阿里巴巴搜索混部解密
Hippo是搜索调度团队根据搜索、推荐、广告等业务特点从2013年开始打造并逐步完善的一套分布式调度系统，支持了集团内外多个事业部的搜索、推荐、广告等相关业务。2017双11期间，搜索在离线混部实现了全时段无干预无降级稳定运行，提供了搜索双11所有TF模型离线批次训练所需资源，并在2017/11/10晚上23点因为离线训练集群负载过高首次在混部上不间断运行了超过2万core的双11实时训练流程并一直在稳定运行。
阿里云智能语音交互技术实践干货分享
阿里云技术总监/研发总监陈一宁博士通过直播分享了《阿里云智能语音交互技术实践》。他首先介绍了智能语音面临的技术挑战，然后对智能语音技术做了详细介绍。其中，他主要分享了阿里云使用的BLSTM & LFR声学模型的优化过程，并对基于深度学习的自然语言理解的不同场景进行了详细分享。
车联网服务non-RESTful架构改造实践
导读
在构建面向企业项目、多端的内容聚合类在线服务API设计的过程中，由于其定制特点，采用常规的restful开发模式，通常会导致大量雷同API重复开发的窘境，本文介绍一种GraphQL查询语言+网关编排联合的实践，解决大量重复定制的问题。
在新美大“创业”：KTV预定业务演进之路
本文来自中生代技术群的分享，分享者由文超来自新美大KTV业务部。本文主要根据分享者对于新美大KTV预定业务的演进的体会整理而成。将与大家分享KTV预定业务基本介绍、KTV预定展示侧的抽象、KTV订单模型的演变和KTV预定流程的演变这四个方面为大家进行分享。
产业云架构中全新运维体系的构建
本文讲的是产业云架构中全新运维体系的构建【IT168 资讯】2017年企业数字化转型将大规模爆发，云计算作为数字化必由之路能够带给企业的不再局限于IT系统的支撑，与业务深度融合的产业云将颠覆传统IT架构，重塑企业业务流程。
我被“非结构化数据包围了”，请求支援！
阿里妹导读：非结构化数据的内容占据了当前数据海洋的80%。换句话来说，就是我们都被“非结构化数据”包围了。由于非结构化数据的信息量和信息的重要程度很难被界定，因此对非结构化数据的使用成为了难点。如果说结构化数据用详实的方式记录了企业的生产交易活动，那么非结构化数据则是掌握企业命脉的关键内容，所反映的信息蕴含着诸多企业效益提高的机会。
从服务对话中挖掘价值 ——阿里云智能对话分析服务深度解析
智能对话分析服务的由来
就我们阿里云来说，每天都要处理大量的工单以及电话，我们处理完成这些工单和电话的服务质量如何？电话中对话内容是否合规？对于客户的问题，如网络不稳定，主机出问题等等，我们是否解决了问题？对工单和电话内容的服务质量检查和数据分析，成为了我们的一个较为复杂的需求。
