百度

近日，2023世界人工智能大会WAIC在上海举办。中国电子技术标准化研究院主办了“共话规范，驱动产业——生成式人工智能标准化分论坛”，百度被授予国家人工智能标准化总体组大模型专题组联结组长单位， 将积极参与和推动人工智能大模型标准化的顶层设计和规定研制，牵引晋升我国大模型产业高质量倒退。 大模型是当下寰球科技翻新的焦点，也是寰球人工智能比赛的主战场之一。基于大模型的生成式AI是新的生产力工具，将粗浅扭转社会公众生存生产方式，同时催生了全行业对规定和规范的强烈需要。 为响应产业需要，国家人工智能标准化总体组启动大模型专题组筹建工作，以及组长和联结组长的提拔工作。通过屡次调研、交换，最终从42位入围的候选人中，选举出国家人工智能标准化总体组大模型专题组组长1位和6位联结组长。 论坛现场，国家人工智能标准化总体组发表：上海人工智能实验室领军科学家乔宇入选组长，百度AI技术生态总经理马艳军等6位来自企业的专家入选联结组长，正式启动大模型评测国家标准制订工作。 标准化工作是人工智能产业高质量规范化倒退的重要撑持，对于放慢人工智能技术和产业倒退具备重要作用。国家人工智能标准化总体组大模型专题组建成后，将重点推动大模型通用要求、评测指标体系、利用能力成熟度评估等一系列重点规范的研制，助力大模型倒退与翻新。 百度此次胜利入选大模型专题组联结组长，源于本身在大模型技术创新、产业落地、生态建设等维度的全面当先和长期积攒。往年，百度在寰球大厂中首个公布对标ChatGPT的大语言模型“文心一言”。“文心一言”是百度文心大模型系列的新成员。自2019年3月文心大模型公布1.0版，历经四年技术深耕和研发迭代，现已降级到3.5版。百度在业界最早推出行业大模型，同时构建大模型工具与平台，升高大模型利用门槛。 作为大模型标准化“国家队”的联结组长，百度将踊跃投身大模型专题组的工作，推动我国人工智能大模型规范体系建设，以规范撑持引领国产大模型良性倒退，并为寰球人工智能大模型规范倒退奉献中国智慧。

以后，人工智能曾经成为新一轮科技反动和产业改革的重要驱动力量，基于强算法、大算力和大数据的大模型成为人工智能倒退的支流方向。 为进一步摸索AI大模型的产业实际，2023年7月4日下午，由文心大模型和飞桨主办的“AI私享会-文心大模型企业应用研究-广州站”于百度飞桨（广州）人工智能产业赋能核心顺利举办。本次研讨会会集大模型技术专家、大模型利用行业专家、飞桨技术专家等，与广州30余家企业负责人，共话大模型技术产业利用，共享前沿技术翻新。 研讨会前，百度AI技术生态华南区域企业经营负责人郑越率领嘉宾们参观了百度飞桨（广州）人工智能产业赋能核心，展现百度在AI畛域的策略布局及当先成绩。后续，百度飞桨将基于赋能核心，联结上下游生态合作伙伴，充沛整合百度AI技术及生态资源，反对广州当地企业、科研团队和开发者更便捷经济地实现人工智能相干技术利用开发。 赋能核心展厅解说大模型是深度学习畛域近年来的新冲破，预训练大模型凭借成果好、泛化能力强、通用性强的特点，进一步升高了人工智能技术落地产业的门槛和老本，并推动了技术生产范式的降级。百度飞桨开发者社区经营负责人张楠以《大模型时代的技术倒退与利用落地》为题，分享了大模型技术的倒退历程，以及新技术带来的利用开发新范式。通过应用曾经预训练好的大模型，开发者能够更加便捷地构建各种利用，在大模型的引领下，人工智能技术将进一步拓展其利用边界，为社会的倒退和提高带来更多的翻新和时机。 大模型时代的技术倒退与利用落地当下咱们正处在以大模型为外围的人工智能新时代，因为大模型和生成式AI的冲破，全球性“AI再造”曾经拉开序幕，各行各业都在争先恐后地推动大模型利用落地。百度智能云市场渠道核心产业发展部行业生态单干总监李扬，以《大模型驱动业务模式翻新——“文心一言”产业单干实际分享》为主题进行了相干分享，置信在产业智能化降级的带动下，将来先进技术与产业的交融将会越来越深刻。 大模型驱动业务模式翻新——“文心一言”产业单干实际分享“智能文档查问助手”是大语言模型十分典型的需要场景，很多企业都心愿借助大语言模型，进一步晋升办公效率。飞桨开发者技术专家颜鑫以《从0到1构建一个智能文档查问助手》为主题，分享了相干技术计划，率领现场嘉宾手把手做出属于本人企业的智能助手。智能助手的搭建不仅仅是技术层面的摸索，更是将AI技术与企业需要相结合的重要实际，这为企业带来更高效、智能的文档治理和查问体验，并推动各行各业在信息化时代的倒退和提高。 从0到1构建一个智能文档查问助手“海报创作”也是生成式AI技术的典型利用场景之一，在媒体、设计等行业畛域十分突出。飞桨开发者技术专家谢杰航带来《扔掉手绘板，疾速用AI出创意海报》的主题分享，具体讲述了文生图技术的基本原理与利用，AIGC大幅晋升了内容创作的品质和效率，而文心大模型正在成为推动AIGC倒退的新引擎，基于文心大模型的AIGC将会带来创新性的摸索，并赋能到宽泛的行业畛域。 扔掉手绘板，疾速用AI出创意海报百度飞桨产业级深度学习开源开放平台，反对AI产业翻新和落地利用，已举办300+场国家级 AI 大赛，提供千万级总奖金池，并积淀出性能齐备的办赛平台、汇集了少量优良 AI 人才。以后，第二届广州·琶洲算法大赛正热火朝天进行中，本次私享会中也对大赛进行了解说，旨在通过大赛推动大模型的学术交流、人才培养、技术倒退及利用，以实战见真知。欢送宽广企业与开发者踊跃报名！ 第二届广州·琶洲算法大赛宣讲本次“AI私享会-文心大模型产业利用研究”，为来自广州的30余家企业提供了交流平台，会议最初，企业负责人们与百度的技术、行业、知识产权专家们，就政务、司法、医疗、媒体、设计等多行业中的大模型理论利用场景及技术计划，进行了更深刻的交换探讨，为后续产业利用落地提供了新思路和新办法。 中国领有寰球最大规模的用户和最丰盛的产业链，衍生进去的海量行业需要和用户反馈会进而驱动大模型高速进化。将来，百度将通过更多技术与利用场景的深刻交换，帮忙各行各业的客户和搭档率先实现大模型的产业落地，率先拥抱大模型技术创新，通过技术和利用场景的翻新碰撞，为我国的产业智能化倒退注入新生机、新动力。 “AI私享会-文心大模型企业应用研究-上海站”将会在7月下旬举办，敬请企业客户和搭档们关注。如有趣味加入，可在飞桨PaddlePaddle公众号后盾回复“私享会”报名，后续将有工作人员发动定邀，欢送前来共话大模型技术产业利用！ 下一站，文心大模型与您相约上海！

大语言模型热度空前，诸如文心一言、ChatGPT 等曾经可能与人对话互动、答复问题、帮助创作，逐步利用于人们的工作和生存，也引发了社会热议。人工智能赋能新型电力系统下新能源发电、变电、调度、配网、安监、营销、基建以及企业经营治理等畛域业务智能化利用，将无效推动新型数字基础设施建设，助力新型电力系统智能化倒退。为了推动大模型及人工智能相干业余人员的造就，中国自动化学会、机械工业出版社、南京邮电大学、百度飞桨联结举办“AI+电力、大模型”主题师资培训班，诚邀各高校人工智能相干业余老师加入。 授课师资本次培训邀请南京邮电大学自动化学院、人工智能学院党委书记张翼、中国自动化学会理事、南京理工大学传授徐胜元、南京理工大学计算机学院党委书记陆建峰、国电南瑞科技股份有限公司、南瑞研究院智能技术研究部副经理张斌、南京邮电大学自动化学院、人工智能学院副教授尹海涛、百度飞桨教育生态经营负责人钱芳等专家组成宏大的业余讲师团，培训过程中重视实践联系实际，深度讲授教学实际及工程案例利用教训。培训期间助教全程辅助教学，线下面对面的答疑，线上小组群随时答疑反馈，提供精准教学服务，沉迷式互动教学。 培训证书老师加入培训并考评合格后，可取得由中国自动化学会颁发的“全国高校人工智能系列课程师资培训班'AI+电力、大模型'结业证书”。 培训内容此次培训课程以人工智能技术与大模型相干利用钻研方向的内容为主，亮点蕴含： 专家前沿报告学界、产业界专家分享大模型、AI+电力相干前沿热点和常识，摸索深度学习实际课程体系，建设产学协同新思路。 实践与实际课程全新课程降级，实践根底+高强度代码实际；丰盛的实际案例让参训老师深度体验用深度学习解决理论问题的全过程；线下面授，老师技术水平飞跃式质的晋升。 残缺课程体系从人工智能技术利用到大模型前沿常识，全体系把握深度学习畛域内容，以及高阶的实际和比赛体验，所学即所用。 教学教训与办法专家分享深度学习开课思路与教学方法，从输出到输入，解锁高校 AI 教学新思路。 培训亮点教育部产学单干协同育人我的项目优先反对参训老师将取得百度公布的教育部产学单干协同育人我的项目优先反对。 高效的实验室环境反对培训平台采纳飞桨深度学习平台（PaddlePaddle）和人工智能学习与实训社区 AI Studio，并提供撑持此次培训实际的 CPU/GPU 计算资源，罢黜软件环境装置保护的复杂性，让学员专一于模型训练。 实践+实际+行业专家导师特色热点实际案例，权威专家面授课程与实际操作相结合。 丰盛的配套学习材料参训学员收费获赠返校开设深度学习课程所需的全套软硬件反对，蕴含残缺课程体系、最业余的教材、全套 PPT 课件、配套试验案例、实际平台等深度学习课程套装。 业余教材及宏大算力反对参训学员收费获赠课程全套学习材料和实际应用的 Tesla V100 GPU 算力卡。 产学同行深度交换机会建设培训班同学社群与专家建设长期互动分割，百度技术工程师一线交换反馈，增强产学协同单干机会。 培训工夫及地点培训工夫 2023年7月7日9:30——7月9日17:00 培训地点 南京邮电大学仙林校区中兴报告厅（江苏省南京市栖霞区文苑路9号） 培训费用 本次培训收费，老师自行预约交通、食宿 报名须知扫描上方海报二维码——填写报名表——培训组委会审核——报名胜利（审核通过者以邮件或短信模式告诉）——发送加入回执 报名工夫 即日起至2023年6月30日24:00（名额有限，报满即止） 参训须知 因为培训课程含实训环节，胜利报名的学员须要自备电脑并装置 Chrome/Firefox/Safari/IE 等浏览器，持 Windows/MacOS/Linux 等零碎。 分割老师中国自动化学会 王老师，15600258606 培训会务组 阮老师，17816873866钟老师，18289206597 组织机构主办单位 中国自动化学会 承办单位 机械工业出版社、南京邮电大学、北京百度网讯科技有限公司

小钱买到大高兴，小钱能不能买到好的营销创意？AIGC 赋予了所有行业新面貌，并逐步成为各行各业从业者的新型生产工具。在此背景下，往年618期间，京东联结百度文心一格，将 AIGC 利用于电商营销，进行了首次大规模线下广告尝试，打造电商行业首个 AI 线下广告。 往年618，京东聚焦下沉市场，以“9.9包邮”为外围场域承接，心愿为更多用户带来花“小钱买到大高兴”的生产体验。对于如何把这种简略高兴的情绪精准传递给更多用户，这项工作便交到了百度 AI 艺术和创意辅助平台——文心一格身上。对广告营销来说，如何在简单的环境中打造出吸引并留住受众眼光的创意，是广告营销的外围能力。尤其是平面创意，在信息大爆炸的时代，对画面的张力体现和信息的突出性都有很高的要求。为此，在设计阶段，设计师们往往须要依据营销主题，制作多版不同的创意内容，并依据测试反馈重复调整，这一流程耗时好久。此外，在创意素材制作阶段，人物实拍有时往往难以精准表白营销中的人物表情状态，创意的外围也就无奈体现。这对于制作团队与实拍模特来说，是一项富裕挑战的工作。 AIGC 时代曾经降临，此前依附“人”费时费力能力实现的工作，有了快捷、高效的独特 AI 解法。 文心一格是百度在“AI作图”方面公布的产品和技术工具，定位为面向有设计需要和创意的人群，基于文心大模型智能生成多样化AI创意图片，辅助创意设计，突破创意瓶颈。在此次京东与百度的单干中，京东营销团队尝试通过对人物个性的不同形容，生成差异化的海报成果，并发现文心一格能够更精准地表白出营销物料须要达到的夸大人物成果。同时， 文心一格还能够在更短的工夫里，更加高效、杰出地实现同样的工作。依据百度的测算，平时这样一组海报，从模特、服装、到设计、排版，单张老本可能靠近一万元，而以 AI 的形式，制作周期缩短70%，制作老本能够节俭80%左右。 真人实拍图 基于文心一格 AI 作画生成的京东618线下广告对于与文心一格的此次单干，京东方面示意：“通过 AI 技术在降低成本的同时，还晋升了整体创意的产出效率，无论从制作速度还是制作数量来说，都有着人为难以比较的劣势。此外，对于一些真人难以表白的夸大水平，AI 利用也可能有较好的解决方案，可能产出更多的创意可能，晋升新鲜感。”据理解，诸如文心一格等 AI 作画工具带来的 AI 辅助内容创作形式，让生产效率失去了大幅度晋升。以海报制作来说，通过 AIGC 进行海报制作老本能升高50%-80%，制作工夫从周级别到天级别。 文心一格非常关注在设计畛域的落地利用，在网站设计、电商图片设计等场景，设计师能够应用文心一格批量生成主视觉图、上传产品图一键格调转换、导入海报应用 AI 二次编辑改图等，方便快捷地实现低成本图片输入。目前，文心一格的 AI 绘画能力已渗透到游戏、直播、会员服务、电商、内容社区、广告行业和虚构 IP 等诸多利用场景，通过 C 端利用和 B 端 API 形式，实现多行业降本增效。除了晋升效率，AIGC 还能助力想象力涌现，发明出独特的 AI 作品。据介绍，文心一格目前曾经能够用 AI 创作戒指、蛋糕等创意商品，并在产品包装设计上实现了落地。 文心一格在创意饰品、食品包装、饮品包装设计上的利用案例近日，百度文心一格正式上线会员制，为文心一格用户提供了多项专属权利和福利，包含图片叠加、涂抹编辑等多项 AI 编辑性能，以及自定义模型、人物动作辨认再创作和线稿辨认再创作等专享实验室性能，助力 AI 绘画灵感创作。尤其是自定义模型的正式凋谢，用户上传本人的图片数据集，就能够疾速定制专属画作格调的文生图模型，放弃生成图片主体或格调一致性，反对分镜设计、动漫插画、原创 IP 形象开发等场景的视觉需要。 文心一格会员专享：一格 AI 实验室此次百度文心一格与京东在 AI 营销上的“跨界”单干，以 AIGC 助力电商大促，为营销降本增效开拓了新门路，也将为营销行业提供极具价值的参考倡议。将来，单方将会在营销、经营等各环节中，继续摸索 AI 的实战利用，从策略钻研、用户洞察、创意体现等方面，打造营销畛域的翻新风向标。

