利是又称利事，即红包，是中国文化传统的一种社交行为。现在，新年开工第一天，很多中国公司也形成了派开工利是的风俗，比如马化腾携高管亲自给员工发红包已成为腾讯的传统，今年元宵节李彦宏也系上了围裙，在公司饭堂给百度员工乘起了汤圆…… 企业主如此重视开工日，不难理解：不只是可以起到激励士气的目的，更重要的是要自上而下地传达出一种新年新气象的氛围。 今年钉钉也抓住了开工日，从元宵节后的第一个工作日开始，一直到本月底期间，举办“酷公司开工季——20万元开工特权”系列开工利是活动，面向钉钉500万家中小企业客户中已获得钉
原文链接：https://www.quora.com/How-is-machine-learning-used-in-finance
如果说一个编程语言是一支股票的话，你会选择哪一个编程语言去投资呢？你可能会去查一些编程语言的排行榜和分析，就像标准普尔 500 指数对股市所做的那样，比如说股票有 3 种类型：
电商平台要发起一场综合性的推广活动，需要明确参与活动的商品范围、促销价格、推广渠道以及如何触达到消费者等。很多营销推广活动规则复杂且不断变化，就需要使用模型来设计，例如邀人砍一刀的“免费提现”、多重阶梯的满减跨店促销等。
Oculus确认将延长Oculus Rift促销活动 美国VR媒体RoadtoVR透露，Oculus确认将延长Oculus Rift的夏日促销活动。在Oculus的夏日促销活动中，包含Rift头显和T
“尽量让决策链变得短。能够一步做的决策，不要分两步，一方面人员减少，另一方面精度会提高，即用端对端的方法来做库存管理。在我们供应链领域没人做过这方面的研究，这是我们现在在硅谷做的一个研发方向。”
在昨日举行的GitHub Universe 2018开发者大会上，GitHub发布了一款重量级产品：GitHub Actions，可直接运行部分代码的产品，彻底改变GitHub的使用方式。
这是「进击的Coder」的第 638 篇技术分享 编辑：蛋酱、泽南 来源：机器之心 “ 阅读本文大概需要 8 分钟。 ” 从事 AI 技术开发的同学应该知道，GitHub 上有一个 Logo 为笑脸 Emoji 的开源项目：Hugging Face。它的 transformer 模型在 GitHub 拥有 6.2 万 star 量，从当前项目估值来看，一个 Star 价值 1600 美元。 五年前，一家来自纽约的创业公司 Hugging Face 宣布，它为那些颇感无聊的青少年打造了一款 iPhone
岳排槐 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 还有几天就要告别2017，明年想不想get点新本领？不过学什么好呢？ 这是开发者们的新年学习愿望。相信你也看到其中最显眼的几个答案了：机器
电商平台中有海量的非结构化文本数据，如商品描述、用户评论、用户搜索词、用户咨询等。这些文本数据不仅反映了产品特性，也蕴含了用户的需求以及使用反馈。通过深度挖掘，可以精细化定位产品与服务的不足。下面描述了电商平台下机器学习在文本挖掘的应用例子。 1 用户评论分类 场景 用户评论能反映出用户对商品、服务的关注点和不满意点。评论从情感分析上可以分为正面与负面。细粒度上也可以将负面评论按照业务环节进行分类，便于定位哪个环节需要不断优化。 机器学习模型 主题聚类、词向量计算。传统的机器学习分类模型在评论分类上的精
618购物狂欢节前后，网民较常搜索的关键词在微博、微信、新闻三大渠道的互联网数据表现，同时通过分析平台采集618相关媒体报道和消费者提及数据。
最近我们被客户要求撰写关于文本分析LDA主题模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
（VRPinea 12月29日讯）今日重点新闻：触觉技术厂商bHaptics，发布了全新的VR触觉手套TactGlove，售价299美元；Meta已收购数据合成公司AI.Reverie，将其并入AR/VR团队Reality Labs；Meta Quest开启“2022新年特卖”活动，20多款热门VR游戏低价促销中。
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
关于转载授权 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 选文|孙强 翻译|赵娟 王珏 校对|姚佳玲 简介 新年并非仅仅是更换日历或是清晨起床后揉开双眼。新年是充满喜悦的一个崭新开始。它给我们一个完美的理由养成一个新习惯，它意味着新“希望”的到来。 如果你正在阅读这篇文章，我确信数据科学会让你兴奋！你要在2016年做出改变，难道不是吗？如果你从今天开始致力于实现这些
机器学习在经过近些年的野蛮生长之后，其有效性已经被无数成功应用所验证，在这一点上已经不需要更多证明。
在2023年的 ElasticON AI大会上，我们见证了Elasticsearch如何通过融合人工智能技术来推动搜索引擎的发展。
用户生命周期价值-LTV（Life Time Value）：即用户的终身价值，是指用户在生命周期中贡献的总毛利润的平均估计值。这里需要注意的是计算的平台用户生命周期内产出的总毛利润，而不是产出GMV或实付，是扣除广告、营销等成本后的毛利。
吴恩达DeepLearning.ai旗下的THE BATCH刊物，分享了包括Yann LeCun、李开复、周志华、还有他们的老板吴恩达在内的10位AI大佬的新年寄语，以及对AI在2020年能有什么突破的“新年愿望”。
【新智元导读】在新年来临之际，新智元向你推荐 bigML 网站 2017 开年特稿，文章引用权威报告、著名媒体报道等各种数据，从投资、创业、人才、工作内容、竞争等方面，对未来一年机器学习的发展趋势做了中肯、理性的预测，比如①除了个别突出的项目，深度学习在商业领域还不会十分成功，②VC投资算法初创公司是为了碰碰运气，③对不确定情况的分析和推理是接下来的重点，有望实现机器学习研究的新高峰；④虽然机器学习系统使用增多，但人类仍将处于决策中心。 2017年，我们对机器学习市场的预测是乌云背后透出一丝阳光。 更直接点
