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京东集团副总裁裴健:智慧供链 | CCF-GAIR 2018

就是超市对于顾客挑选之后货架摆放混乱的问题很困扰,在样让店员高效的整货架这个问题上,我们了相的技术去解决。 而且我们可以对与商店相连的仓库进行,这点其实非常关键。仓库离商店越近供效率越高。我们该选什样的商品放在什样的仓库里面,采样的库存办法,这些都是很有趣且待解决的人工智能问题。 在这个过程中,我们找到合适的商品,在合适的时间、合适的地点面向合适的户进行销售,还有我们相的折扣样设计,这些都是 AI 可能的。为什我一直强调供链非常重要呢? ,做相的储运,做相的仓储等等问题。 无论是提高响还是精准供,亦或是户的需求,按需定制,这些环节都需要大量的 AI 技术,需要在大数据的基础上进行相的分析。

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3389端口?

另外,我的服务该对哪个端口! “哈哈!太神奇了!主机上有这多奇怪的端口?这个端口有什?由于每个网络的服务功能都不同,因此有必要将不同的数据包发送到不同的服务进行处。 为什您的计算机同时具有FTP、 WWW、电子邮件,但是服务太多了,但是您知道您的计算机?如何判断?计算机真的不是错吗?”“现在知道为什吗?是的!因为端口不同! 计算机之间相互通信的时候,分为两种方式:一种是发送信息以后,可以确认信息是否到达,也就是有答的方式,这种方式大多采TCP协议;一种是发送以后就不了,不去确认信息是否到达,这种方式大多采UDP协议 也就是说有许多服务绑定于这些端口,这些端口同样         于许多其它目的。例如:许多系统处动态端口从1024左右开始。    论上,不为服务分配这些端口。实际上,机器通常从1024    起分配动态端口。但也有例外:SUN的RPC端口从32768开始。

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    学界|运筹学教授叶荫宇:作为 AI 基石,优化算法如何在实际中

    作为在运筹学领域的顶尖学者,叶荫宇以《优化算法的思想及》为题,主要在运筹学的物流选址及路径优化、库存、投资组合优化三个方面详细阐述了他的看法。从古至今,“优化”一直是生产生活中重要的部分。 我个人AI?特别是大数据时代的商务决策,各自所采取的作,我们要到很多计算机、信息学,包括机器学习、数据搜集,然后我们要通过很多机器学习做一些规律性分析,然后建模做出决策。 二、库存这里面最典型的是库存问题,就是典型的知道你测不准,我能够把局测做到最好,把库存做到最好。 这个道是一样的它也要权衡,它知道有些人不来,我几张,最好的是有些人不来,不来的人数正好是我多的人数。但是永远是测不准的,也就出现美联航的这个问题。 现在需要考虑如何集群化、软硬件结合,如何利 GPU 实现并行运算,包括在智慧供链、智能金融、健康等领域,我对我们国家的挂号系统,有很多的问题能不能采取更好的方法,这样的话对大家都有好处,这个东西

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    AI行业求生之路:做算法的去养鸡场,做语音的鸡蛋,做视觉的送蛋炒饭

    这群业内人士看人工智能行业的“泡沫”?看人工智能在投资和实方面的现状?而对三大AI明星企业的业务模式,这场圆桌也给出了最为恰当的解读:“开养鸡场”、“鸡蛋”、“做蛋炒饭”。 如果他不知道该收集什样数据,我们就教会他如何学习、如何收集数据、如何解这件事情……后来沿着这个路线,我们顺成章地跟国内最大的银行合作,建立它的基础AI能力,也就是逐步把它内部数百条业务线的研发人员全都培养成数据科学家 做语音的思必驰“鸡蛋”刘江:接下来,问题交给初敏。现在语音这个行业,包括你们在做的其他事情,目前在整个行业的、落地和技术方面,都是一个什样的情况?初敏:语音概念一直在转换。 今天所有提到语音的地方,其实指交互,包括识别、解、声纹、自然语言解和对话,还有对话背后知识的……这一切都需要数据。数据换了,场景换了,原来的模型就不工作了。 那AI时代会样?AI方面会诞生一个能改变整个市场格局的巨头吗?大家都看?唐文斌:我先反驳一下。

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    演讲 | 运筹学专家叶荫宇:在物流、零售与金融行业,优化算法如何改变决策方式?