6月9日，2023 NAVIGATE领航者峰会在杭州举办，聚焦数字经济新政策、新技术、新业态带来的蓬勃时机，探讨ICT行业在AIGC时代将要面临的全新挑战与应答策略。百度团体执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖缺席大会并作题为《大模型 产业智能化时代的新引擎》的分享。 沈抖示意，将来所有的企业都会强依赖大模型，而且所有的产品都会基于大模型来开发。当初咱们就得做好重构产品和服务的筹备：第一，要布局新的基础设施；第二，要构建AI原生的思维；第三，要继续迭代、重复验证。 以下是沈抖演讲实录： 大家好，我是沈抖，来自百度。 我想大家方才都留神到了，明天大会的主题是“精耕求实，为时代赋智慧”。“精耕求实”是一种态度，“为时代赋智慧”是一个指标。咱们心中有了态度，眼中有了指标，接下来要解决的问题就是，咱们有什么样的货色能够帮忙达成这个指标？站在2023年，我置信大家都有了答案，那就是大模型，这也正是我明天跟大家分享的主题。 为什么当初学术界、产业界、投资界都对大模型这么热衷，因为大家都明确大模型背地意味着两件事： 第一，大模型从新定义了人机交互。 在过来几十年，人机交互产生过三次大的变动：我记得我还在读书的时候，命令行是次要的工作界面。我输出命令，它给我反馈，过后感觉效率很高，但预计当初没有人会了，因为太简单，门槛太高。起初的图形界面更简略直观，咱们用鼠标一层一层点击菜单，然而我置信大家都有这样的经验，当咱们用一些软件的时候，很多长尾的性能就藏在一层一层的菜单外面，很难发现。而当初大模型的呈现，让咱们能够用自然语言去跟计算机进行交互。比方我当初在工作中常常会问：百度智能云的产品哪些毛利率超过了疫情前？以前我须要共事帮我筹备半天，收集这样的问题。但当初因为机器可能了解我的语言，几秒钟就能够出答案。 所以每一次人机交互的变动，都会带来十分深远的影响，不仅发明了便当，更重要的是发明了很多机会，所以当前咱们跟机器之间的交互，就是用语言来表白咱们的需要，机器来了解咱们的需要，来生成内容，来调用工具，为咱们服务。 第二是在宏观层面，大模型的呈现意味着一种新的生产力正在诞生。 18世纪80年代以前，世界人均GDP的程度始终趴在地上，始终没有什么变动。就像方才几位嘉宾，包含张维迎传授（北京大学国家倒退研究院博雅特聘传授、北大市场网络经济钻研核心主任）提到的，世界人均GDP就是在工业革命开始当前，才呈现了指数级的增长，而这种GDP的增长和技术之间的强相关性，也正好验证了咱们相熟的一段话，那就是“科技是第一生产力”。 咱们深刻来看，这几次科技反动又不尽相同。第一次蒸汽机反动和第二次电力反动，很大水平上解放了咱们的膂力；第三次信息反动，很大水平上在辅助咱们的脑力，但这时候它还是一个工具；明天以ChatGPT为代表的生成式AI代表了更高阶的能力，实际上是局部的代替咱们的脑力。正是这种起因，当初它会从根本上去扭转咱们原来做的很多事件，会扭转很多行业的格局。 然而要想做出这样的大模型其实并不容易，方才于英涛总（紫光股份董事长、新华三团体总裁兼首席执行官）也重复提到，咱们须要数据、算力、算法等。的确，数据、算力、学习机制，是咱们做成的必备因素。 >>首先是大数据， 就像人生下来不是全知全能一样，咱们也要天天学习，看很多的货色。而一个上千亿参数的大模型，咱们要想教会它，须要的数据规模会更大。咱们须要它去理解唐诗、新闻、论文、代码库等，这个数据相当于100万人毕生的浏览量。而且这外面只是有数据的规模还不够，还得有数据的品质。像Open AI在论文外面就提到，他们雇佣了大量业余的人来标数据，而这些标注人员37%以上都是硕士生，充分说明了数据的重要性。 >>第二是大算力， 大算力是大模型的能源源泉，也是新华三十分善于的中央。咱们晓得，要训练一个大模型所需的计算量是由这个模型自身的规模和它所用的训练数据规模来决定的。如果咱们拿GPT3或者上一代的大模型为例，它每训练一次，大概须要10的23次方的计算量。如果咱们用当初比拟先进的A100这样的算力，每秒能够算20万亿次，须要1000片计算100天。假如咱们当初让全世界80亿人都开始敲算盘来算，须要不停地敲100万年。 >>除了数据、算力，还要有好的训练方法， 就像人在学习过程中须要有老师、教育体系，给予咱们好的领导一样。实际上咱们用雷同的数据、雷同规模参数的模型，用不同的办法来训练，最初的成果也大不一样，就如同咱们让不同厨师用同样的食材、同样的厨具，他们做进去菜的滋味也不一样。所以要想把大模型训练好，咱们还须要长期积攒的教训。 可见，训练大模型是一个非常复杂的系统工程，这就须要咱们整个IT技术栈产生相应的变动。咱们晓得，在PC时代和挪动时代，技术栈大略是三层，也就是芯片、操作系统和利用。然而到了IT时代，到了AI时代，IT技术栈变成了四层： >>底层还是芯片层， 然而这时候的确不再是以CPU为主，而是以GPU为主。为了用GPU来解决大模型训练过程中的大规模并发计算的问题，百度研发了昆仑芯，大略在明年年初会规模上市的昆仑芯3很大水平上能够解决算力的问题。 >>芯片下面是框架层， 在这么简单的算法后面，从零开始一行一行写代码根本不可能，须要一个好的开发框架，当初次要指深度学习的框架，能够帮忙咱们去应用和研发这个大模型。像百度的飞桨，Meta的PyTorch，谷歌的TensorFlow，都是在这一层。 >>框架之上是模型层， 模型层是基于上面的框架和芯片训练进去的模型，方才提到的ChatGPT、文心一言都属于模型层。除了文心一言，咱们还有交通大模型、能源大模型等10多个行业大模型。 >>再下面才是咱们相熟的应用层， 通常要基于通用大模型，联合行业场景，去研发大量新的AI利用。 咱们探讨了这么多，大模型呈现之前，其实AI曾经诞生了。就是方才李滨总（紫光团体董事长）讲到的，大模型自身突破了人意识的边界，但它不是一下子进去的，是长期积攒进去的。在这个过程中，以前咱们有大量的专属模型，包含语音辨认、图象识别、文字辨认等，这些辨认在过来通常是一个单点性能，就像人的眼睛或者耳朵一样，但大模型呈现当前就像有了大脑，能够把这些单点能力串起来，而且在串的过程中会呈现越来越多的多模态交融的大模型。 有了多模态交融的大模型当前，咱们能够设想它对将来的影响，一方面会扭转整个生产流程，大幅提高生产经营效率；另外一方面，因为它提供了人机交互这种十分天然的过程，能够使得用户的体验显著晋升。 而这种生产经营效率的晋升、用户交互体验的晋升，会促成整个社会的减速，促成咱们实现智能化的飞跃。实际上当初寰球很多当先的科技公司，都在用这种大模型来重塑他们的产品线，这里是重塑，而不是接入，不是简略的整合。 在这个过程中，我置信很多企业会关怀，这个大模型到底跟咱们有什么关系？我的哪些业务场景可能跟它联合起来？咱们做了大量调研之后发现，目前企业里次要在这五个方面对大模型有强烈的需要：常识治理、营销、代码生成、设计和对话。 从3月份百度公布文心一言当前，咱们也跟很多合作伙伴一起在摸索内外部产品的迭代降级。其中一个是在常识治理畛域，百度外部用于常识治理的交流平台“如流”，下面有一个智能工具，能够基于这个工具去问公司里相干的规章制度以及遇到的问题，甚至给饭卡充钱等。 第二是办公畛域，咱们和一些企业一起研发了新的性能，通过跟机器对话就能够生成PPT、合同、文档等。基于诉求语言，在几分钟之内就能够生成一个条款清晰的合同初稿。 还有营销畛域，咱们能够帮商家一键生成各种格调的营销计划，并且通过数字人实现7×24小时的直播带货。 智慧政务畛域，咱们也在跟一些机构单干，测试城市智慧平台的交互性能，比方快到端午节了，咱们能够间接问，端午节咱们的客流量会怎么样？这时候它就会主动生成报表、剖析，并且造成答复。 另外一个畛域，也是方才大家提到的代码生成畛域，百度智能云推出了基于文心大模型的代码助手“Comate”，它能够联合上下文，预测程序员接下来想要输出的代码，还能用自然语言来写代码，并且主动查找代码中的谬误。Comate在百度外部曾经通过了长时间验证和迭代，目前生成代码的采用率达到50%，而且它作为一个插件曾经在多个编程环境外面去实现，接下来我置信在不同的编程环境里都能够用到Comate。 大模型对咱们影响之深，每个企业都在思考到底怎么参加到大模型浪潮外面去？无非是这么几种状况： 一，构建根底大模型的企业。 方才咱们讲到它须要大量的数据、算力，十分长期的教训积攒。所以这个大概率是多数企业能力做的事件。 二，建设行业大模型。 行业大模型就是联合行业特有的数据、利用的需要，那些有行业数据、把握了行业场景的人，就会在根底大模型之上建设本人的行业大模型，基于大模型微调适宜行业特点的行业模型。 三，也可能是规模最大的，它就是在根底大模型或者行业大模型之后开发AI应用程序， 而这类企业最须要思考的是到底应该选哪些根底大模型、行业大模型，应该在这些大模型做什么样的工程？怎么来解决行业的特定问题？ 既然说到怎么抉择大模型，当初就要思考相应的规范，咱们依据寰球支流大模型的测试和察看，提出了这么三个考量的因素： 首先，要看这个大模型的通用性好不好， 有没有解决咱们手头的问题，它有没有比拟强的泛化能力？ 第二，要看这个大模型迭代的速度快不快， 因为明天的大模型远远没有到成熟的时候，还须要一直的继续迭代，如果一个大模型不足继续迭代的能力，它在后续很难有强劲的能源。 第三，要看这个大模型四周的工具链是不是残缺， 不论是为了开发利用，还是迭代行业大模型，都须要有丰盛的工具链，包含数据的采集、标注，怎么去做各种微调甚至是插件的机制等，因为只有这些工具链齐全，能力真正帮忙咱们把大模型用到极致。 为了撑持大模型的产业落地，百度智能云推出了文心千帆大模型平台。这个平台不只反对百度的文心一言，也反对大量的第三方大模型，而且提供了比拟残缺的工具链、开发环境和基础设施。 在性能方面，咱们也具备了寰球当先的性能指标，通过这些优化技术，能够使得千卡并行减速比达到90%以上，训练场景资源利用率到70%以上。所以咱们再去训练一个大模型，就能发现它比原来没有做这些优化之前效率晋升了100%。而且在部署形式上，咱们既反对私有云的部署，也反对私有化的部署，起因是不同企业有不同的要求，咱们心愿提供灵便的形式，让所有企业都用好大模型。 大模型要继续的迭代，在百度外部，文心一言也在一直迭代，从公布到当初几个月工夫，文心一言曾经迭代了四次，推理的性能进步了10倍。而且在一些特定的、高频的场景下，通过应用文心一言高性能的模式，叫“文心一言-Turbo”，咱们能够把推理速度进步50倍。只有这样，能力真正让大模型做产业化的落地。 我置信大家都已留神到，企业曾经开始口头起来，参加到大模型外面来，如果聊天聊不到大模型，就显得有点掉队。事实上也的确是这样，从文心一言公布到当初，曾经有15万客户在排队申请文心一言的测试，而且咱们曾经和300多家生态搭档在400多个场景上获得了不错的测试成果，笼罩了金融、政务、互联网、教育、工业等行业。这外面十分重要的一个合作伙伴就是新华三，新华三作为一个数字解决方案的领导者，跟百度文心一言一起致力，咱们置信基于新华三弱小的平台搭建能力和渠道延长能力，肯定会减速大模型在中国的落地利用。 咱们能感触到另外一股力量，是基于大模型的翻新守业。5月底，百度发表拿出10亿成立AIGC畛域的专项投资基金，并且启动“文心杯”守业大赛，短短一周工夫，咱们曾经收到了300份申请，可见基于生成式大模型的热度之高。 将来所有的企业都会强依赖大模型，而且所有的产品都会基于大模型来开发，这曾经是一个共识。所以当初咱们就得做好重构产品和服务的筹备，要筹备哪些货色呢？第一，要布局新的基础设施；第二，要构建AI原生的思维；第三，要继续迭代、重复验证。 为什么要构建新的基础设施？ 是因为咱们只有先布局好这个基础设施，布局好大模型的底层，并且通过把大模型和咱们的数据、业务联合起来，提供一个十分敌对的迭代环境，咱们能力真正领会大模型的价值。咱们方才重复提到，大模型大幅升高了人机交互的老本，尤其是能够反对基于自然语言的编程，咱们想想企业外面肯定有大量聪慧的有创意的员工在，当有了这样的根底环境当前，他们就能够疾速基于自然语言的编程去尝试本人的思路，迭代本人的想法，这肯定会激发创造力，进步生产力。 第二，咱们肯定要在组织外部构建AI原生思维。 这次大模型带来的机会不是一个线性的变动，而是一个思维模式的变动。过后从PC时代到挪动时代，咱们在讲挪动思维，真正实现挪动思维的人发明了大量新的机会，包含美团、地图，这些都在PC时代很难暴发。同样的情理，从挪动时代再到AI时代，咱们也必须从思维模式上实现根本性的变动。这样咱们的员工就能够用新的思维，去一直的翻新、一直的迭代。所以在这个时候，我认为大家最不应该放心的是会不会制作就业？企业家也更不应该想是不是应该用AI降本增效，缩小员工？咱们真正应该思考的是，怎么提供好基于原生AI的环境去赋能员工，让他们去拥抱新技术，去发明新价值。 ...

“搜寻”长久以来都是互联网居民的刚需，是如同“水电煤”个别的基础设施。而随着用户需要日益多样化，搜索引擎的供应状态日益多元化，应用搜寻的渠道入口也在延长。凭借AI大模型在搜寻畛域率先利用，百度勇攀搜寻技术新高地，继续领跑行业赛道。 近日，百度搜寻联结北京大学、山东大学、湖南人工智能学会、西安电子科技大学等各地高校、学会，独特启动“新智能·新搜索”为主题的首届搜寻技术创新挑战赛（STI）。大赛旨在促成业内交换、产教交融，推动算法和技术利用翻新，更好的激发人工智能、检索技术畛域的创新性、突破性，同时开掘和培养更多搜寻人才，推动搜寻畛域一直进化。 搜寻技术畛域“最高赛事”以后，用户搜寻目标从单纯的信息答案获取向服务获取、商品交易等方向降级，搜寻表达形式从文字向语音、视觉等多元化方向倒退，搜寻终端由PC端/手机端向智能家居、智能车载等设施延长。搜索引擎须要在算法、计算资源及搜寻技术等方面不断创新，打造“新基建”以迎接搜寻新时代到来。 但全国性的根底建设非一企之力可及，更须要短缺的人才储备。这也是百度联结各地顶级高校、学会独特举办此次大赛的重要出发点：以翻新比赛模式+顶级资源为全国人才打造业界“最高舞台”，激发人工智能、检索技术畛域的翻新和突破性，推动搜寻畛域一直进化。 具体来看，本次比赛在赛题设计上进行了整体翻新。基于百度搜寻的技术劣势和数据劣势，大赛将从实在的搜寻业务场景登程，抉择搜索引擎中外围的“搜寻问答”与“搜寻推理模型优化”作为两大赛题方向，以此激励参赛者学习相干常识并在大赛中利用，以推动前沿搜寻技术浸透、同步晋升实践性和实操性。 同时，大赛选用国内当先的人工智能学习与实训社区飞桨AI Studio作为赛事平台，为寰球开发者收费提供功能强大的线上训练环境、云端超强 GPU 算力及存储资源。此外，作为大赛独家赞助商的NVIDIA也将提供无力的硬件及技术支持。其中，包含最新的NVIDIA Hopper GPU架构与新一代Ada Lovelace GPU架构，皆能为搜寻相干的Transformer计算提供近6倍的减速；软件方面，NVIDIA也提供了泛滥由 GPU减速的SDK与解决方案，包含能用于大模型训练／推理／数据处理的框架—— NeMo Megatron、Triton 推理服务器以及专用于大数据处理与机器学习库的RAPIDS等。 据悉，大赛赛程次要分为区域赛、复赛及总决赛三局部。其中，区域赛将由四大赛区独立排名及颁奖，各区域排名靠前选手将进入全国复赛及决赛，根据总排名进行提拔和评比。大赛已从即日起启动报名，区域赛工夫截至12月15日，复赛工夫截至12月22日，总决赛及颁奖典礼工夫为12月25日。即日起，上百度APP搜寻“百度搜寻技术大赛”即可进入大赛专题页面，获取更多信息。 夯实硬科技基建，培养AI生力军除了以顶级资源构筑起顶级的人才“吸引力”以外，本次大赛在汇聚人才的同时兼顾了从遴选到培养、从排汇到输入的减速转化。 为帮忙参赛者深度把握搜索引擎技术常识，大赛期间，百度首次向参赛者提供了搜寻开源技术、凋谢机器运算资源、以及海量脱敏业务数据。与此同时，百度还开设了5场直播和10余课程，提供海量学习材料，搜寻技术专家也将提供全程的技术辅导。最终，优胜选手还将有机会取得百度搜寻提供的工作和实习机会。 长期在减速计算及AI畛域实现重大突破的NVIDIA，也将为参赛选手提供多角度技术培训，包含且不限于推理优化、性能剖析工具Nsight的应用等；另外，大赛评审团队也蕴含来自 NVIDIA 减速计算团队的专家，为选手提供更残缺、更具实操性的业余意见，以人才培养驱动GPU减速畛域内容与技术创新。 透过此次大赛，也充分反映出一个行业共识：减速AI复合型人才培养势在必行。而在这一方面，百度也已率先布局。 目前，百度正踊跃建设“人工智能+X”复合型人才培养生态。以百度飞桨为外围，百度围绕学习、待业、认证、实际、较量等环节创建起欠缺的AI人才培养规范，构建起产教交融的AI人才培养体系。据统计，百度曾经为社会造就了超过200万AI人才。将来，百度还将继续加大投入力度，面向各类高校推动校企联结、产教交融，助力AI人才培养体系的构建，实现为社会造就500万AI人才的战略目标。AI大模型率先利用，百度搜寻年规模增长17%人才的吸引力、行业的号召力，始终须要以企业本身的引领实力为前提。 过来一年，不论是技术层面还是商业利用层面，人工智能都实现了微小的跨越式倒退。而百度搜寻自PC互联网时代向挪动互联网时代、乃至明天的数据时代一路走来，始终致力于将本身当先的AI技术“基因”赋予用户所需，藉此建设了弱小的技术壁垒和齐备的产品矩阵。 在每一个时代到来之前，百度始终可能率先起身，全身心拥抱新需要、引领新业态。正如百度团体副总裁、搜寻平台负责人肖阳所言：“身处搜寻行业二十多年，百度亲历着行业的高速倒退和疾速进化，并通过技术和产品的降级，领跑行业赛道，一直拓展新的倒退空间。” 过来一年，百度搜寻规模年同比增长17％，领跑劣势继续扩充。另有数据显示，百度外围研发投入占比长期保持在20%以上，人工智能专利申请量及授权量均多年放弃国内首位。 而针对进一步变动的行业环境和用户需要，百度近日又一次抢占当先身位，公布搜寻畛域两大核心技术——跨模态大模型“知一”，以及新一代索引技术“千流”。 由多项技术交融而来的跨模态大模型“知一”，具备跨模态、大规模、高效率三大特色。其可用对立的形式，从全网文本、图片、视频、结构化信息等形态各异的资源中继续学习海量常识，突破资源状态的界线，将最贴合用户需要的后果出现给用户；新一代索引技术“千流”则推动了搜寻效力的大幅飞跃，让优质信息内容失去最无效的出现与散发，帮忙每个用户更好更快地解决问题，晋升搜寻体验。 在AI技术加持之下，搜寻畛域的将来空间正继续拓宽。而作为搜寻的引领者，百度正进一步借力本身AI劣势让搜寻技术继续降级，并带动行业头部资源一起构建新型、复合型的人才培养生态，共赢搜寻新将来。 百度搜寻首届技术创新挑战赛开赛了，面向全国企业、高校、科研机构、我的项目团队及集体广发“英雄帖”！期待各位身怀绝技又才华横溢的你，快来报名退出哦！ 点击立刻报名，即可退出较量！

