直播时间：4月27日，下午15:00-16:00 演讲简介 NVIDIA Metropolis SDK - 提供一套端到端的应用开发工具和框架，从数据中心到边缘端，实现应用的高效开发和加速部署。 基于 Metropolis 工具链，如何实现端到端的应用开发流程 3. 基于 EGX 平台，如何实现应用的高效云边协同和轻松部署 演讲嘉宾 崔晓楠 NVIDIA开发者发展经理 毕业于北京航空航天大学，软件工程硕士，2018年加入英伟达，负责开发者生态和行业解决方案的落地 ，聚焦于 Metropolis SDK 和 EGX 企业加速平台在视频分析领域，智能制造及泛交通等行业的应用和推广。 扫描二维码报名： 参考资料： NVIDIA Metropolis 如何帮助企业部署AI解决方案
首要原因是随着 GPT-3 / 4 等预训练好的大语言模型的出现，你我可以在没有机器学习的理论下，就能在短期内快速开发出一个有实用价值的 AI 应用。 能够预料的，AI 时代巨头做大模型，而普通程序员在应用方面的机会无限，而且在未来几年 AI 领域的应用开发也将会是就业市场中最火热的岗位。 说了这么多，到底该如何快速跟上时代节奏，掌握新一代的 AI 应用开发技术呢？我从去年 12 月份就开始筹备《AI 大模型之美》，希望能够把新一代的 AI 应用开发的方法和机会介绍给你。 扫码免费试读 如果你也想以最快的速度跟上 AI 大模型时代潮流，掌握 AI 应用开发最核心的技能，一定不要错过这个专栏。 让你不仅会使用 OpenAI 的 API 这样便捷的方式，也能在特定场景下选用本地部署的开源模型，甚至是基于你拥有的数据去微调这些模型。 3.
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对网络环境的依赖性等难点，它帮助我们弱化企业的IT软件和硬件对适应性的强制要求，摆脱了IP的建设必须依赖于一个一个的服务器、工作站等设备，颠覆了传统操作系统的恢复方式，让用户在一个虚拟的桌面上进行办公…… 然而，CIO们在应用虚拟化技术时遇到了许多问题
本文带大家领略一下DeepCognition.ai，其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障碍，利用可视化的“拖拽”方式来构建深度学习应用。 Deep Learning Studio是DeepCognition.ai开发的深度认知平台，你可以使用它在自己的机器上或在云端利用简单的可视化界面来部署深度学习模型。 ? 通过使用该公司提供的Deep Learning Studio）来快速的部署深度学习和人工智能产品，扫除了许多机构在应用深度学习上的技术障碍 ▌什么是深度学习？ ---- ? 但是有没有更简单的方法，只通过点击按钮的方法就可以创建和部署深度学习的解决方案呢？ Deep Cognition就是为解决这个问题而生的。 这是一个用于创建和部署人工智能的单用户解决方案。简单的拖拽界面就能帮助您轻松设计出深度学习模型。 通过使用预训练的模型或者使用内置辅助功能，可以大大简化和加快模型开发过程。
如果仅仅局限Python在人工智能领域的应用，未免浪费了Python大好的生态环境。下面一起来了解一下，Python在其他4大领域的应用。 网络爬虫——大数据时代，没有数据怎么行？ 小到个人博客，大到商品化的产品，Python中的Web框架都能够胜任。 ? ，自带强大的后台管理系统，一些不复杂的后台管理都可以通过它来实现； …… 使用Django框架进行开发的Web应用中比较出名的有Instagram，一个国外的移动端照片视频分享应用。 NumPy和Pandas等模块，为数据处理提供了非常大的便利。 matplotlib、pyecharts等模块也是非常优秀的数据可视化模块。 Python是一门胶水语言，这是它的劣势，同时也是它的优势，通过各种扩展，Python能够实现绝大多数领域的应用。
如何将研究转化为实际的生产部署，很多公司和研究团队都经历过艰苦挣扎。 李飞飞在斯坦福大学以人为本人工智能研究院(HAI) 的 live seminar 中连线吴恩达，吴恩达发表了主题为“搭建 AI 的概念验证与生产的桥梁”的演讲，其中分享了一些有趣的观点。 我把视频搬运到了B站： https://www.bilibili.com/video/BV13y4y1r7hY/ (复制或直接点文末阅读原文打开) AI 部署的挑战: 小数据在消费者互联网之外的工业应用程序中很常见 ，而 AI 研究经常使用大数据。 [视频20:44起] 解决方案: 系统地规划机器学习项目的整个周期，从范围到数据、建模和部署。[视频27:48起] ?