    机器之心整参与:杜夏德运筹学的历史比 AI 和机器学习更悠久,但 AI 与机器学习又为它提供了一种机会,很多顶层的东西都是要靠优化,不是学习还是刚才讲到的决策问题,都要有 OR (运筹学)的结合。 从叶荫宇以《优化算法的思想及》为题的一次演讲中,我们可以了解到运筹学如何于物流选址及路径优化、库存、投资组合优化。以下是经过编辑整而成的演讲内容:? 那划分这个车辆的区域,以前是邮政编码来分,由于城市区域的改变,有些邮政编码覆盖的区域大好几倍,这样分就不合,所以要根据瞬时情况进行分析。 二、库存这里面最典型的是库存问题,就是典型的知道你测不准,我能够把局测做到最好,把库存做到最好。 现在需要考虑集群化,软硬件结合,如何利 GPU 实现并行运算,包括在智慧供链、智能金融、健康等领域。比如挂号系统,有很多很多的问题能不能采取更好的方法,这个方法在 OR中叫排序。

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    美团把AI搞出一股烟火气

    而现在,美团平台上高峰期外日订单量达到3000万单,累积399万骑手,同时还要保证30分钟送达。 才能找到最优解,把效率最大化? “为了做这个优化,不仅要做工程师,还要去做骑手定期体验送餐,定期体验在餐馆里跟骑手交互,从中发现可以优化的点”,夏华夏说。 基于美团丰富的场景,“大脑”适于不同类别的商家,可以提供从开店到店面运营等层面的决策参考。 与此同时,美团的AI也正在通过自身的生态,辐射到更广泛社会治层面上。商家智能化是一个案例,但美团单车的故事,可能会更加贴切直观。 目前,美团超过610万商户与4.5亿户,线上拥有超过70亿户评价数据,100亿的线上真实图片数据、还有每天在路上的399万外小哥所带来的地定位数据、场景数据等等……都在持续为美团AI进行更深层迭代的供养分

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    win10无法使内置员账户打开

    Win10员账户Administrator默认关闭和隐藏,就是防止这个高权限账户被“滥”影响系统安全。不过我们有时候也需要开启该账户,以便 完成一些特殊任务。 但我们在登录Windows10员账户后却发现,所有Windows都无法运行,甚至有部分户反映连开始菜单都无法打开(个 别现象),因为Win10的开始菜单也是Windows。 按下之后,在里头输入:secpol.msc,输入完毕,回车(确认),来到“本地安全策略编辑器”如图所示,然后,按照图片上的,依次打开:安全设置>本地策略>安全选项>户帐户控制:于内置员帐户的审批模式 ,然后,双击它,将改为:已启,点击,再点确定。 重启完了,看看,是不是可以打开了。方法二:按住键盘,Windows+R,按下之后,在里头输入:regedit,回车,完了,打开注册表编辑器。

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    共享GPU来了!投身去中心化机器学习,比挖矿多赚3倍

    对比一下两个列表,机主多钱,买家少花钱,算一算平台差价好像也没少赚,真正的皆大欢喜。呢? 假如量子位有一块1080 ti,会放过这个分分钟变身云服务提供商,造福AI研究者顺便一天赚7.68美元的机会?GPU还没买,先帮大家探探路也是好的。成为机主并不难,需要先填个表:? 机主可以在程序中自行选择提供GPU的时间段,另外,这个程序还支持自动切换功能,当Vectordash上没人占GPU时,可以让它去挖矿,最大化收益。为了收款,机主还需要绑定一个虚拟货币钱包。 Vectordash创始人回答说,他们了基于LXC的Hypervisor(虚拟化技术的核心,可允许多个操作系统和共享一套基础物硬件)。不过只是这些,似乎还不能让人完全放心。 他当然在开玩笑~不样,一切刚刚开始。也许未来有一天,在人工智能领域真能实现:滴滴一下,马上训练。“在家呢?快上线吃鸡!”“要不还是农药吧?”“了?”“我家GPU上班挣钱呢,不想打扰它。”

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    北大博士干了半年外骑手,写出AI论文登上顶刊,“系统知道一切”

