2019年WOT全球人工智能技術峰會嘉賓演講PPT資料合集（共32套打包）

1、知識問答關鍵技術知識及問答概述精準知識問答技術自然問答關鍵技術總結與展望01020304知識問答關鍵技術知識及問答概述精準知識問答技術自然問答關鍵技術總結與展望01020304感知化符號化關聯化度量化視覺聽覺觸覺味覺嗅覺語言與文字數據網絡知識圖譜信息表示發展歷程知識表示目標：共享表達一：屠呦呦，1930年12月30日生于浙江寧波。表達二：屠呦呦，畢業于北京醫學院（今北大醫學部），2015年10月。

2、曠視曠視AI在金融風控領域的運用在金融風控領域的運用曠視發展歷程發布計算機視覺開放平臺曠視Face+2012.10發布世界第一臺智能攝像機2015.10螞蟻金服的“微笑支付”功能在肯德基上線運行，由曠視提供技術支持2016.12發布智能物流解決方案2018.02發布機器人網絡操作系統曠視河圖2019.012011.10曠視在北京成立2013.07開始提供在線身份驗證平臺FaceID2015.11。

3、三生萬物理論的實踐進化,互聯網公司,3000萬用戶,三種植物,讓連接無處不在,建立人與設備、設備與設備、網絡與網絡的互聯互通,互聯網用戶,蒲公英天涯若比鄰,蒲公英技術,蒲公英產品系列,互聯網用戶,向日葵視界觸手可及,系統,網絡,向日葵遠程技術進化史,3.0,向日葵功能,高清高幀動態碼率技術,向日葵GAME,向日葵硬件產品系列,互聯網用戶,花生殼=無網不透,花生殼開放平臺,互聯網用戶,SYNTSe。

4、零售行業的發展趨勢零售的本質不變：成本、效率、體驗零售業態的成本、效率、體驗創新第一次零售革命第二次零售革命第三次零售革命第四次零售革命業態類型成本/效率體驗百貨商店連鎖商店超級市場數字化電子商務支持大批量生產降低價格選址貼近居民社區更具便利性現代化IT的應用進一步提高流通速度和周轉效率顛覆傳統多級分銷體系降低分銷成本博物館式的陳列購物更便捷通過統一化管理和規?；\作實現成本和效率開架銷售、自我。

5、推薦系統在劍網3推欄項目中的落地推薦系統中的What、Why、Where劍網3推欄推薦系統架構推薦系統中常見的各種坑010203推薦系統中的What、Why、WhereWhatWhyWhereWhat歷史行為社交關系個人興趣個人信息WhyNetflix：67%被觀看的電影來自推薦Google新聞：38%的點擊量來自推薦Amazon：35%的銷量來自推薦Where劍網3推欄推薦系統架構推薦系統流程。

6、智能交互的發展交互的思考人機交互引領產業變革，IT產業的第六次浪潮來臨任務的執行信息的查詢娛樂與休閑智能的視覺智能的嗅覺智能的聽覺AIOT時代2016年起3智能交互的劃分交互的思考檢索式交互 信息獲取任務式交互 執行任務閑聊式交互-娛樂與休閑QA匹配/QQ匹配槽位與任務驅動的對話系統端到端的閑聊系統成熟度：*基于推薦與排序技術，文本匹配技術引入深度學習，加入依賴與上下文槽位成熟度：*特有領域實踐。

7、深度學習在企業智能交互中的應用追一科技 潘晟鋒企業智能交互系統的劃分思考企業智能交互系統的劃分思考深度學習在智能交互當中的應用深度學習在企業服務中的實踐擬人度包含兩個方面，它需要像人一樣處理復雜問題的能力；同時也需要像人與人之間的交互一樣自然擬人度作為人工智能產品，其本意是為了替代繁重的人工成本。因此我們希望智能系統能夠快速復制到相近的場景當中去可復制作為企業服務的一部分，智能交互系統需要提供高。

