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大爆料-为你解读阿里云ET写春联背后的能力

最近阿里云人工智能ET写春联的事儿占据了各大媒体和朋友圈,我只想说阿里的程序员好有范儿啊,过年都不消停;大家都在说我们已经看到的,例如ET在跟体验者互动、好多的围观群众、机械臂在刷刷的奋笔疾书…今天我就为各位说说你们没看到的, 在此,特别为看官们准备了两种解读方式,视频(火热出炉强烈推荐)和文字版; 阿里云ET视频: 文字解读: 此次ET写春联活动中,为了针对每个体验者个性化定制春联,ET用到了三部分的能力: 智能语音交互-语音识别功能能够将用户说的声音识别成文本,而通过自然语言理解、人机对话,使得ET不仅可以听,还能够理解用户说的话,进而给出反馈。

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开源大数据周刊-第38期

本期关注:梨视频基于阿里云E-MapReduce搭建视频推荐系统的实践,Apache Eagle成为新的顶级项目,英特尔开源的分布式深度学习库BigDL,Hadoop 3.0新功能测评

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ET ,你居然开始"不务正业"?!

阿里云大数据开发平台(数加)提供了大量的大数据产品,包括大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用、人工智能等产品与服务。我们急需图像 & 语音相关方面的大牛,同时我们也需要人才来参与建设我们的大数据开发平台。

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【双11背后的技术】基于深度强化学习与自适应在线学习的搜索和推荐算法研究

作者:灵培、霹雳、哲予 1. 搜索算法研究与实践 1.1 背景 淘宝的搜索引擎涉及对上亿商品的毫秒级处理响应,而淘宝的用户不仅数量巨大,其行为特点以及对商品的偏好也具有丰富性和多样性。因此,要让搜索引擎对不同特点的用户作出针对性的排序,并以此带动搜索引导的成交提升,是一个极具挑战性的问题。传统

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一篇很好的参考文章:深度学习算法在自然语言处理中的一些心得

对于初涉深度学习的初学者,本文作者根据自己的学习经验,分享了自己的学习笔记,是一份很好的关于深度学习的学习参考

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深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout

本文详细介绍了深度学习中dropout技巧的思想,分析了Dropout以及Inverted Dropout两个版本,另外将单个神经元与伯努利随机变量相联系让人耳目一新。

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一眼看懂2016:关于物联网、机器学习、AI和自动化都发生了什么?

摘要:2016年匆匆过去,在物联网、机器学习、AI和自动化领域,精彩的2016时时有此起彼伏的商业事件、技术突破、应用创举吸引我们,让我们对这些充满想象力的科技领域投注更多的关注,给予更多的期望。一份关于物联网、机器学习、AI和自动化的2016大盘点袭来,或许能帮你更好地回顾历史,了解未来。

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阿里云有个“怪”博士团队,竟用AI让1亿人吃上了热饭

面对全国1亿人“嗷嗷待哺”的胃,和百万外卖骑手每天多走的冤枉路。阿里云和饿了么打算用人工智能ET解决这一难题。但这么庞大的题,世界上恐怕还没有人解过。难题落到了人工智能团队身上。“怪”博士如何解决这一难题?

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深度学习的效果为何如此惊人?看看全息理论怎么说

大家一定不会对近几年来日益热门的深度学习技术感到陌生。但是大家有没有想过,构成深度学习基础的深层卷积网络并不复杂,为什么这样的结构解决实际问题时能够取得如此神奇的效果?或许,我们可以从全息理论中找到答案。

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深度学习零基础?没关系——面向艺术家的RNN教程

本文适用于没有任何机器学习背景的读者,目标是向艺术家和设计师展示如何使用一个预训练的神经网络并使用简单的Javascript和p5.js库生成交互式的数字作品。教程简单详细,没有任何的公式与推导。

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也算是处女作

没有想到阿里云也有博客。 作为菜鸟的我居然可以在这里写博客。 学海无涯,学无止境啊! 正好我关心的这里都能解答。权且当着学习的平台。 还能了解大数据 关键可以解决我的安全问题!

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【在线】云端101种玩法:计算机视觉、信令大数据防诈骗和AI审核案例

春节前在线直播,4位技术实力强悍的专家将分享,“千人千算” 人工智能监控应用、基于信令大数据让电信网络更安全、计算机视觉如何认识和理解图片、如何用AI审核技术解放运营人力。

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报到贴

第一次发博客,记录下。加油! 职业:软件工程师 关注:物联网、人工智能、VR等。

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成功企业的核心思维逻辑

1,企业只研究一个问题,那就是通路问题。 2,把产品从自我价值,变成公认价值,将产品通过价值转化,价值互换,就成为通路。 3,必须要掌握企业的通路,相当于抓住企业的通点,打通动脉,水到渠成。 4,创业者不能缺的东西有两块:一硬件,二软件。

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阿里巴巴直播防控中的实人认证技术

直播作为近来新兴的互动形态,已经成为近几年最风生水起的行业之一。如何在提高用户体验的同时准确的判断账号背后真实的人?本文来带你一探究竟。

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2017年数据领域的八大发展趋势

从深度学习到解耦,下面是年初能够看出的数据领域的发展趋势。

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