在创建或改进数据治理程序时，数据建模过程发挥着越来越重要的作用。数据治理变得极其复杂，数据建模的使用促进了理解。复杂性增加的一个基本原因是出于研究目的对数据分析的广泛使用。另一个原因是遵守为互联网业务制定的法律法规。
目前，模型开发的流程越来越规范化，通常可以分为业务分析、样本准备、特征工程、模型构建、模型评估及监控这几个步骤。其中，特征工程和模型构建在建模的整个流程中依然非常耗时，并且非常依赖于模型开发者对业务的理解及数据处理的能力。
玛丽·雪莱在创作世界上第一部科幻小说《科学怪人》（又译：弗兰肯斯坦）的时候，恐怕没法预见到在一个多世纪后的今天，真的会出现一种脱胎于虚无，却能判断、能决策的存在。
AI科技评论按：在过去的一年当中，自动化机器学习已经成为一个众人感兴趣的话题。KDnuggets举办了一个关于该话题的博客大赛。结果喜人，有很多有意思的想法与项目被提出来了。一些自动化学习工具也引起了大家的兴趣，受到了大家的追捧。 本篇文章的作者 Matthew Mayo 将会对自动化学习进行简单的介绍，探讨下一下它的合理性、采用情况，介绍下它现在使用的工具，讨论下它预期的未来发展方向。本文由AI科技评论编译，未经许可不得转载。 什么是自动化机器学习呢？ 接下来我们要探讨的是自动化机器学习属于哪一类科学
如今，几乎所有IT项目都面临着以更快的速度和更准确的方式运营和部署软件和服务的挑战，为项目团队创造了一个无情的高压环境。要求每天都在变化，而且从来没有足够的工程师能够完美地实现这一切。项目团队负担的主要部分是需要持续测试。在本文中，我将探讨通过应用人工智能（AI）来测试自动化所发现的机会。人工智能旨在使企业更加有能力和高效。最好的公司正在使用人工智能来增强客户和客户的互动，而不是消除它们。大数据收集和算法的进步极大地扩展了测试自动化的范围，使非技术团队成员能够定义和扩展测试，其能力和复杂程度与开发人员相当甚至更高。简而言之，AI通过简化创建，执行和维护来改变测试自动化的各个方面，并为企业提供实时可操作的洞察力，直接影响到底线。
在数据的世界中，机器学习已经成为不可或缺的工具。机器学习可以帮助发现隐藏在大量数据中的特定知识。很多时候，这些知识都不是人类能轻易分析得出的，它展示了大量事实之间的内部联系。但是如果我们需要这些隐藏知识辅助做决策，机器学习建模就成为了一个非常有效的手段。
在上周五我们举办了V咖分享会第十八期的分享，这也是我们春节后的第一期分享，还是由我们的大佬汪珺老师给大家带来。现在就由芒果为大家整理这次分享会的知识，本次整理内容包含我们的V咖汪珺老师的分享内容，部分提问及回复。想要提问或者观看完整问题解答的小伙伴，请积极参与到我们分享会中来，我们的分享会每两周就有一次哟~
前言 “如何让网络运营自动化”是每一个拥有超大型数据中心的公司都面临的问题，然而在迈向高度自动化的道路上，或难以实现，或难以传承。究其根因，在于网络数据多元化，在于新特性生产周期无法自控。 2020年，是腾讯网络自动化应用井喷的一年，在短短5个月的时间内，我们基于网络特性建模以及自研交换机打造了全新的自动化运营体系，实现了配置自动审计、变更自动化以及秒级故障自愈。相比过往，自动化途中的重重困难被逐一攻破，这不禁让人联想到 “打通任督二脉”之势。本文从内到外，剖析腾讯自研交换机全自动运营之路。 01 打通“
基于以上痛点，我们有个初衷去做这样一个无线自动化平台，无需编写脚本，无需搭建本地工程环境，全程可视化界面操作，即使不懂自动化脚本编程也能完成任务配置，致力于用较小的成本投入和维护自动化。 成本收益分析 我们先以电商域商品详情场景为例，介绍下不同的测试策略对测试成本的影响。商品详情场景涉及到区域化、不同营销类型、不同的offer类型，场景组合后有100+个case。 人工测试 投入人力进行手工验证多端多机，最快完成一轮测试也要5人日。如果加上干扰因素（手机没电、找不到设备、网络环境等问题）、bugfix回归验证，整体测试周期还要加长，甚至成倍增加。 自动化脚本测试 主要耗时成本在工程化环境搭建、本地脚本编写和调试的。