大型商用時(shí)序數(shù)據(jù)壓縮的特性，提出了一種新的算法，分享用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮的研究探索
滴滴機(jī)器學(xué)習(xí)場景下的 k8s 落地實(shí)踐與二次開發(fā)的技術(shù)實(shí)踐與經(jīng)驗(yàn)，包括平臺穩(wěn)定性、易用性、利用率、平臺 k8s 版本升級與二次開發(fā)等內(nèi)容
機(jī)器學(xué)習(xí)就是通過經(jīng)驗(yàn)來尋找它學(xué)習(xí)的模式，而人工智能是利用經(jīng)驗(yàn)來獲取知識和技能，并將這些知識應(yīng)用于新的環(huán)境
神經(jīng)形態(tài)結(jié)構(gòu)融合學(xué)習(xí)和記憶功能領(lǐng)域的研究主要集中在人工突觸的可塑性方面，同時(shí)神經(jīng)元膜的固有可塑性在神經(jīng)形態(tài)信息處理的實(shí)現(xiàn)中也很重要
針對結(jié)算收銀場景中商品識別的難點(diǎn)，從商品識別落地中的模型選擇、數(shù)據(jù)挑選與標(biāo)注、前端和云端部署、模型改進(jìn)等方面，進(jìn)行了深入講解
通過分析其中的關(guān)鍵問題，建立了新熱內(nèi)容曝光敏感模型，并最終給出一種曝光資源約束下的多目標(biāo)優(yōu)化保量框架與算法
優(yōu)酷推薦業(yè)務(wù)，算法應(yīng)用場景眾多，需求靈活多變，需要一套通用業(yè)務(wù)框架，支持運(yùn)行時(shí)的算法流程的裝配，提升算法服務(wù)場景搭建的效率
餓了么算法專家劉金介紹推薦業(yè)務(wù)背景，包括推薦產(chǎn)品形態(tài)及算法優(yōu)化目標(biāo)；然后是算法的演進(jìn)路線；最后重點(diǎn)介紹在線學(xué)習(xí)是如何在餓了么推薦領(lǐng)域?qū)嵺`的
杜克大學(xué)的一種 AI 算法PULSE可以將模糊、無法識別的人臉圖像轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)生成的圖像，其細(xì)節(jié)比之前任何時(shí)候都更加精細(xì)、逼真
能快速將現(xiàn)有算法在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境落地，并能利用GPU加速實(shí)現(xiàn)大規(guī)模計(jì)算，我們自己搭建了一個(gè)GPU加速的大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，取名小諸葛
人類可以通過視覺和觸覺融合感知快速確定抓取可變形物體所需力的大小，以防止其發(fā)生滑動或過度形變，但這對于機(jī)器人來說仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題
在底層通過使用基于模型的操作單元，保證了手指與物體之間持續(xù)穩(wěn)定的抓��；在中層使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行規(guī)劃，從而實(shí)現(xiàn)較長和復(fù)雜的手內(nèi)操作流程