baidu spider 是百度搜索引擎的爬虫代理。 有敌人常常问这个 IP 是不是 baidu spider 的 IP 地址？而对于只有一个 IP 的状况，咱们应该如何去判断是不是 baidu spider 的 IP 地址呢？ 咱们能够应用爬虫辨认这个工具网站来查问具体的 IP 是 baidu spider 还是假 baidu spider，上面是示例： 例如咱们查问这个 IP 地址：220.181.38.251 通过上图咱们能够看出它并不一个 baidu spider 的 IP 地址，再来一个 IP 地址看看：116.179.37.120 能够看到这是一个 baidu spdier 的 IP 地址，并且是一个 baidu spider render 的蜘蛛，同时还显示了 rDNS 后果。 通过以上办法咱们就能够只须要一个 IP 地址就能够判断是不是 baidu spider 的 IP 地址了，用起来是不是很不便。 咱们只须要关上爬虫辨认这个网站，在顶部找到爬虫查问，间接输出 IP 就能够了。 总结这篇文章介绍了如何仅仅通过 IP 地址判断是不是 baidu spider，只须要输出 IP 地址就能够查问了。 ...

　小程序自问世以来凭借应用便捷的劣势失去了疾速倒退，除了大家生存中最常见的微信小程序和支付宝小程序，百度也于2018年就推出了本人的百度智能小程序，那么作为商家该抉择开发百度小程序还是微信小程序作为本人线上经营的帮手？两者之间又有哪些区别？明天小木就来和大家说一说。 一、百度小程序和微信小程序的概念　百度智能小程序和微信小程序都是一种无需下载和装置，即可轻松应用，让用户真正体验到了“即完即走”的轻利用，区别在于别离基于百度生态和微信生态倒退。　二、百度小程序和微信小程序的区别　1、入口　微信小程序当初曾经凋谢的入口已超八十多个，比拟常见的有：顶部搜寻栏、搜一搜、扫一扫、左近的小程序、小程序、桌面图标、公众号跳转、微信社群、微信卡包、APP跳转，广告推广等等。小木置信随着小程序权限和微信生态的更加饱满，后续会一直减少新的流量入口。百度小程序的入口次要有：通过百度APP-我的-小程序、百度APP首页搜寻框、百度首页信息流举荐、百家号文章内插入小程序卡片跳转、百度贴吧/百度地图等百度零碎接入，爱奇艺、58等百度开源联盟平台等等。　2、运行平台　微信小程序次要是依附微信运行，当然也在近年来实现了从内部链接、APP、短信、邮箱等跳转到微信小程序。小程序搭载微信生态，领有弱小的社交体系撑持，对分享互动性要求高的产品及服务更加敌对。百度小程序则依赖于百度系平台，领有弱小的百度搜寻体系撑持。　3、开发方式　无论是模板还是定制版小程序，只能限度于微信环境内应用，如果商家想要换个平台经营，只能依照平台要求从新开发。百度小程序的布局并不局限在固定平台，对开发好的小程序进行代码批改下就能够生成新的智能小程序及移用到其余百度单干平台。　4、流量逻辑　微信小程序次要是依附“社交+推广”，尽管用户获取小程序很容易，但须要商家去被动做好推广营销工作能力被更多用户所通晓。而微信具备的社交属性和月活用户超12亿的受众基数劣势，让本地服务业和商品销售的小程序使用率更高，更容易实现“即用即走，走了再来”。百度则是“搜寻+信息流”，将百度的全域流量都凋谢给开发者，通过搜索引擎和流量劣势带来更多展现和曝光量。比方百度小程序会抓取小程序外面的内容，依据用户应用的数据对所有小程序进行搜寻排名，再将用户引流至小程序，所以优质稳固的小程序更受欢迎，绝对应本地类小程序则无奈失去很好的推广。　总的来说百度小程序和微信小程序应用形式和流量起源形式的差异，使得面向的指标用户群体也不一样。目前看来微信小程序的利用更加宽泛，受众面更广，更适宜帮忙商家打造商业环境闭环。

近日，百度智能云智慧城市供热算法和数加控平台我的项目被中国电子信息产业倒退研究院评比为“2021世界物联网新技术新产品新利用成绩金奖我的项目”，同时入选“年度物联网与数字经济交融倒退类（智慧城市和家居）我的项目”。 世界物联网新技术新产品新利用成绩金奖我的项目和专项榜单由物博会组委会联结中国电子信息产业倒退研究院及中国软件评测核心联结发展评比，该流动已间断胜利举办4年，是全国物联网畛域成绩公布的权威平台。 ▲ 百度智能云智慧城市供热算法和数加控平台斩获金奖我的项目 ▲ 百度智能云智慧城市供热算法和数加控平台入选专项榜单 此次获奖我的项目是由百度智能云与城市供热企业中环寰慧单干，通过利用全面智能化的天工物联网平台与综合能源服务平台度能，重点解决节能、降耗、保质等行业重点问题，利用物联网的兼顾监管能力和大数据算法剖析能力，中环寰慧在保障供热品质的前提下，实现每家每户室温达标统一，推动供热行业智能化转型，升高了企业的能源老本，令供热效率和品质显著晋升。 实现“双碳”指标愿景，意味着我国产业结构、能源构造甚至经济构造都将迎来微小改革，而在这一系列改革中必然离不开科技行业的反对与奉献。百度智能云将持续为能源机构服务，与更多合作伙伴独特推动能源畛域物联网智能化倒退翻新。

11月3日，2020年度国家科学技术处分大会在京举行，百度“常识加强的跨模态语义了解关键技术及利用”获国家技术创造二等奖。 该技术旨在通过构建大规模常识图谱，关联跨模态信息，通过常识加强的自然语言语义示意办法，解决不同模态语义空间的交融示意难题，冲破跨模态语义了解瓶颈，从而让机器可能像人一样，通过语言、听觉、视觉等取得对真实世界的对立认知，实现对简单场景的了解。 “常识加强的跨模态语义了解技术”第一实现人、百度首席技术官王海峰示意，百度技术此次获奖，得益于百度十余年在人工智能技术，尤其在自然语言解决（NLP）畛域的深厚积攒，以及对技术和产业发展趋势的深刻理解。” \“王海峰：咱们在人工智能技术的布局和倒退中，始终把握技术发展趋势和产业发展趋势。本技术创造由百度自主研发，冲破跨模态语义了解技术瓶颈，对我国增强科技竞争力、放慢产业智能化改革、保障核心技术自主可控等具备重大意义。” “常识加强的跨模态语义了解技术”通过飞桨产业级深度学习开源开放平台、百度智能云等输入给制作、能源、电力、金融、医疗、媒体等各行各业，服务国家公共信用、应急治理、司法等畛域，减速我国经济社会智能化降级。 此前，百度“基于大数据的互联网机器翻译核心技术及产业化我的项目”曾取得2015年度国家科技进步二等奖。 国家科学技术处分授予在各个领域实现重大技术冲破、做出创造性奉献的中国公民和组织，是我国最高级别的科技奖项。此前获奖的有“载人航天”、“探月工程”、“青藏铁路”等成绩。

人工智能离咱们有多远? 这个问题并不难答复。很多人起床后的第一件事,就是向“小度”询问天气状况;下班路上看到的资讯,离不开千人千面的举荐算法;如果生存在一线城市,还有机会体验到主动驾驶的出租车…… 以此为视角的话,人工智能曾经深刻到生产生存的细枝末节,在第四波浪潮下终于走到了规模化落地的临界点。然而这也只是扫视人工智能产业过程的一个视角,就像在有国民经济晴雨表之称的工程机械畛域,人工智能还游离在市场的主旋律之外,属于短少存在感的实验性话题。 正是在这样的大背景下,百度智能云和三一重机进行了一次无益的尝试,向外界诠释了工程机械向智能化转型的可行性。 01 老问题有了新答案 作为三一团体旗下的核心成员,三一重机是一家集研发、生产、销售于一体的工程机械制造商,目前曾经在混凝土机械、桩工机械、履带起重机等畛域位居国内第一,其中挖掘机销量在2020年占据了寰球15%的市场份额。 和很多行业有所不同,工程机械的市场竞争力不只体现在研发、生产环节,售后维修服务有着相当大的比重。毕竟工程机械属于重要的生产资料,属于客户谋生的生产工具,在很大水平上有着不可替代性,一旦机器呈现故障就意味着被迫复工,可能给客户造成重大的经济损失,甚至可能影响整个工程的进度。 客户至上的三一重机发明了“一天内解决”的服务规范,即无论客户的施工场合有多偏僻,三一重机的服务工程师都将在一天内到达现场。然而这样的工作十分依赖服务工程师的集体教训,多达50%的问题无奈精确诊断,须要三一重机的服务专家亲自赶赴现场,不仅会耽搁客户的动工工夫,三一重机也面临着微小的人力和资金投入。 为了进一步晋升服务的效率,三一重机的服务部门尝试利用互联网工具来解决问题,比方服务工程师在现场遇到无奈解决的难题,能够通过文字、图片、视频等模式分割后端的服务专家,以近程协同的形式缩小专家赶赴现场的频率。可因为工程机械设备的简单度过高,传统的电话或微信沟通难以描述确切的问题,特地是在须要多人协同的场景中,服务的效率并没有晋升,以至于折腾了一段时间后,依然须要专家到现场能力解决。 2020年4月份的时候,三一重机服务部找到了百度智能云。彼时5G曾经陆续在国内大中小城市中落地,数据传输的根底阻碍被排除,是否能够打造一套近程的智能专家系统,突破现场服务工程师和后端专家的空间限度? 通过一年工夫的研发、调试、验证后,三一重机在2021年4月份正式上线了工业AR近程帮助零碎:服务工程师到达现场后,能够向后端专家发动单人或多人的高清音视频通话,专家能够利用空间平面标注技术以画线、箭头或标注程序的模式,帮忙服务工程师依照正确的流程排除故障,并且还能够实时传输图片、PDF、3D图纸等文件。 老问题终于有了新答案,目前工业AR近程帮助零碎曾经利用到打桩机、装载机和挖掘机的维修保养服务,每个月解决的工单量曾经超过4000单,除了须要返厂培修的问题,都能够通过近程零碎妥善解决。 02 智能化的设想空间 可能在生产互联网的语境下,近程协同的利用场景并不陈腐。在医疗、教育等人工智能落地的前沿畛域,诸如近程诊疗、在线互动之类的产品曾经相当成熟,但在工程机械行业却有着多重不可小觑的挑战。 一个间接的例子,大多数工程机械的施工地处于野外等偏远地区,并不像城市家庭那样有着稳固的网络传输。为了在顽劣的环境下保障稳固、高效的服务。,百度智能云表演了不可或缺的角色。 或者在技术上并不算简单,可站在一线服务工程师的立场上,前后两种解决方案无疑有着质的变动。 传统的维修服务计划对人力有着深度依赖,以至于时常能够看到这样的场景:三一重机的工程师们在接到客户的电话后,便放下手中的工作快马加鞭地赶到现场,且经常须要在酷暑或者寒冬天里钻进狭隘的空间解决故障,通过四五个小时的继续酣战后,身上从头到脚全副被液压油渗透。 而新的计划解脱了异地合作的局限性,让服务工程师们感触到了智能化的一幕:达到现场后并不急于钻进设施查找问题,先向后端专家形容故障的内容,寻求迷信正确的解决方案,甚至让专家以第一视角的模式实时领导,既升高了故障解决中的不确定性,也缩小了工程师们的工作强度。 三一重机服务部总监钟友富对此有着粗浅的感触:“工业AR近程帮助零碎上线后,咱们的专家能够实时进行剖析决策,找出问题并解决问题。不仅客户的体验越来越好,服务工程师的工作不再那么辛苦,对咱们本身也起到了降本增效的作用,节俭了专家往返的商务老本,并且显著晋升了服务效率。” 同时钟友富也在采访中示意,目前和百度智能云的单干只是第一期,后续还有第二期和第三期,三一重机曾经将所有的音视频材料存储在云端,并在着手进行数据的治理工作,打算对音视频等非结构化的数据进行标注,进一步将数据这座金矿利用起来,将教训进一步积淀为常识。 “当初互联网上很风行大脑的概念,三一重机当初所做的事件就是要打造工程机械畛域的诊断大脑,这个事件很难,大略须要两三年的工夫,须要百度这样懂业务、懂产品、懂AI的企业一起参加,一起做一些有利于行业和社会的事件。”钟友富在采访中这样形容工程机械走向智能化后的设想空间。 借用阿姆斯特朗的话说:近程帮助是三一重机优化维保流程的一小步,却是工程机械迈向智能化的一大步。  03 一个行业的“解放” 从数字化的摸索到智能化的畅想,三一重机和百度智能云的尝试揭示了工程机械行业的进化方向:数字化的过程也是教训转化为常识的过程,当一张张常识图谱和知识库被构建,带来的将是整个行业的解放。 这一猜测并未被刻意夸张。早在2007年前后,三一重机就尝试用焊接机器人代替人工,通过一年的测试调整后,发现机器人焊接产品的稳定性远超人工,不仅挖掘机的使用寿命翻了两番,售后问题也降落了四分之三。2011年,三一首夺重工挖掘机市场的销量冠军,2020年,三一挖掘机荣登寰球销售冠军。 三一重机在售后服务环节的智能化尝试,又将产生什么样的化学反应?至多目前曾经能够看到两个可能的方向。 一是利用场景的扩散。除了打桩机、挖掘机、装载机等产品外,还能够逐渐向其余工程机械设备复制,乃至于被友商们借鉴效仿,慢慢造成一种售后维保的服务范式,减速整个行业的标准化。 何况潜在的落地空间远不止售后服务,一旦呈现了针对工程机械的诊断大脑,能够串联起上下游的所有环节,比方施工过程的安全监管、操作流程的平安诊断、常见问题的大数据分析等等,既能够向上反哺工程机械类产品的定向研发,也能够整治上游的施工流程,进一步升高施工过程的事故率。 二是人才门槛的升高。服务工程师在整个维保环节中有着不可或缺的作用,可是服务工程师人才的提拔规范却相当刻薄,须要有吃苦耐劳的精力、为客户着想的服务意识,以及过硬的集体能力。 在人口红利逐步消退、95后代表的年轻人纷纷“逃向”第三产业的场面下,服务工程师的人才荒早已是不争的事实。而智能化恰好是帮忙行业走出困局的不二法门:智能大脑价值在于教训和常识的复用,如果拍个照片或视频就能找出工程机械的故障源,无疑能够升高对服务工程师集体能力的刻薄要求,也将在很大水平上扭转年轻人对“服务工程师”行业的原始印象,耳濡目染中影响年轻人的择业观。 进一步延长的话,国内正处于产业降级、产业会聚的重要节点,而工程机械恰好是工业转型的枢纽,自身就是中国工业布局和产生纵深的写照,并在很大水平上决定着中国在新一轮工业革命中的占位。 联想到高铁、通信、互联网等行业转型所开释的微小红利,工程机械的数据采集、解决、剖析和价值开掘,对工业革命的过程有着毋庸置疑的指引和重构作用。 04 结语 回头再来看百度智能云和三一重机的单干,看似不起眼的智能化案例,却暗藏了工程机械行业的必然趋势。 借用三一重机服务部总监钟友富的观点:翻新是一家企业放弃竞争力的要害,咱们和百度智能云的尝试曾经被证实能够节俭很多资源,有着丰盛的利用空间。三一重机将在这个畛域一直迭代,用更多的科技翻新为客户增值、为代理商赋能、加重服务工程师的劳动强度和工作的复杂程度。 能够预感的是,工业AR近程帮助零碎通过三一重机的练兵后,势必会向风电、汽车、工厂等越来越多的场景浸透。 百度AI开发者社区https://ai.baidu.com/forum ，为全国各地开发者提供一个交换、分享、答疑解惑的平台，让开发者在研发路上不再“孤军奋战”，通过一直地交换与探讨找出更好的技术解决方案。如果你想尝试各种人工智能技术、开辟利用场景，赶快退出百度AI社区，你对 AI 的所有畅想，在这里都能够实现！ 扫描下方二维码，增加小助手微信「京东卡、小度定制周边、神秘礼盒、行李箱」等更多福利你来拿~

