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申博官网下载直营网,通过中国发展计划,Concur将从三个方面为中国用户创造卓越价值。当然了,现在微软变得更加绅士更加委婉了一些,针对竞争对手的宣传攻势不再那么明显。由于发展需要,PCPOP现面向社会公开招聘如下职位工作人员:★IT技术部项目经理1名岗位职责:1.负责论坛类项目的开发和维护;2.负责论坛项目群组的建设和人员的管理;职位要求:1.精通c#、asp.net、sqlserver;2.两年以上大型网站开发经验和项目开发团队管理经验;3.有论坛开发项目经验者优先;4.良好的沟通能力和语言表达能力,能够承担较大的工作压力,有较强的责任心。云同步记录需要在帐号登录状态下记录您的播放历史,换台电脑登录也不担心播放记录会丢失,仍可继续播放哦。

表面上,中国移动与联通两家运营商在车联网领域的布局方式不约而同,然而实际上他们之间各有千秋。火狐浏览器是一个自由的,开放源码的浏览器,适用于Windows,Linux和MacOSX平台,它体积小速度快,还有其它一些高级特征.分类:大小:45MB下载:Lunascape是一款兼容InternetExplorer和Firefox的标签页网页浏览器,它配备三大主流浏览器内核。(原标题:人工智能新玩法:为你写让你看陪你聊)责任编辑:姚泓泽今年的调研把城镇化和制造业这两个方面放在灰色的区,因为后面这几个跟金融的票数差异是一个大的因素,如果大家真正看的话,关键就是前三个。

上图就是笔者搜集的11月25日前后和11月29日涨价后的价格对比,调查产品均在淘宝或天猫销量前10名内。与此同时,美元兑一揽子国际货币的汇率则上涨0.6%。王尼玛、李楠、木子向观众致谢魅族对于品牌的把握越发成熟,其它品牌蜂拥一般寻找各路明星代言时,魅族却将魅蓝的发言人定位到了“王尼玛”这样的互联网明星身上,这样的草根明星离用户更近更真实。  12月8日,在2016中国大数据技术大会上,启明星辰公司副总裁、CCF大数据专家委员会副秘书长潘柱廷带来题为《大数据发展趋势报告》的干货分享,直陈机器学习、人工智能、政府大数据等是大数据继续发力的领域,同时报告指出大数据的安全和隐私持续令人担忧,强调数据立法、重视个人数据隐私的重要性,另外报告还指出利用可视化技术和工具提升大数据分析工具的易用性。

2019年6月21日

上午 7:30-9:10 注册签到

上午 9:10 开场致辞

09:00-11:30

巅峰论坛(上午)

  • 时间
  • 演讲主题
  • 演讲嘉宾
09:00-09:10
  • 开场致辞
  • 宋佳宸 51CTO副总裁、媒体事业部总经理

09:10-09:40
  • 源于产业实践的开源深度学习平台飞桨
  • 于佃海 百度深度学习平台飞桨总架构师

深度学习正推动人工智能进入工业大生产阶段,而深度学习框架和平台在其中发挥着至关重要的作用。本报告将介绍百度端到端深度学习平台PaddlePaddle的研发和应用实践,重点介绍其源于产业实践的技术特色,端到端的完整解决方案,并将结合案例介绍典型业务场景中的深度学习应用经验。

09:40-10:10
  • 从0到N建立支持AI的大数据中台
  • 郭炜 易观CTO

做AI的第一步就是采集丰富、高质量的大数据资源,而适合AI的大数据中台也不是一日建成的。从初创小公司到高端的大厂,如何一步一步建立支持AI的大数据中台是本次演讲的主要内容,帮助技术人员从0到N建立可扩展支持AI的大数据中台。

10:10-10:40
  • AI赋能运营商大数据应用
  • 陈博 联通大数据有限公司数据科学总监

联通大数据有限公司拥有百PB级的数据资源、数千个计算节点的集群。本演讲将介绍我们如何将机器学习、深度学习、图计算等AI技术应用在大数据集群智能管理、网络优化、位置洞察、风控反欺诈等内外部业务场景中。

