什么会被称为“人工智能”，怎么看，也不过是一种模仿神经学的更为复杂数学模型而已...现实中一些对人类来说十分简单的问题，深度学习模型常常需要利用海量的数据进行学习才能有好的表现。...直到接触到了知识图谱以及今天要介绍的知识推理，才感觉到一些所谓真正“人工智能”的味道。闲话叙毕，现在看看所谓的知识推理，究竟是怎么一回事，有哪些实现方法，进展到了什么样的程度。...例如，预先定义好这样的规则： 进一步细想，有同学可能会觉得这样的方式效率太低。...总结 知识图谱是人工智能技术最重要的基础设施，是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。
我六月底参加深圳的一个线下技术活动，某在线编程的 CEO 谈到他们公司的发版，说：“我说话的这会儿，我们可能就有新版本在发布。”，这句话令我印象深刻。...传统的单体应用，所有的功能模块都写在一起，有的模块是 CPU 运算密集型的，有的模块则是对内存需求更大的，这些模块的代码写在一起，部署的时候，我们只能选择 CPU 运算更强，内存更大的机器，如果采用了了微服务架构...可以灵活的采用最新技术 传统的单体应用一个非常大的弊端就是技术栈升级非常麻烦，这也是为什么你经常会见到用 10 年前的技术栈做的项目，现在还需要继续开发维护。...服务的拆分 个人觉得，这是最大的挑战，我了解到一些公司做微服务，但是服务拆分的乱七八糟。这样到后期越搞越乱，越搞越麻烦，你可能会觉得微服务真坑爹，后悔当初信了说微服务好的鬼话。...这个段子形象的说明了分布式系统带来的挑战。
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