2022云栖精选—图计算在全域数据融合场景的实践
摘要：本文整理自StartDT资深算法专家的曾云，在云栖大会“图计算及其应用”分论坛的分享。本篇内容主要分为四个部分：
1. 公司介绍
2. 全域数据融合场景介绍
3. 图计算实践
4. 未来展望
Grad-CAM的详细介绍和Pytorch代码实现
Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) 是一种可视化深度神经网络中哪些部分对于预测结果贡献最大的技术。它能够定位到特定的图像区域，从而使得神经网络的决策过程更加可解释和可视化。
使用三种不同的照明算法估计场景的照明和执行白平衡
使用三种不同的照明算法估计场景的照明和执行白平衡。
眼睛非常善于判断不同照明条件下的白色。然而，数码相机如果不进行某种调整，就可以很容易地捕捉到具有强烈色偏的不真实图像。自动白平衡（AWB）算法试图以最少的用户输入来校正环境光，以便生成的图像看起来像我们眼睛看到的。
ChatTuGraph：通过大模型“与图对话”
相比于SQL相对成熟的语法标准，图查询语言尚未形成成熟的统一标准，目前是多种查询语法并存的状态，上手门槛高，因此更需要借助大语言模型的自然语言理解能力，降低图数据库查询语言的使用门槛。