10:40-11:10
  • 浪潮商用机器提供强大的AI计算引擎
  • 张琪 浪潮商用机器有限公司产品营销总监

浪潮商用机器公司提供行业领先的人工智能解决方案和平台。拥有从硬件到AI框架到AI应用的完整解决方案。本演讲将介绍我们对人工智能发展的行业选择,以及为此而准备的成熟行业解决方案和丰富的计算平台。

11:10-11:40
  • 云边协同,重新定义AI架构和实践探索
  • 李超洋 华为AI解决方案总监

随着边缘计算的兴起,AI朝两级分化;边缘推理追求低功耗、低时延、灵活的部署;数据中心训练追求超大规模、高密度;本议题探讨通过云边协同、重新定义AI数据中心,构建一个面向全场景、高效的AI平台。

13:30-17:00

通用技术(下午)

  • 机器学习实践(点击查看)(A会场)
  • 搜索推荐算法(点击查看)(B会场)
  • 知识图谱技术(点击查看)(C会场)
  • NLP和语音识别(点击查看)(D会场)
  • 时间
  • 演讲主题
  • 演讲嘉宾
13:30-14:30
  • AI算法在音乐推荐中的实践
  • 肖强 网易云音乐音乐推荐负责人

网易云音乐是音乐爱好者的集聚地,云音乐推荐系统致力于通过AI算法的落地,实现用户千人千面的个性化推荐,为用户带来不一样的听歌体验。本次分享重点介绍AI算法在音乐推荐中的应用实践,以及在算法落地过程遇到的挑战和解决方案。

14:30-15:30
  • 在线教育行业中视频理解的应用
  • 沈亮 VIPKID供需优化技术负责人

在在线教育领域中,1V1直播视频内容是最为核心的数据之一。所以,特定领域和场景下的视频内容理解技术显得尤为重要,它能够提升在线教育企业的核心竞争力。与传统的教育行业不同,在线教育领域,老师和家长不能及时对学生进行有效的干预。同时,平台也无法通过有效手段来对教师的教学质量进行管控。因此,我们考虑如何通过AI手段,结合在线教育领域的特定场景,来提升平台的整体竞争力。 本次分享将主要介绍 VIPKID 在视频内容分析方面的技术实践,以及后续的业务应用。

15:50-16:50
  • 美团外卖广告算法实践
  • 王永康 美团大众点评高级技术专家

广告是目前互联网变现的主要方式之一,外卖广告经过了3年的迭代,从0到1搭建了一套支持多产品形式、多售卖模式,兼顾多优化目标的商业变现系统,其中产品形式包括品牌广告、信息流广告、搜索广告、push广告,售卖模式支持CPC、CPM、CPT、合约广告等。本次分享重点剖析算法在解决广告业务问题及构建技术体系的过程中遇到的挑战、思考和落地方案。 听众收益 1, 了解广告变现的核心问题和关键打法 2, 了解广告机制设计在美团外卖的思考和实践 了解外卖广告模型从树模型到深度学习、强化学习的演进过程。

13:30-14:30
  • 搭建现代推荐系统需要迈过哪些难关
  • 程晓澄 第四范式推荐业务算法团队负责人

推荐系统对商业效率的提升已有诸很多验证,在内容阅读场景中,通过推荐系统让产品流量和收入大幅提升这样的案例不乏少数。随着推荐系统的发展和成熟,在商业应用中,我们对推荐系统提出了更高的要求。本次分享将介绍:一、当前推荐系统如何同时服务于用户增长、商业变现、用户体验等多元化的优化目标;二、推荐系统各模块的发展现状;三、推荐系统各个环节工程落地的难点。

14:30-15:30
  • 荔枝APP的UGC推荐系统探索与实践
  • 庄正中 荔枝FM推荐系统架构师

围绕三个主题介绍荔枝的推荐系统: ?一、荔枝的推荐理念:将大致介绍我们推荐系统的架构以及我们对推荐的理解。? 二、UGC内容理解与发现:简单介绍了一下我们提取音频内容特征和新声音发现机制。? 三、推荐策略介绍:主要介绍用强化学习应对用户兴趣探索的explore&exploit问题,采用DSSM做长尾召回的尝试、一种参数降维的FFM排序算法。