同时对于多场景的数据有一个弊端，往往是写死数据在脚本且数据场景不全。 平台化测试 全程在平台上可视化操作，用精准用例建模自动化平台的数据支持多场景的的测新和回归。 功能亮点 1. 原子能力的标准化 我们对自动化里的所用的公共部分做了以下抽象成公共能力和组件化，可供重复使用。将工程脚本里的对象控件操作类、数据类、断言类做标准化并封装成原子能力，可以在平台页面上直接选择，添加对应行动点，支持语义化设置，支持行动点流程编排。 2. 语义化驱动—用例配置 3. 行为驱动—流程编排 4. 数据驱动—精准用例建模 相同场景的自动化不用设置一条一条自动化用例，也不用在脚本里指定某条数据运行。使用场景建模，扩展任务丰富数据源能力，支持任务添加单条数据/多条数据/场景模型数据。 场景模型好处是脚本里的数据进行剥离，以业务场景角度封装成用例数据模型，不仅降低测试用例数据遗漏的风险，而且将原先脚本写死的数据变活，通过建立的模型实时获取线上活的数据，即使有业务调整，直接维护模型即可。 场景模型支持2种：
本文结合笔者在7次Kaggle/KDD Cup中的冠军经验，围绕多领域建模优化、AutoML技术框架以及面对新问题如何分析建模等三个方面进行了介绍。希望能够帮更多同学了解比赛中通用的高效建模方法与问题理解思路。
当企业的产品规模开始膨胀的时候，尤其是产品迭代加快是不是能及时得到测试验证支持是很重要的。这些靠手工测试是基本无法实现的，手工测试会严重的拖慢产品进度，而且无法保证全局质量。
近几年，人工智能和大数据开始热起来。无数培训班靠讲 Python、机器学习等课大赚其财，大学里的那些稍沾点边的商科专业都开始设立建模预测的课程。在企业里收到的简历也是越来越多地号称耍过神经网络、深度学习，经历过 N 多建模预测的项目。未来的职场，看起来会有满世界的数据科学家。
随着近年来DevOps的兴起，软件的迭代速度逐步加快，开发架构逐步微服务化，部署也逐步走向轻量级容器化。而测试作为衔接开发与运维的重要一环，承担着保障软件质量的重责。因此在IT工作模式改革和信息技术革新的今天，软件测试也正在掀起关于效能与质量的改革浪潮。
自动化机器学习，也称为自动化 ML 或 AutoML，是自动化完成开发耗时且需要反复迭代的机器学习建模过程。它让数据科学家、分析师和开发人员轻松构建具有高规模、高效率和生产力的机器学习模型，同时保持模型质量。
6月13日，腾讯安全联合IDC发布“数字安全免疫力”模型框架，主张将守护企业数据和数字业务两大资产作为企业安全建设的核心目标。腾讯安全副总裁周斌出席研讨论坛并发表主题演讲，他表示，在新技术的趋势影响下，黑灰产的攻击行为会进一步模拟真人行为，传统基于过去行为预测未来行为的风控策略将局部失效，业务风控正在由“规则对抗”进入“模型对抗”时代。
随着工业互联网的热炒，使得自动化在其中扮演了一个越发有意思的角色，一些缺乏对制造现场了解的人总是会把PLC理解为就是做逻辑控制的，而且提起现场总线总是CAN、Modbus等，似乎自动化是一个“传统产业”，一个已经过去的时代，人们喜欢用自动化、信息化、智能化来为智能制造进行“断代”来阐述其关系，然而，事实却并非如此—因为，自动化是一个不断在进步的领域，而且，它是一个纯粹的应用产业，它所有的创新源泉来自于“客户需求”。
Revit软件是一款非常流行的建筑信息模型（BIM）软件，被广泛应用于建筑设计、施工和管理领域。它具有许多独特的功能，可以帮助用户更好地实现自己的创意设计和建筑制作。下面我将通过实际案例给大家介绍几个Revit软件的独特功能。
产业里很多人都受到来自商业AI热炒的影响，对AI抱有巨大的期望，甚至认为人工智能+制造，即是智能制造，这个说法有些片面。首先要澄清的是，以诺伯特.维纳博士在1948年的《控制论-动物与机器的通信与控制》这一著作为代表的控制论（图1），本身也是人工智能三大学派之一的行为主义学派，事实上，对于工业而言，智能是一直在路上，只是限于算力和成本，人工智能并未在工业有广泛的应用突破，今天，人工智能由于消费类的应用，使得规模效应出来了，算力具有了经济性的趋势，人们开始又关注这一方法来解决工业问题。
