自然语言处理多任务学习目标
本文作者通过阅读大量关于自然语言处理多任务的论文，并进行系统的整理分析分类。对于想要了解自然语言处理多任务学习的朋友来说，本文会在理论上给予极大的帮助。
在阿里做博士后是一种怎样的体验？
上个月，阿里巴巴发布2018年博士后招聘启事，针对机器智能、机器学习、数据挖掘、机器人、高性能计算、通信技术、人机交互、物联网等研究方向，邀请海内外博士加入阿里博士后科研工作站。
高性能计算技术也能助推大规模深度学习（百度实践）
本文描写了百度硅谷人工智能实验室在深度学习框架中引入HPC技术的实践，通过对OpenMPI里ring all-reduce算法进行改进，使语音识别训练模型的性能得到数十倍的提升，最后百度开源了其实现，希望更多的人受益。
基于Android平台实现人脸识别
前言
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。
【CVPR2018】如何增强Attention Model的推理能力
目前Attention Model已经被用到了机器视觉，自然语言理解，语音识别，机器翻译等等各行各业。各种各样的Attention Model也被各种Task使用。如何增强Attention Model的推理能力、在使用Attention Model的时候提升模型性能，成为了一个关键的问题。
云场景实践研究第90期：四川特驱集团&德康集团
近日，南方农村土墙上一条条人工智能养猪横幅刷爆了朋友圈，不难发现横幅中阿里云、ET大脑、特驱集团、德康集团等字样，押韵喜庆的语言风格背后是人工智能赋能养殖业的落地。2018年2月6日，阿里云与四川特驱集团、德康集团宣布达成合作，将对ET大脑针对性训练与研发，最终全面实现人工智能养猪，项目投入的费用将达数亿。
【云栖大会】人工智能：智，在云端
2016杭州云栖大会第二天的“人工智能专场：智，在云端”分会场的嘉宾是在人工智能相关领域如语音、图像、视频、预测、算法建模等方面进行落地实践的企业代表，他们将算法赋能企业，解决企业生产与经营中的痛点问题，提升生产效率与质量。