15:50-16:50
  • 推荐系统在剑网3推栏项目中的落地
  • 黄鸿波 金山西山居游戏AI技术专家

“剑网3推栏”是《剑网3》玩家首选的娱乐聚集地,集官方资讯、趣味内容、玩家社交、创作分析、专业工具、游戏视频和辅助工具于一体,提供实时专业的竞技数据,游戏互通的社交服务APP。在APP中,我们希望针对用户进行千人千面的个性化推荐,其中包括如何进行特征选取、如何进行离线计算和在线预测,本次演讲将从这些阶段进行阐述,讲解推荐系统如何在“剑网3推栏”项目中进行落地,实现千人千面的消息推送。

13:30-14:30
  • 知识图谱构建:数据、算法和架构
  • 王冠 瑞士再保险数据科学家

知识图谱是下游很多应用的基础。我们试图对中文知识图谱构建的实践流程做出一个梳理:知识图谱的设计和定义,标注数据如何获取,实体和关系如何识别,已有资源和工具如何利用,以及算法与工程如何架构等等。

14:30-15:30
  • 基于知识图谱的问答在O2O智能交互场景中的应用和演进
  • 潘路 美团点评资深算法专家

目前,美团点评O2O场景涉及到众多生活服务类领域与需求,包括点餐、外卖、酒店、旅游、娱乐等等。智能语音交互在这些领域中扮演了越来越重要的角色,这其中,融合知识图谱进行资源的查询和信息的询问成为主要的交互方式。本次分享将从传统KBQA技术出发,重点阐述怎么结合O2O特有场景和特殊问题,从资源建设和查询理解层面对KBQA进行应用以及演化。

15:50-16:50
  • 基于知识图谱的问答关键技术
  • 何世柱 中国科学院自动化研究所副研究员

互联网让数据和知识的生成与分享变得极为便利,但是大规模冗余含噪数据也给信息获取带来巨大挑战。通过抽取有用的实体、概念和它们之间的关系构建大规模知识图谱,进而通过自动问答的方式为用户提供精准知识服务是大数据环境下信息获取的有效途径之一。本报告将主要介绍基于知识图谱的问答技术,特别是以深度学习技术为主的方法,不仅包括最新的自然问句语义解析模型,还包括能够生成流利自然语言答案的生成模型,重点介绍深度学习在其中的应用策略与方法,并对其中存在的问题和发展趋势进行分析和展望。

13:30-14:30
  • 语音对话机器人在阿里小蜜中的相关技术探索
  • 周伟 阿里巴巴高级算法专家

智能对话作为一种新的技术应用,正在改变很多人的生活方式。同时伴随着语音识别、合成等技术的突破,智能对话和电话端的结合就成了一种新方向。在刚刚过去的MIT2019年的10大技术突破中,阿里小蜜的语音助手也荣耀登榜。本次的分享的主题是构建一个语音端的类人机器人的相关思考及技术实践,包括语音端的自然语言理解技术,语音端的对话策略技术,语音端的文本生成技术等。

14:30-15:30
  • 深度学习在企业智能交互中的应用
  • 潘晟锋 追一科技AI Lab高级研究员

随着深度学习技术的快速发展,深度神经网络在自然语言处理当中的运用也越来越多。本次演讲以企业服务中的智能交互为切入点,分享如何使用深度学习来使传统的交互方式变得更加智能,以及对实际场景中的不同问题的技术路径进行探讨和实践。

15:50-16:50
  • 4D看房:写稿机器人和VR的美丽邂逅
  • 孙林 贝壳找房技术总监

产业互联网的本质,是从“流量经济”到“数字经济”的一种转变。AI技术如何在产业互联网中产生实际的价值呢?本次分享根据AI在贝壳找房中的实践,介绍了AI在产业互联网中,在标准化、数字化、智能化的路上,如何通过使用语音、NLP、VR等多种技术,提升用户线上看房的体验,打造行业壁垒。

