导读:随着“中台”战略的提出,目前宜信中台建设在思想理念及架构设计上都已经取得了很多成果。宜信是如何借助中台化的思想打造“AI中台”及相关的智能产品呢?本次直播,宜信科技中心AI中台团队负责人王东老师分享了宜信AI中台的具体实施路径,并重点介绍了AI中台的智能产品——智能聊天机器人平台,包括智能聊天机器人平台的背景理念、设计思想、技术架构和应用场景,该平台能提供什么样的能力,以及它如何快速地支持业务方,提供一种以中台化的思想来建设智能产品的实践思路。
近期在在2017腾讯“云未来”峰会上,华硕、腾讯联合发布了一款智能家庭机器人“Zenbo Qrobot”,“Zenbo Qrobot”基于华硕首款机器人产品Zenbo,融入腾讯云小微的智能语音服务系统
张晋军 京东商城基础架构部服务治理组负责人 京东技术11.11基础架构峰会讲师 十六年一线研发经验,十六年软件开发经验,作为京东商城基础架构部服务治理组负责人,目前主要负责CallGraph和JSF
11月25日,由京东IT资源服务部联合京东CTO办公室、京东商城研发基础架构部共同举办的“京东技术——11.11基础架构峰会”,在国家会议中心盛大举办! 现场有超过1000+位来自中国TOP100的互联网企业研发技术骨干,架构师和CTO技术总监。大家与来自京东、曙光、Mellanox的技术专家,共同交流和探讨了关于基础架构领域的核心技术以及应用场景。截止到活动结束,在线直播观看此次峰会的人数已经超过100000+。 容器、分布式系统、弹性数据库、微服务、机器学习、链路压测机器人等精彩话题登场京东技
11月25日,由京东IT资源服务部联合京东CTO办公室、京东商城研发基础架构部共同举办的“京东技术——11.11基础架构峰会”,在国家会议中心盛大举办! 现场有超过1000+位来自中国TOP100的互联网企业研发技术骨干,架构师和CTO技术总监。大家与来自京东、曙光、Mellanox的技术专家,共同交流和探讨了关于基础架构领域的核心技术以及应用场景。截止到活动结束,在线直播观看此次峰会的人数已经超过100000+。 此次峰会经过近一个月紧锣密鼓的精心筹备,从主题的策划确认到讲师的申请,再到跟每位讲
「AI 的 iPhone 时刻已经到来。」黄仁勋在英伟达 GTC 2023 上的金句言犹在耳,这一年,AI 的发展也印证了其所言非虚。
星主本名Henry Han ,自称仙翁.19年的IT老兵,做过开发,维护,做过研究创新,做过售前售后,也做过管理咨询。
自2017年京东宣布全面向技术转型以来,以零售基础设施供应商为未来角色的京东,正在将多年积累的领先的技术能力进行工具化和平台化的转变,这些转变已经让越来越多的合作伙伴及行业享受到京东开放服务带来的效率的提升以及成本的下降。
随着时间的推移,语言爱好者已经构建和共享了许多 Go 框架和库。这些包执行不同的功能,从开发微服务到制作 discord 机器人,一直到构建 Web 应用程序!在本文中,我将尝试让您熟悉一些有用的方法,这些方法是我在尝试使用这种有趣的新编程语言学习和构建应用程序时发现的。
本文为王东的采访实录整理,从技术视角到业务视角,在中台的落地契机、AI与大数据关系、AI和大数据技术的落地等方面提出了他的看法。
本文是Newbe接受”开源中国”采访内容,原文链接:https://www.oschina.net/question/3820517_2283450
考虑数据层的可扩展性和可靠性非常重要,因为它消耗大量资源并影响整个应用程序的性能。
在近期结束的CVPR2016(2016年国际计算机视觉与模式识别会议)上,机器学习无疑是最大的主角,谷歌以及与其合作的斯坦福大学、爱丁堡大学、UCLA、牛津大学、约翰霍普金斯大学的论文都涉及到了深度学
【新智元导读】微软前副总裁S. Somasegar从智能应用开发的角度,总结了2016机器学习和人工智能的5大发展趋势:算法和数据结合的微智能,将能灵活地在应用中得到融合;让“每一个应用都变得智能”;人工智能的黑箱将被揭开;现阶段的机器学习和人工智能中,人类的作用不可替代;最后,他认为对于企业来说,不是从一开始就需要机器学习。 风险投资集团Madrona不久前在西雅图举办了一场机器学习与人工智能峰会,汇集了智能应用生态系统中不少大公司和初创企业。 本次峰会的一个重要的议题来自对与会者的问卷调查。在调查中,所
