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人工智能 · 圈子

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问答

智能客服系统都有哪些不同的形式?

有哪些不同的应用场景,或者说模式?

问答

智能客服的一般技术目标是什么呢?

如果说要做一个智能客服,那做智能客服的一个基本的目标,或者说它的技术目标是要做到什么样的程度呢?它是要完全的替代人工,还是要部分的替代人工呢?

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天明 更新了
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CPM-2: 大规模高效预训练语言模型(英文)

CPM-2: Large-scale Cost-efficient Pre-trained Language Models (大规模高效预训练语言模型) 又一个大家伙,穷小子还是拜拜就好~ from: https://github.com/TsinghuaAI/CPM-2

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FastMoE: A Fast Mixture-of-Expert Training System

FastMoE: A Fast Mixture-of-Expert Training System 预印版 唐杰组的论文: FastMoE 这种超大预训练模型,我们穷小子也就拜拜就好.无奈呀~ from: https://arxiv.org/abs/2103.13262

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The Local Elasticity of Neural Networks-ICLR 2020

The Local Elasticity of Neural Networks (ICLR 2020) 预印版 苏炜杰组的论文: 神经网络的局部弹性 文章探讨训练中的一个有监督样本数据,如何对一个预测样本产生影响. 是一篇探讨深度神经网络原理的文章. from: https://arxiv.org/abs/1910.06943

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领英《全球AI领域人才报告》

核心发现 AI领域人才需求量急速增长,基础层研究人才成为最大的人才需求点 海外精英回流已成为大势所趋,美国成为中国AI领域最大人才回流来源 高校及研究所的人才不断流向企业,推动有效的人才合作方能双赢 华人在AI领域的影响力已经不容忽视,但在海外发展的华人仍面临职场天花板 人工智能走入深度学习时代,年青一代的精英表现值得期待 美国科技巨头仍是AI领域发展领军者,中国本土企业正在不断提升着对AI人才的吸引力 发布单位:领英

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京东大数据技术白皮书

前言 大数据概念近年来受到高度关注,大数据在各个行业的应用及其带来的影响也引起越来越多的讨论。大数据正在从单纯的技术概念向实际部署应用转变;从少数领域向众多领域渗透;从企业内部向各产业与公共服务方向扩展。目前,无论国内还是国外,大数据技术都在经历前所未有的快速演变,以满足各种应用的需求。 我国已将大数据发展确定为国家战略,强调要瞄准世界科技前沿,集中优势资源突破大数据核心技术,加快构建自主可控的大数据产业链、价值链和生态系统。大数据产业在国内发展得如火如荼,据统计,2016 年大数据产业规模达 14500 亿元,2017 年达 19570 亿元,到 2020 年将达到 5 万亿元。大数据技术已经在如电子商务、政务、民生、金融、工业、医疗等多个领域中广泛应用。 从国内的大数据技术和行业应用发展来看,大数据技术的基础架构技术已日趋成熟,大数据领域由技术创新驱动转向应用创新驱动的趋势开始显现,但更多的传统企业在如何建设大数据平台,如何利用大数据来驱动企业业务发展上仍然缺乏经验,这在一定程度上制约了大数据技术的大规模产业应用。 京东拥有全渠道零售和端到端的高质量大数据,包含了用户的浏览和消费行为、商品制造和销售、物流仓储配送以及客服与售后等丰富完整的信息。同时,京东业务中包含有大量丰富的大数据应用场景,是大数据实践的最佳场所。早在 2010 年,京东集团就启动了大数据领域的研发和应用探索工作,经过八年来的持续投入,京东大数据平台无论从规模、技术先进性,还是体系的完整性等方面均已达到国内一流水平。作为支撑公司数据运营的重要阵地, 目前已拥有集群规模 40000+ 服务器 ,数据规模达800PB+,每日的 JOB 数 100 万+,业务表 900 万+,每日的离线数据日处理量 30PB+,单集群规模达到 7000+台,实时计算每天消费的数据记录近万亿条。 京东大数据平台建设了完整的技术体系,包括离线计算、实时计算和机器学习平台,可以满足多种复杂应用场景的计算任务。 元数据管理、数据质量管理、任务调度、数据开发工具、流程中心等构成了全面的数据运营工具。分析师、指南针等数据应用产品提供了便利的数据分析功能,以及敏感数据保护、数据权限控制等策略方案,能够最大程度地保护数据资产的安全。 京东大数据在驱动企业业务增长,提升运营效率,为客户提供个性化、高品质产品及服务上发挥了重要作用。利用大数据分析和挖掘,京东打造了个性化商城,自主研发了智能门店解决方案,打造了智能供应链体系,提高了物流配送的效率,实现了知人、知货、知场景的购物体验。京东大数据的应用已渗透到了业务的各个环节。 近几年,京东大数据承担了包括大数据和人工智能领域在内的多项国家级重点研发项目。2017 年,京东获得了国家 “大数据智能管理与分析技术”国家地方联合工程研究中心的授牌。这些都是国家对京东大数据实力的认可,是京东技术实力的体现。 京东是“开放的京东”,随着国家大数据战略的逐步落实,我们希望能输出京东的大数据技术能力,建设开放的技术平台,借助技术和数据为政府和社会创造更多价值,我们希望借此白皮书的发布,将京东的大数据技术实践分享出来,为其他企业提供参考,同时,我们也欢迎更多的合作伙伴与我们一道,共同在大数据领域深入探索,为我国大数据产业的发展贡献力量。 发布单位:京东大数据平台部

