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作为 CIO，构建一个商业智能 BI 分析平台应该重点关注什么？
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机器学习中的概率统计
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Stability AI，新人工智能背景下的开源先锋
今天跟大家聊聊一家总部设在伦敦的AI公司，虽然小，但对这一波AI浪潮的贡献不可谓不小，好产品好公司都值得推荐给大家。开源生成式绘画StableDiffusion提起StabilityAI，多少有些陌生，但提起StableDiffusion，熟悉AI绘画的朋友想必都不会太陌生，StableDiffus
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使用AI优化慢SQL，开发秒变DBA
“AI不会替代他们，但善用AI的人会”慢SQL经常会让应用程序响应变慢，轻者影响用户体验，严重的时候可能会导致服务不可用。如果，每次遇到慢SQL都求助于DBA，一方面效率很低，另一方面也会很没面子。所以，我们一起来看看如何使用AI能力给出超越一般DBA的SQL优化建议。NineData（www.ni
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AI面试机器人后端架构实践
01导读AI面试机器人通过利用灵犀智能语音语义平台的人机语音对话能力模拟招聘者与求职者进行多轮语音沟通，达到在线化面试的效果。本文详细描述了AI面试机器人的后端架构组成、对话引擎设计、资源需求预估策略、服务性能优化方法。AI面试机器人上线一年多来，累积接待了百万次面试请求，极大地提升了招聘者招聘效率
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AI面试机器人后端架构实践
01导读AI面试机器人通过利用灵犀智能语音语义平台的人机语音对话能力模拟招聘者与求职者进行多轮语音沟通，达到在线化面试的效果。本文详细描述了AI面试机器人的后端架构组成、对话引擎设计、资源需求预估策略、服务性能优化方法。AI面试机器人上线一年多来，累积接待了百万次面试请求，极大地提升了招聘者招聘效率
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如果让 AI 来写高考作文，能得多少分？
大家好，我是树义。不知不觉，这两天又是高考的时候。距离我高考已经过去了整整12个年头了，想想那时候智能手机也不怎么普及，不像现在那样人手一个智能机。现在不仅信息技术发达，人工智能技术也是突飞猛进。于是我突发奇想：如果让AI也来做一回考生，写一次高考作文，那它能得多少分呢？考生请就位考官：作文题目是《
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58 安全-图像多标签识别技术实践
01导读图像识别任务是计算机视觉领域内的一种基础任务，经过长期发展已经取得了傲人的成绩，现有的识别算法大多只能识别出图像中的单个物体，所以当图像中有多个物体时这类算法将失去作用。然而，现实生活中图片往往包含多个类别的物体，图像多标签识别技术在这种背景下应运而生。通俗来讲，多标签识别就是识别出一个图像
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数字人技术在直播场景下的应用
作者|薄志浩导读introduction本文介绍了在数字人AI技术发展迅猛，整体AI数字人市场呈现高速增长的趋势下，与强调高实时性互动的直播业务场景的结合与应用，通过数字人渲染技术、强大的AI全栈能力、算力为虚拟主播赋能，在面部表情、肢体动作、问答对话以及情绪反馈等交互效果上都达到了十分生动拟人的效
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数字人技术在直播场景下的应用
作者|薄志浩导读introduction本文介绍了在数字人AI技术发展迅猛，整体AI数字人市场呈现高速增长的趋势下，与强调高实时性互动的直播业务场景的结合与应用，通过数字人渲染技术、强大的AI全栈能力、算力为虚拟主播赋能，在面部表情、肢体动作、问答对话以及情绪反馈等交互效果上都达到了十分生动拟人的效
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【时序】Informer：对长序列预测更高效的Transformer
分享最近精读的论文：Informer，一种对长序列预测更高效的Transformer。推荐阅读：3星。不足之处，还望批评指正。也欢迎大家加入宅码社群，一起读论文！
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【知出乎争】时序近邻样本的聚合特征工程
在Kaggle：Optiver Realized Volatility Prediction中，量化数据集是被打乱的，在时间特征time_id不能反映真实时间顺序的情况下，第一名nyanp选手制作了近邻聚合特征加入到模型中，使得分数从0.21提升到0.19（银牌到金牌的差距！）。本文也将讲解近邻样本的聚合特征是如何生成的。不足之处，还望批评指正。
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多任务梯度提升树MT-GBM（含KL Loss求导）的使用小结
多任务梯度提升树MT-GBM的使用小结，另外，还尝试了对KL Loss求导获取梯度。不足之处，还望批评指正。 关键词：MT-GBM，KL Loss，自动求导。