本文根据微众银行资深数据库架构师黄蔚在 DevCon 2022 上的分享整理,主要讲述了微众银行对于 HTAP 架构的探索和实践情况,以及提升大规模分布式数据库运维效率的经验。
FB Messenger,Kik,Slack,Telegram和WeChat是一些流行的聊天机器人发布平台。
二十一世纪是生命科学和医学的世纪,在医学科研研究领域,医学信息的获取是医学研究活动的基础。与在实验室做基础医学研究的同行不一样,临床医生忙于大量的医疗工作的同时,还要花大量宝贵的时间去互联网查询资料。
目前,机器人平台主要使用的程序设计语言为 C++。而 Tangram Vision 团队则认为,机器人平台应当选择更好和更合适的程序设计语言,Rust。
2017年,我们看到了关于聊天机器人前所未有的大肆宣传,这要归功于微软的机器人“Tay”和Facebook将chatbot功能整合到Messenger中的决定。 使用人工智能和自然语言交流的能力可以使我们看起来好像正在经历未来。然而,你不必成为一个拥有无穷无尽开发技能的硅谷巨人。事实上,你可以很简单的创建一个聊天机器人,甚至不需要复杂的编程技巧。 如果你想创建自己的聊天机器人,以下这12大工具和框架或许是最好的选择. 1. Flow XO 📷 Flow XO是一家总部位于英国的公司,提供一个可视化平台让开发
Facebook聊天机器人错误率太高这件事似乎并没有那么的令人大惊小怪! 目前,聊天机器人已经成为了人工智能领域的一个重要发展方向,为人们的生活提供了极大的便利。不过,就在近日,据外媒的一份调查报告显
NVIDIA Jetson平台通过全球最全面的人工智能软件堆栈和生态系统,实现了对边缘人工智能和机器人应用开发的广泛访问。它集成了可扩展的平台软件、现代化的人工智能堆栈、灵活的微服务和API、ROS包以及特定应用的人工智能工作流程。在本次讲座中,您将学习到使用新升级的NVIDIA Jetson软件堆栈加快开发视觉人工智能和工业机器人应用的技能。
☞ 蓝桥ROS机器人之曾经新版本(indigo/kinetic/melodic/ardent/dashing)
使用的CNCF项目包括:Fluentd、Harbor、Helm、Kubernetes、Prometheus
趋势不可阻挡... 1 团队要完蛋了! 老黑,是我在北漂时认识的哥们。 一起北漂了6年,也又是先后回到老家二线城市,他回成都开了一家软件公司;我则到了西安,做了自由职业。 有相同的经历,所以时常有事没事在微信上聊几句,突然有一天,他在微信上对我说: 团队可能要完蛋了! 在我追问下得知,原来他们一直合作的一个项目突然解约了,甲方用了 36 天自己就搞定了一个项目。 这个事情对他很刺激,用他的原话: 不用写一行代码,就开发了一个平台,你敢信? 经过多方打听,了解他们是使用了一个叫做,飞算SoFlu软件机器
图灵机器人是中文语境下智能度最高的机器人大脑,是领先的中文语义与认知计算平台,聊天对话、知识库与丰富的实用功能是该平台提供的三大基础功能。 图灵机器人开放平台知识库模块开放内测,这是继开放聊天对话接口
美国国防部高级研究计划局(DARPA)宣布将支持若干研究项目,以开发可用于救灾或在高风险环境执行任务的微型机器人。
大家好,本次内容我在我司上个月的PWorld大会上分享过,线下会议参与人数有限,这次应邀在微信上向更广泛的人群分享。希望对大家能有帮助,谢谢! 今天分享的主题是加速企业敏捷的DevOps平台。DevO
构建和部署分布式应用程序后,监视和可视化它至关重要,以确保软件的可靠性,可用性和预期的性能。这并不容易。