2019年6月22日

09:00-11:30

应用领域(上午)

  • 智能安防(点击查看)(A会场)
  • 智能金融(点击查看)(B会场)
  • 智慧零售(点击查看)(C会场)
  • 智慧城市(点击查看)(D会场)
  • 时间
  • 演讲主题
  • 演讲嘉宾
09:30-10:15
  • 无处不在的对抗样本攻防
  • 张志博 扇贝算法团队负责人

早在 2013 年,Christian Szegedy 等研究者发现在数据集中故意添加细微噪声形成的输入样本,能够让分类模型输出错误结果。这被称之为“对抗样本”(Adversarial examples)。Ian Goodfellow 等人的研究表明将图像打印出来之后对抗样本依旧具有“对抗性”,这证明对抗样本不仅仅是纸上谈兵,在现实中也会造成影响。从 AI 安全的角度来考虑,该如何防御?我们将结合实战中 GeekPwn 对抗样本攻防赛 TOP2 的方案,帮助大家更好的理解对抗样本攻防,以及它的重要性。

10:15-11:00
  • 人工智能在公共安全领域的应用
  • 董健 公安部第三研究所副研究员

1、 传统公共安全模式的难点和需求;2、 公共安全领域的人工智能核心技术;3、 人工智能在公共安全领域应用场景;4、 趋势和展望

11:00-11:45
  • 破局者-AI边缘计算的崛起
  • 吕睿韬 友邦安达CPO

1.介绍AI在安防领域的新应用 2.AI在行业应用时,面临的困局 3.边缘计算为什么成为破局者 4.AI+边缘计算的成果介绍 5.AI+边缘计算的展望

09:30-10:15
  • 旷视AI在金融风控领域的运用
  • 樊聪 旷视科技高级总监

介绍旷视云服务产品FaceID在金融验证和相关行业的落地实践,包括产品和技术框架、落地方案以及发 展方向和规划。

10:15-11:00
  • MinTech的金融科技实践与探索
  • 邵栋辉 MinTech技术副总裁

在传统的金融领域,风控的数据源来源相对单一,强特征变量也相对比较明显。机构根据为数不多的强变量已经对客户做了一个有效区分。所以风控系统的研发侧重的是模型部署便于解读理解,审核流程管控,支持灰度以及冠军挑战者。 然而随着互联网金融的发展。对于互联网用户的识别,需要引入大量的互联网数据作为决策,而且对模型决策的实时性,预警能力,模型的迭代速度有了更高的要求,系统的开发迭代一切都围绕着数据进行。

11:00-11:45
  • 机器阅读在智能银行中的应用深度剖析与实践
  • 张真 百信银行AI Lab负责人

银行业存在大量依赖专家阅读理解能力的场景,例如金融产品咨询,审计,合规,财务,IT治理,IT运维等等,而这些专家能力不能依靠传统IT系统建设来达成提效的目的;作为互联网银行,由于业务创新,管理创新“快快快”的特点,进一步加剧了对效率的诉求,单纯靠增加人力的方式已经难以满足需求。机器阅读是是自然语言处理领域皇冠上的明珠,让智能系统理解全文语境,恰恰很好的契合了这些业务诉求,不仅使得效率获得百倍提升,还大大减低了对人力投入的依赖。本次议题会分享机器阅读的基本原理,业内研究进展,工程化落地关键,并通过实际案例来解读应用效果。

09:30-10:15
  • 客户经营大数据解决方案
  • 党海鑫 WakeData联合创始人

WakeData客户经营大数据是指企业经营涉及的用户群,全链路全场景全渠道的用户数据,经过数据打通和数据加工处理,运用于精准营销、客流运营、提升复购率、提升客单价、推荐服务和经营分析的大数据活动。