8、提綱知識圖譜在保險業的應用實體與關系的抽取算法信息提取工具文檔標注工具01020304知識圖譜在保險業的應用智能交互5保單條款信息提取保險經紀對話記錄保險業知識圖譜智能問答智能客服客戶數據保單數據精準推薦自動理賠反欺詐6https:/ Man+Woman=Queen自然語言處理的任務https:/ 類別-序列 文本生成,圖像描述生成 序列-類別 文本分類,情感分析關系提取關系提取 序列-序列(同。

9、機器閱讀在智能銀行中的應用深度剖析與實踐上下求索：智能銀行建設的痛點與思考鉤深極奧：機器閱讀介紹與剖析遍地開花：落地實現，案例剖析與展望010203互聯網銀行的挑戰全國執業，沒有網點依賴流量，客戶增長快業務迭代快快快數據增長快快快制度，流程繁多人力不足，傳統人效低互聯網銀行強監管合規金融業務復雜智能銀行趨勢銀行1.0銀行2.0銀行3.0銀行4.0網點人工服務自助機具服務電子銀行服務智能銀行服務受。

10、無探針實時應用大數據采集引擎最佳實踐和無探針實時應用大數據采集引擎最佳實踐和AIOps實現實現ABCDABC非A.B.C.不談的企業客戶，遇到了D的問題傳統數據中心在向云+DevOps過渡AvailabilityZone#1AvailabilityZone#2AutoScalinggroup：Web ServerSecuritygroup：Web ServerEC2WebServerAutoSc。

11、AI算法在樂推薦中的實踐 關于網易云音樂 AI算法在音樂推薦中的應用 音樂場景下的AI思考目錄 關于網易云音樂 AI算法在音樂推薦中的應用 音樂場景下的AI思考目錄關于網易云音樂樂評社區UGC歌單精準推薦關于網易云音樂音樂人計劃LOOK直播主播電臺關于網易云音樂網易云音樂6億注冊用戶AppStore音樂排行榜第一 關于網易云音樂 AI算法在音樂推薦中的應用 音樂場景下的AI思考目錄AI應用-隨處。

12、蘇寧物流智能決策系統建設與應用01人工智能決策優化簡述蘇寧物流AI技術應用蘇寧物流決策優化應用案例經驗總結和展望020304什么是智能決策系統路徑規劃分派優化商品流生產排程商品定價投資組合優化降成本提效率升體驗機器學習運籌化優深度學習文本圖像視頻語音。推薦系統預測聚類關聯分析分類。視頻。運籌優化定義及解決的問題路徑規劃配送排程網絡規劃分配問題物流商品智能定價智能補貨智能倉儲零售投資組合決策金融產。

13、AI邊緣計算的崛起友邦安達 CPOAI邊緣計算的崛起01AI+安防行業發展AI邊緣計算的商業分析AI邊緣計算的產品和未來思考0203模擬監控1979-1983數字監控1984-1996網絡監控1997-2008高清監控2009-2012網絡監控2012-至今安防行業逐漸形 成以模擬攝像機+視頻矩陣+磁 帶錄像機為產品矩陣采用數字記錄技 術的DVR產品，取代了磁帶錄像 機，在各項功能 上產生突破視。

14、人工智能賦能教育人工智能賦能教育010102020303技術壁壘AI上的嘗試51Talk51Talk是做什么的是做什么的51Talk，中國在線英語教育的領導品牌，創立于2011年，從創立之初，便將“讓每個人都有能力對話世界”作為自己的使命，于2016年6月10日成功登陸美國紐交所，股票代碼COE。成為2016年中國赴美上市第一股、中國在線教育赴美上市第一股、全球首家上市的B2C在線教育企業；同時。

15、目錄01業務介紹02平臺側：收入優化03商家側：轉化優化04用戶側：體驗優化目錄01業務介紹02平臺側：收入優化03商家側：轉化優化04用戶側：體驗優化用戶獲取用戶服務商業變現商戶數360萬，用戶數3億+，日活躍騎手60萬，覆蓋城市2500+業務形態多產品形式多售賣模式多參與方商業生態平臺商家用戶Display AdsSearch AdsFeeds AdsPush AdsCPT/GDCPMCPC。