本文由人工智能观察编译 译者：Sandy 根据麻省理工学院和密歇根州立大学的一篇新论文，一个新的自动化机器学习系统在分析数据、提出问题解决方案方面比人类要快100倍，这有助于企业以更快、更简单的方式实现机器学习能力的应用，同时，也会填补数据科学人才的缺口。 当寻求问题的解决方案时，数据科学家需要浏览大量数据集，并选择最有效的建模技术。问题是，有数百种技术可供选择，包括神经网络和支持向量机，选择最好的技术可能意味着数百万美元的额外收入，或者在关键的医疗设备上找出缺陷。 麻省理工学院和密歇根州立大学的研究人员最
在目前互联网产品迭代过程中，可能会出现上一个版本的需求被推倒重来，甚至整个已经实现的需求砍掉等情况，这些现象站在敏捷研发角度可能是正常且难以避免的，因为研发团队需要拥抱变化，快速响应迭代，但从研发过程成本来看，无疑是种重复消耗，这些消耗是需要有人买单的，开发需要再次进行方案设计、编码，测试需再次验证，过程反复有可能会增加团队的挫败感。然而这种看似合理，却又影响研发过程的“痛”，是不是真的只能逆来顺受，无从下手呢？ 通过现象看本质，往往需求返工，大(多)数是因为需求本身出了问题，产品需求本身的价值最终可
1.自动化测试是把人为驱动的测试行为转化为机器执行的一种过程，模拟手工测试步骤，通过由程序语言编制的测试脚本，自动地完成软件的测试设计、单元测试、功能测试、性能测试等工作，包括测试活动的自动化和测试过程管理的自动化
目前市面上的BI工具都在提及敏捷BI解决方案。敏捷BI解决方案所提供的自动化技术支持主要是从数据源取数到BI前端工具展现。这样的敏捷BI解决方案在企业数据量不是很庞大的情况下，还是很好的支撑运行。PowerBI可以支持大量的数据处理，但是对于硬件设备的要求也是非常高的。但是数据量变得越来越庞大就会导致BI报表出现运行缓慢，大屏展现出现数据延迟等等现象。
不可否认，机器学习作为人工智能的实现方式，可以称得上是 AI 皇冠上一颗璀璨的明珠。
新智元报道 作者：克雷格 【新智元导读】昨天，国内AutoML领域创业公司智铀科技发布了自动化机器学习产品“小智”，据公开数据显示，这是国内首款可私有部署的AutoML商用产品。新智元创始人杨静女
在 2017 年谷歌刚刚推出 AutoML 工具的时候，「AutoML」还仅有机器学习模型自动化的意思。而现在，人们已经普遍认为 AutoML 需要贯穿机器学习的整个流程：从数据清洗开始、特征工程、到模型的生成，甚至包括模型评估，所有阶段都包括在了 AutoML 的范畴之内。
来自北京大学DAIR实验室与腾讯TEG机器学习平台部Angel Graph团队共同完成的研究斩获WWW 2022唯一最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）。 直播预约 直播主题：可扩展的图神经结构搜索系统 | WWW2022 直播时间：6月1日 14：30-16：00 讲师介绍： 张文涛 腾讯TEG机器学习平台部 Angel Graph团队应用研究员 北京大学计算机学院2020级博士生，TEG机器学习平台部Angel Graph团队成员。以第一作者在机器学习（ICML，Neur
不久前，我的同事们表示有兴趣使用我公司的数字业务流程平台来构建一个应用程序，以管理他们正在考虑做的筹款活动的赞助商。当他们通过远程网络聊天向我展示初步尝试成果时，我被两件事情震惊到了:
给定一个数据集，如何找到一套高效解决问题的 AI 算法加超参数？对于机器学习开发者来说，这是需要耗费大量时间来完成的工作。不过近几年来出现的自动机器学习工具 AutoML，用 AI 的方式让构建 AI 的模型选择、调参工作变成了全自动。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书集中在自动化和机器人的工业应用。 这本书讨论了由于工业4.0而发生的根本技术变化，重点是提供对第四次工业革命的更好的理解。它还提出了一个详细的跨学科知识的分析，数值建模和仿真，以及应用信息物理系统，其中信息技术和物理设备创建协同系统导致前所未有的效率。 https://www.routledge.com/Industrial-Automation-and-Robotics-Techniques-and-Applications/Kumar-Babu/p/boo
麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）发布《失业与就业：自动化时代的劳动力转型》报告，称到2030年，全球将有多达8亿人的工作岗位可能被自动化的机器人取代，相当于当今全球劳动力的1/5。即使机器人的崛起速度不那么快，保守估计，未来13年里仍有4亿人可能会因自动化寻找新的工作。 我们生活在技术驱动的世界，这是一个充满希望，也充满挑战的世界。那些自动驾驶汽车、X光识别器、响应客户服务咨询的算法，都是强大的新型自动化的表现。然而，尽管这些技术提高了生产力并改善了我们的生活，
4月29日晚，国际万维网顶会WWW-2022（The Web Conference，简称WWW）公布了本届会议的最佳论文。以北京大学计算机学院崔斌教授博士生张文涛为第一作者的论文“可扩展的图神经结构搜索系统 (PaSca: a Graph Neural Architecture Search System under the Scalable Paradigm)”斩获大会唯一的最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）。
在IDEA最新研究报告中首次提出了Quant 4.0的研究流程，在深度学习不断融入量化研究的时代，非常值得处于量化行业的我们仔细研读。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Hamel Husain Nick Handel 编译 | 霍静、朱璇、钱天培 在Airbnb，我们一直致力于改进数据科学的工作流程。我们的数据科学项目涉及大量的机器学习，而这个流程有许多重复的任务，其中包括了（但不局限于）以下几项内容： 探索性数据分析：对数据进行可视化是机器学习建模前的关键步骤。自动化这些任务可以节省数据科学家的大量时间，比如自动绘制全部变量对要预测的目标变量的关系图（译者注：例如散布图Scatter Plot），以及自动计算总结性的统计数字（
威胁检测是网络安全领域一个重要方向。如今在网络安全公司中已经开展了很多利用机器学习、深度学习方法进行威胁检测的研究。不少安全研究人员利用专家知识结合机器学习将网络中的威胁通过模型算法检测出来。但是这个过程不仅仅需要巨大的算力，而且需要引入过多的人力才能够找到适合场景的模型算法，后期甚至花大量时间进行参数优化。花费大量精力来进行模型和算法的选择以及训练对于需求不断增长的业务场景来说往往是不够的，因此一种自动化进行机器学习的研究方向应运而生。
本文为安全知识图谱技术白皮书《践行安全知识图谱，携手迈进认知智能》精华解读系列第六篇——威胁建模技术，重点介绍基于知识图谱的威胁建模应用。
使用机器学习框架和Mathematica 从车间监控系统提供的数据创建自适应模型。
低代码开发是⼀种通过可视化进行应用程序开发的方法，使具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。这些工具通过减少手工编码的工作量来帮助快速开发应用程序，提高开发效率。
一家大型企业的关键业务代码已经年久失修成为了难以维护的遗留代码，有着硅谷高科技企业软件开发管理经验的高管决定在企业内部搞编写单元测试和重构的极限编程实践。这需要为企业遗留系统的代码编写自动化单元测试。那么编写自动化单元测试该从哪里入手呢？
除了支持参数化建模，Revit还支持自动化建模，这使得用户可以快速创建重复性的构件，从而大大提高了建模的效率。用户可以通过使用自定义的参数、公式和算法等方式，自动化地生成一系列构件，这可以节省很多时间和精力。Revit的自动化建模技术能够帮助用户快速创建大量的构件，并且可以帮助用户在设计过程中更好地处理建筑模型的复杂性，提高了建筑设计的效率和精度。