，因此机器视觉的应用前景还是非常广阔的。 这些技术正广泛应用于城市治理、金融、工业、互联网等领域。 以下将以9个场景为例，对一些常见的应用场景进行介绍，让读者直观地理解机器视觉都能解决哪些问题。 ，如矿山安全管理、仓库管理等 门店客流分析：在商场或门店部署摄像装置，利用视频分析技术，可实现识别顾客身份、分析顾客行为、指导导购人员进行精准推荐、监控顾客异常行为等功能 ? ▲图1-7 自动驾驶汽车应用场景 自动驾驶技术链比较长，主要包含感知阶段、规划阶段和控制阶段三个部分。机器视觉技术主要应用在无人驾驶的感知阶段，其基本原理可概括如下。 病理解读：不同医生对于同一张图片的理解可能会有不同，机器视觉技术可用于解读图片，并向医生提供较为全面的报告，使医生能够了解到多种不同的病理可能性 糖尿病视网膜病变检测：由糖尿病导致的视网膜病变是失明的一大主因
十大AI公司 AI被应用于很多行业，Bizofit（一家智能连接企业和服务提供商的平台公司）整理了以下十大人工智能公司。 Next IT Next IT 把AI应用到医疗健康和金融行业，主要专注于自然语言处理、聊天机器人和机器学习。 下图显示了AI在银行和金融服务行业中得到广泛应用的原因： ? 图片来源：financialbrand.com AI在银行业中有很多应用，以下是在未来5年内会给银行业带来革命性变化的几个关键AI应用。 全球许多对冲基金都在使用高端系统来部署人工智能模型，这些模型通过获取金融市场的不同的变量和市场的情绪来进行投资学习，从而使投资决策成为可能。
近期，普华永道发布了一份 AI 产业报告，内容涉及 AI 将改变全球的 GDP，哪些国家或地区影响最大，受益最深，AI 能与哪些行业结合，从短期、中期、长期的角度看，AI 分别能解决该行业什么问题，消费者能得到什么利益 人类生物极度复杂，这也意味着更先进的技术，需要时间去攻克难题，才能达到应用水平。 但能提高医生的诊断效率和准确度，AI 在此过程中也能不断学习、改进，人类医生和 AI 诊断的结合，将提高系统的准确性，随着时间的推移，人类将有足够的信心，将诊断任务完全委托给 AI 系统，让 AI 自主操作 高潜力的用例：如今，个性化的财务计划既昂贵又费时，但 AI 技术的发展，比如用机器人提供咨询和建议，可以为大众市场消费者开发定制的投资解决方案。 长期，AI 创建个性化内容。 需要克服的障碍：数据太多，特别是大量非结构化数据，需要消除噪音数据。
在本篇内容中，ShowMeAI 会完整构建用于二手车价格预估的模型，并部署成web应用。 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用，预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub：https: 下面我们把上面得到的模型部署到网页端，形成一个可以实时预估的应用，我们这里使用 gradio 库来开发 Web 应用程序，实际的web应用预估包含下面的步骤： 用户在网页表单中输入数据 处理数据（特征编码 ② 部署 下面我们把上面得到应用部署一下，首先我们对于应用的 ip 和端口做一点设定 export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 export GRADIO_SERVER_PORT 图片 参考资料 实战数据集下载（百度网盘）：点击 这里 获取本文 [11] 构建AI模型并部署Web应用，预测二手车价格 『CarPrice 二手车价格预测数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub
除此之外，微软、亚马逊、谷歌、Salesforce等公司也都为顾客提供了类似的平台，使得对AI不那么熟悉的人也可以方便地应用AI技术并使其在自己的行业内落地。 ? 02 深度学习的发展 随着深度学习的应用越来越广泛，3个成熟的研究领域逐渐形成，分别是计算机视觉、自然语言处理以及语音领域，目前AI创业公司也主要集中在这些领域。 下面我们就重点展开来介绍这3大应用领域。 1. 计算机视觉 计算机视觉（Computer Vision，CV），顾名思义就是计算机拥有像人类一样“看”的能力。 NLP的研究任务很广泛，在本书中我们将它分为5大类：词法分析、句子分析、语义分析、信息抽取和顶层任务。 词法分析就是以词为单位对数据进行分析，这是NLP中最基本的工作。 语音识别系统主要包含特征提取、声学模型、语言模型、字典与解码4大部分。 其中特征提取需要对采集的声音信号进行滤波、分帧等音频预处理工作，目的是将要进行分析的音频信号合适地从原始信号中提取出来。
△ AI安全的威胁风险矩阵 该矩阵由腾讯两大实验室腾讯AI lab和朱雀实验室联合编纂，并借鉴了网络攻防领域中较为成熟的ATT&CK开源安全研究框架，全面分析了攻击者视角下的战术、技术和流程。 据腾讯AI Lab介绍，矩阵编撰的核心难点在于如何选取和梳理AI系统安全问题的分析角度。作为一种与其他软硬件结合运作的应用程序，AI系统安全的分析切入角度与传统互联网产品并不完全一致。 经过充分调研，团队最终选择从AI研发部署生命周期的角度切入，总结归纳出AI系统在不同阶段所面临的安全风险，从全局视角来审视AI的自身安全。 除了聚焦机器学习、计算机视觉、语音识别及自然语言处理等四大基础研究领域外，腾讯AI Lab也在持续关注AI领域的安全性研究，助力可信的AI系统设计与部署。 ? 腾讯朱雀实验室则专注于实战攻击技术研究和AI安全技术研究，以攻促防，守护腾讯业务及用户安全。 ?
---- 该份报告首次从 AI 应用的角度研究了人类活动的 8 大领域，如下： 娱乐 该领域是内容创建工具、社交网络、人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织、分发模式。 公共安全与防护 相机、无人机、软件参与的犯罪模式分析，应用 AI 技术来降低人类判断的主观偏见。同时，在不侵犯个人自由、尊严的情况下，增强安全性。 深度学习革命只是刚开始影响机器人，这在很大程度上是因为要获得大的标记数据集还很困难，这些数据集已推动了其他基于学习的人工智能领域。 与医学专家和病人的交互方法的改进将会是一大挑战。 4.教育 在过去的十五年间，教育界见证了为数众多的人工智能科技的进步。诸如 K-12 线上教育以及大学配套设备等等应用已经被教育家和学习者们广泛利用。 6.公共安全与防护 城市已经为公共安全和防护部署人工智能技术了。到 2030 年, 典型的北美城市将在很大程度上依赖它们。
据《大数据人才报告》显示，大数据相关职位主要划分为大数据开发、数据挖掘、图像/视觉、语音、四大类，对截止到2017年11月的427,120份简历样本进行分析。 2.独角兽公司的人才流动需求明显，京东人才流入方面表现最为强劲，这一比值高达3.09，位居十大公司第一。 3.北京人才储备达垄断优势，高出第二名的上海40%以上。 《大数据人工智能深度学习实战应用技术》 《大数据生态组件开发天猫双11大屏实时交易架构》 《大数据核心技术精准推荐》 《电影《前任3》电影评价海量数据采集与实时分析 》 说到这有人会问了，可惜我啥也不懂 很多第三方应用服务机构开始在大数据上挖掘新机。例如:金融机构大数据的挖掘应用从以下两个维度展开：以商户及持卡人交易行为分析，为风控提供支持，分析出优质商户，为其提供金融服务的“支付+金融”解决方案。 大数据的应用还有很多方向。待大家去探明。“在市场模式探索明确之后，最重要的是不断积累数据，建立自身的数据优势。 ?
