在推荐系统领域，混合推荐模型是一种将多种推荐算法组合起来，以提高推荐效果和覆盖范围的方法。本文将详细介绍混合推荐模型的原理、实现方式以及如何在Python中应用。
国内百“模”大战下，究竟谁实力最强，全球领先的IT市场研究和咨询公司IDC最新发布的《AI大模型技术能力评估报告，2023》给出了答案。报告显示百度文心大模型3.5拿下12项指标的7个满分，综合评分第一，算法模型第一，行业覆盖第一，三个绝对第一体现了百度文心大模型的基础技术深度和产业应用覆盖广度。
目标检测技术作为计算机视觉的基础核心，支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷，却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法，并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。
针对电商平台上的作弊行为，阿里巴巴一直秉承着零容忍的态度，在虚假交易的识别防控以及处罚力度上没有最强只有更强。经过多年在全球最大的电商平台大数据上的沉淀和积累，阿里电商反作弊形成了一套监控预警、识别分析和处罚管控的多维度监管机制，特别是对虚假交易的数据监控和算法识别上应用了覆盖全链路大数据的实时分析处理能力以及大规模图搜索技术来鉴别作弊行为。
随着机器人技术的快速发展，户外机器人在农业、环境监测、搜索与救援等领域的应用日益广泛。为了实现高效、准确的区域覆盖，机器人需要搭载先进的区域覆盖算法。然而，在实际环境中直接测试这些算法往往成本高昂且风险较大。因此，设计一个能够模拟真实户外环境的仿真测试平台，对于算法的开发、验证与优化至关重要。
运营商的网络大数据具有实时性高、覆盖业务广、业务价值大等特点，利用网络大数据赋能网络运营智慧化是各运营商的迫切诉求，今天就给大家分享一下我们在利用网络大数据提升移动网智慧运营方面做过的一些实践活动。
这几年扫地机器人越来越火，其路径规划由最初随机算法，到简单规划算法，再到激光slam以及视觉slam算法等，代表机器人国外有irobot等几家公司，国内有科沃斯等，最近尝试了一下最基本的仿真，其他功能后续完善。
神经网络正逐渐影响人类生活环境，包括医学诊断、自动驾驶、企业和司法决策过程、空中交通管制、以及电网控制。这些人类可以做到的事，神经网络也有可能做到。它可以拯救生命、为更多的人提供帮助。然而，在实现这些应用之前，我们首先需要确定神经网络到底是不是可靠的，因此它的修正和调试方法恰恰是我们现在所缺失的。
1.AutoTCG OnLine是一款在线自动化测试用例设计平台，通过在线创建可视化测试模型，自动生成测试用例
在介绍推荐算法评测之前，我先简单说下推荐系统，这里我以商品为例，简单描述下推流程，让大家更明白一些，一般推荐主要包含以下步骤： 召回->打分排序->透出
Yao, Y., Feng, C., Xie, J., Yan, X., Guan, Q., Han, J., Zhang, J., Ren, S., Liang, Y., Luo, P., (2023). A site selection framework for urban power substation at micro-scale using spatial optimization strategy and geospatial big data. Transactions in GIS.