Gartner在2016年时便提出了AIOps的概念，AIOps即人工智能与运维的结合，并预测到2020年，AIOps 的采用率将会达到 50%。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Hamel Husain，Nick Handel 编译 | Huò Jìng，Jennifer Zhu，云舟 机器学习作为人工智能领域广受关注的技术一直倍受学习者的追捧，但其较高的技术门槛和对学习者时间、精力的要求又使人望而却步，这篇来自Airbnb的文章就将教你自动化机器学习的实现方法。 Airbnb的数据科学项目涉及大量的机器学习，而众所周知，机器学习的流程其实有许多重复的任务，其中包括了（但不局限于）以下几项内容： 探索性数据分析：对数据进行可视化是机器学习建
国家自然科学基金委信息三处主要资助控制理论与控制工程、系统科学与系统工程、机器人学与机器人技术和人工智能驱动的自动化等领域的基础研究、前瞻性探索研究以及面向国民经济和国家安全的应用基础研究。 2017年为了适应学科发展和基金项目管理的需要，信息三处大幅度调整了原有的代码体系。例如，为了充分反映自动化学科的技术特性，将以前的三级代码F030102（过程与运动体控制）提升并扩充为二级代码F0302（控制系统），同时把原来的二级代码F0303（导航、制导与传感技术）拆分为2个二级代码即F0306（检测技术及装置
AutoCAD是一款专业的绘图软件，被广泛用于机械设计、建筑设计、电气自动化等领域。其功能强大，操作简单，同时还提供了丰富的第三方插件和应用程序，可以满足各种复杂的绘图需求。
最好的BPM软件是最重要的大型业务解决方案，因为业务竞争力取决于流程管理。业务流程管理（BPM）是使组织的工作流程更加高效，有效并适应业务环境变化的系统化过程。业务流程是为达到特定组织目的和价值目标而由不同的人分别共同完成的一系列活动。活动之间不仅有严格的先后顺序限定，而且活动的内容、方式、责任等也都必须有明确的安排和界定，以使不同活动在不同岗位角色之间进行转手交接成为可能。活动与活动之间在时间和空间上的转移可以有较大的跨度。BPM有助于减少错误以及错误传达，这在许多组织中非常常见。本篇文章我们整理了海外的10个业务流程管理软件给大家。
最新在做一些移动端UI自动化的工作,已经有一些成果.本次记录一下如何从0搭建UI自动化框架.
导读：4G改变生活，5G改变社会。5G是下一代移动通信技术，5G的应用将渗透到社会生活和生产的各个领域，比如沉浸式媒体、自动驾驶汽车、智慧工厂/城市/建筑、互联健康、下一代教育等。
4G改变生活，5G改变社会。5G是下一代移动通信技术， 5G的应用将渗透到社会生活和生产的各个领域，比如沉浸式媒体、自动驾驶汽车、智慧工厂/城市/建筑、互联健康、下一代教育等。
云原生架构（Cloud-Native Architecture）是一种以云计算为基础的软件架构范式，旨在利用云计算的优势，如弹性、可扩展性和灵活性，以构建高效、可维护、可扩展的应用程序。在云原生架构中，"可观测性"（Observability）是一个关键概念，它指的是系统的可监测、可诊断、可调试和可测量性，以确保应用程序的健康运行。
前言 现代信息化社会的背后是由百万、千万级的服务器支撑起来的，服务器之间的流量交互需要网络设备来构造联通路径，巨量的服务器需要海量的网络设备做底层支撑，网络设备需要进行有序编排，提供具有高质量高效率的互联网络。为此形成一系列编排手段，如不同的网络架构，4-post架构、clos架构等，根据互联方式有full-mesh、分平面等，不同的管控方式有分布式、SDN集中控制等，网络设备之间传递路由的协议有静态、ospf、isis、bgp等。高质量的网络环境意味着网络能够按照我们的设计意图稳定可靠运行，网络设
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