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打造智慧动成长企业-驱动企业核心系统数字化转型

目录 1 企业核心系统数字化发展历程与挑战 1.1 企业信息系统发展历程 1.2 企业数字化转型面临的挑战 1.2.1 企业有限的预算 1.2.2 如何拥抱新兴技术 1.2.3 如何减少ERP中技术包袱 1.2.4 如何构建数字生态系统 1.3 智能ERP的特点 1.3.1 减少技术包袱 1.3.2 现代化的核心 1.3.3 创新集成 1.3.4 价值驱动 2 如何建设现代化智能ERP 2.1 如何构建新时代智慧企业–动成长企业Kinetic Enterprise 2.1.1 可以部署在任何平台的清洁ERP ( Clean ERP Anywhere) 2.1.2 智慧互联 2.1.3 按需扩展 2.1.4 兼容并蓄 2.2 基于SAP的智能ERP框架 2.2.1 智慧企业套件 2.2.2 智能技术 2.2.3 数字平台 2.2.4 以SAP S/4HANA打造下一代企业数字化核心 3 SAP ERP如何转型S/4HANA 3.1 如何规划S/4HANA转换 3.1.1 S/4HANA 转换项目实施路线图 3.1.2 S/4HANA 部署方式 3.1.3 如何选择适合的部署方式 3.2 准备S/4HANA迁移 3.2.1 就绪性检查( READINESS CHECK) 3.2.2 S/4HANA 流程发现 3.2.3 系统代码清理 3.2.4 数据清理和归档 3.2.5 S/4HANA前置项目 3.3 S/4HANA转换技术实现 3.3.1 S/4HANA不同版本选择 3.3.2 重新实施方式 3.3.3 系统转换方式 3.3.4 选择性转换方式 4 借助云平台构建智慧ERP 4.1 如何降低ERP 运营成本 4.1.1 传统IDC建设SAP的成本 4.1.2 云上建设SAP的成本 4.1.3 SAP上云的TCO分析 4.1.4 成本视角的SAP上云价值 4.1.5 SAP上云TCO持续优化 4.2 S/4HANA 云端架构 4.2.1 S/4HANA云端系统架构设计 4.2.2 S/4HANA在云上的部署地域和可用区的规划 4.2.3 网络接入规划 4.2.4 云上S/4HANA服务器配置的规划 4.2.5 网络安全设计 4.3 云端业务集成服务 4.3.1 德勤的集成服务框架 4.4 云端创新应用开发 4.4.1 概念 4.4.2 云原生时代的DEVOPS 4.4.3 云端DEVOPS解决方案 4.4.4 DEVOPS原则 4.5 云端智能技术应用 4.5.1 新的技术带来的价值 4.5.2 物联网 4.5.3 人工智能与机器学习 5 迈向数字化核心转型成智慧型企业 5.1 RISE WITH SAP 方案 5.2 合作共赢的一站式服务 发布单位:德勤、阿里云

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产业人工智能发展白皮书

摘要 近年来,中国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变 发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。进一步而言,各行业 已经进入全方位数字化转型的新时期,新兴科技正在推动新一轮全球产业 变革,而人工智能毫无疑问成为了释放产业变革潜能的重要力量。经过半 个多世纪的发展,特别是在互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学 等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能呈现 出飞跃式的进步,进入新的发展阶段。人工智能作为新一轮产业变革的核 心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创 造新的强大引擎,重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成 从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新 业态、新模式,引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思 维模式,实现社会生产力的整体跃升。 本报告访问了200家正在进行数字化转型的大中型企业,以了解人工智能技术在制造业、互联网新媒体、医疗和教育行业数字化转型中的应用趋势、面临的挑战,并提出相应的战略建议。 发布单位:Forrester

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2021人脸识别行业白皮书

摘要 据国际知名市场研究机构Markets and Markets预测,新冠疫情后全球人 脸识别市场规模预计将从2020年的38亿美元增长至2025年的85亿美元, 预测期间复合年增长率(CAGR)约为17.2%。 安防监控、公共安全、零售与电子商务、金融服务是推动市场增长的重要因素。 2010-2018年,中国人脸识别市场规模逐年增长,年均复合增长率达30.7%。前瞻研究院预计,未来五年中国人脸识别市场规模将保持23%的 平均复合增长速度,到2024年市场规模将突破100亿元,合美金约15.5 亿美金。 人脸识别主要应用领域金融和安防的需求广阔,我国有望成为全球最大人脸识别市场。 发布单位:智慧芽

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