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加速普AI,腾讯云AI在下一盘什么大棋?

在2021腾讯数字生态大会·腾讯云智能专场上,腾讯云AI产品中心总经理王磊发表了“普AI助力金融行智能化升级”为主题的演讲,别提出了腾讯云AI对于“普AI”的新思考——广度、深度、可信以及可持续 01 普AI征 据王磊介绍,普AI该具备4大征:广度、深度、可信和可持续,每个征都包括供给和两个层面的衡量。 ,大大降低AI使门槛,让客户实现高效接入、按需使,从而满足客户在新场景下的需求。 人智能从示范到广泛的场景落地,也需要坚守长期主义。 在践行普AI的道路上,一定是充满挑战。除了自身持续提升核心技术,也离不开一个合作共赢的AI生态共同推动人智能在各行的规化与商化。 未来,腾讯云AI将进一步拓展务边界,携手更多合作伙伴,践行“普AI”的理念,以创新推进产数字化转、智能化升级,让人们作更高效、生活更幸福、体验更美好。

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加速普AI,腾讯云AI在下一盘什么大棋?

在2021腾讯数字生态大会·腾讯云智能专场上,腾讯云AI产品中心总经理王磊发表了“普AI助力金融行智能化升级”为主题的演讲,别提出了腾讯云AI对于“普AI”的新思考——广度、深度、可信以及可持续 01普AI征据王磊介绍,普AI该具备4大征:广度、深度、可信和可持续,每个征都包括供给和两个层面的衡量。这看似朴实的命题背后,却是腾讯云AI多年来修炼内功和深入行实践后的深入思考。 ,大大降低AI使门槛,让客户实现高效接入、按需使,从而满足客户在新场景下的需求。 人智能从示范到广泛的场景落地,也需要坚守长期主义。在践行普AI的道路上,一定是充满挑战。除了自身持续提升核心技术,也离不开一个合作共赢的AI生态共同推动人智能在各行的规化与商化。 其次是依托腾讯AI加速器,为入选项目提供课程、技术、资金、生态、品牌等层面的扶持,与入选项目共同打造行解决方案,推动AI技术在产中的落地,激发更多的新式、新态。

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    @所有城市:想建AI智算中心的看这里!国家认可的那种

    站在全社会层面看,智算中心本是公共服务基础设施,就像电信网络、电力设备一样。就像时代的厂离不开高效集中供电,智能时代的AI也离不开高效的算力供。 继续拿GPT-3来举例,正是大量数据和训练时间的投入造就了这类大规预训练的成功。所以让更多城市把智算中心建起来,更多企把算力起来,产生的规要比电力时代更大。 这也是“普”二字更大的价值所在。那么具体来讲,普都能及谁?它们又将如何受?最直接的是AI和研究机构,尤其是资源有限的独角兽创公司和更多中小。 第三是产层面,除了新兴的AI,智算中心还有一大任务是推动传统产的智能化转。为了支撑智慧物流、智能制造等领域,AI还需要与5G、物联网、区块链等技术相融合。 上面已经提及开放与普。从社会长远效益看,更重要的是环保。AI效果惊艳的背后是巨大的能源消耗,像GPT-3仅训练一次就需约19万度电。

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    澎思科技曲瀚:AIoT 新基建,算法为底座,服务为核心 | AI 安防峰会

    一、人智能新基建,推动城市数字化进程我们对人智能新基建的理解,很核心的一个点就是AI的基础设施化。行有三个很重要的驱动因素促进人智能的基础设施化:第一,AI芯片的成熟和大规出货。 极致产品体验体现在硬件极致性价比、快速迭代的AI算法、云端SaaS;场景化解决方案能力体现在“以人为核心”,普千行百、千家万户。? 三、澎思科技AIoT生态平台,打造AI时代的新基础设施“AI即服务”具有强烈的产性,不仅涉及算法、算力、数据AI三元素,还需软硬件综合发展,同时衔接人智能与大数据、物联网、云计算等新兴技术 AI、IoT、Data、SaaS构成持续进化的AIoT生态循环系统,将成为普智能时代的新基础设施。算法能力依然是普AI的核心,是整个AIoT务的底座。 另外,我们积极研发下一代人智能技术,其中有四个我们非常看重的方向:一是迁移学习,使得算法能够快速地适多种场景,提高它的泛化性;二是无监督和自监督学习,提高训练的效率;三是小样本学习;四是多态学习

