盘它!40篇+阿里技术经典案例,看完必收藏-阿里云开发者社区

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盘它!40篇+阿里技术经典案例,看完必收藏

简介: 很多小伙伴在后台发信息,表示一天一篇技术干货看不过瘾

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阿里妹导读:很多小伙伴在后台发信息,表示一天一篇技术干货看不过瘾。这里统一回复下:阿里妹去年偷偷开了个“小号”,叫做“阿里巴巴机器智能”(据说很多读算法的博士同学都在关注),平时会发AI领域的阿里经典案例,同样期待小伙伴们的关注。

错过去年的干货也没事。今天,阿里妹就从“阿里巴巴机器智能”公众号搬了不少历史文章,包括计算机视觉、语音识别、文本处理、搜索推荐等AI干货,希望你会喜欢。

计算机视觉篇

《蚂蚁实时视频通话技术和实践》

《基于时间尺度选择的在线行为预测》

《基于尺度空间变换的本征图像分解》

《如何处理多种退化类型的卷积超分辨率?》

《基于风格化对抗自编码器的图像生成算法》

《所见所想所找:基于生成模型的跨模态检索》

《用于行人重识别的多层相似度感知CNN网络》

《如何检测视频异常事件?阿里工程师提出全新检测模型》

《针对场景分割两大问题提出语境对比特征和门控多尺度融合》

语音识别篇

《示范了200句后,声音“双胞胎”诞生了!》

《为了更精确的情感识别,A-LSTM 出现了》

《为了让机器听懂“长篇大论”,阿里工程师构建了新模型》

《朋友,我能分享你的喜怒吗?阿里语音情感识别框架揭秘》

《基于深度前馈序列记忆网络,如何将语音合成速度提升四倍?》

文本处理篇

《句法敏感的实体表示用于神经网络关系抽取》

《命名实体识别中,众包标注能否优于专家标注?》

《针对商品标题冗长问题,阿里工程师怎么解决?》

《如何生成你的专属推荐文案?智能文案在1688平台的应用》

智能搜索推荐篇

《双11商品怎样凑?》

《基于品类关系,虚拟类目如何建设?》

《如何解决移动电商平台中的“伪曝光”?》

《凑单这个技术活,阿里工程师怎么搞?》

《可视化理解深度神经网络CTR预估模型》

《人群优选算法模型,如何挖掘品牌潜客?》

《JUMP: 一种点击和停留时长的协同预估器》

《数十亿商品中,长尾和新品怎么找到新主人?》

《为电商而生的知识图谱,如何感应用户需求?》

《蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘》

《一种端到端的模型:基于异构内容流的动态排序》

《火箭发射:点击率预估界的“神算子”是如何炼成的?》

《为什么短视频会让人刷不停?背后也许用了这套技术》

《机器如何“猜你喜欢”?深度学习模型在1688的应用实践》

《让机器帮你做决策!强化学习在智能交互搜索的应用分享》

《基于改进注意力循环控制门,品牌个性化排序升级系统来了》

《基于快速GeoHash,如何实现海量商品与商圈的高效匹配?》

《打破传统搜索排序,阿里首次提出商品间相互影响的全局排序法》

综合篇

《如何用无监督模型,防范信用卡欺诈?》

《支付宝:你长大了,该学会认识新朋友了!》

《机器如何猜你所想?阿里小蜜预测平台揭秘》

《如何评估深度学习模型效果?阿里工程师这么做》

《为减少用户电话排队,阿里研发了智能客服调度系统》

《深度学习要多深,才能读懂人话?|阿里小蜜前沿探索》

《如何降低疾病监测的漏诊比率?一种新的分类学习算法》

《如何提高深度学习模型的可解释性?极致的数据透出与多维可视化实战详解》

原文发布时间为:2019-02-18
本文作者:新起点
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