搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用

虽然我无法直接访问链接或提供具体外部资源的下载情况，但根据您提供的信息，舒鹏在QCon上的演讲《搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用》似乎聚焦于深度学习技术如何在搜狗的搜索广告业务中发挥作用，特别是通过多模式融合进行点击率(CTR)预估的策略。这对于对人工智能、机器学习、尤其是深度学习在广告技术领域应用感兴趣的人来说，是一个非常有价值的话题。

阿里云作为全球领先的云计算服务提供商，也提供了丰富的服务和产品来支持类似的深度学习应用与广告推荐系统构建。如果您想了解阿里云上与之相关的技术和解决方案，以下是一些可能对您有帮助的服务：

1. 阿里云PAI（Platform of Artificial Intelligence）: 阿里云的机器学习平台，提供了全面的机器学习和深度学习工具，支持模型训练、预测、部署等全链路服务。用户可以利用PAI快速搭建CTR预估模型，实现个性化广告推荐。

2. E-MapReduce: 一个基于Hadoop和Spark的大数据处理服务，适合大规模数据处理和分析，对于构建需要处理大量用户行为数据的广告推荐系统至关重要。

3. MaxCompute: 阿里云的大数据计算服务，能够处理PB级别的数据存储和计算，适用于广告系统的数据收集、清洗、聚合等环节，为CTR模型训练提供强大的数据支撑。

4. TensorFlow on PAI: 如果您的团队熟悉TensorFlow，阿里云PAI平台支持无缝集成TensorFlow，便于开发和部署深度学习模型。

5. 实时计算Flink版: 对于需要实时处理用户行为数据并即时反馈到广告推荐中的场景，阿里云的实时计算服务（基于Apache Flink）能提供低延迟的数据处理能力。

6. DMS（Data Management Service）和RDS（Relational Database Service）: 这些服务可以帮助管理结构化数据，为广告推荐系统的数据库层提供支持。

通过这些服务和技术，开发者可以在阿里云上构建高效、可扩展的广告推荐系统，实现类似搜狗所分享的深度学习技术应用。同时，阿里云还提供了丰富的文档、教程和社区支持，帮助用户快速上手和深入实践。