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AI技術演進路徑

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1、月活躍用戶量,MAU,伴隨百度的成長,看消費者數字需求的新機遇全球100多國家用戶每天主動在百度搜索表達需求1億2億1億2,7億我們不缺消費者需求,我們要學會滿足需求粉塵化數據來源,百度觀星盤2019,07網民行業需求旅游旅游自然風光,10。

2、019,4進入AI藥物研發領域3AI賦能醫院醫師目標,實現目標,實現AIAI與醫療產業的深度結合,提高社會整體醫療水平與醫療產業的深度結合,提高社會整體醫療水平定位定位AIAI賦能藥企賦能藥企,打造,打造AIAI輔助新藥輔助新藥研發平臺研發。

3、考核數據中臺,菜鳥數據中臺技術演進的路程是什么,菜鳥數據中臺和阿里數據中臺的區別是什么,大家的疑問數據中臺解決什么實際問題,目錄目錄概述篇技術演進篇阿里生態中臺演進數據中臺概述菜鳥數據中臺概述整體架構數據運營數據服務數據管理智能推送場景篇移。

4、目錄,簡介,如何使用,問題與解決方案,查詢性能優越的分析型引擎,主要特點,簡介,分區以及分區剪枝,數據局部有序,資源的垂直整合,并發,執行層實現,簡介,性能優越的因素,適用場景,單表分析或。

5、tristazero,github,io潘娟京東數科高級DBAApacheALCBeijingmemberApacheShardingSpherePMCContentContentDatabasesystemChallengesNewSQL。

6、不僅要快速拓展語言,同時要深入當地文化,在不同文化背景的國家,語言變化復雜,要給當地帶去價值,必須要能理解當地客戶最習慣的本土說法,目前在馬來西亞,泰國,巴基斯坦等地支持符合當地習慣的混合語言風格,一個典型的案例,在巴基斯坦,用戶會使用羅。

7、繁,為,簡,網絡逐步加強智能化能力,可以幫助運營商網絡運營決策科學化,業務個性化,維護精準化和服務高效化,未來網絡通過意圖網絡,IBN,分析用戶意圖,將意圖轉譯為相應的網絡策略,最終實現網絡感知和控制策略的自動化部署,意圖是IBN的核心,I。

8、UPF,支持UPF內的本地交換,也支持跨UPF的組內通訊,通過開放API接口使得第三方能夠靈活的創建或者修改通訊組,從而實現組的動態管理,5G,Advanced對5G,LAN可以在以下方面進行的技術增強,進步研究工業網絡中的新需求,在移動網。

9、策略觀點本周策略觀點,1,虛擬與現實交叉融合的元宇宙,指向互聯網的下一虛擬與現實交叉融合的元宇宙,指向互聯網的下一站,站,元宇宙可以理解為一個平行于現實世界運行的人造虛擬空間,它復制了現實世界的底層邏輯,為用戶提供豐富的內容和沉浸式的交互體。

10、技術商用化進程領先,短期內這一技術趨勢會被延續,長期來看,MPC,聯邦學習需要隱私計算供應商長期積累有效數據并迭代,優化算法,而TEE需要在此基礎上對于底層芯片做出優化設計,綜合而言,TEE對于供應商的軟硬件全棧能力要求極高,現階段中國廠商。

11、技股份有限公司英特爾,中國,研究中心有限公司之江實驗室上海長江智能數據技術有限公司中國智能交通產業聯盟中路高科交通科技集團有限公司同濟大學北京中交國通智能交通系統技術有限公司北京速通科技有限公司北京郵電大學交通運輸部公路科學研究院自動駕駛技。

12、產業鏈受益標的,阿爾特,伯特利,拓普集團目錄專業領先深度誠信專業領先深度誠信中泰證券研究所中泰證券研究所由到,集成化,模塊化進一步加強,傳統電池包形式是由電芯組成模組再組成電池包,從下部與車身地板組裝,電池集成方案取消模組結構,由電芯直接組。

13、標準,技術現狀級云服務高可靠,高可用,白名單,性能數據在線擴容,備份恢復,規模服務多個國內外總數據級,日新增數據百級,產品定位擴展能力擴展能力,的目標定位商業數據庫,技術演進使用自研的計算引擎提供復雜查詢能力,大幅改善兼容性大幅優化存儲體系。