AI科技评论按：“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词，由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋，多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到： 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的，不但欠缺工程化、产品化的经验，而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉，更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷，人工智能产品化和商业化进程不断加速，使得算法的门槛逐渐降低，但对工程的要求不断在提高。这种情况下，实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
今天让我们从预测系统的起源说起，聊聊预测技术在京东的发展与实践，看预测技术如何推进京东业务发展。
导语：通过一台便携信号嗅探设备，便能轻松远程截获到共享单车的开锁密码，在分秒间将共享单车变成无锁单车；在商场扫码下载应用，可能会导致偷跑流量或者信息泄露；在网上交易时通过扫描二维码的方式付款，稍有不慎就会直接导致金钱损失……，如此漏洞与陷阱的交织，带来的是一道移动安全被提上最紧急日程的时代命题。
在 Forrester 最新发布的《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告中，腾讯云在国内众多预测分析和机器学习领域厂商中遥遥领先，跃居第一阵营。 Forrester Now Tech是 Forrester 机构在中国乃至全球范围内具有影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一，旨在为企业 IT 决策、产品选型等提供基于市场规模、产品功能维度的价值参考。 作为中国最大的人工智能服务提供商，腾讯云在机器学习
春光明媚，适合出门踏青，拿不准选哪个春游目的？用腾讯云智能与央视新闻合作推出的测试确定答案吧！
眼下AI大热，而有一家企业早就意识到AI与机器学习已经不再是一家企业可有可无的优势项目，而是一项必备的能力，这家企业就是百事集团。
本文推荐了2018年机器学习领域最经典的四门课程，分别为吴恩达老师的《机器学习》、林轩田老师的《机器学习基石》、吴恩达老师的《深度学习》以及斯坦福大学的《自然语言处理》。这些课程在机器学习领域具有广泛的影响力，可以帮助学习者深入了解机器学习、深度学习以及自然语言处理等领域的理论知识。
2009年，Gartner发布2010年全球Top10技术趋势，高级分析取代上一年列第二位的BI，成为2010年第二位新技术；2011年，麦肯锡全球研究院（MGI）发布了报告《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿阵地》，预测高级分析这一职位对于数据科学家人才的需求缺口到2018年将达到14万～19万。从此，数据科学家成为最抢手的职业，以大数据为花名的数据科学得到了全球从政府到各行各业的青睐，并因此得以持续迅猛发展。
介绍 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
来源：脑极体 ---- 每个中国科技公司心里，都有一个遥远的坐标系。 随着ToB成了一门热火朝天的好生意， 来自加拿大的shopify也频繁出现在中文互联网世界里，成为大多数为小微零售商提供解决方案的SaaS企业“对标”的对象。它的成功也确实令人艳羡，加拿大历史上首个估值达到 10 亿美元的互联网公司，创下了最高的融资纪录，股价两年涨了6倍，目前市值约为150亿美元。 反观它的中国门徒，无论是已经上市的有赞，还是发力较猛的微店、商派、管易等，看似百花齐放，但都没办法讲出海外前辈那样的增长故事，未免
展望2024年，人工智能技术仍将引领热点。以下几个方面将影响开发者的人工智能工程实践。
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目，于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一，并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日，华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore，引起极大关注。
2016年人工智能的风头全被英伟达抢了，英特尔CPU独霸天下的格局一去不复返，是否预示着GPU时代的到来？且看英伟达和英特尔都干了啥？
答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
没错，也是腾讯第一个开源的AI项目。目前在GitHub上Star数已超过4200，Fork数超过1000。
近日，IDC发布了一部关于人工智能的白皮书。IDC在白皮书中预测了2019年中国人工智能市场的十大发展趋势，并表示到2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发，见证了学术研究全面拥抱深度学习，也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
AI 科技评论按：从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发，见证了学术研究全面拥抱深度学习，也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
在 2019 年，英特尔、高通和英伟达等大型芯片制造商发布了专门设计用于仅执行基于 AI 应用程序的芯片，主要用于计算机视觉领域、自然语言处理和语音识别。
在过去这几年，你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”，即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商，但在AI领域却没有大有作为，可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么？为什么上演争抢市场份额这一幕？
转自|灯塔大数据 微信|DTbigdata 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大
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