国务院《新一代人工智能倒退布局》指出，要放慢倒退智能经济，构建常识群、技术群、产业群互动交融和人才、制度、文化互相撑持的生态系统。以百度为代表的新型平台企业作为产业智能化生态系统中的重要力量，积极开展实际摸索，通过技术创新和产业赋能带动生态系统外部各主体协同翻新倒退，减速推动产业智能化。 7月29日，百度云智峰会2021智能生态与服务专题论坛召开，百度智能云围绕“云智一体”策略展现了最新生态成绩、生态打算，以及与生态合作伙伴相互成就、独特服务客户的产业实际。 \百度副总裁朱亚立、中国信息通信研究院产业与布局研究所翻新守业钻研核心副主任胥培俭、德勤治理征询中国云服务领导合伙人刘俊龙、英特尔寰球大客户销售总经理娄杰等嘉宾缺席了本次论坛，并发表重要讲话。此外，百度智能云“梧桐打算”也在此次主题论坛上正式公布，旨在携手合作伙伴，共创“云智一体”凋敝新生态。 守正翻新 凋谢共享——打造云智共生生态及服务体系 “数字经济建设、数字中国建设带来了微小的、前所未有的需要。这些需要对企业、产业，乃至整个社会的影响都是很难意料和预判的。”百度副总裁朱亚立示意，“咱们惟一能做的就是大家把本人的资源和能力会集在一起，围绕一个独特的使命和指标，严密的团结合作，往前推动。这个过程须要咱们的利用搭档、平台搭档、交付搭档、技术搭档…总之，涓涓溪流汇聚在一起，造成咱们的云智一体的星辰大海。” \在技术生态方面，百度始终秉持着技术创新与开源凋谢的理念，现如今，百度飞桨已汇聚了360万开发者，百度大脑对外开放330多项 AI 能力，同时百度保持产学研交融，独特造就了超过100万 AI 人才。在产业生态方面，百度与生态搭档一起，在征询、服务、交付、产品及解决方案等方面独特单干，帮忙行业搭档实现智能利用的落地施行。 \论坛上，百度智能云服务交付核心总经理贾殿龙分享了百度云智新服务与生态。“胜利的智能化降级，须要企业建设全新的转型撑持能力，这其中包含全面高效的生态协同能力，与生态体系独特倒退转型，能力充沛开掘智能化的后劲，实现智能化的价值。百度云智服务通过全面的服务体系和服务产品，帮忙企业疾速建设相干能力，真正实现转型。” 具体而言，百度智能云的服务体系包含基建服务、施行服务、经营服务、生态服务以及联结共创，从产业智能化降级首先须要建设面向智能化利用的新型云基础设施，到服务贯通客户智能化利用落地的全生命周期，再到与客户及合作伙伴的联结共创，能够说百度云智服务笼罩了企业智能化降级的不同层面，不同阶段， 不同模式， 不同生态的需要。 遍栽梧桐树，凤凰云中来——「梧桐」打算正式公布 在此次智能生态与服务专题论坛上，百度智能云生态单干打算整体打算——「梧桐」打算正式公布。该打算基于“遍栽梧桐树，凤凰云中来”的美妙寓意，以招募引入搭档为次要目标，依靠百度智能云云智一体外围劣势，与搭档增强集成与被集成单干，助力产业智能化降级，驱动商业价值晋升。 \梧桐打算由各个行业畛域专项打算组成，包含 SaaS 专项打算、工业互联网专项打算、工业智能巡检专项打算、工业数据智能专项打算、工业智能质检专项打算、ARM 云搭档打算、AI 中台搭档打算、飞桨深度学习搭档打算等，该打算通过凋谢百度平台资源，以技术赋能、营销赋能、品牌助力、市场助力等模式，与生态搭档互享当先技术、我的项目商机、优质案例，共建联结计划，独特开拓市场，共创全新商业模式，实现共生共赢。 为了招募更多的生态合作伙伴，百度智能云还公布了最新的梧桐打算激励政策：50000个人才赋能、30亿元生态投资、150亿元搭档搀扶。 \随后，百度智能云与亚信科技（中国）有限公司、上海汉得信息技术股份有限公司、随锐科技集团股份有限公司举办了策略合作伙伴签约典礼。“百度智能云愿携手生态搭档共赴产业智能化的星辰大海。”百度智能云业务经营总经理梁舒楠示意。 共建智能中台生态，助力企业翻新利用 在论坛现场，百度 AI 利用架构师楚畅带来了最新的“百度智能中台”以及解决方案。据介绍，百度智能中台蕴含“AI 中台”以及“常识中台”，通过集约化治理 AI 能力和常识，助力智能化降级的协同翻新。 其中，百度 AI 中台依靠百度大脑十余年 AI 技术与能力的积攒，交融了 AI 能力引擎和 AI 开发平台，为企业构建对立的 AI 基础设施，实现 AI 资产的共建共享、麻利的智能利用开发、资源和服务的兼顾调度，减速企业智能化降级。 论坛上还正式公布了“智能中台合作伙伴招募打算”，该打算面向技术合作伙伴、合作伙伴、销售搭档公布，将来将为合作伙伴提供产品技术、培训认证、品牌市场及销售资源等全方位的反对，通过更多合作伙伴的退出，共创智能产业利用。 智慧城市、智慧工业、智慧金融…百度智能云赋能千行万业 百度智能云智慧城市事业部生态单干总监周波分享了全新的“1+1+4”百度智慧城市全景图，具体来说，蕴含一个底座筑基：云智一体，自主可控新一代智能政务云构筑城市数字底座。一个大脑赋智：从感知智能向认知智能、决策智能迈进，在此基础之上，实现精准洞察城市运行态势全过程、全面赋能城市治理能力现代化、强力撑持数字经济高质量倒退、大幅晋升公共服务智能化程度的四类场景牵引。 百度智能云工业能源产品研发总经理黄锋分享了百度工业互联网品牌“开物”赋能工业智能化转型的案例。“开物”依靠百度弱小的互联网根底和当先的全栈人工智能技术，通过“点、线、面、体”四个层面，为制作、能源、电力等工业企业、产业链和区域产业倒退提供 AI+工业互联网和智能制作整体解决方案，帮忙企业以低门槛利用新一代信息技术实现降本提质增效，产业链供应链协同，助力区域产业实现数字化、智能化降级。 \百度智能云策略行业解决方案与业务拓展总经理常城分享了区域经济数字化的降级的相干教训。常城示意：“现如今，大量中小微企业的信息化都处在一个绝对比拟弱的程度，齐全没有达到数字化、智能化的状况，企业作为一个主体来讲，政府以及金融机构的服务都是无根之水。而百度工业互联网平台能真正的把中央政府、中央企业，以及金融机构的三方的数据、服务死记硬背，真正为当地企业的数字化的经济的改革起到外围的作用。” 除了以上这些，中国信息通信研究院还公布了《科创驱动，融通倒退：产业智能化生态钻研报告》，报告重点提到，百度作为国内最早布局人工智能的骨干企业，一直攻克 AI 要害核心技术，在特定畛域培养全栈能力，推动本身核心技术和劣势能力实现基础设施化、工具化、平台化，并通过本身资源能力体系化输入，用户需要以及细分畛域、垂类行业合作伙伴业余能力的输出，构建起交互赋能、良性循环的产业智能化生态共同体。 流动最初，百度 AIG 战略规划管理部百度 AI 加速器高级策略经理王冬发表，百度 AI 加速器第八期正式开营。百度 AI 加速器是从 AI 类创业项目中，甄选出在场景、数据、市场、技术等方向有劣势的优质守业企业，给予在 AI 技术资源、AI 技术/产品/企业治理课程、上下游产业资源、优先投资等方面的资源反对，让 AI 创业者赢在起跑线上。 ...

前言搜寻主页有很多，明天就来说说他们。中国有百度，360,搜狗 尽管百度占据了中国搜索引擎的大部分市场，但它是否是最好的搜寻主页呢？ 咱们关上百度,看看它的搜寻主页 除了搜寻的性能，有很多别的元素 百度热搜登录新闻直播贴吧学术视频会议….以及一些乌七八糟的广告 ，应用极其的好受。 那么有没有一款清新简洁的搜寻主页呢明天上网的时候发现了一个简洁优雅的搜寻主页，cxy1024.top 从名字也可也看进去，专为程序员而生的 作者认为用户进入搜索引擎都是为了搜寻心中的纳闷，而不是进入搜索引擎网站是为了看新闻。所以，最好的搜素引擎就是间接能为用户提供搜寻服务，并且不受到其余视觉上的烦扰。所以这个搜寻主页清新简洁优雅，并且作者承诺永远不会有广告 咱们关上这个主页发现真的挺简洁的。1个Logo，1个搜寻框，1句随机生成的新诗 的确挺简洁的 当前就用这个了，把他增加到珍藏栏，一步中转！ 搜寻主页：cxy1024.top

近年来，人脸识别利用曾经遍地开花，随着市场需求的继续减少，疾速扩张的产业规模背地，外围算法厂商对算法成果的一直晋升，无疑成为行业倒退的外围推动力。近期，在百度人脸识别技术的助力下，舟山市疾速公交线实现刷脸乘车，疾速高效地做好乘客身份验证优化便捷乘车体验。据悉，百度智能云人脸离线辨认SDK目前已落地泛滥社区门禁，助力老旧小区智能化革新，“刷脸”进出不仅使得小区的平安进一步失去晋升，而且也大大便当了业主生存。百度智能云人脸离线辨认SDK，自2018年7月公布以来，经验6次大的模型迭代，继续性能优化，为中小企业提供当先业界、优质的离线人脸识别算法，实现全场景晦涩体验。 百度智能云人脸离线辨认SDK，齐全离线本地部署，业务平安有保障，性价比颇高。一个SDK人脸检测与采集、多模态活体检测、人脸比对与辨认全能力交付，提供全品类SDK，笼罩安卓（RK3288/3399/3568）、Windows C++/C#/Java、海思DV300、RV1109/1126等版本。宽泛落地于轨道交通刷脸通行、智慧社区刷脸门禁、企业办公刷脸考勤、刷脸领取POS机、政务大厅物证一体机、医疗社保刷脸就医等场景。 安卓版本继公布6.0「通用版」「口罩版」SDK后，继续算法降级优化，针对通用门禁考勤、口罩防疫、以及海内身份验证等场景都做了专项的晋升，行将公布7.0算法，「通用版」+「海外版」全场景笼罩；Windows 人脸离线辨认SDK公布C++/C#/Java6.0版本，专项优化物证核验场景；海思（DV300）、RV1109/1126专版SDK全新研发，5万级人脸库全流程耗时＜125ms；Linux ARM版公布5.0版本，修复跨平台依赖缺失问题，产品易用性显著晋升。 百度智能云人脸离线辨认SDK，将提供更多特定硬件平台适配反对，已适配17款芯片输入专版SDK，将以凋谢、当先的技术服务于更多行业。同时，上线新价格策略，刊例价升高60%，由每个299元降为119元，可搜寻百度人脸离线辨认SDK理解更多详情，同时，参加百度智能云AI凋谢能力专场流动，各类AI产品供您抉择，新老用户同享超值优惠价，新人专享69元/个年中矩惠。 百度AI开发者社区https://ai.baidu.com/forum ，为全国各地开发者提供一个交换、分享、答疑解惑的平台，让开发者在研发路上不再“孤军奋战”，通过一直地交换与探讨找出更好的技术解决方案。如果你想尝试各种人工智能技术、开辟利用场景，赶快退出百度AI社区，你对 AI 的所有畅想，在这里都能够实现！ 扫描下方二维码，增加小助手微信「京东卡、小度定制周边、神秘礼盒、行李箱」等更多福利你来拿~