    骑手,不过只是一个缩影。外骑手是如何被的?作者陈龙通过极昼工作室自述了这段近半年的送外的经历。在他的眼里,平台更像是一名者,真正的老板并不存在。专业一点,就是数字治一般有三个方面:指导、评估以及奖惩激励。以往这些工作都是老板去决定的。现在的情况则是,平台给骑手派单,并告诉他们该如何送;消费者来评估骑手的好坏表现;平台又根据消费者的评估,来决定奖惩。 也就是说,由AI系统来负责第一项、第三项工作,第二项则交给了消费者。?系统完成工作的关键,除了优秀的算法,还有数据。送外的过程中,陈龙切身感受到了平台在不停地收集数据。 又该向谁反馈呢?而平台,是可以成为一名仲裁者吗?这些关于社会伦秩序问题,不光存在于送外这件事儿上。AI系统下的生产力关系小到我们这些打工人每天的打卡、打车平台。 比如农田里的系统,由AI来看出苗率如何,由农户来决定是否补播,省去了以前的巡田步骤,还节省了人力成本。农田的长工活儿变少了,工资也就随即降低。

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    北大博士干了半年外骑手,写出AI论文登上顶刊,“系统知道一切”

    骑手,不过只是一个缩影。外骑手是如何被的?作者陈龙通过极昼工作室自述了这段近半年的送外的经历。在他的眼里,平台更像是一名者,真正的老板并不存在。专业一点,就是数字治一般有三个方面:指导、评估以及奖惩激励。以往这些工作都是老板去决定的。现在的情况则是,平台给骑手派单,并告诉他们该如何送;消费者来评估骑手的好坏表现;平台又根据消费者的评估,来决定奖惩。 也就是说,由AI系统来负责第一项、第三项工作,第二项则交给了消费者。?系统完成工作的关键,除了优秀的算法,还有数据。送外的过程中,陈龙切身感受到了平台在不停地收集数据。 又该向谁反馈呢?而平台,是可以成为一名仲裁者吗?这些关于社会伦秩序问题,不光存在于送外这件事儿上。AI系统下的生产力关系小到我们这些打工人每天的打卡、打车平台。 比如农田里的系统,由AI来看出苗率如何,由农户来决定是否补播,省去了以前的巡田步骤,还节省了人力成本。农田的长工活儿变少了,工资也就随即降低。

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    百度外智能物流系统获AI最高奖,即时配送很快成为现实?

    这在许多人看来或许有些不可思议:送外看上去是没有技术含量的,百度外却能AI技术,而且得到学术界认可,这到底是回事??吴文俊人工智能科技进步奖以中国数学大师和AI先驱吴文俊命名。 可以看到,智能物流调度系统有很强的适配性,在不同场景、不同城市、不同平台都可以,如果其将技术开放或许会改变快递行业的工作模式。 百度外智能物流系统实实在在地解决了外行业配送环节的痛点,同时具有极广泛的场景适性,是其获奖的重要原因,这也是技术追求的终极目标:技术一定要能为人类造福,改变世界。 在云端要更多地AI技术做好调度,不只是可以结合当前的商家顾客位置、骑士习惯、交通状况、天气因素等做决策,还要做好AI预测,对需求端的时效性要求、商家端的生产能力、配送端的运力的精准预测,这一点正是百度外的优势 在云端AI技术的日益进化、终端智能设备不断出现后,张旭豪所提出的即时配送将会给饿了和百度外户日益强烈的感知,而饿了和百度外终极追求的无人配送也会成为现实。

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    好会员

    国内零售企业使会员系统的很多,而且很多软件系统也都有会员系统模块,虽然有但基本上是肤浅的初级阶段,都是处于会员营销阶段,根本没有达到会员的水平。 之前遇到一个企业,有几十万的会员,我感到非常奇怪,问他们,有这多会员呀,能过来吗?他说,很多就是为了优惠办了卡,到底办了多少次,他们也不知道,到底哪些人是常客,他们也不知道。 会员落地会有两个方面的障碍,一个是软件系统方面的障碍,一个是使人员信息化水平的不足,我们先谈谈第一个。 所以,软件功能不足也是一个精细化的绊脚石。第二个障碍就是使者的信息化水平,数据分析难度要高于业务性操作,如收银和查看库存,我遇到过很多企业,连维度这种基本概念都没有,就和学开车不知道挡位一样。 总之,实现会员,第一要有好的工具,第二自己要有思路,能够把工具分析和公司政策协同好,即使工具再好,不能灵活使,没有会员策略配套,也很难达到会员的真正目标,有赤兔马,还需要关公一样的人物来驾驭呀