选自arXiv 机器之心编译 作者：Kexin Pei等 参与：吴攀、李亚洲 对于自动驾驶系统等事关人身安全的深度学习应用，了解其在极端情况下的表现是非常重要的。近日，来自哥伦比亚大学和理海大学的几位
随着人工智能的发展和落地应用，以地理空间大数据为基础，利用人工智能技术对遥感数据智能分析与解译成为未来发展趋势。本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展。首先，针对遥感数据精准处理任务，从光学、SAR等遥感数据成像质量提升和低质图像重建两个方面对精细化处理研究进展进行了回顾，并从遥感图像的局部特征匹配和区域特征匹配两个方面对定量化提升研究进展进行了回顾。其次，针对遥感数据时空处理与分析任务，从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。再次，针对遥感目标要素分类识别任务，从典型地物要素提取和多要素并行提取两个方面对其研究进展进行了回顾。最后，针对遥感数据关联挖掘任务，从数据组织关联、专业知识图谱构建两个方面对其研究进展进行了回顾。
问题导读 1.什么是数据挖掘？ 2.机器学习 与 数据挖掘在什么地方？ 3.数据挖掘能解决什么问题？ 1 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，简称DM），是指从大量的数据中，挖掘出未知的且有价值的信息和知识的过程。 2 机器学习 与 数据挖掘 与数据挖掘类似的有一个术语叫做”机器学习“，这两个术语在本质上的区别不大，如果在书店分别购买两本讲数据挖掘和机器学习的书籍，书中大部分内容都是互相重复的。具体来说，小的区别如下： 机器学习：更侧重于技术方面和各种算法，一般提到机器学习就会想到语音识别，
通过被测系统的流程逻辑模型，结合个性化算法和策略来遍历流程模型，以此生成测试用例场景。基于模型的测试的有效性主要体现在它提供了测试场景自动化的可能。如果是一个机器可读的模型，并且具有定义良好的行为解释，那么原则上可以通过遍历自动地派生测试用例。
目标检测技术作为视觉技术届的顶梁柱，不仅单兵作战在人脸、车辆、商品、缺陷检测等场景有出色的表现，也是文本识别，图像检索、视频分析、目标跟踪等复合技术的核心模块，应用场景可谓比比皆是。
《2021年家电市场总结及2022年趋势展望》系列报告显示2021年清洁电器全渠道零售额309亿元，同比增长28.9%，零售量2980万台，同比增长2.6%，清洁电器呈快速增长态势。作为清洁电器占比最大的品类之一，扫地机器人表现尤为突出。近几年，扫地机器人的产品功能逐渐完善，逐渐摆脱“人工智障”称号，市场接受度迅速提高。扫地机器人其实并非新兴物种，它的诞生甚至可以追溯到20世纪末。但长期以来，由于其产品体验感不尽人意、产品功能不够完善、工作不够“聪明”、无法解决“用户痛点”，饱受诟病，被称为“人工智障”。过去的产品力缺陷主要对应扫地机器人的导航技术、避障技术及清洁技术局限性，新兴企业如石头科技、云鲸等强势崛起，不断创新迭代技术，扫地机进入从“能用”到“好用”的渐进式创新阶段，国内扫地机器人市场迎来高增长。[补充参考文献1，后续列入参考文献中]
在 AI 对齐问题上，在线方法似乎总是优于离线方法，但为什么会这样呢？近日，Google DeepMind 一篇论文试图通过基于假设验证的实证研究给出解答。
MMRazor 是 OpenMMLab 开源项目里模型压缩领域的算法工具箱，目前支持了知识蒸馏、模型通道剪枝和模型结构搜索，模型量化部分正在开发中。
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。
导读：风控是金融最常见的场景之一，本文将从业务和技术架构两个层面和大家探讨如何落地智能风控中台系统。分享主要围绕下面五点展开：
不论你需要通用目标检测、实例分割、旋转框检测，还是行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类算法；
一直有朋友在我博文中关于扫地机器人（侧重区域覆盖算法）和物流机器人（侧重运输调度算法）留言交流，受限于时间一直没有完整回复，这段时间稍稍有空，加班由7127变成了997，终于可以写一篇了。