10:15-11:00
  • 半监督lookalike算法在营销领域的应用
  • 方桢 MobTech数据科学副总裁

基于非线性特征与半监督方法进行人群扩散算法提高精准营销效果

11:00-11:45
  • 新零售下的智慧中台
  • 杨海明 京东集团技术发展部负责人

新零售模式下,不变的是人货场的基本组成,但是围绕人的用户体验,围绕货的供应链,围绕场的交付模式都在新零售先产生变化。在前端的变化下,零售的能力逐渐向中台沉淀,从而成就了重新构建的智慧零售中台。针对智慧零售中台需要解决的问题,在数据中台,技术中台的基础上,对于零售中台的顶层设计和模型进行深入的探讨

09:30-10:15
  • 即时配送中机器学习应用
  • 陈明锟 阿里本地生活高级算法专家

机器学习的应用极大提升了即时配送的效率和服务质量,其中核心问题包括 时间预估,调度,路径规划,地图导航,区域压力调控等

10:15-11:00
  • 科技推动出行进化
  • 王光远 上海钧正网络科技有限公司(哈啰出行)算法团队负责人

从基础数据、基础技术、共性问题到业务目标、平台支持和未来规划等角度拆分出行行业的智能化发展脉络。

11:00-11:45
  • 用AI和大数据打造智能城市
  • 张钧波 京东数字科技智能城市事业部AI平台部负责人

城市计算是计算机科学以城市为背景,跟城市规划、交通、能源、环境和经济等学科融合的新兴领域,通过不断获取、整合和挖掘城市中不同领域的大数据来解决城市痛点,是当今城市通向新型智慧城市的途径。本报告将介绍智能城市建设中的主要问题和痛点,解析京东城市建设智能城市的主要思路,讲解针对于城市时空大数据的深度学习算法和多源数据融合技术,并分享多个基于人工智能的案例。相关技术不仅发表在AI、KDD等顶尖国际期刊和会议上,也在实际场景中落地。

13:30-17:00

企业赋能(下午)

  • 智能商业创新(点击查看)(A会场)
  • IT架构优化(点击查看)(B会场)
  • AIOps(点击查看)(C会场)
  • 智能企业赋能(点击查看)(D会场)
  • 时间
  • 演讲主题
  • 演讲嘉宾
13:30-14:30
  • 苏宁物流智能决策系统建设与应用
  • 俞恺 苏宁物流智慧创新研发中心技术总监

决策优化是人工智能的核心应用领域,苏宁物流建设了智能决策系统,将大数据和人工智能算法融入到生产作业各个环节,帮助企业提升效率,降低成本,提升用户体验。本次分享将介绍苏宁物流决策优化系统整体规划,并以自动化分单,运输网络规划,配送路径优化,仓储布局优化等应用为例,介绍苏宁物流智能决策系统建设经验。

14:30-15:30
  • 人工智能在客服行业的场景落地
  • 潘锗 科大讯飞AI服务市场技术总监

基于讯飞大数据及核心AI能力,分别从智能营销、语音导航、坐席分流、服务质检等方面介绍人工智能在客服行业的场景落地。

15:50-16:50
  • 三生万物理论的实践进化
  • 陈宇晔 上海贝锐信息科技CEO

为企业提供专业的互联互通技术解决方案,从网络层、传输层、应用层三个维度打造全方位的简单、高效和稳定的产品服务。 网络层:解决多分支机构的网络互联互通的蒲公英智能异地云组网技术 传输层:解决开放式域名外网访问内网的花生壳PhTunnel内网穿透技术 应用层:解决PC联网和无网远程维护的向日葵远程控制技术

13:30-14:30
  • 人工智能和大数据系统在电子竞技数据处理平台中的应用
  • 俞圆圆 VPGameCTO

电子竞技作为近年来竞技体育项目中发展最迅猛的一个独特分支,正在引起大量的社会关注和重视。和其他竞技体育项目一样,电子竞技对于数据的分析和应用有着独特的要求。电子竞技项目中,由于职业玩家和业余玩家的距离更近、业余玩家对于项目的参与度更高,使得其比赛数据的体量和数据分析的技术要求较之传统体育有着几何级数的增长。 所谓人工智能,其本质即通过特定算法对海量数据进行处理。在本次演讲中,我们将会介绍我们的分布式系统、存储系统、以及算法逻辑是如何对海量电竞比赛数据进行清洗处理、分级存储、和算法推演的。