近年来，深度学习技术在诸多畛域大放异彩，因而广受学术界和工业界的青眼。随着深度学习的倒退，神经网络构造变得越来越简单。简单的模型诚然具备更好的性能，然而高额的存储空间与计算资源耗费使其难以无效地利用在各硬件平台上。因而深度学习模型在端上部署和减速成为了学术界和工业界都重点关注的钻研畛域。 一方面，有许多深度学习框架能够让开发者和研究者用于设计模型，每个框架具备各自独特的网络结构定义和模型保留格局。AI工程师和研究者心愿本人的模型可能在不同的框架之间转换，但框架之间的差距妨碍了模型之间的交互操作。另一方面，因为深度学习模型宏大的参数量，间接在边缘端部署模型会产生较高的时延。 百度EasyEdge端与边缘AI服务平台能够很好地解决上述问题。EasyEdge能够反对多种支流深度学习框架的模型输出，提供了不便的部署性能，针对业内各类支流芯片与操作系统进行了适配，省去了繁冗的代码过程，能够轻松将模型部署到端设施上。EasyEdge在集成了多种减速技术的同时对外提供多个等级的减速服务，以均衡模型推理工夫和精度，一方面能够最大限度的减小模型在端上部署的延时，另一方面能够匹配更宽泛的应用场景。 EasyEdge反对多种不同类型深度学习模型的部署，包含常见的模型类型包含图像分类、检测、宰割以及局部人脸检测、姿势预计。目前EasyEdge反对的经典网络品种超过60种以及多种自定义的网络类型。 同时EasyEdge反对接入多种深度学习框架，包含飞桨PaddlePaddle、Pytorch、Tensorflow、MxNet等。为了更不便的实现部署，目前EasyEdge反对局部深度学习框架模型的互转换，如图1所示。例如用户想要在Intel的CPU上应用OpenVINO部署一个Pytorch模型，EasyEdge能够实现通过屡次模型转换，将torch模型格局转换成OpenVINO IR格局，最初基于OpenVINO部署框架实现模型部署。 图1 EasyEdge反对多种模型框架转换 EasyEdge对于端设施的反对也是很宽泛的，既反对常见的通用芯片CPU、GPU以及通用arm设施，也反对市面上支流的专用芯片，如Intel Movidius系列，海思NNIE等，如图2所示，EasyEdge目前已建设为业界适配最宽泛的端与边缘服务平台。 图2 EasyEdge反对多种硬件设施部署 解析EasyEdge中的模型压缩技术 为了能实现多种网络在不同芯片的高效部署，EasyEdge后盾提供了多种优化操作，如模型格局转换、图优化、芯片优化、模型低精度计算优化、模型裁剪和蒸馏等。其中模型压缩技术是至关重要的一环，EasyEdge中用到的模型压缩技术包含常见的模型低精度计算，结构化裁剪以及模型蒸馏等。如图3所示，为了更好的适配端设施，EasyEdge 集成了多种模型压缩库，可依据理论部署状况灵便调用。 图3 EasyEdge中的模型压缩技术 模型低精度计算旨在通过大量的比特去示意本来32bit的浮点数据。一方面是为了压缩模型体积大小，对于较大的模型能够使端侧设施更快地将模型load到内存中，减小IO时延，另一方面，通常处理器对于定点的计算能力会强于浮点，因而量化后的模型往往能够被更快的推理计算。如图4所示，散布不规则的浮点数据被量化到少数几个定点。EasyEdge反对包含常见低精度类型包含FP16和INT8，其中INT8量化技术能提供最大限度的无损压缩。 图4 模型量化[1] INT8量化技术的实现办法大抵分为两种，训练后量化和训练中量化。顾名思义训练后量化就是在曾经训练好的FP32模型中插入量化节点，通过统计学办法尽可能通过大量定点数去还原原来的浮点数据，而训练中量化会在训练之前就插入模仿量化节点，在训练过程中就模仿量化后的数据去计算各个节点的output，这样模型最终会拟合收敛到模型量化后最优。如图5所示。相比之下训练中量化具备更好的精度，然而须要消耗更长的工夫。 图5 训练量化原理[2] EasyEdge同时具备训练中量化和离线训练量化的能力，并且会依据不同的理论状况抉择不一样的量化办法。深度学习模型中，分类模型最终个别会以计算最终Layer的topK最为最终的输入后果，这种性质就决定了模型更重视最终输入的排序关系而非数值自身的大小，因而分类模型相比于基于数值回归的检测模型具备更强的量化鲁棒性。基于这一点，EasyEdge的量化策略会依据模型类型灵便调整，在分类相干工作中会偏向于应用离线量化技术，以缩短公布时长，而基于anchor回归的一系列检测模型中则更偏向于通过再训练来保障精度。另一方面，依据端侧设施、部署框架不同，EasyEdge采取的量化策略也会有所区别。例如在应用PaddleFluid框架将模型部署到CPU上时，较敏感的OP在量化之后会极大的影响最终精度，因而在EasyEdge中这些OP的输入输出数据类型采纳FP32，而其余OP的计算会采纳INT8。这种Layer级别的混合精度量化策略能够很好的均衡推理速度和精度。 在离线量化过程中，会呈现局部outlier数据点间隔核心散布太远的状况，这会导致传统的量化策略会过大的预估量化range，而导致最终量化精度较低，如图13所示。为了应答这种状况，EasyEdge集成了后校准技术，通过屡次迭代以寻找更适合的阈值，使量化后INT8数据分布和量化前FP32数据分布具备最小的KL散度，以此来升高量化误差。 模型裁剪通常指的是结构化裁剪。结构化裁剪是通道级别的裁剪，如图6所示，旨在删除多余的计算通道。 图6 模型结构化裁剪[3] 对于某一个卷积核的裁剪，如图7所示，在两头的kernel同时裁剪掉input和output的一个通道时，其输入输出tensor对应的通道将减小，这带来两方面益处，一方面是在减小卷积核大小之后，模型体积得以减小，缩小了推理过程中的IO工夫，另一方面tensor自身体积被压缩，因而相比压缩之前只须要更少的内存开销。 EasyEdge目前采取的就是这种通道裁剪技术。同时在裁剪通道的抉择上，封装了基于L1-norm、L2-norm和FPGM[8]等多种办法，并且会依据理论状况灵便抉择。另一方面，裁剪后的模型因为更改了局部Layer的shape，因而可能会影响到网络拓扑构造的合理性，EasyEdge平台集成了通道调整办法，实现通过广度优先查找算法，一一改正通道数，并且对于局部非凡难以调整的block会配置跳过，保障裁剪算法的合理性。 图7 针对一个卷积核的结构化裁剪[4] 对于局部模型的裁剪，EasyEdge采纳通道敏感度剖析技术，通过在每个Layer上屡次裁剪推理计算最终精度损失来剖析各个Layer对于通道裁剪的敏感度。另一方面，EasyEdge还集成了Layer级别的配置裁剪策略，通过阈值过滤的办法，在雷同压缩率指标下，尽可能多的保留更敏感的层，以达到最小的精度影响。举个例子，如图8所示，一个ResNet50网络中，通过敏感度剖析得出结论，起始层和终止层对裁剪更敏感，因而施行更低的裁剪率，而中间层具备更多的冗余，因而采纳更高的裁剪率。 不仅如此，EasyEdge在下层交融了一些简略的超参搜寻的技术，一方面须要尽可能保留敏感Layer的参数信息，另一方面须要找出最匹配设定压缩率的模型。例如一个120M大小的模型，在配置裁剪率为50%的时候，能够准确裁剪到60M左右，这种技术使EasyEdge平台在模型压缩层面能够提供更差异化的服务。 图8 基于敏感度的裁剪，精准的裁剪率控制[5] 对于局部模型的减速，EasyEdge应用了基于Hinton[9]的蒸馏技术。模型蒸馏的目标是利用大模型学习到的常识去调教更小的模型，目标是为了让小模型的精度可能迫近大模型的精度。如图9所示，个别蒸馏的办法是在同一个session中，将大模型的某些层输入和小模型的局部输入以肯定的模式关联，这样在训练小模型的过程中，大模型所学到的常识会作用于小模型的梯度反向流传，促成小模型的收敛。 图9 常识蒸馏性能[6] 本次新上性能，次要性能基于模型压缩框架PaddleSlim开发，EasyEdge平台基于其中的压缩性能做了进一步的封装和优化。想理解更多相干信息能够登录github搜寻PaddleSlim。 （在CPU GPU ARM上的减速成果展现，最初总结下模型压缩效）咱们别离在三种最罕用的端设施，即CPU、GPU和ARM上公布了超高精度检测模型，具体设施型号如下: CPU: Intel® Xeon® Processor E5-2630 v4 GPU: NVIDIA Tesla V100 ARM: Firefly-RK3399 如图10所示，其中直方图中acc1-acc3别离代表不同减速等级，减速等级越高模型被裁剪的通道数越多，纵坐标是网络对单张图片的推理延时。能够察看到EasyEdge的模型压缩能力在三种端上速度收益都很显著，直观上看通用CPU上减速成果最好，能够达到超过一倍的速度晋升，这也跟EasyEdge平台在不同端设施上采取的减速办法相干，当多种减速技术同时应用时会获得较大的晋升。其中GPU自身领有更强的算力，因而减小FLOPS对于GPU的减速成果而言略弱于CPU和通用ARM。 图10 不同端设施上的减速状况 那么接下来比照一下同一个硬件设施上，不同类型的模型的减速成果。咱们试验了几种不同精度的模型在Jetson (jetson4.4-xavier)上的推理成果，包含MobileNetv1-SSD、MobileNetv1-YOLOv3和YOLOv3。如图11所示，acc1-acc3的含意同上，总体来说，新上的模型压缩性能在就义大量精度的状况下最多能够取得40%左右的速度收益，成果显著。另一方面，高性能模型的减速成果相比之下会略差一点，因为高性能模型自身具备肯定的减速特质，例如更小的模型体积和更少的FLOPS，因而再晋升的空间相比之下更小。 ...

力争2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和，是中国向世界许下的重大承诺。其不仅将影响我国绿色经济复苏和高质量倒退，也将对爱护地球生态、推动应答气候变化的国内单干产生重要意义。而作为一家有着弱小互联网根底的当先 AI 公司，百度也在近日颁布了本人的碳中和指标，在六个方面提出了全面构建2030年碳中和指标的迷信实现门路。 日前，中国产业倒退促进会副会长李小军、副秘书长操向农，工信部国内经济技术单干核心主任郑红、能源资源环境研究所所长毛涛，法治日报法治周末社长台建林、法治日报法治周末创意策划师孔令华，太合控股董事李长山，力合资本合伙人戴轶，产业翻新集群办公室副主任张锦，中国国内咨公司中咨资本李一威处长等一行光临百度，百度副总裁马杰、百度智能云物联网总经理曹杨等解说了包含度能在内的、百度在能源“双碳”建设畛域的工作和停顿。 此次交流活动，正值国家立足新倒退阶段、贯彻新倒退理念、构建新倒退格局，全面推动生态文化建设之际。在5月举办的国家碳达峰碳中和工作领导小组第一次全体会议中，中共中央政治局常委、国务院副总理韩正便指出，推动碳达峰、碳中和工作，以后要围绕推动产业结构优化、推动能源结构调整、反对绿色低碳技术研发推广、欠缺绿色低碳政策体系、健全法律法规和规范体系，钻研提出有针对性和可操作性的政策动作。 始终以来，百度始终致力于将绿色环保节能理念贯彻于公司的技术创新及经营之中，反对产业智能化与绿色新基建。就在本月初，百度智能云推出的综合能源服务平台度能迎来了2.0版本的重大降级，首次引入了碳中和概念。 据马杰介绍，依靠百万级的设施节点和数亿级的数据撑持，度能整合了智慧能源利用、AI 建模与物联网感知等一系列技术能力。以更为全方位的能源服务，升高用能老本，进步用能安全性，晋升能源应用效率。而借助2.0版本的全新性能，各地政府、园区、企业能够更精准全面的进行碳感知，实现自动化碳核算，定位碳排放差别并理解碳排放脚印。联合 AI 建模剖析，智能预测用能需要，实现需供优化和减碳，并反对于整体能源构造的调整及碳交易。 截至目前，度能已累计服务全国数十个省份的200余家政府机构、工业园区、企业厂区及修建楼宇，畛域笼罩产能、供能、用能全链条，行业场景囊括化工、制作、食品加工、轻工等多个畛域。 对于以度能为代表的百度“双碳”技术，李小军副会长指出、应买通上下游企业并行成产业集群，充分发挥百度的劣势，以数据奠定根底，以网络构建平台，扩充百度的“双碳”示范效应，独特推广百度在“双碳”畛域的摸索成绩。郑虹主任和毛涛所长则认为，度能等能力非常符合我国在工业方面的能耗监测及减碳需要，欢送百度退出到国内绿色供应链的打造。同时，李一威处长也对百度的问题予以认可，并示意能够施展中国国内工程征询公司中咨资本的劣势资源，提出优势互补，独特倒退，联结百度和相干企业，能够参加到国内多地新区的能源“双碳”建设之中。 聚焦于 AI 技术，在此次交换过程中，各方也就天工物联网平台、主动驾驶、智能家居、AI 平安、党建 VR、AI 寻人等畛域的议题开展了探讨，并着重分享了百度在踊跃践行企业社会责任等方面的工作和致力。对此，操向农副秘书长给出高度评价，认为其充分体现了百度的“企业温度”。 随着国家对碳中和指标的进一步推动，将来，百度智能云也将继续推动产品的翻新与落地，以度能为代表，从能源生产优化、综合能源管控、用能优化着手，打造全链条的低碳环保解决方案，助力能源行业数字化和智慧化改革。与百度泛滥 AI 能力一起，为我国如期实现碳达峰、碳中和指标贡献力量。 百度AI开发者社区https://ai.baidu.com/forum ，为全国各地开发者提供一个交换、分享、答疑解惑的平台，让开发者在研发路上不再“孤军奋战”，通过一直地交换与探讨找出更好的技术解决方案。如果你想尝试各种人工智能技术、开辟利用场景，赶快退出百度AI社区，你对 AI 的所有畅想，在这里都能够实现！ 扫描下方二维码，增加小助手微信「京东卡、小度定制周边、神秘礼盒、行李箱」等更多福利你来拿~

往年是中国共产党成立100周年。随着《沉睡年代》、《现实照耀中国》等主旋律大戏的热播，尤其是在年老群体中激发的热烈反应，让那个为现实炙热的年代不再是教科书上的故事，而成为充斥感染力的全民情怀。 最近，一支由百度大脑与新华社客户端联结打造的《一叶红船见百年》AR 互动火了。它为整体国人带来了一段身临其境的“云游南湖红船”体验，胜利唤醒了人们心中的那段红色记忆，为百年红船精力的传承削减了助力。 ** 因 AI 而生，重温红船精力 **用户只须要通过百度 App，搜寻“红船”或在新华社 App 首页进入，就能够调起 AR 互动。 只见一艘乘风破浪中的红船3D 模型跃然屏上，用双指触摸屏幕，还可变换不同角度观察红船模型。点击疏导图标，则可进入船舱外部，好像一秒穿梭，回到百年前的红船之上，身临其境地感触那激动人心的历史性时刻。 在用户体验过程中，还有一位 AI 向导陪同左右，为用户解说与红船相干的各类常识，给人留下深刻印象。据介绍，她是百度大脑精心打造的虚构数字人“小悟”，能够滔滔不绝为用户科普党史常识。不仅如此，“小悟”的表面状态致敬了革命者李达的妻子王会悟的形象。王会悟正是促成红船会议的“关键人物”，百度大脑此次在细节上堪称情怀满满。 值得一提的是，用户“进入”船舱后，“小悟”还会向用户介绍1921年中国共产党成立的历程，百年间的宝贵历史栩栩如生出现在眼前。另外，AR 互动还能生成可供用户转发的红船精力传承者海报，为更多国人唤醒红色百年的宝贵记忆。 当先科技，注入时代外延 据理解，《一叶红船见百年》AR 凝聚了百度大脑多项当先技术。其中，整个 AR 各个环节的 AR 体验次要由百度大脑 DuMix AR 空间感知、图像识别触发和互动渲染等三项科技打造。基于空间感知技术，使用自主研发的 SLAM 能力，实现“3D 道具融于实景中”，让用户随时随地可见红船；通过图像识别技术，识图触发相应 AR 内容，令用户可在交互中理解更多常识；基于互动渲染技术，使用天空盒全景图特效，实现“全景看红船”成果，且反对大规模场景渲染与实时物理特效，赋予红船“乘风破浪”、“穿越时空”等视觉效果。 虚构数字人“小悟”得以胜利化身党史学霸，离不开 TTS 在线语音合成与 DuMix AR 虚构形象生成及互动两大技术。前者可依据场景灵便设置语速、音调与音量，让小悟闭口谈话更具共性；后者实现了虚构形象的智能化生成，以及人脸表情的精准驱动，大幅升高了3D 建模老本，且让小悟领有晦涩天然、惟妙惟肖的口型和面部表情。 再者，AR 中出现给用户的党史材料，都经由飞桨生成反抗网络开发套件 PaddleGAN 所提供的影像修复能力修复上色，还原成果惊艳。该套件源自国内首个自主研发、功能丰富、开源凋谢的产业级深度学习平台“飞桨”，内置20多种高性能前沿 GAN 算法，已公布30多个预训练模型，可实现影像修复、图像生成、动作迁徙等利用。 《一叶红船见百年》AR 互动的推出，展示了百度作为寰球当先 AI 科技巨头的爱国情怀。百度使用先进 AI 科技为国民讲好百年红船故事，胜利为红船精力注入新的时代外延。 AI 头雁，助力科技强国 在《一叶红船见百年》AR 互动之外，百度还推出了一系列积极响应科技强国政策的互动产品。2020年底，百度便后行公布了《了不起的中国 AI》系列短视频，通过“入地、入地、乘风、破浪”等场景，以极强的画面冲击力，为观众们充沛展示了中国人工智能的最新落地成绩。其中百度 AI 科技在智能制作、智慧金融、无人驾驶、智能生存等畛域已成为智能时代的基础设施，深刻各个场景赋能百业、重塑生态、改善生活，堪称无处不在，成为当之无愧的“AI 头雁”。 ...

上世纪90年代，那些凭借头脑在资本市场上掀起血雨腥风的“华尔街金融大亨”们怎么也想不到，明天会呈现取代他们的机器，甚至每秒能够实现千万笔交易，还可几毫秒内判断金融欺诈流动是否存在。在这背地正是AI在发挥作用，AI曾经深刻到算法交易、风险管理、欺诈辨认等各种业务场景。 近年来，作为新一代人工智能的关键技术，深度学习展现出了微小的创造力，在机器视觉、语音辨认、自然语言解决等经典的人工智能问题上获得突破性停顿，同时也在为各行各业深度赋能。 家喻户晓，金融科技是AI场景中倒退最为迅速的畛域之一，人工智能已成为金融科技行业的重要驱动力。深度学习技术也在与行业进行更深层次的交融，一直推动着行业一连串的技术改革。 比方，金融行业通过利用人工智能进行危险防控曾经获得实际功效。信贷机构利用人工智能能够疾速解决大数据内容，在多个维度上对危险进行评估，曾经将数据挖掘、机器学习等大数据建模与分析方法使用到贷前信用评审、反欺诈、反洗钱等风控治理环节。 再比方，文字辨认、图像识别、自然语言解决等人工智能畛域钻研的技术除了利用在信贷风控治理之外，还能够用在保险定损等场景，利用深度学习图像识别技术，用AI充当眼睛和大脑，通过算法辨认照片，与保险公司连贯后，几秒内就能给出精确的定损后果。 深度学习技术失去广泛应用的背地，除了大数据、大算力、预训练模型的加持，高效便捷的深度学习框架也给开发者带来很多助益。对企业AI开发者而言，开源凋谢的深度学习框架能够大幅升高AI开发门槛，防止企业在AI技术上反复造轮子。飞桨是国内最早的产业级深度学习开源开放平台，已凝固320万开发者，服务12万家企业，基于飞桨平台创立了超过36万个模型，在工业、电力、金融等行业都有飞桨在发挥作用。 AI能为金融行业做什么？AI产业落地的机会与要害因素有哪些？金融行业如何疾速实际人工智能？飞桨在金融业如何落地？ 7月9日，百度飞桨中国行·上海站将走进上海张江人工智能岛，邀请百度飞桨产品团队负责人、中国财产再保险翻新实验室高级承保师、上海金仕达软件科技AI技术专家等嘉宾与现场企业AI开发者、合作伙伴面对面分享交换。届时，咱们将现场凝听： 从学习到利用，企业如何跨上AI的战车！作为“新基建”的七大畛域之一， AI不断深入到各行各业。企业AI产业落地的机会在哪里？要害因素有哪些？如何解决AI技术在企业理论业务中疾速落地，如何把AI更好利用在业务和策略中等。飞桨在新能源车险管控的利用实际。在无人车、无人船场景下，须要通过油液检测来疾速预判载具的轴承、齿轮、主机是否产生了较为重大的伤害，从而收回警报，防止事变的产生。如何通过PaddleCV模块及相干模型调优，进步实验室情景下的检测精度和速度，从而保障无人车、船的油液剖析实时检测。金融科技行业如何进行风控平安治理。借助PaddleOCR如何实现反洗钱信息录入、审核零碎中智能文档页面导航与信息抽取的性能，帮忙企业大幅度缩减手工信息录入及审核的工夫，晋升业务人员工作效率。 从AI技术专家干货分享，到行业趋势解读，再到行业最新案例实际……更多精彩值得期待！扫描海报二维码或点击文末链接即可报名加入。 7月9日下午，飞桨中国行·上海站，咱们不见不散。 飞桨中国行简介飞桨中国行是飞桨“大航海”打算中产业智能化降级-护航打算的重要组成部分，秉持 “因智而能 聚合成长”的理念。依靠我国首个自主研发、性能齐备且源于产业实际的深度学习开源开放平台百度飞桨，整合AI快车道、Al私享会、Al加速器等资源走进全国AI产业倒退的重点城市，聚焦当地企业与产业集群倒退过程中的理论状况与要害痛点，以深厚积攒的AI技术、理论产业利用案例与丰盛服务资源，深度赋能当地企业与产业的智能化降级。 报名链接：https://segmentfault.com/e/11...