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    |AI语音技术场景及库概览

    近年来AI技术发展速度迅猛,深入到生活中的方方面面,从手机APP到车载语音系统。 今天小PP和大家一起仔细了解,AI技术中的语音技术在各场景的,并奉上对~ 语音识别技术语音识别其实是一种感知智能,核心功能是将物理世界的信息转化成可供计算机处理的信息,为后续的认知智能提供基础 智能控制车辆等技术已经开始批量进入生产,百度、科大讯飞等公司都有对的合作车,进行智能车机落地。??除上述方向,语音识别技术落地场景多种多样。 语音技术也是深度学习算法程师从的重要方向之一,那么哪些框架里能找到语音识别呢?目前主流深度学习框架都有各自的语音识别。 这次小伙伴们已经了解语音技术的,后续也将呈现NLP、目标检测、人脸识别和图像方向的相关内容,欢迎大家持续关注~

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    硬纪元AI峰会前瞻:人智能对传统金融服务的改变

    零售信贷具有典的小额分散的点,这些点决定了信贷流程管理必须要依赖于电脑强大的计算和分析能力,而在背后支撑这一作的核心元素就是大数据与智能算法。 大数据对金融保险行的改变和推进随着AI在金融服务上的越来越多,诸如人脸识别、生物征识别、客户优选、风险控制等,已经成为各大金融科技公司争夺的焦点。 在大数据金融服务行,金融机构运营都会极其重视谨慎性原则,如果仅有数据而没有,很难真正在金融务中体现服务价值。 所以,一家公司能够掌握一种经过长期验证的,并且能够将数据嵌入到中就显得至关重要。人智能会怎样重新定义金融的未来? 答案尽在镁客网7月9日在北京国家会议中心举办的“3E 硬纪元 AI+产创新峰会”,峰会期间将会有众多人智能、金融服务领域的大咖,分享他们的最新见解与洞察。

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    AI,将是开发者下一个风口吗?看看他们怎么说

    面对普AI时代,开发者们对未来的职和行发展都报以极高的热情和期待,如下是一名致力于代码改变医疗现状的开发者,对普AI+医疗的展望:“医疗行AI比较广泛,首先从医院这个角度来看,可以利深度学习和图像识别技术进行细胞或肿瘤的识别 一首歌来形容,就是We are still“ON THE WAY”…而越精准,数据量就要越大,那么对于算力就会要求越高,而算力贵的问题直接将一大部分开发者挡在了AI时代的大门外。 通过在云服务供商一端来解决复杂的人智能技术堆栈,令行端获得廉价、简单、易的算力,这样的构成方式,将令企更轻松地实现数字化转,解放大量社会资源,从而提升运转效率”。 那么面对普AI,开发者该 趋之若鹜or静观其变?很程序员思维的理性保守派认为:“在进行技术转前,建议你看看自身的条件。 如果你当前做的作与人智能技术有一定的技术相关性,你会基本的编程语言,学习过信息技术类的专知识,可以考虑进行转

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    双11 | 正是一年好风光,AI心不慌

    半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场:6折起 AI专场推出的购产品包括: 人像变换 7折、人脸试妆 7折、人体分析 7折 人脸识别 主会场AI:9.9 & 抽奖 & 赢大礼 在主会场 还有AI爆品秒杀24小时不间断 活动价最低9.9(新户超值推荐) 并有三重优享不停 企专区抽奖 户购买企专区的AI产品即可参与 企户下单抽奖 from=15239 双十一OCR:限时1元购 推出通印刷体、手写体、身份证、营执照 车牌识别等8大爆款子能力(限新户) 1元购买,持续整个11月 OCR 1元购地址 https:cloud.tencent.comactproocr61 365天*24小时式的智能客服 是海量客服咨询量的得力支撑 给广泛的传统服务行带来质的改变 NLP平台 大数据机器学习 让机器自我学习,越来越懂你 推荐自然更精准! 当然 人智能的远不止于此 经过多年的历练 无论是物流体系、支付体系,还是广告营销 不仅扛起了“一山还比一山高”的重任 还衍生出新的富有想象力的多元化产与产品 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系

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    这么多做 AI 芯片的,NovuMind 吴韧做的有何不同?