MathWorks MATLAB R2023a是一种数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析和数值计算等领域。在2023年，MATLAB可能会有以下的技术和特性： 1. 更强大的深度学习功能：随着深度学习在各个领域中的广泛应用，MATLAB 可能会进一步加强其深度学习框架的功能，提供更多的模型和算法，同时增强性能和效率。 2. 自适应算法：MATLAB 可能会引入自适应算法，该算法可以根据不同的输入数据和条件自动调整参数和计算方式，从而提高计算精度和效率。 3. 云服务集成：MATLAB 可能会将其计算和存储服务与公共云平台集成，使得用户可以更方便地进行大规模计算和处理。 4. 可视化增强：MATLAB 可能会增强其可视化功能，包括更多的图表类型、更高的图表性能和更灵活的交互式操作。 5. AI 功能：MATLAB可能会引入更多人工智能相关的功能，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，以满足不同领域的需求。
短短几个月的时间里，两次登上 GitHub Daily 全球趋势榜，迅速获得 1.4k Star，宁德时代、广东电网电科院、机科院等等巨头都在用的 AI 算法开发神器到底是什么！！！
当前 Star 2000，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来 Star 数应该可以到 10K 甚至 20K！
在软件开发中，测试是确保代码质量和稳定性的关键步骤之一。而自动生成测试用例可以大大提高测试效率和覆盖率。GraphWalker 是一个基于模型的测试工具，能够帮助开发者通过定义和遍历图模型来自动生成高质量的测试用例。
外卖美食知识图谱系列的第三篇文章，本文从技术层面介绍外卖套餐搭配的技术方案，包括离线、实时的套餐搭配的迭代，套餐质量评估方案，同时会介绍套餐搭配的业务应用。
由于语音特征的特别，我们很难在机器学习入门的文章中看到关于语音的案例或者实验，本文主要介绍说话人识别的大体流程与原理，不在具体的细节公式上做过多讨论（因为实在是太复杂了）。
这是一个非常好的问题，问到算法的根本上来了。我觉得从两方面答才能把这个问题答清楚，一个角度是从产品经理的角度，一个角度是从我们算法工程师角度。
近年来，在软件开发过程中（如图一）据统计有50%的开销来自于测试环节。软件测试的主要目的是以最少的人力、物力和时间找出软件中潜在的各种缺陷和错误，通过修正缺陷和错误提高软件质量，回避软件发布后由于潜在的软件缺陷和错误造成的隐患。其中黑盒测试和白盒测试是两种常见的测试类型，黑盒测试着重于评估测试程序的表现，白盒测试则能够揭露程序逻辑上的潜在缺陷。而测试用例自动生成问题（ATCG）是一类迫切需要解决的白盒测试问题，以往测试用例的自动生成大多通过人工手段实现，ATCG问题的解决可以有效帮助减少软件测试过程中的人力、物力资源的开销。
在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出有价值
花名：越祈 部门：算法中心搜索策略组 入职时间：2017/06/01 主要从事蘑菇街推荐算法相关研发工作 引言 蘑菇街是一家社会化导购电商平台，推荐一直是其非常重要的流量入口。在电商平台中，推荐的场景覆盖到用户浏览行为和交易的各个环节，如搜相似、商品详情页、购物车、订单和支付等。传统的itemCF、关联规则、simirank、swing等推荐相似召回技术也广泛应用于推荐各个场景中。在电商场景，计算商品和商品、用户和商品之间的相似性是一个非常重要的课题，但是受限大部分数据是稀疏，传统的关联规则，simiran
// 编者按：AI技术的落地是渐渐地从服务器端、云端落地，逐步到移动端及边缘设备上。这些年随着AI技术的进步，轻量级算法模型开始在移动端实时跑起来，并且移动端算法也在不断进行迭代和完善，而对于实时直播场景，也有越来越多的AI算法落地。ZEGO即构科技提出了一套极轻量级AI算法模型，结合移动端硬件特性，差异化优化前馈推理库，让算法模型、推理库、硬件成为一体，使得视频云转码移动端化成为可能。LiveVideoStackCon 2022音视频技术大会上海站邀请到了即构科技的李凯老师，为我们分享产品架构、移