6月27日，由百度联结深度学习技术及利用国家工程实验室独特打造的首席 AI 架构师造就打算（AICA）在京迎来第四期毕业典礼，来自网易云音乐、浙江省能源团体、东北电子电信技术研究所、中海石油气电团体、上汽通用、万方数据、人民网、推想医疗等企业的55位学员实现问难获取结业证书。至此，百度首席 AI 架构师造就打算已累计向业界输送190位既懂 AI 技术又懂产业利用的复合型高端 AI 人才，这股实力强劲的 AI “中坚力量”正深刻中国产业智能化改革“第一线”。 ▲ 百度 AICA 首席 AI 架构师造就打算第四期毕业典礼合影 百度团体副总裁、深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜在毕业典礼致辞中示意，人工智能在和产业的联合过程中，从实践翻新、技术创新到大规模工程翻新，正在疾速倒退。从飞桨与企业合作伙伴的实际中察看到企业从开始利用 AI 技术逐步走到 AI 工业大生产，正在经验三个阶段：AI 先行者探路阶段、AI 工作坊利用阶段、AI 工业大生产阶段。AICA 学员所在大部分企业处于第一阶段，有多数进入了第二阶段，倒退到第三阶段的企业还百里挑一。飞桨和各位学员正在一起独特摸索 AI 工业大生产的实现门路，能够看到将来的倒退空间十分值得设想。 吴甜还分享了从本期企业学员课题中看到的三个趋势：AI 利用场景更加多元化和分散化，更深刻与企业的业务零碎联合出现专业化的特点；NLP（自然语言解决）利用课题大量增多，显示出企业更深层次的智能化需要在减少；很多利用曾经走过了最后阶段，开始钻研更为前沿和深刻的问题。 ▲ 百度团体副总裁、深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜致辞 随后，百度智能云资深解决方案总监刘俊带来《AI 架构师如何构建企业智能化竞争力》主题演讲。他示意，AI 架构师应重点关注 AI 价值链的构建，包含 AI 业务价值链、平台价值链、人才价值链、生态价值链。AI 架构师是“业务+算法+架构”的复合型人才，AICA 学员在把握 AI 技术和业务实际之外，还承当着帮忙企业晋升 AI 人才治理，做好企业本身 AI 生态单干的倒退使命。 ▲ 百度智能云资深解决方案总监刘俊演讲 AICA 第四期学员来自联通、顺丰、深圳供电局、汽车之家、OPPO 等不同畛域企业，学员背景、业余等更加扩散，课题波及畛域也更加宽泛，包含 AI 辅诊零碎、批发商品检测辨认、电力输电线路相干模型钻研和游戏内聊天垃圾广告辨认等，涵盖医疗、工业、电力、娱乐等多个畛域。AI 技术正在从“垂直”走向“多元”，通用性技术的劣势也逐步显现出来。 毕业典礼现场，百度深度学习技术平台部高级总监马艳军与中关村软件园总经理张金辉等多位嘉宾为优良学员、卓越讲师等颁发奖项；中关村软件园也将后续为 AICA 学员提供“中关村开源翻新大赛”的特地反对。 ▲ 百度 AICA 首席 AI 架构师造就打算第四期现场颁奖环节 来自浙江省能源团体的朱凌风作为优良学员代表分享示意：通过 AICA 的学习和实际，本人对于 AI 技术和开发利用流程整体把握能力，对理论业务进行技术形象的能力，设计并实现高效 AI 落地计划能力均有了大幅度晋升。在将来工作中，将尝试进一步晋升 AI 架构师须要具备的各种综合素质，晋升对技术团队的 AI 影响力，从整体上构建以 AI 为外围的技术体系，充分发挥 AI 技术对于业务的助力作用。 ...

6月25日，以“AI 赋能软硬件产品翻新”为主题的百度大脑开放日西安站正式举办。百度产品架构师现场分享了帮忙软硬件解决方案企业以更低成本、更高效率实现 AI 模型开发和利用部署的实际门路，通过 EasyDL 零门槛 AI 开发平台、EdgeBoard 边缘端侧软硬一体 AI 解决方案，以及对接 AI 产业链需求方和服务商的百度 AI 市场，助力企业智能化降级同时拓展市场商机。 百度大脑是百度 AI 多年技术积攒和产业实际的集大成，通过百度智能云赋能各行各业实现智能化降级。百度大脑开放日流动自2019年开始举办，已成为百度与泛滥 AI 开发者、合作伙伴近距离沟通交流的平台。2021年，百度大脑开放日启动全国巡讲，每期深刻区域城市，聚焦当地产业特点与智能化需要，联合百度前沿的 AI 技术及行业场景计划，赋能当地企业减速智能化过程。 EasyDL 全流程定制 AI 模型 零门槛实现 AI 利用 AI 技术在泛滥行业中研发与利用部署的门槛与老本始终很高，然而，智能化利用需要曾经全面暴发。调研显示，86%的市场需求定制开发业务场景下的 AI 模型，通过传统形式定制模型的老本高、周期长，导致我的项目成果达不到预期。百度由此推出了 EasyDL 零门槛 AI 开发平台，开发者最快只需15分钟，即可获取定制高精度 AI 模型。 具体来看，EasyDL 具备三大个性： 第一，全场景实现 AI 定制化训练需要，反对七大方向十七个垂类的 AI 训练任务；第二，零门槛上手 AI 开发外围环节，助力零根底算法人员实现高精度模型定制，人力老本可升高80%；第三，广适配多状态的模型部署服务，适配超15种芯片类型、4大操作系统。 截至目前，EasyDL 已领有超过90万企业用户，在工业、农业、批发、医疗、物流等数十个行业宽泛落地，助力泛滥企业实现业务的智能化转型，大幅晋升了企业的业务效率，升高技术和人力老本等。 EdgeBoard 嵌入式 AI 解决方案 轻松打造智能硬件 依据 IDC 的预测，2025年大略75%的数据将在边缘产生和解决，但智能边缘计算面临着算法训练难、硬件选型难和二次开发、集成难等挑战。为了打消智能边缘计算和嵌入式场景痛点，百度推出了 EdgeBoard 嵌入式 AI 解决方案，提供全栈式 AI 技术服务，从模型构建到硬件选型适配再到利用集成，EdgeBoard 使 AI 利用开发省心省力。 基于一系列低功耗、高品质和高性能的嵌入式 AI 计算卡和边缘 AI 计算盒，EdgeBoard 可无缝兼容百度大脑丰盛的算法资源、模型开发平台，将算法模型、根底硬件和根底软件服务紧密结合，不便间接选购和二次开发，老本是 GPU 服务器的1/20，性能可达 CPU 的数十倍晋升。EdgeBoard 还内置了可视化管理系统，开发集成简略，可实现“即插即用”。 ...

AI大势之下，越来越多的企业踊跃拥抱AI。然而，事实与神往还有很大的间隔。泛滥传统行业要实现AI利用还远没有设想中的那么简略。 从企业中有人开始思考“咱们面对的问题能不能用AI来解决”，到真正的实现高效、高质量的大生产，把AI技术的价值带入到企业的生产流动当中，是否存在一条能够参考、能够实际的门路？ 百度团体副总裁、深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜在WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会上，首次公开分享了飞桨通过与产业搭档的宽泛单干所察看到的实际门路。她指出，企业应用AI会经验三个阶段。 百度团体副总裁、深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜 第一阶段是企业中有多数后行人员尝试引入AI，称之为AI先行者探路阶段；当进行了验证胜利落地后，会从集体实际转变成建设团队来学习和利用AI，称之为AI工作坊利用阶段；当企业逐步进行大量的AI利用，几百、几千人一起工作，多人多工作协同生产，就进入了AI工业大生产阶段，更长期看，还会实现社会化协同生产。 企业在利用AI的这三个阶段会遇到的次要问题是什么？如何无效解决，以实现进阶呢？吴甜用事实事例给出了产业一线的教训分享。 首先，在“AI先行者探路阶段”，先行者们看到业务场景中的问题，思考引入AI来解决，实在场景问题往往有别于实验室中的。以一个智能质检的案例为例，企业心愿用AI代替人工质检，须要高准确率、低漏检率，对算法要求十分高。这个案例须要在大物件上找到十分小的瑕疵和缺点，是大尺幅里小指标的检测。还须要模型体量小，预测速度快。另外，缺点类型简单，尽管产线上可能拿到很多的数据，然而缺点的数据样本往往很少。面对这个场景问题的时候，首先须要有在这样场景上真正实际过的模型才可能疾速的解决问题，还须要有适配这个场景的调优工具。飞桨基于大量产业实际打磨的PP-YOLOv2模型解决了上述问题，对先行者来说就具备了一个条件能够疾速的进行模型验证。 然而光有了模型还不够，须要把模型部署到须要的生产环节中，新的问题又随之而来。在产业场景适配的硬件反对上，算力、存储容量、模型反对水平、软硬件联合优化，设施价格等因素让部署变得复杂。为此，飞桨平台提供了多端多平台部署环境反对，并且推出配套的部署工具链，可完满解决部署的一系列简单问题，帮忙企业便捷地走完AI利用的“最初一公里”。 到了第二阶段“AI工作坊利用阶段”，一般来说是规模体量不太大的AI团队以互相独立的形式在进行翻新工作。以一家工业制造业企业的AI团队为例。这个团队由12人形成：4名机械化工工程师，7名软件工程师，1名AI业余研发人员。从模型研发的视角看，模型研发的深度有不同层级，最便捷的是无代码开发方式，能够疾速上手，门槛非常低。对于能够进行代码开发的工程师，能够应用场景类套件疾速复用。若团队研发人员具备AI算法能力，还能够在算法类套件上进行算法模型配置。 再进一步，若团队研发人员可能在模型库上进行代码改写，能够失去更合乎本人须要的额新模型，如果能应用外围框架进行研发，就能够实现更深度的模型自研工作。能够说，飞桨打造了针对不同类型开发者须要的齐备产品构造体系，不仅有可视化界面产品、场景类套件、算法类套件，还有模型库，以及动静对立的外围框架，助力AI利用翻新。 最初，“AI工业大生产阶段”，该阶段具备“多人多工作进行协同生产”的典型特色，并面临着四大挑战：第一，须要高效治理大规模异构算力基础设施；第二，反对大并发多类型任务调度；第三，须要反对多人协同，满足不同类型使用者需要；第四，须要高效满足各类场景的定制化建模需要。面对这四个挑战，飞桨平台打造了两类外围性能：面向资源算力层面，飞桨塑造了高效的算力治理与调度平台，对模型和服务进行迷信有序的治理，晋升整体的研发效率；面向开发人员提供全流程集成开发环境，晋升整个AI研发流程的易用性和效率，帮忙研发人员站在更高的终点发展工作。放眼更长期，将会造成社会化的合作生产。 飞桨自正式对外开源至今，已实现第一个技术倒退与产业翻新“双丰收”的五年。截止目前，飞桨平台汇集了320万开发者，服务了12万企业，创立了36万模型，曾经笼罩到了工业、能源、金融、医疗、农业、城市治理、交通、信息技术等各种各样的行业和场景，而这组数据还在增长。 人工智能对世界经济、社会提高和人类生存产生的影响更加粗浅，以深度学习为外围的新一代人工智能技术曾经具备了十分强的通用性，显现出标准化、自动化和模块化的特色。在此过程中，飞桨作为成熟齐备的产业级开源开放平台，更进一步扮演着夯实中国科技倒退的翻新底座的“基石”角色。 与产业共进的同时，“飞桨也将继续面向迷信研发晋升灵活性，助力前沿摸索，心愿为产学研一体化贡献力量，心愿咱们与开发者、与产业界、与科研界、与教育界携手，独特推动人工智能的倒退。” 百度AI开发者社区https://ai.baidu.com/forum ，为全国各地开发者提供一个交换、分享、答疑解惑的平台，让开发者在研发路上不再“孤军奋战”，通过一直地交换与探讨找出更好的技术解决方案。如果你想尝试各种人工智能技术、开辟利用场景，赶快退出百度AI社区，你对 AI 的所有畅想，在这里都能够实现！ 扫描下方二维码，增加小助手微信「京东卡、小度定制周边、神秘礼盒、行李箱」等更多福利你来拿~

在飞桨框架的版本号降级到 2.1 之后，所有都已不一样了。 深度学习框架的行列中，百度飞桨的实力始终让人无奈漠视。因而，飞桨也已吸引了大量使用者，构建了有数工业级利用。 「飞桨平台已吸引了超过 320 万开发者，相比一年前减少近 70%，同时其服务的机构达到了 12 万家。飞桨的发展壮大，见证了 AI 工业大生产的热火朝天。」百度首席技术官、深度学习技术及利用国家工程实验室主任王海峰博士，在昨天的 Wave Summit 深度学习开发者峰会上向咱们展现了一连串数字。 5 月 20 日下午，Wave Summit 2021 在北京正式举办。在流动中，百度公布了飞桨九大最新公布和全平台降级，这些新技术和工具来自百度源于产业实际的技术、与开发者共生的开源生态，它们正推动着产业智能化减速到来。 王海峰在 Wave Summit2021 上做收场致辞。 飞桨带来的九大新公布其中蕴含 6 项技术产品，以及 3 个生态成绩和打算。除了为飞桨退出一系列新性能之外，百度还展现了本人在 AI 畛域的最新研究成果。 这其中包含： 飞桨开源框架 2.1 版云原生机器学习外围 PaddleFlow全新推理部署导航图全新大规模图检索引擎开源文心 ERNIE 四大预训练模型硬件生态大范畴笼罩飞桨「大航海」打算……作为「人工智能时代的操作系统」，飞桨连贯了智能芯片的算力与大量根底利用，让最先进 AI 算法的大规模利用成为可能。 飞桨框架 2.1：开发体验太妙了 借助飞桨，数百万开发者已不再须要从头开始编写 AI 算法的代码，即可高效进行技术创新并利用于业务。机器学习门槛的大幅升高，放慢了人工智能利用的多样化和规模化。在这背地，百度的 AI 技术经验了长时间的倒退。 百度早在 2013 年就成立了深度学习研究院，2016 年 8 月，它率先开源了深度学习框架 PaddlePaddle（飞桨），打造了中国首个自主研发、性能齐备、开源凋谢的产业级深度学习平台。随着这一体系的不断改进，飞桨吸引了数百万开发者。 往年 3 月，飞桨迎来了倒退历程中的一个里程碑：2.0 正式版的公布。对于飞桨平台来说，这是一次向智能化「基础设施」进化的全面换代。除了成熟的动态图模式，其在 API 零碎、大规模模型训练、软硬件一体化等方面均有大量变革。 5 月 20 日的 Wave Summit 上，飞桨开源框架正式降级到 2.1 版本。百度深度学习技术平台部高级总监马艳军带来了对于飞桨开源的最新进展和公布。 ...