    普 HPE 向来自全球的开发者和厂商,展示了世界上首个面向企户的人智能软硬件解决方案,而在 HPE 的高性能计算硬件上搭载的,是吴韧所创立的 NovuMind 历时两年研发出来的深度学习训练平台 吴韧先后担任AMD异构系统首席软件架构师,普实验室 CUDA 研究中心首席研究员,百度公司杰出的科学家,两年前,他决定创,致力于打造“ASIC芯片+训练”的全栈式AI解决方案。 我们也一样,人智能的训练一定需要非常成熟的软硬件体系,让一个普通公司,买了我们的系统后,按个键,就可以开始训练了。 吴韧进一步向AI科技评论解释,芯片对视觉有别的优化,实际上已经能够覆盖非常多的场景,在“通性”上,其实并没有降低太多,比如说人脸识别、车辆识别等,看起来不一样,但对芯片只是换一个而已。 常规来说,在数学和程上,矩阵能够达到凭借最小的操作覆盖最多场景的效果,把矩阵做好以后,大部分程问题都可以解决。但矩阵本身并不是 AI 计算的关键点,关键在于卷积,也就是三维张量的计算 。

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    美团云全面开放AI计算资源

    无论是互联网公司还是传统,纷纷积极拥抱人智能,试图AI务注入新的活力。 人智能的发展基于对海量数据的大规计算,要想发力AI,企必须拥有大量的GPU计算资源。然而高性能AI计算力往往需耗费大量资源及金钱,这将不少企阻挡在AI浪潮之外。 这大幅降低了企AI计算资源的使成本,颠覆了公众对AI即“高科技、高性能、高价格”的传统观念,加速了智能计算的普化进程。 据美团云AI产品负责人陆川介绍,美团云在AI计算产品选方面经验丰富,往往先将最新产品试于美团点评自身不同的务类,进行内部测评,从实践中得出最优选,然后将经过验证的、成熟的技术经验输出,为户降低适配门槛 自5月16日宣布开启AI战略以来,美团云动作频频,已经从底层计算能力到顶层AI及场景进行了全方位的布局,并且将GPU计算资源、人脸识别、OCR文本识别等AI产品到美团外卖、酒旅、金融等务中。

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    BDTC 2017 | 十位资深专家分享金融大数据的实践和成果

    培养一个AI人才需要花费数年时间,界不愿意等待。于是,企正在想方设法,开发各种具,一切都是为了让创建AI软件变得容易。他强调未来AI发展趋势凸显规生产能力。AI, 距离我们还有多远? 其次,AI能力的核心:一家企(银行)的智能化水平可以产出量年”来进行对比衡量。 谈及银行AI逻辑框架时,他认为银行距离成熟智能技术的能力还很远,无论是大中银行还是地方性商银行,大多处于AI的研发起步阶段。 小微企的大数据风控和架构实践宜信公司高级研发经理张京磊在简单介绍完自己之后,宜信公司高级研发经理张京磊就《小微企的大数据风控和架构实践》展开分享。 而机器学习在金融领域的不足之处,他认为,金融场景内,别强调的可解释性。金融场景非常复杂,如果对于风控结果仍然是黑盒进黑盒出的话,风险是很难去把控和估计的。

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    备战2018双十一,电商平台需要什么“黑科技”?

    领取优券、赠送礼品等手段为商家带来了更多户和更高营收,但同时也催生了营销场景下的网络黑产。曾有内人士大致测算,中国电信网络黑产从人员已经超过150万,市场规达到千亿元级别。 在专具的加持下,这场本来是电商平台和户的“剁手”狂欢已演变成了黑产的狂欢,“行情好,一天可以赚两三万,月入百万也不是不可能”。 腾讯云天御通过引进迁移学习、深度学习,依据fuzzy network、Gibbs sampling和BN 等技术,将专家系统升级至多层级混合网络,解决征自动提取、集成学习与标签扩容等问题,并组建无监督 基于AI的深度,腾讯云天御也搭建了多层级安全体系,可从数据安全、AI 组件、AI 安全和风控服务四个层面对营销黑产进行分析和对抗。 在数据安全层形成数据防护线;在AI 安全层刻画多类风险、定制识别引擎;在风控服务层提供营销反欺诈行适配解决方案实现更科学、高效的黑产对抗。

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    AI Challenger 2018:细粒度户评论情感分类冠军思路总结