14、云梯阿里巴巴第一代開源大數據平臺第一個集群上線達到千臺規模遷移完成跨機房集群架構上線集群規模,架構上線大數據上云以及實時化演進云上大數據平臺中小企業對開源大數據技術需求激增大數據分析對集群算力有較大的要求云計算天然就是提供彈性計算能力,年離。

15、增加了8,2萬家,平均每個企業產值不足2000萬元研發投入低國內研發投入平均水平僅有3,醫療器械TOP10企業投入研發的總費用遠不及一家大型跨國公司的研發投入中國醫療健康市場醫療大健康市場基本盤及特點可及性,Accessibility,可負。

16、矩陣,幫助電商企業快速布局跨境和新零售,提升訂單處理效率,實現數字化業務管理,為企業降本增效,萬里牛的產品矩陣BI訂貨系統ERP,含跨境,WMSCRM智慧零售萬里牛的客戶中糧集團倍思科勒鴻星爾克釘釘恒源祥青春寶日本樂天客戶對數據的痛點業務環。

17、足,雙棧操作維護復雜,應用,服務器,網絡設備,數據庫等端到端部件都要配置雙份地址,安全設備要配置雙份策略,在實際部署中容易出現漏配置,錯配置情況,引入運維和安全隱患,設備系統采用雙協議棧運行,對外暴露的接口,漏洞加倍,需要承受來自IPv4和。

18、云原生,分布式分布式分析型,云數據庫騰訊云數據庫生態產品,強同步控制臺讀寫數據申請管理冷備集群慢日志查詢錯誤日志查詢云監控監控告警一鍵創建,豐富可選的軟硬件配置輕松管理,完善的自助運維管理工具易易于于部部署署和和管管理理服務高可用,一主一從。

19、在線關系型分布式在線關系型數據倉庫無共享無共享,集群數據交互總線,協調節點,業務訪問入口,每個節點對等,對外提供一致視圖,數據節點,業務數據存儲節點,事務管理器,全局事務管理器,協調集群集群事務,并管理全局對象指標監控運維管理實時告警安全審。

20、結與展望3,1智能云網政府行業解決方案3,2智能云網醫療行業解決方案3,3智能云網教育行業解決方案3,4智能云網工業領域解決方案3,5智能云網氣象行業解決方案17251719202224智能云網IPv6,演進技術白皮書1隨著云計算,大數據。

21、產數據庫采購數據庫商品,EDI,ML,訂單購貨單原料,EDI,ML,Pre,互聯網B2B1,0架構客戶供應商傳統供應鏈挑戰,設置成本與不靈活生產商物流提供商零售商分銷商ISV供應商客戶批發商銀行倉儲提供商傳統供應鏈管理體系阿里巴巴B2B的演。

22、有不斷的進步關于TTS大家關注的焦點關注點自然音質多選擇甜美TTS合成在未來的發展用自己的聲音來作為TTS發音人目前已能做到讀一篇2000字的文章,即可生成這個人的音庫,技術已經成熟,很快就會應用到智能音箱中,存在的問題,用戶得有點耐心,將。

23、有不斷的進步關于TTS大家關注的焦點關注點自然音質多選擇甜美TTS合成在未來的發展用自己的聲音來作為TTS發音人目前已能做到讀一篇2000字的文章,即可生成這個人的音庫,技術已經成熟,很快就會應用到智能音箱中,存在的問題,用戶得有點耐心,將。

24、速實現,3,業務依賴,子系統依賴關系復雜特點,1,站點數激增,2,數據量激增,4,100臺機器架構抽象,高可用架構圖架構特點,1,進一步垂直拆分,2,分層抽象,3,服務化,4,水平拆分矛盾點,高可用高可用的思路是冗余,故障轉移矛盾點,高性能。

25、員的時間線產品運營的時間線信息過載解決方案個性化推薦用戶關注問題3,0用戶收藏答案2,0用戶創建問題1,0用戶贊同文章0,8,EdgeRank算法信息過載解決方案個性化推薦GBDT模型,信息過載解決方案個性化推薦信息過載解決方案個性化推薦F。

