《数据流驱动：C++构建 AI 模型持续学习新范式》
本文探讨了如何利用C++开发基于数据流的人工智能模型持续学习系统，覆盖了从数据接入、预处理、模型训练与更新、评估监控到输出应用的全流程。文章强调了C++在处理实时数据流、确保系统实时性和效率方面的独特优势，并讨论了其在物联网、金融、工业自动化等领域的应用前景，以及未来技术发展趋势。
阿里云 ACK FinOps成本优化最佳实践
本文源自2024云栖大会梁成昊演讲，讨论了成本优化策略的选择与实施。文章首先介绍了成本优化的基本思路，包括优化购买方式、调整资源配置等基础策略，以及使用弹性、资源混部等高级策略。接着，文章详细探讨了集群优化和应用优化的具体方法，如使用抢占式实例降低成本、通过资源画像识别并优化资源配置，以及利用智能应用弹性策略提高资源利用效率。
时间序列预测的不确定性区间估计：基于EnbPI的方法与应用研究
本文探讨了时间序列预测中不确定性量化的问题，特别是基于一致性预测理论的EnbPI方法。EnbPI通过集成学习和自举采样技术，解决了传统方法在处理非平稳时间序列数据时的局限性，提供了一种分布无关的预测区间构建方法，支持任意估计器的集成，并在推理阶段保持高效。实验结果显示，EnbPI在德国电力价格预测中表现出良好的覆盖率和适应性，尽管存在一定的计算成本。
使用低代码平台，让复杂的应用开发变得更轻松
在企业数字化转型中，低代码平台通过模块化设计、智能化对接及丰富的插件生态，大幅提升了开发效率和系统灵活性。平台支持单体与微服务架构，内置多种设计模式和算法优化，提供五大技术引擎和四大应用服务，兼容多种数据库，支持AI模型对接，具备丰富的底层组件和自定义功能，实现快速开发和跨平台兼容，助力企业高效应对复杂业务场景。
突破时间序列组合推理难题！南加大发布一站式多步推理框架TS-Reasoner
南加州大学提出TS-Reasoner，一种基于大型语言模型的时间序列一站式多步推理框架。它能将复杂任务分解为多个子任务，如预测、异常检测等，通过组合现有模型完成多步推理。实验显示，TS-Reasoner在金融和能源领域的多步推理任务中表现出色，但需大量计算资源且灵活性有限。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.04047
国产多通道肌电采集芯片及肌电模块
唯理WLEC3医疗级肌电模块，采用自研WLM128芯片，具备低功耗、高精度特点，适用于肌电采集及手势识别等应用。模块内置滤波、降噪算法，支持蓝牙/串口数据传输，兼容多种通道配置，提供云端API深度分析，确保高效精准的数据处理。
《C++巧铸随机森林：开启智能决策新境界》
随机森林算法在AI领域表现卓越，C++以其高效性和对底层资源的精细控制，成为实现该算法的理想选择。本文深入探讨了C++实现随机森林的过程，包括算法原理、数据处理、决策树构建及模型预测等关键步骤，展示了C++在处理大规模数据集时的显著优势，以及在金融、医疗和工业等多个领域的广泛应用。
《C++解锁机器学习特征工程：构建智能数据基石》
在机器学习领域，特征工程是提升模型性能的关键。C++以其高性能和底层控制能力，在数据预处理、特征提取、选择与转换等方面展现出独特优势，尤其适用于大规模数据集和实时性要求高的场景。通过高效算法和数据结构，C++能快速处理数据，提取有价值特征，优化模型表现，广泛应用于金融、工业等领域。尽管存在开发难度，但C++在机器学习中的作用不可替代。
《C++智驱：人工智能数据噪声的精准识别与过滤之道》
在AI发展中，数据是核心驱动力，但数据噪声严重影响模型性能。C++以其高性能、精细内存控制及强大底层操作能力，在数据噪声识别与过滤中扮演重要角色。从图像处理到自动驾驶，C++通过高效算法和库支持，确保数据质量，提升AI系统的可靠性和准确性。尽管面临挑战，C++在数据净化领域的应用前景广阔。