素材来源|Wikibon 编译|AI商业周刊 编者按:Wikibon是一家大数据及人工智能领域的专业技术咨询和研究机构,旨在通过社区形式与开源共享免费咨询知识来解决技术和商业问题,该机构每年都对大数据及人工智能领域发布一系列的市场研究报告、技术研究报告、技术预测分析报告。 12月15日,Wikibon举行了年度网络直播,直播内容主要是预测数据分析市场、平台、工具今后可能会如何演变。 从这个网络广播中,简单整理了乔治·吉尔伯特,尼尔·拉登的主要预言: 1、人工智能将成为高性能IT运营和应用程序管理环境的支
让我们把时间拉回到56年前,MIT 的 AI Lab做出聊天机器人,说不定不是第一个,但也是非常早期的一个聊天机器人——Eliza。
根据埃森哲发布的《2020 中国企业数字转型指数研究》,中国企业数字转型指数整体得分升至 50 分,2020 年,转型成效显著的领军企业占比由 2018 年的 7% 上升到 11%。 在企业如火如荼的数智化转型过程中,我们发现技术架构成为了企业生产力提升的瓶颈。 企业往往会面临各种各样的难题,比较共性的问题是在处于跨平台异构环境中的数据难以打通,存在数据孤岛问题;面对不可预测的访问需求、高并发场景时,企业 IT 架构往往无法快速扩展,承接瞬时并发的流量;在竞争激烈的市场环境中,为了更高效的服务客户,企业往往
Automat首席执行官Andy Mauro上周在《女装日报》举办的数字美容论坛上宣布了和AdLingo在对话人工智能技术方面达成合作伙伴关系。
本文根据ArchSummit北京2016大会分享整理 下面由我跟大家分享微服务架构在二手交易平台(转转)中的实践。大家知道微服务架构现在是非常火热的一个话题,具体在交易平台里面它是怎么应用实践的,接下来的45分钟我会和大家深入的探讨一下这个问题。在进入这个问题之前首先允许我介绍一下自己,刚才在开场时我已经介绍了,我是58集团技术委员会主席。我加入58做IM相关的东西,后来做二手电商转转相关的东西,在58也算是老员工了,在58工作将近5年多的时间。这几年在58有一些积累,也代表58在一些大会上做了
导语 | 腾讯云最具价值专家,简称 TVP(Tencent Cloud Valuable Professional),是腾讯云颁发给第三方技术专家们的一项荣誉认证,以此感谢他们为推动云计算技术的发展所作出的贡献。这些技术专家来自于各个技术领域和行业,是技术和行业实践的领导者,他们热衷实践、乐于分享,为技术社区的建设和推动技术传播做出了巨大的贡献。
刘永峰 腾讯云高级产品经理 看过《超能陆战队》的朋友可能仍然对于电影中的男主角介绍和演示自己发明的微型机器人的场景记忆犹新。 “它”看起来只是一跟带有磁性的小小的金属部件。但是它是一个
宋廷豪,高级工程师,就职于PCG-腾讯看点。主要负责QQ浏览器信息流推荐架构的相关工作。 背景 QQ 浏览器信息流(QB)推荐架构支撑了 QQ 浏览器、快报主 feeds 场景、浮层等信息流卡片实时推荐的能力,架构上不仅仅要支持多业务、多产品,如 QB 、快报、外部合作等,而且需要能够快速支持各种类型场景的能力,如主 TL 、浮层,且能够快速扩展支持垂直频道和 APP 。那么信息流推荐架构需要做到灵活模块化,水平易扩展。 为了做到海量级实时精准推荐,信息流推荐架构划分为了四层:展控层、排序层(精排/粗排
本示例将会使用”鹦鹉学舌”这个小插件的实现来演示如何使用Newbe.Mahua实现第一个机器人插件。
在过去的20年中,互联网,把人们带入了一个全新的时代。在这个全新的时代,我们创造出了四种连接方式:一是人和物品之间的连接,二是人与人之间的连接,三是人和信息之间的连接, 四是人和设备之间的连接。连接不是目的,它只是为交互提供相应的服务。对我们每一个人来说,最友好最自然的交流方式就是采用自然语言的方式进行交互。通过自然语言的方式进行交互完成对话系统的设计与实现。
微服务架构是一种软件开发模式,它将一个复杂的应用程序拆分为多个个独立的、小型的、可复用的服务,每个服务负责一个特定的业务功能。
机器人产业大热,很多想进入机器人行业的小伙伴却不知道该从何着手,让我们来看看过来人有什么建议吧。 知乎网友@吕朝阳的回答如下: 对于工科领域来说,脱离实践的学习都是肤浅的,对于控制这种强调经验的技术更是如此。如果去问一个程序员怎么学习一块技术,他必然让你去多编程。机器人领域也是。如果想把基本功打扎实,那么实践更是必不可少了。 对于普通学生入门来说 一款合适的机器人平台+入门级的控制算法进行试验。同时深入地学习相应地理论知识。 对于一个有控制基础,需要现学现用的工作者来说,啃一本诸如《现代控制工程》的