26、群在線服務消息中間件LOG集群1,日志收集與傳輸的本地緩存2,面向重要的實時消費與數據處理離線集群1,日志的最終匯聚點,數據dump到Hadoop集群2,面向次重要的實時消費與數據處理集群拆分,服務質量保障規模日處理消息數4萬億,日消息峰值。

27、簡介,分區以及分區剪枝,數據局部有序,資源的垂直整合,并發,執行層實現,簡介,性能優越的因素,適用場景,單表分析或,性能并不出色,不足,簡介,適用場景與不足,選擇的原因產品需求,交互式分析能力,查詢模式多變,以大寬表為主,數據量大。

28、監控平臺等,驗證容器的可行性,基于演進打磨彈性策略,調度系統建設容器運營平臺基礎系統軟件加強自研內核,提升安全隔離線上,應用,容器,架構圖服務治理發布平臺測試部署容器彈性服務畫像鏡像管理容器運行時監控管理平臺安全容器編排目錄架構演進調度系統。

29、估值2,5億美元,投資方主要有IDG,高瓴資本,君聯資本,貝塔斯曼中國,晨興創投以及中國領先的金融數據服務企業萬得咨詢跟投,WhatisBDP,快速打造貼合業務的一站式數據平臺靈活易用完整閉環數據驅動管理提升經營績效海致BDP發展歷程201。

30、簡介,分區以及分區剪枝,數據局部有序,資源的垂直整合,并發,執行層實現,簡介,性能優越的因素,適用場景,單表分析或,性能并不出色,不足,簡介,適用場景與不足,選擇的原因產品需求,交互式分析能力,查詢模式多變,以大寬表為主,數據量大。

31、群在線服務消息中間件LOG集群1,日志收集與傳輸的本地緩存2,面向重要的實時消費與數據處理離線集群1,日志的最終匯聚點,數據dump到Hadoop集群2,面向次重要的實時消費與數據處理集群拆分,服務質量保障規模日處理消息數4萬億,日消息峰值。

32、csasSoftware04增強分析與決策智能目錄CONTENT,01什么是現代數據棧,傳統數據棧的問題,性能受限,昂貴使用門檻高獲取洞察流程長場景擴展困難數據倉庫的發展,商業,數據作為企業競爭力的核心,賦能組織做更好的決策,技術,大數據。

33、預訓練提升模型的泛化性,緩解意圖理解問題模型特點,小布的演進,反智障,預訓練大模型,關鍵策略外部知識增強全詞,實體,關鍵語,短語工程落地,統一表征骨干網絡,全局只計算一次下游任務,只微調末層全局計算量節省,小布的演進,反智障,預訓練大模型。

34、從計算能力,查詢性能,架構簡潔性,可擴展性,穩定性,可維護性等維度考慮選型平臺與數倉,外部表外部表外部表混合混合查詢平臺查詢平臺統計邏輯視圖,可選,統計邏輯視圖層日志流經過,的數據建模,數據在數據倉庫經過一些列操作,最終層數據推送到查詢層。

35、Push,Webhook,WechatWebhookApp,pushSMSWebhook,3,SLA,C,SLA,Action,去,SaaS,1,1,2,3,的,1,2,2,e,press,webe,press,directore,pres。

36、錯誤的圖片1,過去10年的核心變化這些年經歷的技術熱點PC軟件Web2,0,云計算,大數據移動互聯網,LBS社交移動支付,O2O,移動電商,社區團購機器學習,人臉識別,VRAR物聯網,自動駕駛區塊鏈,元宇宙過去10年的4大現象掃碼普及,生物。

37、型,微調,挖掘現有大模型潛力,降低具體下游任務的開發成本,4,提升算力效率,從稠密機構向稀疏結構發展,5,提升訓練的工程化效率,向并行訓練和混合精度訓練發展訓練方法,AI模型的訓練方法主要包括監督學習和無監督學習兩種典型方式,后隨模型訓練數。

