AI新品「通义听悟」开放公测！3分钟了解核心功能
聚焦音视频内容的AI新品“通义听悟”正式上线。通义听悟接入了通义千问大模型的理解与摘要能力，可成为用户工作学习中的得力AI助手，帮助随时随地高效完成对音视频内容的转写、检索、摘要和整理，比如用大模型自动做笔记、整理访谈、提取PPT等。
【阿里云顶会】ASPLOS 2022：机器学习访存密集计算编译优化框架AStitch
AStitch通过编译优化的手段来自动化地提高机器学习任务的执行效率, 提出了一种大粒度计算融合的编译优化手段，通过计算图的依赖关系特性、GPU多层次存储架构上的数据局部性、以及不同数据尺寸之下的线程并发性等三个方面的联合考虑，自动化地为大粒度的复杂访存密集算子子图生成高效的GPU代码，从而大幅减少GPU kernel调用及框架层算子调度的额外开销，避免了不必要的重复计算。大幅减少片外访存的同时，可适配各种数据尺寸以得到最佳并行效率。
阿里云PolarDB数据库在AI时代下的应用与优势
《PolarDB数据库在AI时代下的应用与优势》，主讲人：阿里云数据库开源首席架构师郭良忠。随着AI大模型时代的到来，阿里云通过PolarDB数据库与AI场景的结合，帮助大家更好地了解和掌握PolarDB数据库+AI的相关知识和技能，进而在实际工作中更好地应用PolarDB数据库+AI一体化的思路解决业务新需求和新场景的融合，提高数据处理效率和竞争力。
动态环境下机器人运动规划与控制有移动障碍物的无人机动画
动态环境下机器人运动规划与控制以及带有移动障碍物的无人机动画是机器人技术领域的研究热点之一。在这种环境下，机器人需要根据传感器的数据进行实时控制，以避免与运动中的障碍物发生碰撞。对于运动规划和控制，传统的方法是使用PID控制器或者其他控制算法来实现机器人的路径规划和控制。然而，在复杂的环境中，机器人需要考虑移动障碍物的影响，并且需要实时调整路径。近年来，深度学习技术的发展为机器人的运动规划和控制提供了新的解决方案。使用深度学习模型，机器人可以通过学习复杂的环境和障碍物的运动模式来实现更加智能化的运动规划和控制。对于带有移动障碍物的无人机动画，需要考虑无人机的飞行轨迹和障碍物的位置和运动状态。传感器数据的分析和控制算法的设计可以让无人机在复杂的环境中实现安全和高效的飞行。总之，动态环境下机器人运动规划与控制以及带有移动障碍物的无人机动画是机器人领域的重要研究课题，可以应用于未来的智能制造、自动驾驶等领域。
动态环境下机器人运动规划与控制有移动障碍物的无人机动画
动态环境下机器人运动规划与控制以及带有移动障碍物的无人机动画是机器人技术领域的研究热点之一。在这种环境下，机器人需要根据传感器的数据进行实时控制，以避免与运动中的障碍物发生碰撞。对于运动规划和控制，传统的方法是使用PID控制器或者其他控制算法来实现机器人的路径规划和控制。然而，在复杂的环境中，机器人需要考虑移动障碍物的影响，并且需要实时调整路径。近年来，深度学习技术的发展为机器人的运动规划和控制提供了新的解决方案。使用深度学习模型，机器人可以通过学习复杂的环境和障碍物的运动模式来实现更加智能化的运动规划和控制。对于带有移动障碍物的无人机动画，需要考虑无人机的飞行轨迹和障碍物的位置和运动状态。传感器数据的分析和控制算法的设计可以让无人机在复杂的环境中实现安全和高效的飞行。总之，动态环境下机器人运动规划与控制以及带有移动障碍物的无人机动画是机器人领域的重要研究课题，可以应用于未来的智能制造、自动驾驶等领域。