北京时间凌晨 4:00,大洋彼岸的美国加利福尼亚州圣何塞的圣何塞会议中心,被称为英伟达技术盛宴的 GTC 2024 大会正如火如荼地进行着。作为英伟达 2024 的开年大戏,身着标志性皮夹克的万亿富豪黄教主站在舞台中央,平静地甩出继 H100、A100 后的又一系列“核弹”级超级芯片。
首先技术并没有好坏之分,只能说一种技术在特定场景会优于另一种技术。 首先uread优读( http://aiuread.com/ )作为一个还处于起步阶段的团队,那么没办法造出像大企业他们那种自动化运维平台,真实情况是连用OpenStack来管理应用都是一种高难度活。 第一阶段,单体应用,纯人力部署 团队一开始,反正后端就一个系统,然后又是用git作为团队内部的协作工具,部署理所当然是直接每次发布新版本,直接执行git pull,然后执行一个封装好kill进程,重启进程的shell脚本,接着更新版本流程
宋廷豪,高级工程师,就职于PCG-腾讯看点。主要负责QQ浏览器信息流推荐架构的相关工作。
腾讯AI Lab是腾讯企业级人工智能实验室,于2016年4月在深圳成立,目前其在中国和美国有70位世界级科学家及300余位经验丰富的应用工程师。
Tars 项目简介 Tars取名于电影“星际穿越”中的机器人,是支持多语言的高性能RPC开发框架和配套一体化的服务治理平台,可以帮助企业或者用户以微服务的方式快速构建稳定可靠的分布式应用。它是腾讯内部使用将近十年的基于微服务的统一应用框架TAF(Total Application Framework),目前有160多个业务(如手机浏览器、应用宝、手机管家、手机QQ、手机游戏等)在1.6多万台服务器上使用Tars。 于4月10日正式开源 官方开源地址: https://github.com/Tencent/
精彩内容 2016ChinaJoy完美落幕,棱镜精彩未完待续;AWS云助APUS成中国出海第一品牌,布局全球生态;容联七陌助力小蚁科技为国民打造全新“智”感生活;BeeCloud推出“订阅支付”服务,
在单体应用时代,我们把所有的业务模块都写在一个系统内,随着新功能的增加,系统的代码库会越来越大,以至于想要知道该在什么地方做修改都很困难。虽然系统内划分了模块,但事实上这些模块的界限可能很难维护,相似的代码随处可见,使得修复bug或实现更加困难。
笔者自去年年底开始负责腾讯知文自然语言处理平台的公有云研发以及其标准化产品的私有化交付。依托于团队过往在内部业务的NLP沉淀,深度整合公司内部优秀的NLP技术,通过半年时间的产品打磨,目前腾讯知文自然语言处理平台V1.0版本已经正式上云并对外开放。借此机会,笔者将对这半年来上云过程中的研发经验进行简单的总结沉淀,一方面是可以对整个平台从0到1的研发复盘,将部分细节透明化,从而利于平台的持续迭代升级;另一方面也是想将研发过程中遇到的一些问题抛出来,希望可以跟同行大佬们进行深度交流,从而完善方案选型。
本文整理自NVIDIA讲座《Accelerate Edge AI Development With Metropolis APIs and Microservices on Jetson》。
AI科技评论消息:在昨晚的 F8 开发者大会上, Facebook Messenger 事业部副总裁 David Marcus,宣布了新一代 Messenger 平台的诞生——即 Messenger Platform 2.0。 这标志着 Messenger 离成为“信息工具的黄页”,以及微信式的一站式商业服务平台更近一步。 但是,Messenger Platform 2.0 的重点,却在聊天机器人(chatbot)。新功能大多围绕着提升 chatbot 的消费者、企业端体验而展开。与去年 F8 大会上“
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