    其中“后厂村静静”团队-由毕于北京大学的程阁(现已入职美团点评)单人组队,勇夺“细粒度户评论情感分类”赛道的冠军。本文系程阁对于本次参赛的思路总结和经验分享,希望对大家能够有所帮助和启发。? 细粒度户评论情感分析赛道提供了6大类、20个细分类的中文情感评论数据,标注规难度之大,在NLP语料别是文本分类相关语料中都属于相当罕见,这份数据有着极其重要的科研学术以及价值(目前在大众点评 程阁:作为一个多年的算法从者,我真实的感受到在AI时代,技术更新非常之快,比如席卷而来的ELMo、BERT等预训练语言界影响力之大。 程阁:不断迭代提升效果带来的成就感吧,别是简化版ELMo带来的效果提升。Q:参赛过程中,有哪些收获和成长? ---------- END ----------也许你还想看AI技术在智能海报设计中的 深度学习在美团搜索广告排序的实践 深度学习在文本领域的

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    数据中心进化史:从本地机房到IDC到云再到智算中心

    在2016年AlphaGo战胜李世石后,各行各都逐步意识到AI技术的价值,AI越来越多,从手机解锁支付到厂生产线的质检,AI在人们的生活与生产中扮演日益重要的角色,别是随着2019年AI化的加速 王恩东的原话来解释就是“智算中心”将以融合架构计算系统为平台,以数据为资源,以强大的计算力驱动AI对数据进行深度加,源源不断产生各种智慧计算服务,并通过网络以云服务的形式,向组织及个人进行供。 王恩东认为“智算中心”需要满足三个基本要求:“开放标准”、“集约高效”、“普适普”,他的原话是这样说的:从硬件到软件、从芯片到架构、从建设式到服务,智算中心都该是标准化、开放的,开放计算的发展为智算中心提供坚实的产基础 另一方面,AI时代计算场景远超互联网时代,互联网时代计算需求来自在线以及互联网+教育等少数行AI则将无处不在,在互联网产外,交通、、农、城市等传统实体产都会与AI结合……都会带来海量 云计算做到了传统通计算的普,智算中心不只是要让计算本身变得普,同时要让AI这一高门槛的变得跟互联网一样人人可得,让智慧计算像水电一样及到各行各,让每个企组织个人都能按需使

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    TenSec 2018:腾讯云天御助力营销场景反欺诈

    针对营销黑产,腾讯云天御反欺诈系统搭建的多层级安全体系能够从数据安全、AI 组件、AI 安全和风控服务四个层面实施有效防护。? 黑产团伙的作案形态也从初级的使猫池养手机号、验证码识别、IP 地址修改等,迅速发展到组建手机墙并伪造新设备、采群控软件操纵手机、仿真人自动完成操作等新科技手段,近期还出现了通过木马病毒传播感染、 对抗技术升级 AI 助力天御搭建多层级安全体系在黑产逐渐形成合作产链并使高科技手段的情况下,陈炳文指出,想要实施有效防御和打击,需要在营销的各个环节都加强部署,同时引入新的技术到黑产识别中。 AI 学习助力天御识别恶意流量变种腾讯云天御反欺诈系统引进迁移学习、深度学习,依据 fuzzy network、Gibbs sampling和 BN 等技术,将专家系统升级至多层级混合网络,解决征自动提取 在数据安全层形成数据防护线;在 AI 安全层刻画多类风险、定制识别引擎;在风控服务层提供营销反欺诈行适配解决方案实现更科学、高效的黑产对抗。?

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    界】普推出全球功能最强大的机器学习开发作站

    AI将改变作流程,并使最终户能够比以往更快地做出更明智的决定。”普最新的平台提供了突破性的性能和可扩展性,提供最强大、最全面的机器学习边缘计算解决方案。 一个功能强大的作站可以比云计算更具成本效益,可于创建数据复杂的。另外,边缘处的机器学习为ML开发人员提供了更多的控制,更好的性能和更高的安全性,从而带来更快的结果。 在这一代的HP Z桌面作站之前,有限的功耗预算阻止了户对他们的机器进行足够的高性能存储,如HP Z Turbo驱动器,内存,图形和处理器,从而利大量数据来训练以实现高信心水平。 我们的TB级数据集阻塞了许多系统,但是我们于边缘上的HP Z作站机器学习平台可以处理这些极端的作负载。这使得CGG能够更快地创建我们的,并且比云或其他选项的成本更低。” 普DaaS是一种现代化的多操作系统服务式,可简化商组织如何为户提供正确的硬件、支持和生命周期服务来完成作,从而提高最终户生产力、IT效率和成本的可预测性。

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    2020年度 AI 安防十大关键词 | 年终盘点

