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排产排程问题,如何让利益最大化?(达摩院Mindopt案例)
本篇我们要讲述的案例是工厂生产相关,一个好的管理者会合理安排生产计划,让生产机器在固定的时间,不同的产品,生产效率的差异中尽可能的让工厂的利益最大化。那么面对这一问题,如果计算量比较大,该如何是好呢?
社区供稿 | 达摩院多模态对话大模型猫头鹰mPLUG-Owl大升级,登顶MMBench
近日,在上海人工智能实验室发布的多模态大模型榜单MMBench中,来自达摩院的mPLUG-Owl 超过MiniGPT4,LLaVA,VisualGLM等14个多模态大模型,登顶榜首。目前,mPLUG-Owl最新的预训练,SFT模型都已在ModelScope开源,欢迎大家体验。
什么是优化技术?给算法小白同学的快速讲解和上手文
经常被尊贵的客户问,什么是优化技术,能干啥?小白一文快速入门,并掌握业界前沿的高效上手方案!
如何选择旅游路线,使得假期旅游路费最少?
旅行是许多人的热爱,但是在规划一个完美的假期时,找到最经济的路线常常是一个挑战。这里就需要引入一个著名的优化问题——旅行商问题。本文将介绍TSP的基础知识,并使用MTZ消除子环方法优化一个简单的TSP问题的示例。
人员排班【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文介绍了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt工具解决人员排班的数学规划问题。人员排班在多个行业中至关重要,如制造业、医疗、餐饮和零售等。问题涉及多种约束,包括工作需求、员工能力、工作时间限制、连续工作天数及公平性。通过MindOpt云建模平台和建模语言MindOpt APL,建立数学模型并编写代码来解决最小化总上班班次的问题。案例中展示了如何声明集合、参数、变量和约束,并给出了部分代码示例。最后,通过MindOpt求解器得到最优解,并将结果输出到CSV文件中。
VideoRefer:阿里达摩院开源视频对象感知与推理框架,可集成 VLLM 提升其空间和时间理解能力
VideoRefer 是浙江大学与阿里达摩学院联合推出的视频对象感知与推理技术,支持细粒度视频对象理解、复杂关系分析及多模态交互,适用于视频剪辑、教育、安防等多个领域。
一文带你了解阿里云RPA4.0背后的黑科技
今年5月,Gartner发布了RPA全球竞争格局的调研报告,阿里云RPA名列其中。随着阿里云RPA产品和生态的不断发展、客户的认可与伙伴的倾情投入,阿里云RPA有了很大的突破,并围绕“更专业、更智能、深化集成”方向,全新升级到了4.0版本,除了品牌整体调整外,阿里云RPA还对可视化开发、录制和AI等多个方面进行了重大升级,进一步满足客户业务需求,为企业数字化转型提供高效、安全、智能的服务。
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