媒体行业正在人工智能的驱动下实现一场数智化转型。 5月22日，浙江广播电视团体携手百度，举办智能媒体策略单干签约典礼，独特探讨人工智能、大数据、云计算等技术如何更好地利用于媒体行业。浙江广播电视团体党委书记、总裁吕建楚，浙江广播电视团体党委委员、副总裁杨勇，百度团体副总裁袁佛玉缺席签约典礼。 5月22日，浙江广播电视团体携手百度举办智能媒体策略单干签约典礼 杨勇在致辞中提到，浙江广电集团在新媒体流传环境下，在全媒体生产、多终端流传、海量内容开发、媒体数字化迭代等方面，有着非常迫切的晋升与拓展需要，急需构建更加先进的交融流传技术支撑体系。对于单方单干，杨勇示意，单方将以策略单干为契机，以共建智能媒体研发核心为抓手，一直聚力单干内容，夯实智能技术媒体利用。 浙江广播电视团体党委委员、副总裁杨勇致辞 袁佛玉示意，百度是寰球当先的人工智能公司，领有国内最大的人工智能开放平台。百度智能云近年来依靠差异化的竞争劣势，带来了云智一体全场景的智能媒体解决方案，用当先的人工智能技术服务媒体产业化降级。此次与浙江广电集团携手，单方将在融媒体建设上发展多样化的技术单干尝试，实现人工智能技术在媒体行业利用的深度实际。 百度团体副总裁袁佛玉致辞 浙江广播电视团体是深受公众青睐的媒体平台，同时也是国内最具影响力的省级媒体之一，其在音视频内容生产、多终端流传、海量内容资源等方面有着极大劣势。百度在语音、视觉、自然语言解决、常识图谱等畛域领有世界一流的核心技术，在媒体行业有着丰盛的落地教训。单方将基于各自的劣势，独特建设智能媒体研发核心，独特摸索人工智能、大数据、区块链、云计算技术在内容策动、采编、审校、散发等内容生产和生产全流程的利用，以及虚构主播、AR/VR 等翻新利用，独特推动媒体业务的数智化转型。 媒体行业面临全媒体交融大趋势，通过人工智能、大数据、云计算等技术的加持，在网络化、数字化、智能化方向上继续深入倒退。媒体内容的爆发式增长、内容的视频化趋势以及超高清时代的降临，令媒体平台媒资库数据量微小，而传统的人工解决流程受时效制约老本昂扬。如何充沛地开掘人工智能的后劲是以后媒体行业独特面临的重要课题。 百度智能云领有技术当先、体系齐备的智能媒体产品和计划体系，通过云智技术一体化、产品平台化、利用场景化三个层面赋能媒体内容生产、互动体验和服务模式全方位降级。同时通过产学研联结，在技术、内容和利用上实现生态协同，使智媒产业生态圈实现独特倒退。 百度智能云依靠云智一体媒体核心技术，把 AI 利用于媒体业务全流程，通过媒体 AI 中台、媒体常识中台、媒体经营中台等平台，从智能媒资治理、智能内容生产、智能媒体经营三个方面满足媒体智能化在多种场景下的需要。 在媒资治理上，通过常识图谱技术实现内容的资产化、知识化治理，助力内容生产和散发。 在内容策动环节，通过对海量信息的汇聚，发现、剖析、预测热点，实现策动的全流程自动化、智能化，晋升新闻的时效性；在内容创作环节，通过多模态 AI 技术加持，针对图文、音频等多种形式提供内容创作反对，晋升内容制作效率；在内容审校环节，对图文、音视频等多模式内容进行多维审校，大幅度降低审校老本、晋升效率；在内容散发环节，基于常识图谱和用户洞察实现媒体内容的智能散发和精准举荐，晋升内容流传成果，实现内容生产和生产的闭环。 百度智能云科技、媒体、通信业务部总经理张继超分享单干瞻望 在深入单干的过程中，单方也将踊跃打造创新型媒体利用，为用户带来全新体验，摸索新业务、新体验、新模式。基于百度当先的数字人技术，多位虚构主播已在行业胜利亮相。凭借丰盛的形象、天然的交互、高效的制作和普适的应用环境，单方将联结打造浙江广电专属虚构主播 IP。此外，在基于 AR/VR 的虚构沉迷式节目模式、基于智能语音交互的 IPTV 互动体验、智感高清等智能视频利用等方面单方都有良好的单干契机。 近期颁布的财报显示，第一季度百度实现营收281亿元，同比增长25%，非广告支出同比增长70%。其中百度智能云营收达到28亿元，同比大幅增长55%。进入增长快车道的百度，正在凭借“云智一体”的独特劣势，深刻各行各业，为产业智能化降级带来新的时机。 媒体行业通过基础设施的云化、智能化降级、基于人工智能的场景利用落地、5G 及超高清技术时代的到来，正在步入一个全新的技术与业务减速交融倒退的红利期。百度与媒体行业搭档发展战略性单干，将实现优势互补、单干共赢，减速推动媒体产业智能化转型降级。

通过利用 AI 技术，将企业人员从大量繁琐、重复性的日常工作中解放出来，让他们可能将更多的精力投入到产品和业务翻新中去，曾经成为各行各业提效降本的无效伎俩。5月18日，百度大脑开放日厦门站企业服务专场圆满举办，百度的产品和技术专家、合作伙伴与当地软件园区的数百位企业代表齐聚一堂，全面解读百度大脑 AI 赋能企业服务中“人、财、物”三个外围场景的智能化解决方案。 ▲ 百度大脑开放日厦门站企业服务专场百度大脑是百度 AI 多年技术积攒和产业实际的集大成，已凋谢270多项 AI 能力，通过百度智能云赋能各行各业实现智能化降级。百度大脑开放日流动自2019年开始举办，已成为百度与泛滥 AI 开发者、合作伙伴近距离沟通交流的平台。往年，百度大脑开放日将在全国城市开展巡回，聚焦城市产业园区特点和智能化需要，联合百度前沿的 AI 技术及行业场景计划，赋能当地企业减速智能化过程。厦门是中国最早凋谢的经济特区，是改革开放的前沿阵地，翻新守业的热土，投资贸易汇聚的城市。就地取材，施展政策叠加效应，厦门高度重视人工智能倒退，搭平台提供全流程“保姆式”服务，建设了市中小微企业公共服务平台网络，构建中小微企业服务体系，正全力打造集翻新政策、利用示范、制度供应、人才培训于一体的寰球顶尖人工智能标杆城市。流动中，百度的产品和技术专家具体解析了在企业服务方面，依靠百度大脑当先的 AI 技术及多技术交融，全面晋升企业经营中“人、财、物”三大治理环节智能化程度的解决之道。在对“人”的服务畛域，百度大脑 AI 能力可能利用于员工招聘、访客治理、员工考勤、语音会议、客户服务等宽泛场景。 员工招聘中，自动化简历解析、人岗匹配可不便企业高效地进行简历筛选和举荐，晋升招聘效率；度目系列人脸门禁机，可帮助企业在员工考勤、访客治理、门禁通行等场景疾速智能化；语音会议解决方案广泛应用于双人会议、演讲报告、多人会议室等，实现企业会议智能转写记录；还有智能客服解决方案，基于百度当先的语音、自然语言解决和常识图谱等技术，无效晋升客服效率。在对“财”的服务畛域，百度大脑提供了纸质票据电子化的残缺 OCR 解决方案，该计划全面笼罩各种票据，针对票据特定字体、打印款式专项优化，票据拍照扫描辨认准确率可达98%，从而实现自动化提取票据信息，主动切分辨认各类报销票据；反对全副9种增值税发票的真伪及信息核验，从而晋升财税管理效率。针对版式不固定的票据，百度大脑还推出了 EasyDL OCR 自训练平台，可反对业务人员对票据进行标注以及训练，从而失去定制的高精度 OCR 模型，满足多种场景中票据辨认需要。该平台具备零门槛操作、低成本数据、高精度成果、超灵便部署的劣势。 在对“物”的服务畛域，企业中合同治理、项目管理、洽购治理等零碎中，存在着大量的非结构化的文档须要人工解决。针对这种简单文档，百度大脑推出了 TextMind 智能文档剖析平台，次要领有四大性能：1️ 文档格局解析，可能辨认 doc、pdf、图片等多种格局中的文本内容；2️ 文档内容比对，能够比对不同版本文档的内容差别；3️ 文档信息抽取，针对段落中、表格中的关键字段信息进行抽取，并反对用户自定义抽取字段；4️ 文本内容审查，审查文档中不符合规范的问题，智能地疾速发现问题。通过 TextMind 智能文档剖析平台，能够实现对非结构化文档数据的智能解析和了解。针对不同场景下的简单文档、表格文档，百度通过创新性的 OpenKV、TableKV、DocKV 等文档抽取技术，并基于百度积攒的预训练模型，退出大量标注数据训练后，就能够达到90%以上的高精度成果。 在本次流动上，某城市商业银行技术负责人还分享了基于百度大脑 NLP、TextMind 智能文档剖析平台搭建的企业 NLP 平台。该行搭建的 NLP 平台具备分词、词性、实体辨认、敏感词检测、敏感句检测、文本比对、情感剖析等能力，实现针对多种场景的文档内容疾速审查，在银行业务中领有广大的利用场景。 据介绍，百度大脑还构建了从注册合作伙伴、高级合作伙伴、资深合作伙伴到合伙人的生态合作伙伴体系，给予技术、品牌及销售的多方反对。厦门宇客云网络科技有限公司（简称“宇客云”） 作为百度大脑的生态合作伙伴参会，并介绍了基于百度大脑人脸识别技术的校园场景利用，助力校园疫情防控和德育管理系统建设，为教育局、学校和家长学生提供服务。百度大脑开放日流动将来将持续走进广州、上海、苏州、深圳等城市，利用百度深耕人工智能所积攒的丰盛利用案例与平台资源，为各地企业带来百度大脑前沿的 AI 技术、外围的产品能力，为更多技术开发者和企业管理者提供翻新思路，助力实现产业智能化降级。

间隔飞桨开源框架 2.0 版本公布刚过去两个月，5 月 20 日在 WAVE SUMMIT 2021 深度学习开发者峰会上，百度公布了新的飞桨开源框架 2.1 版本，同时飞桨企业版也有新降级。 百度首席技术官、深度学习技术及利用国家工程实验室主任王海峰在峰会上致辞。王海峰走漏，飞桨已凝聚 320 万开发者，相比 1 年前增长近 70%；服务的企事业单位达到 12 万家。 对于现阶段的人工智能技术和产业倒退，分享了两点思考： 一是交融翻新。从技术的角度，常识与深度学习相结合，冲破了常识加强的深度语义了解；多技术交融翻新，通过常识图谱关联跨模态信息，用自然语言语义示意交融语言、语音、视觉等不同模态的语义空间，冲破跨模态语义了解。从平台的角度，深度学习平台与芯片软硬一体交融翻新，满足不同算力、功耗、时延等的多样化需要，获得 AI 利用的最佳成果。飞桨针对多种芯片并存的环境，研制了异构参数服务器训练技术，冲破了超大模型的高效训练难题。目前，飞桨曾经和 22 家国内外硬件厂商发展适配和联结优化，硬件生态蓬勃发展。从产业的角度，人工智能技术越来越深刻与产业交融，以产业需要为牵引，继续打磨 AI 技术及平台能力，与利用场景交融翻新倒退。 二是升高门槛，随着人工智能技术在各行业的浸透，面向不同利用场景，高效满足不同的开发者需要，继续升高门槛十分要害。飞桨是源于产业实际的深度学习开源开放平台，始终致力于升高门槛，既有反对动静对立的外围框架，也有产业级模型库、开发套件和工具组件，以及晋升企业生产效率的飞桨企业版等，满足不同行业、不同阶段、不同档次开发者的须要。基于飞桨平台，320 万开发者不再须要从头编写人工智能的算法代码，即可高效进行技术创新和业务拓展。门槛的大幅升高，放慢了人工智能利用的多样化和规模化，放慢了产业智能化过程。 自定义 OP、大规模图检索引擎，百度飞桨迎来 2.1 版本此次峰会的重头戏莫过于百度飞桨的又一次更新。百度深度学习技术平台部高级总监马艳军介绍了百度飞桨开源框架最新 2.1 版本的新个性： 主动混合精度优化：启动后训练速度可晋升 3 倍；动态图性能加强：新增 inplace 操作性能，实现主动显存复用；优化 Python/C++ 交互开销，晋升即时执行效率；高层 API：新增反对 GPU 预处理，新增反对混合精度，新增模型共享机制；自定义 OP 性能优化：反对一键编译、装置并生成算子 API，简化编译与应用流程；大规模图检索引擎：反对万亿边的分布式图存储与检索，反对线性扩大。飞桨 2.1 版本更多信息，参见 https://www.paddlepaddle.org.... 在模型套件方面，此次百度飞桨公布了文心 ERNIE 四大预训练模型，进一步在常识加强的语义了解、跨模态语义了解等方面获得冲破，为开发者赋能。 此外，马艳军还重点介绍了买通 AI 利用最初一公里的关键环节——推理部署工具链。 百度飞桨推理部署工具链的更新包含： PaddleSlim 模型压缩降级：优化剪枝压缩技术，新增非结构化稠密工具；联合多种压缩策略劣势，率先反对 OFA 压缩模式；端侧推理引擎 PaddleLite 全面降级：新增开箱即用的挪动开发工具集 LiteKit，加强易用性；对 ARM CPU 和 OpenCL 这两种场景做性能优化，放弃 int8 场景下的当先劣势；反对多种芯片类型；服务端部署工具 Paddle Serving：新增全异步设计的 Pipeline 模式；网页端部署工具 Paddle.js 全新降级：高兼容性（反对多种 backend），高性能（反对 WebGL Pack 性能、FP16 模型格局），前端模型加密解决方案（保障安全性）。随同着推理部署工具链的更新，百度飞桨还最新公布了推理部署导航图，并更新了飞桨硬件生态路线图。马艳军示意，目前已充沛验证 300 多条门路，已适配的芯片和 IP 芯片有 31 款。 ...

全视频时代到来，各行各业对视频的利用、体验和效力提出全新降级需要，AI 与云计算的倒退则为智能视频进入新阶段注入短缺能源。5月13日，百度智能云“云智技术论坛-智能视频专场”流动在北京举办，重磅公布了智能视频云3.0全景图。百度智能视频云3.0基于云原生架构，交融百度前沿的视频云技术和 AI 能力架构矩阵，从云智技术一体化、产品平台化、利用场景化三个层面全面赋能视频创作、生产、利用等全流程。百度团体副总裁侯震宇在致辞中示意，生产互联网内容视频化减速倒退的同时，许多行业的业务也正在一直被视频化，变化趋势背地的驱动力是 AI 与云计算的倒退，使得智能视频体验进入内容高清化、体验沉迷化、剖析智能化的新阶段。各行业为了踊跃应答业务视频化趋势，须要开始统一规划云智一体的视频平台。百度在视频畛域有长期丰盛的业务实际，并据此构建了云智一体的当先技术能力，心愿为各行业的智能视频倒退提供弱小助力。 百度团体副总裁侯震宇致辞 当下，海量视频采集接入、数据分析、视频解决存储等成为行业新难题，产业、媒体、消费者等不仅对视频品质、效率、稳定性提出更高期待，同时心愿在视频治理、生产创作、交互与模式等方面有更便捷和多元的翻新利用。论坛上，百度智能视频云总经理连林江具体解析了智能视频云3.0全景图。智能视频云3.0将“云智一体”的独特劣势与视频技术全面交融，造成云智一体化、平台化、全场景化，为行业提供前沿的视频云技术、全面的 AI 视频能力矩阵、实用的视频创作散发平台和视联网感知平台，以及笼罩全场景的智能视频技术计划。 AI 原生架构的智能视频云3.0全景图云边端一体的根底技术架构是智能视频云3.0的外围依靠，目前智能云视频3.0已构建起残缺的云边端根底产品体系，进一步拓展算力边界。在此基础上，智能视频云3.0具备残缺的技术能力与产品矩阵，满足高扩大、高稳固、高性能、高效率的需要。▶ 视频散发基础设施 CDN 领有遍布寰球1000+节点、100T 带宽储备，以弱小网络基础设施带来极致视频散发体验和效率； ▶ 智能编码技术的 BD265 编码器通过深度学习网络提取视频特色生成自适应编码参数，并自研60+种算法，实现同画质降低码率30%+、提速2x+； ▶ 智感超清的视频解决技术，通过老片修复、画质加强、4K 超分等方面大幅晋升画质体验、补救超高清内容缺失，减速了超高清产业倒退，相干技术在国内权威较量中多次夺冠； ▶ 实时音视频通信依附外围自研的多个算法，实现通信顺畅的超低延时互动体验；低延时直播在采纳全链路 SRT 协定技术流传计划与 mpegTS 封装联合上，可稳固撑持千万级直播并发； ▶ 面向不同业务场景提供 All in one 的智能视频 SDK 矩阵能力，涵盖视频特效、短视频、互动直播、播放器、加强超分等。 基于云智一体，百度智能视频云3.0的视频创作散发平台和视联网感知平台面向不同场景利用提供一站式服务和平台化撑持。视频创作散发平台面向泛互联网、泛媒体行业，聚焦工作流和媒介资源管理，笼罩视频接入、生产、解决、审核剖析和个性化举荐散发全流程，利用 AI 能力对于数据的剖析了解放慢数据流动、进步媒资数据利用率。视联网感知平台面向传统产业，对视频端设施和泛视频数据流进行对立连贯、剖析和治理，实现通用的面向生产、管制和治理等场景的链接、链感、链管的根底平台，在企业生产、园区治理、城市和社会治理方面能施展重要价值。在云能力根底之上，AI 能力使得智能视频从“刀耕火种”走向“精耕细作”。百度视觉技术部总监丁二锐介绍了“智能视频云3.0全景图”的 AI 能力。在视频内容了解剖析上，可通过图像、声音、场景、人物、文本形容等信息，对进行视频智能剖析、内容智能审核、智能检索。基于百度自研业界最大蕴含了5500亿海量常识的多元异构常识图谱，加强视频深度了解，晋升视频编目效率，反对视频剖析、审核、检索等方面失去广泛应用。在视频智能生产上，通过图文资讯、数据、图集等多种内容载体向短视频进行转换，并基于常识图谱对结构化数据、事件脉络进行加强了解，实现翻新的视频生成。在视频交互与生成方面，全新构建了交互与生成 AI 能力矩阵，其中基于元学习-迁徙学习的视频生成技术可依据需要疾速定制不同格调的高质量视频；同时联合虚构数字人形象生成与语音合成、唇动等技术，可低成本制作形象丰盛灵动、线上线下多端笼罩的的数字人，不仅交互天然、声音难听，还可能适配多种业务场景需要，如百度智能云的数字人虚构主播“小C”，在往年两会直播节目负责主持人时领有杰出的体现。 数字人虚构主播“小C”论坛现场还分享了百度智能视频云在泛互联网、泛媒体和泛产业方向的智能视频计划与利用案例，笼罩互动娱乐、内容生产、智能剖析、近程实时通信、生产治理、平安治理等场景。在泛媒体场景，百度智能视频技术通过媒体大脑平台，赋能产业三大降级，打造智媒产业互联网生态圈。智能视频云将云智一体的视频技术和媒介中台里的媒体 AI 中台、媒体常识中台、媒体经营中台相结合，从智能媒资治理、智能内容生产、智慧媒体经营三个层面解决智能视频云技术在多种场景下的需要。在泛互联网利用场景中，内容和用户是互联网企业增长外围因素，百度智能视频技术助力优良内容创作者，深刻垂类赛道，用具体 AI 多的智感超清产品帮忙客户降低码率晋升画质，以低成本散发的形式，精准触达到目标受众群，造成裂变增长。智能视频云基于百度当先的云智一体的独特劣势 AI 能力，以新批发直播 SaaS 解决方案、在线社交解决方案、智能小视频一站式解决方案、全链路编解码优化解决方案等四大解决方案，满足不同需要企业的定制化视频需要。在泛产业场景中，百度智能视频云以云边端一体为基础架构，平台+数据主导，解决业务对接零碎和数据平台化的需要。智能视频云3.0中的视联网感知平台聚焦产业级视频通过信息获取对多种业务进行决策的个性，通过智能端多场景笼罩下的200+种利用场景、一站式、低数据、疾速定制能力的 EasyDL 算子生产技术，与云边端深度交融，提供具备秒级告警能力的最优云智一体架构，使平台造成模块化，并凋谢接口服务，实现疾速对接构建，解耦利用对平台资源的配置管理。“云智一体”是为了更好聚焦产业利用中的痛点与难点，为技术深刻产业智能化转型降级施展更大价值。流动现场，来自杭州星犀科技和宜昌市点军区等合作伙伴分享了与百度智能视频云单干的精彩案例。» 杭州星犀科技有限公司云犀直播产品总监胡亚龙分享了联结百度智能视频云为批发直播进行数字化智能化赋能的利用案例，通过百度智能视频云 PaaS 能力与云犀直播 SaaS 利用的的联合，解决批发品牌自播执行门槛高、门店直播经营力不足的关键问题。 » 宜昌市点军区区委常委、常务副区长顾鹏飞博士在分享中示意，点军区踊跃拥抱人工智能、视联网与物联网，在百度智能视频云的参加和助力下，在公共卫生、农村振兴、基层医疗、环境保护等方面为民生带来更多便捷、智能的服务，让百姓有安全感、取得感、幸福感。 左：杭州星犀科技有限公司 云犀直播产品总监胡亚龙右：宜昌市点军区区委常委、常务副区长顾鹏飞博士凭借“云智一体”的独特劣势，除智能视频方向以外，百度智能云已在智能制作、智慧金融、智慧城市、智慧能源、智慧医疗等畛域领有当先产品、技术和解决方案，与多家行业翘楚单干推动企业数字化、智能化降级。百度将继续以深耕多年的 AI 技术能力深刻各行各业，夯实智能化根底，助力产业智能化降级实现新冲破。 ...