38、分析師,分析師,閻貴成閻貴成編號,中央編號,核心觀點,核心觀點,模型融合了詞向量,注意力機制和預訓練模式的諸多優勢,其出現標志著深度學習進入大模型時代,推出基于和人類反饋強化學習的以其強大的語義理解和生成能力引爆了市場,技術側重點理解大模型。

39、市場走勢資料來源,國信證券經濟研究所整理相關研究報告傳媒互聯網周報,數字中國頂層規劃出臺,開放加速場景應用爆發,傳媒互聯網周報,有望提升廣告貨幣化率,中觀維度持續看好游戲板塊,傳媒互聯網周報,搜索,催生,多家公司計劃接入,文心一言,傳媒行業。

40、型只能處理單一場景,通用能力非常弱,導致成本過高,2012年至今大模型得益于底層技術原理的突破和硬件算力的發展,模型越來越大,GPT3,2020年,達到了驚人的1750億個參數,一般人腦有神經元120到140億個,大數據龐大的模型需要對應于。

41、AIC端產品中的第一個爆款,可能代表著商業端產品中的第一個爆款,可能代表著商業化的拐點,化的拐點,1,從用戶體驗上,比起競品和上一代產品,ChatGPT的連續對話能力明顯更強,具備了大范圍商業化的潛力,2,從應用場景的潛力上,語義文本類產品。

42、分析師,金戈分析師,金戈編號,中央編號,分析師,分析師,閻貴成閻貴成編號,中央編號,核心觀點,顛覆了傳統深度學習模型,但僅限于文本,打通了與領域的壁壘,模型將生成式預訓練引入領域,基于的多模態模型涌現,多模態已經在多個領域中得到廣泛應用,如。

43、億股股,銷售收入銷售收入,億元億元,利潤總額利潤總額,億元億元,行業平均行業平均,平均股價平均股價,元元,行業相對指數表現,行業相對指數表現,數據來源,方正證券研究所相關研究相關研究方正證券計算機行業事件點評報告,辦公正式進入時代,啟明星辰。

44、24,1上訊ADM的四大數據管理解決方案134,2上訊敏捷數據治理平臺,ADM,核心技術組成145,行業典型案例19總結21目錄中國CDM技術及市場應用白皮書21,1數據成為數字經濟發展的核心要素隨著云計算,大數據,物聯網,人工智能等數字技。

45、計算引擎元數據存儲資源調度大數據架構演進數據規模,數據規模,級級任務規模,日均百萬任務規模,日均百萬準點率,準點率,通過自研技術通過自研技術提升穩定性和效率提升穩定性和效率鏈路識別接入層計算引擎元數據存儲基線保障關鍵路徑時間預測多引擎適配畫。

46、模型,上層為基于行業大模型的各類行業應用,金融金融,AI,AI的應用場景,的應用場景,可應用于智能客服,投顧,營銷,風控,運營,投研,投行,量化交易,低碼研發等多個場景,金融信息化企業金融信息化企業,AI,AI的結合形式,的結合形式,基于大。

47、資源碎片及運營成本的問題T4容器阿里第一個自研容器引擎,基于L,C研發T4容器,使得淘寶業務從VM過渡到容器調度系統探索全面容器化云原生探索云原生統一調度Sigma基于swarm打造的容器調度引擎,驅動集團全面容器化,統一管理公司的資源,并。

48、證券研究報告證券研究報告,請務必閱讀正文之后的免責聲明及其項下所有內容大語言模型的原理,演進及算力測算大語言模型的原理,演進及算力測算機器學習中模型及數據規模增加有利于提高深度神經網絡性能,機器學習中模型及數據規模增加有利于提高深度神經網絡。

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2018年知識內容平臺AI技術應用思考.pdf 報告

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2019年快手萬億級別Kafka集群應用實踐與技術演進之路-趙健博.pdf 報告

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2019年美團集群調度系統HULK技術演進.pdf 報告

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2019年海致智能數據平臺BDP技術演進之路.pdf 報告

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2019年快手萬億級別Kafka集群應用實踐與技術演進之路.pdf 報告

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5-1 現代數據棧中的消費層 - BI+AI 產品的演進.pdf 報告

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4-2 OPPO 對話式 AI 助手小布演進之路.pdf 報告

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