16、網易容器云實踐與云計算的那些坑云計算的那些坑混合云DCP平臺介紹與業務上云實踐新一代容器集群平臺010203目 錄CONTENTS人工智能及AI操作系統開發者生態DuerOS賦能企業DBPDuerOS技能開發DuerOS技能服務生活從馮諾伊曼體系看人工智能對話式AI操作系統DuerOS的MVVS 為幫助用戶而生，做用戶貼心可靠的助手 強化小度小度品牌，打造小度硬件爆品，完善技能生態，拓展銷售渠道。

17、荔枝的UGC推薦系統實踐荔枝推薦系統介紹UGC內容理解與內容發現用戶興趣發現的探索利用問題長尾召回與排序策略01020304荔枝錄播電臺荔枝live直播吱呀交友頻道搜索私人電臺首頁頻道同城熱門新秀聊天聲音漂流瓶荔枝的UGC理念建立更多用戶到內容的連接發現有價值的主播和內容降低用戶創作的門檻帶你聽見全世界更輕松的表達發現聲音的才華用戶理解交互設計算法模型內容理解荔枝推薦關注點rcmdsourcen。

18、全球化共享教育模式全球化共享教育模式走向爆走向爆發發|0123456780102030405060702014年底只年底只有有102名學名學員員學學員突破員突破1萬萬學學員突破員突破10萬萬2019年年4月月學學員突破員突破60萬萬教教師突破師突破7萬萬與與TESOL國國際聯盟合作際聯盟合作與美國國家地與美國國家地理學理學習合作習合作成成為為ETS大大陸地區唯陸地區唯一一鉆石級合作伙伴鉆石級合作。

19、一場客服與A.I.的融合之旅2000第二次AI冬天1990第二次黃金期第五代計算機失敗，DARPA削減投入第五代計算機興起Hopfield網絡&BP算法第三次浪潮DNN在語音識別上的成功CNN在圖像識別上的成功深度學習（Hinton 2006）真正爆發的前夜1956Dartmouth會議1970第一次黃金期Logic Theorist第一款人工智能軟件Perceptron 第一款神經網絡。

20、業務流程呼出呼入系統流程ASRTTSNLGNLUDSTDP語音對話-難點理想的樣子 槽位填充 意圖識別 領域識別 現實情況 復雜流程 和 簡單問答 混合 純語音的交互，口語化 用戶異常交互多 迭代周期短，效果要求高 小蜜語音對話-系統架構分詞詞性NER情緒識別意圖識別槽位填充領域識別QA問答狀態追蹤任務對話策略語音對話策略融合策略對話模板對話生成NLUNLU-CASE消費者：商家不同意退貨怎么辦。

21、A Short Intro:無處不在的對抗樣本攻防,扇貝算法團隊負責人,無處不在的對抗樣本攻防,01,What is an Adversarial Example?矛與盾（常見攻擊和防御算法）新的趨勢和風險,02,03,StyleGAN(2018),Tacotron(2017),GPT-2(2019),深度學習模型生成結果已經可以欺騙人類，那么模型可以被欺騙嗎？,What is an Adver。

22、基于基于創新算法的半創新算法的半監督監督lookalike的的效果效果營銷營銷讓 世 界 心 中 有 數目 錄CONTENTS01.MobTech公司介紹02.市場分析03.Lookalike場景下樣本補充技術04.營銷場景下的模型算法05.轉化率技術革新下的飛躍案例06.MobTech產品介紹Lookalike 市場分析廠家GoogleFacebookYahoo!微信建模方法predict m。

23、海量日志分析與智能運維智能日志中心介紹圍繞日志的AIOps場景與算法原理介紹日志分析實踐與案例010203內置支持的基礎架構類日志分析問題歸因定位通過日志模式洞察罕見報錯信息快速發現障故基于多種算法的異常預測輔助修復決策多方位展現系統狀態加速決策132“日志+算法“的 AIOps 實踐之路日志統計-指標異常-服務健康度服務健康度監控架構指標數據的來源和選擇 SRE：谷歌運維解密提出黃金指標：延遲。

