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億級視頻內容如何實時更新

來源:阿裏機器智能      編輯:創澤      時間:2020/6/16      主題:其他   [加盟]

優酷視頻內容數據天然呈現巨大的網絡結構,各類數據實體連接形成了數十億頂點和百億條邊的數據量,麵對巨大的數據量,傳統關係型數據庫往往難以處理和管理,圖數據結構更加貼合優酷的業務場景,圖組織使用包括頂點和邊及豐富屬性圖來展現,隨著年輕化互動數據和內容數據結合,在更新場景形成單類型頂點達到日更新上億的消息量。本文將分享阿裏文娛開發專家遨翔、玄甫在視頻內容實時更新上的實踐,從圖譜化的全新視角,重新組織內容數據的更新,詮釋圖譜化在業務更新場景的應用。

搜索推薦係統作為在線服務,為滿足在線查詢性能要求,需要將預查詢的數據構建為索引數據,推送到異構儲存介質中提供在線查詢。這個階段主要通過 Offline/Nearline 把實時實體、離線預處理、算法加工數據進行處理更新。這裏包含了算法對這些數據離線和在線的處理,不同業務域之間最終數據合並(召回、排序、相關性等)。在平台能力方麵采用傳統的數倉模式即圍繞有共性資源、有共性能力方麵建設,形成分層策略,將麵向業務上層的數據獨立出來,而這種模式在實現業務敏捷迭代、知識化、服務化特征方麵已不能很好滿足需求。



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基於真實環境數據集的機器人操作仿真基準測試

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京東姚霆:推理能力,正是多模態技術未來亟需突破的瓶頸

姚霆指出,當前的多模態技術還是屬於狹隘的單任務學習,整個訓練和測試的過程都是在封閉和靜態的環境下進行,這就和真實世界中開放動態的應用場景存在一定的差異性

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根據各種指法的具體特點,對時頻網格圖、時域網格圖、頻域網格圖劃分出若幹個不同的計算區域,並以每個計算區域的均值與標準差作為指法自動識別的特征使用,用於基於機器學習方法的指法自動識別

知識圖譜在個性化推薦領域的研究進展及應用

新加坡國立大學NExT中心的王翔博士分析了知識圖譜在個性化推薦領域的應用背景,並詳細介紹了課題組在個性化推薦中的相關研究技術和進展,包括基於路徑、基於表征學習、基於圖神經網絡等知識圖譜在推薦係統中的融合技術

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新一代移動端深度學習推理框架TNN,通過底層技術優化實現在多個不同平台的輕量部署落地,性能優異、簡單易用。騰訊方麵稱,基於TNN,開發者能夠輕鬆將深度學習算法移植到手機端高效的執行,開發出人工智能 App,真正將 AI 帶到指尖

達摩院金榕教授113頁PPT詳解達摩院在NLP、語音和CV上的進展與應用實踐

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