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    我是

    做计划是一个主动规划的过程,而绝大部分的者,只是被动地被安排工作。计划,是结果,还是过程?计划是一个过程。 有一些经喜欢拍着胸脯说:“过程你就不啦,我季度末给你结果!” 如同我在写技术文章,架构文章的适合,总会花大量的篇幅,和大家介绍为什这个方案,这个方案到底要解决什问题,而不是一上来就讲方案本身。 画外音:为什,比,样,更重要。 计划五要素里,哪一项最需要花时间讨论?是目标,是原因,还是行动计划做? 核心该讨论:做。很多新晋者,特别喜欢把时间花在,目标的设定上。 OKR目标设定为30%,35%,还是50%,在我看来,其实没那重要。在做计划的过程中我们该把时间放在讨论做上面,重点该讨论行动计划的制定。 者,多和员工讲“为什”,而不是让他们一味执行; (6)者,多花时间和员工讨论“做”,而不是一味压迫,让他们必须达成;

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    总结 | 狗尾草智能科技邵浩:从 0 到 1 构建聊天机器人

    近日,在雷锋网 AI 研习社公开课上,深圳狗尾草智能科技有限公司 AI Lab 主任邵浩系统性阐述聊天机器人的技术挑战,讨论聊天机器人论的最新进展,介绍如何从零构建一款可的聊天机器人,以及打造聊天机器人落地产品中需要注意的技术细节 AI 研习社将其分享内容整如下:虽然《从 0 到 1 构建聊天机器人》这个公开课标题起得有点唬人,但是还是希望大家通过这堂课了解我们公司相关团队在做聊天机器人时所遇到的一些问题和挑战,及相的解决方案 本次的分享分为三个部分,包括:了解 Chatbot 的技术体系如何从零构建一个可的 Chatbot讨论一些主流的论技术及挑战——主要与深度学习相关Chatbot 的技术体系首先看一下为什要做聊天机器人 ,和交互方式的改变」:数据利效率方面的典型场景就是我们可以通过手机点外、叫车,这在以前是无法实现的事情;交互方式则从按键式交互变化到触屏交互。 目标就是综合各种手段去实现聊天机器人 NLU、对话,NLG 以及各种功能:?第五个阶段是掌者阶段,需要更加深层的能力,包括构建生成模型和语言模型。??

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    雷军把小米发布会开到华为门口,发布了安卓版iPhone X

    样,拍照更进一步了吧?但雷军说这还不够爽。AI视频剪辑在各类短视频火热的时候,如果能AI户从剪视频、编辑这种繁重的工作中解脱出来,想必是个十分有价值的功能。 MIUI 10:AI加持,系统更快MIUI 10由小米联合创始人洪锋发布,他说这是一个为全面屏准备的系统,也是一个全面AI加持的系统。解?首先,为全面屏准备,核心是让人机交互适配全面屏。 比如可以更多的任务,从横向滑动,变成纵向多个。另外对日历、备忘录等系统都进行了匹配全面屏的更新。其次就是AI全面加持小米系统,体现在2方面:小爱同学更猛一是小爱同学可以做更多。 不仅可以利“小爱同学+快”操作,还能让打开App时秒进入。?而且利“意图和户行为预测”,可以让小爱同学在后台,把你想要的任务是什、在什App都准备好——洪锋说目标是App即开即。? 具体配置上,搭载骁龙821处器,定制VR专Fast-Switch 2K超清屏,还内置了千余款Oculus游戏大作和全景视频。售价1499元(美国199美元)。

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    亚马逊AI又遭抗议:一个好端端的美国官员,就成罪犯了?

    但贝佐斯压根没有搭,虽然在个别城市合作中有点小问题,也没有影响亚马逊继续推进这项业务的决心。不过,ACLU倒是彻底跟亚马逊杠上了,而且还换了斗争路线,从抗议亚马逊AI输出,到给亚马逊AI找问题。 近期,ACLU拿美国国会议员的照片测试,发现亚马逊AI竟将其中的28名,确定为曾经被捕的人。 这下确实很尴尬,一个好端端的美国政府官员,都这样被识别成了罪犯,那广大公民又放心呢? 亚马逊说,他们的AI Rekognition在实际中,对人对物的匹配准确率设置是可以调节的。识别物体,烧饼、椅子等等,需要的匹配准确率要求没有那高,一般阈值是80%。 ACLU再反驳当然,ACLU会认怂,立马给出了律师回。ACLU表示,亚马逊在对政府售这个AI时,推荐的默认值就是80%匹配阈值的,而且亚马逊自己官方网站也鼓励客户使这个默认值。 ACLU指出,由于亚马逊向政府部门售刷脸AI,警方已经将此于确定参加抗议活动的对象,ICE则来监视移民,一些城市执法者甚至来经常跟踪未获告知的居民。