24、基于圖像技術，構建蘑菇街時尚目的地業務場景與目標內容業務中的buy the look電商情景中的搭配購0102032蘑菇街的愿景：時尚目的地好看好看+時髦時髦+能買到能買到3Look信息流直播導購商城銷售圖像算法技術蘑菇街 圖像搜索 目標檢測分割 時尚屬性識別 圖像分類圖像技術能力不斷增強，如何在業務中更好地交付用戶價值？4Case 1:buy the look5 在look中，如何提供購買鏈接。

25、深度學習推動人工智能進入工業大生產階段人工規則機器學習深度學習標準化自動化模塊化通用性深度學習在各行業的商業增值潛力128898785857967575655555044444439383630旅游物流運輸零售汽車高新技術油氣化學媒體娛樂基礎材料有包裝商品農業銀行醫療保健公共部門電信醫療制藥保險半導體航天及國防Average=62來源 人工智能前沿報告：深度學習的應用和價值，麥肯錫百度深度學習2。

26、目錄1、站在歷史、現在和未來交匯點的哈啰出行2、從應用到系統3、我們的星辰大海4、幾個小故事-來自實習生們的出擊站在歷史、現在和未來交匯點的哈啰出行發展歷程業務規模智能技術驅動精細化運營0102032016 起步開局9月：確立“哈羅單車”項目11月：“Hellobike”1.0正式亮相市場2017 飛速發展3月：電子圍欄技術正式“上線”4月：景區業務上線，完成新一輪融資，城市布局進一步加速6月：。

27、目錄創業之初高速發展智能驅動總結01020304搬家貨運2014年2015年2016年貨的搬家服務上線企業服務上線 平臺日訂單突破20萬快狗打車150+個駐點城市，200萬注冊司機，累計服務貨運用戶過億次覆蓋中國及東南亞地區的同城貨運平臺2017年快狗打車與GGV合并2018年平臺日訂單突破40W2019年平臺化&增長.創業之初快速迭代試錯家政速運美甲平臺jzsymjplonlyonen。

28、?WakeDataWakeData?力力?力力?2018.07?2018.08?Park?2018.08?H3C?2018.09?WeWork 務?2018.09WakeData?2018.06?Flyme?WakeData?2018.10?2018.11?2018.11?2019.01?2018 年?力?TOP 10?2018.12?2019.01WakeData?H3C?2018.12?20。

29、Agenda不再是小孩子的游戲-電子競技的發展和IT技術的助力電子競技和傳統競技體育的區別Distributed System for Esports-分布式數據處理Big Data for Esports-海量數據存儲AI for Esports-基于OCR與機器學習的數據識別和挖掘電競發展支撐數據與案例(參考)2015年:移動電競用戶（中國）1.96億2016年9月：LOL全球月活1億201。

30、01為什么要建立大數據中臺技術大數據中臺建立參考模式與思考大中臺，小前臺場景下技術人員該做些什么0203從0到N建立大數據中臺信息化數字化的轉變導致中臺出現所有的企業都會成為數字企業數據人工智能成為新的基礎設施數字用戶資產是企業的核心資產中臺是技術從后臺走向前臺的過渡階段讓業務還給業務，提高的業務效率FrontOfficeMiddleOffice中臺業務，顧名思義，是承接前臺業務和后臺業務的橋梁。

31、分布式主動感知在智能運維中的實踐分布式主動感知在智能運維中的實踐運維的發展什么是智能運維宜信運維的實踐主動感知01020304運維的價值資源提供業務變更請求處理故障預測異常檢測根因分析動態擴容服務降級容量規劃彈性調度利用率分析趨勢分析成本分析效率質量成本運維的困境服務在運維層面的多維度網絡拓撲技術棧服務拓撲運維質量=運維人員 X 運維手段運維的發展空白ITSMITOMITOAAIOps(Algo。

32、歷史背景2應用應用效率效率跨業務緩存利用緩存利用成本高：不知道、找不到、看不懂技術發展重復造輪，底層支撐復雜度底層支撐復雜度高分散兼職維護,核心技術核心技術沉淀弱資源管理集群分散，體系化治理復雜度高，統一管理難度大硬件資源分散，綜合利用率綜合利用率偏低建建設設GcacheGcache各業務團隊，各自建立集群20142014雙雙1111前前Gcache1.0正式上線經歷雙11大促20152015G。