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  • 机器如何“猜你喜欢”?深度学习模型在1688的应用实践
  • 本文主要介绍了Wide&Deep、PNN、DeepFM、Wide&Resnet模型结构,并尝试在1688猜你喜欢的真实数据场景中进行应用。文内有一些实验结果,也提出了一些遇到的问题,希望能与大家一起分享讨论。
  • 2018-09-06     顾海倩
  • 为减少用户电话排队,阿里研发了智能客服调度系统
  • 一提到调度,大家脑海中可能想起的是调度阿里云的海量机器资源,而对于阿里集团客户体验事业群(CCO)而言,我们要调度的不是机器,而是客服资源。
  • 2018-09-05     力君
  • 为电商而生的知识图谱,如何感应用户需求?
  • 本文从需求分析和体系化构建的角度出发,阐述在电商这一特殊领域的知识图谱构建过程中,形成的一整套概念体系,还有在此过程中,通过算法、工程、产品、运营和外包团队投入大量精力,通过不断磨合逐渐完善的平台架构和审核流程。
  • 2018-08-31     搜索事业部
  • AI时代的全链路监控,阿里工程师怎么做?
  • 全链路监控从业务的视角出发,监控整个业务流程的健康状况,无需多个系统切换,直观看到全局和上下游,方便快速发现、定位问题。今天,我们一起来看看阿里基础设施技术团队在这方面的实践经验。
  • 2018-08-28     劲节
  • 健康知识图谱,阿里工程师如何实现?
  • 大千世界,万物相联。保险领域的知识图谱之路,该如何构建?本文将为你介绍健康知识图谱构建流程、整体框架和遇到的问题,并总结健康知识图谱在保险理赔领域应用场景和对应设计。
  • 2018-08-27     周国鑫
  • 如何在不同摄像头里识别行人?多层相似度感知CNN网络解析
  • 行人重识别是指给定一个摄像头下某个行人的图片,在其他摄像头对应的图片中准确地找到同一个人。本文提出了全新的基于 CNN 的行人重识别方法,接下来,我们一起深入思考。
  • 2018-08-10     阿里技术
  • 一文揭秘!自底向上构建知识图谱全过程
  • 知识图谱的构建技术主要有自顶向下和自底向上两种。今天,笔者主要分享自底向上构建知识图谱的全过程,抛砖引玉,欢迎大家交流。
  • 2018-06-28     薇拉
  • 玩大了! 阿里工程师的年会竟然这样搞?
  • 不用邀请函、不用签字板,“笑容”才是唯一的入场凭证。年会还有这样的操作?
  • 2018-06-21     阿里技术
  • 含代码 | 支付宝如何优化移动端深度学习引擎?
  • 本文介绍如何从模型压缩和引擎实现两个方面的联合优化,应对上述挑战,最终实现技术落地,希望对大家有所启发。
  • 2018-06-20     家大
  • 拆开阿里小蜜的内核,看智能人机交互的实现逻辑
  • 智能人机交互通过拟人化的交互体验逐步在智能客服、任务助理、智能家居、智能硬件、互动聊天等领域发挥巨大的作用和价值。
  • 2018-05-25     阿里技术
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