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    技术与,技术与项目,你的路该走,该选择

    ,但是转却又是自己的选择 最近有朋友去考了PMP,他说要转,毕竟他也写代码写了8年了,心累了,当然了,本人也是去年考过PMP的关于,我来说说自己的见解 首先,先说说自己的title,目前做技术 并且,决策不是一般人随随便便拍脑袋出来的,都是经过了无数次的争论,无数次的吵架得来的,最终对开发人员说,就这样,拿去做吧,去写代码吧,对于coder来说,噢,就这简单啊,以为就那回事沟通会占绝大部分的时间和精力 在进入层后,特别是中层层,沟通会占你绝大部分的工作时间,甚至是非工作时间。 ,我有个非常牛的朋友,他目前担任集团公司的技术经,技术一把手,他曾经是他们的项目经,他对我们这说过,做项目经,很累,什都要去,出差力度大,哪里出了问题就要去沟通,去协调,各种拍马屁,想想也是 好吧,说了这多,对于技术人员的一些选择大家可以借鉴借鉴,个人认为,技术出身,就朝着技术走吧!技术经-->架构师-->技术总监

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    WAIC 2021 圆桌会议实录 | 跨界对话:AI与可持续发展的现状与未来

    其实不仅仅是在未成年人领域,在日益老龄化的社会,AI技术能够助力服务于老年人群体,特别是在他们的生活支持、健康、心慰籍方面。 很多技术的预设逻辑可能还是或多或少矮化了未成年人和老年人,往往采取了居高临下的扶助和思维,缺乏对他们真实处境和需求的解,可能忽视了他们的尊严感和价值感,这需要今后更多吸纳这些群体的视角,进一步完善和丰富技术场景和体验 其实在我们的书里探讨了非常多这样的议题,在未来建立更加平衡、友好,善意对待每个人这样一个AI技术。因为AI是为每个人而生的,而不是为了某些特定的群体去设计出来。 人工智能也是这样一个逻辑,它是能力特别强大的工具、系统,但技术再强大,使者才是核心。我们样更好地设计它,它,这非常关键。 我们都在提到对于青少年做科学素养的普及,这念有一个开宗明义就是科学和技术,黄总也提到,科学是发现客观规律,技术是这些客观规律。技术,人是在,肯定还是会有一个尺度或者价值观在后面的。

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    观点 | 医疗AI:新瓶装旧酒VS新瓶装新酒?——道彤投资创始合伙人孙琦

    在这个过程中,道彤投资也思考了关于医疗AI的种种问题:1. 医疗AI是不是一个长期赛道?医疗AI现在这热,有它的道。 不同于互联网医疗,医疗AI解决的是医疗资源供给瓶颈的问题,值得长期布局。单就医疗AI在影像、病等方向上的来说,肯定会不断向前,不断迭代,能够从事诊断的广度及精度都会提升。 在新药研发、营养膳食、基因检测、疾病诊断与治疗方面,也会有更多。另一个问题是估值。医疗AI估值谈? 业界传说早期基本看创始团队的学术背景,我想这个阶段已经过去,譬如说影像AI领域还没启动的公司,很大概率挤不上这个赛道了。那第二轮、第三轮估? 那时,他们可以产品、服务,做远程诊断,想象一下这个市场是多巨大!等到那时,对传统产业的颠覆或是影响可能又是另一种形式。

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    “懒癌”患者福音:是时候找一个AI帮你做家务了

    这个现实版的Jarvis不仅可以当家,包揽做饭、带娃、电器这些杂活,还可以当秘书,安排扎克伯格的日程。 作为一个爱豆与粉丝齐飞,美颜共自拍一色的时尚手机品牌,vivo突然深沉起来,要搞IoT了呢?新潮向vivo的新战略,是要打造“基于AI的万物互联生态”。 户的基础数据有很多:手机本身的使数据、24小时开放的传感器收集数据、还有位置信息等不同的数据,这些数据通过语义识别与知识图谱处后,可以让AI充分户的习惯和爱好。 另外,还有不同行业的垂类数据,让AI解更为复杂的垂直行业信息。还有户使IoT设备的控制数据,让AI记住户的使习惯。 在数据基础上,可以得出清晰的户画像,了解你是样一个人,是早出晚归还是宅男宅女,是烹饪达人还是外死忠粉。之后,AI依照这些数据,通过人工智能自动识别出场景。

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