14:30-15:30

1、快狗打车业务发展;2、跟随业务发展的系统架构优化;3、智能化的推送,效率提升;4、智能化调度,运力分配

15:50-16:50

本次议题主要分享国美千亿级缓存服务数次架构变迁的历程,从支撑业务、追求性能、资源效率、高效运营等多角度思考缓存服务的架构设计。

13:30-14:30
  • 分布式主动感知在智能运维中的实践
  • 肖云朋 宜信研发架构师

企业数字化使得运维智能化转型成为必然,宜信积极推动 AIOps 在科技金融企业的落地实践。本次主题是探索 AIOps 落地的一种形式:通过行为采集、仿真模拟、主动感知等手段,从用户侧真实系统使用体验出发,结合全维监控数据,更加有效的实现智能异常检测和根因分析。

14:30-15:30
  • 无探针实时应用大数据采集引擎最佳实践 和AIOps实现
  • 吴静涛 F5 Networks大中华区首席技术官

大企业客户的无探针实时应用大数据引擎采集,提升DevOps应用可视化和灰度发布控制,通过机器学习,根因分析来实现应用态势感知,异常状态判断,并同时实现AIOps/一键配置,一键变更。 适用场景:运维自动化,风控/实时决策平台,反洗钱/反欺诈。

15:50-16:50
  • 智能日志中心助力智能运维落地
  • 陈军 日志易创始人&CEO

AIOps智能运维即人工智能应用于运维领域,基于已有的运维数据通过机器学习的方式,来进一步优化、解决自动化运维低效能或无法解决的问题。运维数据包含海量的日志数据,该数据具有量大、多样、速度快时效高、价值密度低等特性,需要更加精准、高效地挖掘日志当中的信息。本文将主要介绍在 AIOps 方面,智能的日志中心以及日志在 IT 领域中的价值。

13:30-14:15
  • 企业赋能 服务生活
  • 曹洪伟 百度DuerOS 首席布道师

什么是AI? 什么是AI操作系统? 对话式AI系统——DuerOS是什么? 如何基于DBP(DuerOS Bot Platform)平台开发自己的AI应用? 开发DuerOS技能服务的方法,流程和要点? 基于DuerOS的技能案例示例

14:15-15:00
  • 基于图像技术,构建蘑菇街时尚目的地
  • 邵鑫辉 蘑菇街高级算法工程师

随着图像技术能力基础的不断增强,如何更好地在业务中交付用户价值,是蘑菇街图像团队面临的一个挑战。围绕着蘑菇街打造时尚目的地的核心任务,我们将图像搜索、目标检测、时尚标签分析等技术,与具体的场景进行结合,构造了提升用户体验的产品,例如:buy the look、搭配购等。本报告介绍其中的应用设计、技术方法、以及系统提升等方面,同观众分享实践过程和经验。

15:20-16:05
  • 人工智能赋能教育
  • 蔡林 51Talk高级技术总监

教育+人工智能这个问题上,在线教育行业在大的层面还没有找到很好的答案。51Talk积极的把AI新技术应用到在线教育的各个环节,分享主要包括如何通过新技术打造从技术上、从体验上最懂K12学员的智能化、个性化和趣味化的教学平台。

16:05-16:50
  • 人工智能时代的医疗能力突破
  • 弓孟春 神州医疗高级副总裁

医疗领域面临严峻挑战。一方面需要大批量数据来支持算法的优化、临床的应用,另一方面们传统的医疗产业数据生产能力非常弱,数据非机构化、数据鼓捣等问题广泛存在,没有办法支撑未来医疗大数据、精准医学的发展。当大批量的组学数据加入到库里,依靠人工计算很难快速从医疗数据金矿中挖掘价值,引入AI成为必然选择。

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