    说白了,人智能时代的变革路径,将成为又一个“互联网式化”范本,而究其根本,即是各高管所说的AI。 宇视总朱兵也认为“AI化”是今年非常明显的信号,它主要体现在三个方面:1、泛AI终端普及到全场景,价格可以被接受;2、视频计算能力转向各种视频征聚类,视频背后的价值大幅度提升;3、AI赋能更多的基层操作人员 同比之下,联邦学习不会让数据直接发送到后台,而是在每个企自己的服务器上进行训练,并加密上传训练,后台会综合成千上万的后再反馈给户改进方案。 “尤其是现阶段人智能已不仅停留在算法、芯片的维度,更重要的是结合政府或企的管理式和务流程,实现场景化驱动的行赋能。” 随着后疫情新基建的展开,内外双循环产链的重构,人智能在各行的落地和也蕴藏着大量的机会。正如芯翌科技,一直致力于技术场景落地转变,更加注重技术和产的结合,助力产的智能化转升级。

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    你听不出是AI在唱歌!这个日本虚拟歌姬,横扫中英日三种语言

    名古屋大学语音技术研究室的德田一教授主导开发了以上项目,而从他实验室走出的大浦圭一郎博士正是Techno Speech的代理董事。? 这一进步背后的技术细节,名古屋大学的研究团队没有透露,但表示明年3月,德田一团队将会在的日本声学学会春季会议上发布研究成果。 在提到与日本版微软小冰“玲奈”的对比时,德田一称,微软的“玲奈”是从“歌词和歌声”到“歌声”,采的是户的唱歌方法,而他们的这个,完全是歌词和乐谱结合来合成歌声。 唱歌是在朗读的基础上,通过改变声调实现文字与旋律的配合,并进一步利深度学习去学习同一说话人演唱歌曲和朗读歌词之间频谱征的差异。 2017年9月底,第五代小冰解锁了人智能歌手深度学习,还放下狠话:我冲击的不是人类,而是传统的虚拟歌手。人类们,忘了漫长辛苦的手调教吧。?一时反响激烈。这一次,各方评论也纷纷提到了微软小冰。

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    漆远:小数据学习和压缩存挑战,场景成为 AI 技术发展关键

    漆远别强调了场景化对于 AI 技术的意义,并以智能客服、个性化产品和资讯推荐及保险等具体场景为例加以说明。别地,漆远指出了当前 AI 技术中存在的一些挑战,富有借鉴意义。 大约一个月前,在北大“人智能前沿”系列课程的讲堂上,作为邀演讲人的漆远已经将 AI 技术和普金融的概念结合到了一起。 从智能客服到保险在金融服务这一大场景下,漆远别以其中的智能客服、个性化产品和资讯推荐、保险及自动核赔等多个小场景为例,展现了AI 技术的及产生的价值。? 数据和的压缩“从界来讲,更实的是数据和的压缩。刚才有人问我说深度学习能不能于量化交易,尤其是高频。我说高频的话,如果深度学习有好几层的,比如做图像有 100 多层。 很多非常在乎实时性,不能有大量 delay。怎么能做得快呢?这就需要的压缩,要 hashing 等技术,这也是非常好的方向。”

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    为了医疗AI,他们做出了一个“违背祖师爷”的决定

    国内专注医疗AI开发的汇医慧影,就在这个关键时期推出了专攻新冠肺炎CT辅助诊断场景的AI系统,而且使的就是第二代英尔至强可扩展处理器与英尔OpenVINO具套件这一软硬件组合。 除了性能上的提升外,英尔至强CPU+OpenVINO具套件,在加速之余也保证了AI的诊断精度不变。 其实早在数年前,浙江大学和德尚韵兴就曾与英尔公司合作,至强CPU和英尔的软件优化具开发过深度学习于在临床分析甲状腺的超声波影像。? 又比如:同时,AI生态,对GPU架构的支持好像更多哟。但英尔,早已为CPU在AI,做好了软硬件两手准备。? 这些测试结果也是新款至强CPU与英AI优化软件具搭档的成果,与硬件的创新几乎同步,英尔在软件上主要干了这些事儿:推出可优化CPU上AI性能的基础软件具oneDNN;将oneDNN融入Tensorflow

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      智能钛工业 AI 平台

      智能钛工业 AI 平台(TI-Insight)是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台方案,包含 AI 训练系统和 AI 推理系统两个功能组件。本平台提供了包含数据工厂、内置通用/行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。

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