在2023年，MATLAB可能会有以下的技术和特性 1. 更强大的深度学习功能：随着深度学习在各个领域中的广泛应用，MATLAB 可能会进一步加强其深度学习框架的功能，提供更多的模型和算法，同时增强性能和效率。 2. 自适应算法：MATLAB 可能会引入自适应算法，该算法可以根据不同的输入数据和条件自动调整参数和计算方式，从而提高计算精度和效率。 3. 云服务集成：MATLAB 可能会将其计算和存储服务与公共云平台集成，使得用户可以更方便地进行大规模计算和处理。 4. 可视化增强：MATLAB 可能会增强其可视化功能，包括更多的图表类型、更高的图表性能和更灵活的交互式操作。 5. AI 功能：MATLAB可能会引入更多人工智能相关的功能，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等，以满足不同领域的需求。
前言 在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出
【新智元导读】众所周知，神经网络难以debug。谷歌大脑的Augustus Odena和Ian Goodfellow提出了一种新方法，能够自动Debug神经网络。Goodfellow表示，希望这将成为涉及ML的复杂软件回归测试的基础，例如，在推出新版本的网络之前，使用fuzz来搜索新旧版本之间的差异。
美团搜索与NLP部与国内两所高校组队，提出了一种基于BERT和LightGBM的多模融合检索排序解决方案，拿下了WSDM Cup 2020 Task 1榜单的第一名。本文系获奖作者的经验总结文章。
International Conference on Robotics and Automation Barcelona, Spain, April 2005
一、背景 在互联网信息量爆炸式增长的今天，我们已然从信息匮乏时代走入信息过载的时代。在这样的时代背景下，用户在精准内容消费方面的需求也随之提高，由此浏览器作为移动流量的巨大入口，其角色也自然发生了变化——《艾媒：2017年上半年中国手机浏览器市场研究报告》中提到“目前中国手机浏览器已发展至内容聚合及服务平台阶段，成为移动互联网超级入口及内容聚合平台的手机浏览器产品能满足用户多样化功能需求和提供丰富多样的内容服务。”移动端浏览器的业务重心已经逐渐转向内容消费。而发展个性化推荐（无论内容来源为全局热点或者是个
算法为什么难学？ 算法在程序中扮演着非常重要的角色，有人将数据结构比喻为程序的骨架，将算法比喻为程序的灵魂，这一点也不为过，正是因为这一点，很多朋友都立志要学好算法，但是我常常看到各种抱怨，比如“看了半年《算法》这本书，才看了几十页”，再比如“四年了，还是没有啃完《算法导论》”。出现这种情况的主要原因有两个： 1.算法纷繁复杂、知识点多，没有一种放之四海而皆准的通用规则，很难一下子从总体上掌握全貌； 2.一些算法虽然有常用的设计模式，但是不同的问题有不同的数学模型，需要设计好数学模型才能带入算法模式进行求解
随着各行各业数字化程度及转型需求越来越高，数据及高速率的网络部署已成为“重”运营资产。海量的终端数据传输到云端，侵占的资源、电量越来越多，轻量化、低成本部署成为众多企业的渴求。而这一“苦“随着微型机器学习（以下简称TinyML）、LPWAN等技术的发展，可能迎来真正的化解。
命题规则：由”原子命题”和逻辑连接词 与、或、非和蕴含构成的简单陈述句（if-then规则）。
在上海举办世界人工智能大会前夕，腾讯公布了进入药物研发领域的两项最新进展。在应用侧，腾讯发布首个AI驱动的药物发现平台「云深智药（iDrug）」，整合腾讯 AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的优势，提供覆盖临床前新药发现流程的五大模块，包括蛋白质结构预测、虚拟筛选、分子设计/优化、ADMET性质预测（即将开源）及合成路线规划。目前平台上已经运行十个左右研发项目，包括对抗新冠病毒药物的虚拟筛选和性质预测（正在对筛选结果进行实验验证）。 官网体验地址： https://drug.
本期爱奇艺技术沙龙《语音和语言技术在自然交互中的实践》主题中，邀请了来自爱奇艺、小米等的嘉宾为大家分享了关于语音技术方面的创新以及该技术在应用方面的实践，本期沙龙的干货分享我们会陆续发布，首先跟大家分享的是爱奇艺HomeAI智能语音交互系统及在语音交互系统的相关实践，以下为演讲实录。
在图像分割领域，MMSegmentation 是目前应用最广泛的开源算法库之一。自今年 v1.0 版本发布以来，MMSegmentation 在社区同学和核心开发者共同努力下，不断拓展到更多分割相关的视觉任务，包括遥感图像处理、医疗图像分割、深度估计和开放语义分割等。下面让我们逐一介绍这些新功能。
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