网络流问题--仓储物流调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文通过使用MindOpt工具优化仓储物流调度问题，旨在提高物流效率并降低成本。首先，通过考虑供需匹配、运输时间与距离、车辆容量、仓库储存能力等因素构建案例场景。接着，利用数学规划方法，包括线性规划和网络流问题，来建立模型。在网络流问题中，通过定义节点（资源）和边（资源间的关系），确保流量守恒和容量限制条件下找到最优解。文中还详细介绍了MindOpt Studio云建模平台和MindOpt APL建模语言的应用，并通过实例展示了如何声明集合、参数、变量、目标函数及约束条件，并最终解析了求解结果。通过这些步骤，实现了在满足各仓库需求的同时最小化运输成本的目标。
2018云栖大会分享（多图）
> 云析大会分为展会、活动、论坛和峰会等几个模块，本文主要分享展会和活动为主，分享包含强烈的个人观点，欢迎各位同学一起交流。(p.s. 论坛及峰会都有直播及录播，感兴趣的同学可以移步[云栖大会优酷主页](https://yunqi.youku.com)，下载阿里云APP也可进行观看)
### 集团技术的力量
废话不多，开始上图（均为原图，请耐心等待下载，可点开放大细节）
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天气炎热等公交，实时查询动口不动手｜语音AI在高德
近日，高德地图发布新版本，由达摩院语音实验室提供全链路技术支持的“小德”智能语音助手实现了业内首家支持实时公交查询和播报的功能。公交车到哪儿了，动动嘴即可实时掌握。目前，该语音助手已实现地点查询、驾车导航、公交地铁查询、实时公交、打车等全出行场景的语音操控。
“预习-上课-复习”：达摩院类人学习新范式探索
预习时关注重点，上课时由易到难，复习时举一反三，能否让机器也按照“预习-上课-复习”的学习范式进行学习呢？
达摩院对话智能（Conversational AI）团队对这个问题进行了研究探索，先将其用在了人机对话领域，在国际知名多轮对话数据集MultiWoz上取得了最好结果。
