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解密淘宝推荐实战,打造 “比你还懂你” 的个性化APP
如今,推荐系统已经成为各大电商平台的重要流量入口,谁才能够做到比用户更懂用户,谁占据了新零售时代的主动权。手机淘宝的推荐更是淘宝最大的流量入口和最大的成交渠道之一,其背后是最为复杂的业务形态和最复杂的场景技术,那么究竟如何打造手淘背后的推荐系统呢?本次首席技术官大数据专享会上,阿里巴巴搜索推荐事业部资深算法专家欧文武(三桐)为大家解密了淘宝的推荐实战。
大数据应用:大数据在医保管理中的应用与面临挑战
  医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战,从信息化建设角度,人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作,积极开展了医保大数据应用。但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。继续深化医保大数据应用,下一步应重点围绕四个方面:
三、培训课程-AIE技术分享之云计算与遥感分析的技术方案
为加强用户对AI Earth的理解,促进双方交流,提升AI Earth在地球科学领域的服务支撑能力,达摩院多位专家带来AI Earth地球科学云平台线上系列培训,干货满满,诚邀参与!
MiniRAG:迷你 RAG 系统加成小型语言模型,爆发出与大型语言模型相当的性能
MiniRAG 是香港大学推出的新型 RAG 系统,专为资源受限场景设计,支持高效知识检索与推理,适用于多种应用场景。
【论文解读】MV3D-Net 用于自动驾驶的多视图3D目标检测网络
​MV3D-Net融合了视觉图像和激光雷达点云信息;它只用了点云的俯视图和前视图,这样既能减少计算量,又保留了主要的特征信息。随后生成3D候选区域,把特征和候选区域融合后输出最终的目标检测框。 论文地址:Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving 开源代码:GitHub - bostondiditeam/MV3D: Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
【Pytorch神经网络理论篇】 25 基于谱域图神经网络GNN:基础知识+GNN功能+矩阵基础+图卷积神经网络+拉普拉斯矩阵
图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是一类能够从图结构数据中学习特征规律的神经网络,是解决图结构数据(非欧氏空间数据)机器学习问题的最重要的技术之一。
揭秘AI的魔法:如何用机器学习预测股市走势
在金融领域,股市走势的预测一直是一个复杂而充满挑战的问题。随着人工智能技术的发展,机器学习已经成为解决这一问题的有力工具。本文将介绍如何使用机器学习技术来预测股市走势,包括数据准备、模型选择和结果分析等步骤。我们将通过具体实例和数据分析,展示机器学习在股市预测中的应用,并探讨其优势和局限性。最后,我们将提出一个开放性问题,引导读者进一步思考和探索。
【YOLOv8改进 - 注意力机制】 CascadedGroupAttention:级联组注意力,增强视觉Transformer中多头自注意力机制的效率和有效性
YOLO目标检测专栏探讨了Transformer在视觉任务中的效能与计算成本问题,提出EfficientViT,一种兼顾速度和准确性的模型。EfficientViT通过创新的Cascaded Group Attention(CGA)模块减少冗余,提高多样性,节省计算资源。在保持高精度的同时,与MobileNetV3-Large相比,EfficientViT在速度上有显著提升。论文和代码已公开。CGA通过特征分割和级联头部增加注意力多样性和模型容量,降低了计算负担。核心代码展示了CGA模块的实现。
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