AI大模型的应用，再次证明当代RPA与AI技术连接与融合的紧密性。当然，随着更多AI厂商引入ChatGPT等生成式AI，RPA产品也开启新的AI大模型变革之路。 LLM重新定义RPA 上面介绍的RPA厂商应用AI大模型的三种方式，来自于王吉伟频道与弘玑Cyclone CPO贾岿博士的交流。 比如软件集群技术能不能正常应用于大型企业的核心系统，会不会因为安全问题或者不稳定因素造成客户损失，能不能帮助企业实现成规模部署等。 比如UiPath已经帮助安永部署了十几万个RPA机器人，在国内弘玑Cyclone也已经有机器人部署数量达到几万个的客户。 之所以提及企业级RPA，是因为AI大模型能够为其带来更大的应用与商业价值。 AI大模型给了厂商们重新定义RPA的机会，也实现了更多组织简单、快速、高效、安全应用流程自动化的愿望。 一个崭新的RPAxAI时代已然到来。
因此，这个时间点，36氪数字时氪团队正式启动《年度AI对话》专栏，希望与国内在大模型领域有着深度研究的专业人士进行热点话题的探讨，通过一系列报道，还原AI新的技术能力与应用潜力。 在陈运文看来，与通用型大模型相比，达观的模型参数少，训练成本和使用成本都更具有竞争力；与公有部署相比，私有部署的模式在数据安全方面更具优势，也更适合中国金融、电信这样的行业；而对于包括RPA在内的行业来说 数字时氪：达观数据会在这场AI浪潮中成长为什么角色呢？陈运文：因为达观数据所在的赛道恰恰就是当前大模型所在的赛道，所以我们从一开始就非常关注大模型技术的演进和发展。 对于大模型的产品，我们看到很多中国的客户还是很担心这种通用大语言模型会导致数据的安全问题或者隐私泄露的问题，所以针对这种客户需求，曹植系统是可以在客户内部进行细化部署，在客户的内网下针对客户的行业和应用场景进行定制 其实，现在在这种领域应用的技术难度是很大的，虽然技术本身也是大模型，但因为应用的场景不一样，所以在具体的产品形态、算法以及训练数据方面，和这种问答的聊天领域的应用数据还是有很大差异的。
“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。 2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。 延时的主要原因可能是请求队列过长或受网络延时影响，此时要特别注意跨机房（跨IDC）的应用请求和数据同步。 12.评估大促期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。 比如，为应对大促活动的系统请求，SA可能会增加应用的部署。 13.大促期间数据库性能阈值预估。合理的阈值是准确衡量大促情况下数据库健康程度的温度计。 14.梳理可降级的应用。 6.记录大促过程中出现的主要异常。 三.大促后复盘 1.完善补充大促使用的链路图，完善没有想到的节点。 2.收集汇总大促期间出现的问题点。
有人就从大热的人工智能中嗅到了 “羊毛” 的味道。随着近几年 AI 技术的爆发，相关的商品售量从 3C 数码、美妆等常规品类中脱颖而出，成为各大企业、群体试图剁手的 “香饽饽” 之一。 10000 元的 AI 特权能够兑换超级 “豪华大礼包”，比如： 6000 + 小时的自定义模型训练时长； 590 + 小时的预置模型调参； 公有云模型部署服务 400 + 小时配额； 或者兑换 50 万元优惠券领取后即可在 “百度飞桨企业版 ——BML 全功能 AI 开发平台” 上使用，而飞桨企业版能够帮助企业一站式高效完成数据采集标注、模型开发、部署落地的全部流程，进一步降低企业应用 AI 技术的门槛与成本 百度飞桨企业版 BML 全功能 AI 开发平台 ，基于英特尔 ® 至强 ® 集成 AI 加速，为 AI 开发人员提供丰富的建模方式，提供高性能 AI 套件、高性价比的算力资源。 大促不等人，这一波 6・18 的羊毛，我先 “薅” 为敬！ 点击阅读原文，获取万元礼包。
作者：戴唯伟 前言 每年的电商大促，就像是一次次的系统检阅仪式，接受着来自用户、同行以及老板的审视。 海量并发弹性扩容 回顾近年来的电商大促，最具特色的便是抢购、秒杀活动了，而这也使得 Web 访问量可能瞬间陡增十倍甚至是数十倍，对接入层、逻辑层的按需、实时、快速平行扩展能力提出了较高的要求，如选用传统的硬件设备搭建集群 腾讯云安全体系防御原理及过程分析 安全性对于电商平台来说，不仅仅在大促期间会一而再再而三地关注到，它更是一个日常话题，网站入口、支付等环节，都往往处于“高危”环境，来自于网络“黑客”及“黑产”团队的恶意攻击等 腾讯云今年推出了 AI 安全战略，以大数据和 AI 的算法为驱动，构建应用于安全领域的包括社交图谱分析、图像自动识别、自然语言处理、知识表达推理等 AI 通用能力，形成智能身份鉴定、威胁情报分析、异常流量检测 写在最后 本文通过云端海量并发弹性扩容、AI 安全体系防御构建与实施、电商领域的创新应用三大板块介绍了腾讯云如何在双十一电商大促的情境下，为电商平台提供可用、高效、完善的安全护航方案。
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