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强化学习处理自适应码流播放，爱奇艺AI推荐提升观看率15%

5月18日，爱奇艺世界·大会智能视频高峰论坛召开，爱奇艺CTO刘文峰向世界展现了AI在爱奇艺的全貌。新智元创始人兼CEO杨静女士作为论坛特邀主持人，主持圆桌论坛环节，对话重量级嘉宾，探讨AI技术如何在视觉、听觉、创作、体验上带来颠覆性升级。

从没想到监控可以这么做！阿里云RDS智能诊断系统首次公开

实战课堂：一则CPU 100%的故障分析处理知识和警示

杨廷琨Oracle Code大会分享:如何编写高效SQL(含PPT)

马云证婚的主播CP：太太像赵丽颖，不到一年养成两家三皇冠店

我在淘宝卖了13年吉他：爱音乐的人比你想象的多得多

收购日本最大药妆品牌，定下4.5亿全网目标，强生也开始加码药妆了？

2016年夏天，强生在亚洲市场的一项收购，让一年后的中国药妆市场多了一匹实力强劲的黑马——日本最大药妆品牌Dr.Ci:Labo。 “去年2月28日，我们开了第一家Dr.Ci:Labo天猫海外旗舰店，9月开了Dr:Ci:Labo天猫旗舰店。

520 | 机器人竟然对我表白了？！用Python假装自己有女朋友（附代码）

每个人都在使用LSTM，主流学术圈却只想让它的发明者闭嘴

Nature：激光可让电脑提速百万倍，有室温下用于量子计算可能性

使用激光脉冲来制作计算的基本单元，可以以1千兆次/秒的速度在开启和关闭状态之间进行切换，这比现代计算机中的位数快大约100万倍。这项研究发表在5月2号Nature上。

Mobileye获史上最大订单，为800万车提供自动驾驶技术

据透露，Mobileye本周和一家欧洲汽车制造商签订了一项大合同，将会为制造商的800万辆汽车提供自动驾驶技术。这笔交易的财务条款和汽车制造商的身份均未披露。

520，让爱的传递永不停歇

Oracle收购DataScience.com扩展云平台分析能力

蚂蚁金服资管规模2.2万亿元；玖富普惠实缴注资增至10亿元 | AI金融评论日报

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研究人员用 AI 评估小血管病变，可预测病人患中风和痴呆的概率

Drive.ai公布完全无人驾驶汽车视频，以合适的节奏推进无人驾驶商业化进程

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使用 AppImageLauncher 轻松运行和集成 AppImage 文件

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评估AI未来将在贵公司扮演的角色

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D1net阅闻：工信部：未来应重点突破智能芯片等方向

让极客精神成为自然：DefCon China看这一篇就够了

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CVE-2018-1000136：Electron nodeIntegration绕过漏洞

斯坦福大学物理教授张首晟：In Math We Trust | 清华x-lab公开课

周志华四问大学人工智能教育：不应在现有学科框架下修修补补

未来10年互联网创业机会在哪？元璟资本吴泳铭透露了这些关键点

高效CNN推理库、多款AlphaGo实现…你们喜欢的Github项目精选又来了！

如何从系统层面优化深度学习计算？

在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中，深度学习已经被证明是非常有效的，并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而，深度学习对于计算能力有着很大的依赖，除了改变模型和算法，是否可以从系统的层面来优化深度学习计算，进而改善计算资源的使用效率？本文中，来自微软亚洲研究院异构计算组资深研究员伍鸣与大家分享他对深度学习计算优化的一些看法。

【一文看懂】深度神经网络加速和压缩新进展年度报告

在人工智能领域，深度神经网络的设计，如同绘制枝蔓繁复的兰竹，需在底层对其删繁就简；而将其拓展至不同场景的应用，则如同面向不同意境的引申，需要创新算法的支撑。中国科学院自动化研究所的程健研究员，向大家介绍过去一年，深度神经网络加速和压缩方面所取得的进展。

通过7个函数解密区块链（附代码）

深入浅出分布式缓存的通用方法

淘宝未来3年核心方向曝光！新的万亿级市场正在爆发

数据科学：Oracle 并购 DataScience 公司提升机器学习能力

淘宝迈入智能时代 技术就是要实打实解决商业问题

教你用机器学习匹配导师 !（附代码）

业界 | 想做农业的阿尔法狗？你需要先解决这些棘手问题

我们问了Yann LeCun等16个顶级数据科学家，这是他们给数据新人的建议

深度强化学习在指代消解中的一种尝试

掌控卫星绕地球一周 淘宝1万元起拍卫星驾驶权

淘宝总裁蒋凡谈未来走向：为什么说今天的淘宝依然有巨大机会？

未来AI并不Care人类，主要对其他AI感兴趣

人工智能技术的先驱Jurgen Schmidhuber说，未来的AI将主要对其他AI感兴趣，可能会导致或形成一种“极端形式的竞争”，或者说就是一场战争。

【AI计算的新摩尔定律】3.5个月翻一倍，6年增长30万倍

今天，OpenAI发布了一份关于AI计算能力增长趋势的分析报告，报告显示：自2012年以来，AI训练中所使用的计算力每3.5个月增长一倍，自2012年以来，这个指标已经增长了30万倍以上。