随着AI产业化落地利用的蓬勃发展，深度学习框架的关注度越来越高。近几年，国内产学联结继续发力，造成了一股国产深度学习框架的开源风潮。其中，打响国产深度学习框架第一枪的就是百度飞桨PaddlePaddle。2016 年，飞桨PaddlePaddle正式开源，百度以多年的深度学习技术钻研和业务利用为根底，打造了中国首个自主研发、性能齐备、开源凋谢的产业级深度学习平台；2019年，在首届WAVE SUMMIT深度学习开发者峰会上，百度首次对外颁布了 PaddlePaddle 全景图及中文名「飞桨」；往年3月，百度重磅公布飞桨开源框架2.0版本…… 开源近5年，百度飞桨始终在路上。 产学界大咖齐聚 五大平行论坛，任君采撷WAVE SUMMIT 2021 深度学习开发者峰会由深度学习技术及利用国家工程实验室与百度联结主办，将于2021年5月20日在北京市新云南皇冠假日酒店召开。届时百度首席技术官、深度学习技术及利用国家工程实验室主任王海峰以及百度技术专家，将携手知名企业AI专家、高校学者、顶级开源我的项目发起人一起，共话AI产业利用、复合型AI人才培养、开源趋势，发表主题演讲。此外，峰会上深度学习开源开放平台飞桨将公布全新降级，共探AI生态的最新实际。除了主题演讲，峰会还安顿了五大平行论坛、30+专题演讲，带开发者理解最新业界动静。 开源凋谢：峰会邀请热门开源我的项目负责人和开源社区深度参与者，一起探讨「如何走顺深度学习的最初一公里」「机器学习x分子模仿」等话题，飞桨开发者生态经营负责人还将为飞桨开源社区外围贡献者及飞桨较量优胜队伍颁发奖项。产业护航：人工智能如何落地？当AI遇上新基建，会碰撞出怎么的火花？如何造就产业AI复合型人才？在这个分论坛中，你可能会找到答案。产教交融：清华大学、大连理工大学、吉林大学、中国农业大学、飞桨教育生态经营负责人介绍人工智能时代下的产研单干、人才培养。智能核芯：深度学习框架的生态凋敝离不开硬件反对，英特尔、英伟达、Graphcore、ARM、安霸等芯片厂商与百度共叙飞桨与芯片的生态共赢。此外，在「飞桨降级 前沿翻新」分论坛中，与会开发者将有机会率先理解飞桨的新个性和重点降级套件，并见证“生物计算：PaddleHelix 1.0”正式版的公布。 520开发者大狂欢：9屏互动带来沉迷式体验,胸卡还能DIY!AI盛会，怎能少了极客风？除了满满的干货分享，峰会现场还为开发者们设置了丰富多彩的体验互动！首先，峰会主论坛首次采纳9屏联动的设计，给参会者带来沉迷式的体验。无论你坐在会场的哪个地位，都能与大咖「近距离接触」，在初夏的下午，一起「乘风破浪」！ 其次，峰会现场设置了多个展区。想近距离感触飞桨产品，理解企业生态、开源生态和教育生态，这些展区不能错过！ 第三，大会胸卡反对个性化DIY，参会者能够天马行空，创作出属于本人的胸卡。 图注：用「我」和「WAVE SUMMIT」，你能造出多少句子？此外，本次峰会还为每位参会者提供了精美的礼品，徽章、 T恤、提袋、袜子包罗万象。 与大神交换、多角度理解开源及行业动态，还能播种精美礼物，这样的机会还不快抓住！5月20日13：00-18：30，北京市新云南皇冠假日酒店，期待你的到来！扫描下图中的二维码或点击链接 https://www.wavesummit.com.cn... ，立刻报名！ 飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术钻研和业务利用为根底，是中国首个开源凋谢、技术当先、性能齐备的产业级深度学习平台，包含飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台蕴含外围框架、根底模型库、端到端开发套件与工具组件，继续开源外围能力，为产业、学术、科研翻新提供根底底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台，针对企业级需要加强了相应个性，蕴含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL次要面向中小企业，提供零门槛、预置丰盛网络和模型、便捷高效的开发平台；BML是为大型企业提供的性能全面、可灵便定制和被深度集成的开发平台。

在企业AI利用的过程中，经常出现根据以后获取的数据，对将来趋势进行预测的需要。如快消畛域，基于过来一段时间的销量数据，对将来产品的销量变动进行预测，从而领导生产与市场策略就是一个咱们身边普遍存在例子；另外在智慧交通畛域，路面信息简单，如何基于历史交通数据，对路段的将来车流量进行预测，做到提醒出行工夫、路况变动预警，不仅关乎人们的日常生活，也是摸索智慧城市建设时的一项重要基础设施。而实现对将来趋势的预测，就须要依赖机器学习的时序预测模型的开发与利用。 然而，在传统开发过程中，打造一个机器学习模型要通过数据荡涤、整合、缺失值解决、特色工程、调参等漫漫长路，抛开具体操作，这外面每一个环节都须要从对专业术语的了解学起，更不要说真正实现开发，小白选手要读的论文和走的弯路连起来都能够绕地球一圈，字里行间大写的两个字：“劝退”。 为了帮忙企业应用级开发者解决这一问题，百度 EasyDL 零门槛 AI 开发平台在机器学习方向推出了表格数据预测与时序预测模型。一如EasyDL简略易用的产品理念，用户仅需在平台内上传本地csv数据，通过点选操作，无需代码，就能够取得高精度机器学习预测模型，数据荡涤、特色工程、参数调优、模型部署等全副自动化实现。 那么，EasyDL的表格数据预测与时序预测模型在企业中有哪些利用场景、其背地有哪些核心技术、具体在平台又应如何操作？ 今晚，EasyDL零门槛AI开发实训营迎来收官一课：【结构化数据建模与交通流量预测实战】，具体解说表格预测与时序预测两大重点模型，从业务利用深刻到技术解析，配合模型交通流量预测模型开发实战，一小时实现机器学习模型从零到一冲破！ ——课程纲要—— 表格数据预测与时序预测常见算法与利用场景解读 手把手实战开发：构建交通流量预测模型 模型部署：私有云API部署与调用 课程中还蕴含有奖问答、社群不定时流动抽奖，更有专属福利等你一探到底！ 点击链接https://iwenjuan.baidu.com/?c... 或扫码报名：

早些年，领有一个足够智能的对话零碎仿佛是一件很空幻的事件，可能只在科幻电影中存在。但到现在，人机智能对话因其日益增长的需要和微小的商业价值而受到越来越多的关注。百度大脑UNIT也因而应运而生，UNIT不止是百度面向开发者推出的智能对话定制与服务平台，也是泛滥智能对话从业者和爱好者的一个实战平台。面向各种对话场景，UNIT提供从对话搭建到服务部署的全流程性能，为开发者和企业用户提供了多方面的助力。目前，智能对话技术在物联网畛域的利用逐步遍及，对物联网的倒退产生了深远的影响。随同着智能音箱等一系列生产电子产品的呈现，物联网也开始走入人们的生存。“今天天气怎么样？”“空调温度再高一点”“帮我关上空气净化器”相似于智能音箱产品的呈现是最为直观的利用，它能够语音管制家中的罕用家电,例如灯、空调、空气净化器、热水器、窗帘等。实现智能交互体验，将咱们带入了万物皆可互联的全新时代，智能硬件的倒退开始以全新的模式更新利用到各个领域，并且与咱们的生存非亲非故。那么智能对话在物联网畛域还有什么样的利用案例？又是如何解决同一空间内多个雷同设施的无效辨别，构建一个多设施家居管制技能呢？百度端云一体的语音语义解决方案是什么样的？—— 答案都在第五期智能对话线上训练营。技术解析+实操分享，两场直播教你搭建AIoT智能对话交互计划本次训练营将会有百度高级产品经理带你理解如何借助UNIT平台能力，将智能家居场景的管制需要形象成对话解析能力，解决同一空间内多个雷同设施的无效辨别，实操构建一个多设施家居管制技能，还会教你应用丰盛的预置技能并构建对话中控能力，一步步搭建一套残缺的AIoT智能对话交互计划，轻松实现语音管制电灯、空调等智能家居场景下的需要。此外，本次训练营还邀请了物联网畛域的产品专家为大家解读鸿鹄芯片语音语义一体化计划。家喻户晓，在实现交互对话过程中，语音和语义是开发者必须要面临的问题。为了解决这一问题，百度云提供整套的语音语义解决方案，通过零碎将软硬件、云端和边缘的各类产品进行有机整合优化，客户在平台上通过对鸿鹄芯片开发板的简略调试和配置，就能够疾速的建设对话机器人demo。通过端云一体的计划，很大水平上简化了语音语义与物联网入门难度，晋升了开发效率。实际互动，参加有奖本次训练营不仅有技术解析和实操分享的干货直播，还设置了实战互动与社区互动，依据要求参加即可有机会获惊喜奖品！当初，UNIT智能对话线上训练营收费报名渠道曾经凋谢，即刻扫码退出训练营，获取更多信息。

百度大脑致力于构建全面、凋谢、前沿的开放平台，依靠于百度智能云，帮忙各行各业实现智能化降级。百度大开放日已成为百度专家与泛滥AI开发者，合作伙伴近距离沟通交流的平台。百度大脑赋能企业服务降级，为企业提供更加智慧化、人性化的服务，让企业服务更聪慧、更高效。 诚邀您缺席5月18日在厦门软件园一期北区举办的百度大脑开放日厦门站，届时百度技术、产品专家将带来百度大脑AI开放平台能力的全面解读，与企业管理者、专家深度交换，探讨AI技术赋能企业服务的更多可能性，实现AI能力与企业服务深度交融，大幅晋升企业服务智慧化程度。 点击链接立刻报名：https://iwenjuan.baidu.com/?code=xpg2n3

每个游戏玩家都有一个梦，心愿本人在虚拟世界中成为万众瞩目、无所不能的英雄。而后…而后…闹钟响了梦醒了，又到了挤地铁下班的工夫。 不过，在这个我的项目中，我将带大家临时忘却事实的懊恼，用飞桨深度强化学习框架PARL来实现这个“英雄梦”！先放效果图： 常识回顾 大家是不是急不可待了呢？且慢，要实现《明日方舟》游戏的深度强化学习，还是先让我带大家回顾一下深度强化学习算法历史。DQN是深度强化学习算法开山之作，在经典街机游戏上获得了十分好的成果。它应用了ReplyMemory来存储和回放教训，这是Off-policy类型算法的罕用技巧。然而，DQN在应答手机游戏时，能力就不够看了。于是我把眼光投向了更为弱小的算法--- A3C。 A3C算法与DQN不同，它设计了异步多线程的Actor-Critic，每个Agent在本人的线程中运行，而后全局共享学习到的网络参数。这样，每时每刻都能有大量的交互数据，并且这些多线程采集到的数据没有关联性（关联性问题：请参考DDQN算法原理）。因而，A3C算法通过“异步多线程+共享全局参数”达到了和ReplyMemory相似的成果。而且，它既有大量数据能够解决训练过程不稳固问题，同时又解决了参数关联性的问题。 在经典算法PG中，咱们的Agent又被称为Actor，Actor对于一个特定的工作，都有本人的一个策略。策略通常用一个神经网络示意，其参数为。从一个特定的状态State登程，始终到工作的完结，被称为一个残缺的Episode。在每一步，咱们都能取得一个处分r，一个残缺的工作所取得的最终处分被称为R。 如果咱们用Q函数来预估将来的累积处分，同时创立一个Critic网络来计算Q函数值，那么咱们就失去了Actor-Critic办法。 Q函数在A3C里的次要作用是减少一个基线，使得反馈有正有负，这里的基线通常用状态价值函数V来示意。然而，当咱们利用这样的办法，则须要同时计算Q函数和V函数，这并不容易。Q函数能够用“Step t+1的V函数”加上“从Step t到Step t+1的r”来代替。这样，咱们就能够失去用V来示意的Q值计算，咱们个别称为Advantage（劣势函数），此时的Critic网络变为计算劣势函数A的网络。 A3C是Asynchronous Advantage Actor-Critic的缩写，中文翻译为异步的劣势动作评估算法。其中，Advantage就是指劣势函数A。因而，从名字这里咱们能够解读进去A3C本质就是求解网络和A(s, a)网络。 在A3C算法论文中，论文作者比照了四种算法——异步Sarsa、异步Q-Learning、DQN和A3C。论文发表后，各路算法大神验证一个问题——是异步更新让算法体现优于其余算法？。后果十分乏味：多线程是A3C算法快的起因，然而”异步更新“反而是它的毛病。于是，科学家提出同步更新算法A2C（Advantage Actor-Critic），让它能够更无效利用CPU资源。 PS：算法大神照样被打脸，啪啪啪！ 在上面局部，我会先对PARL库内置的A2C算法进行简略解读，这样大家在看我的项目实际局部时，就能少浏览一些代码。 Learner这个类有意思的中央是，PARL库用了A3C的名字。起因是A2C和A3C是同源算法。它们实现上的次要区别是step函数（前面会讲到）。 create_actors这段代码有意思的中央是，它把本人连贯到了XPARL集群，而后去执行run_remote_sample。浏览过DQN源码的同学应该很好了解，它的意思就是在独立过程运行“取样”。 step函数step函数是A2C算法中最重要、独特的函数，作用是同步期待更新操作。因为A2C算法会同步期待所有Agent（Actor)实现一轮训练后，把网络的参数同步上来，更新全局的网络参数。 Actor函数注解@parl.remote_class表明Actor类是在独立的本机过程中执行（因为A2C是利用本机多CPU）。通过两行命令部署了PARL分布式集群，Actor理论是在近程server中运行了。 留神，Actor的init办法中保留了env数组，用同样的参数实例化了模型，用同样的模型实例化了算法并作为参数传入到了Agent中。 大家还要关注的点是，每个Actor对应一个Agent。 sample函数Actor中的sample函数会调用Agent的sample函数和Agent的value函数来别离更新本地的网络和v网络，最终返回sample_data给核心节点。 sample_data的数据结构： 其中，劣势函数的的计算如下： VectorEnv函数这个类是PARL对env环境的封装。咱们的模仿真机环境，也采纳了同样的定义，次要是为了同时跑多个环境，减少并行计算的效率，如下所示： 模拟器的源数据是由此类中的step办法批量返回。 实战编程 1.游戏模拟器编写&训练新建《明日方舟》模拟器我的项目：ArKnight_A2C_Simulator因为《明日方舟》是手机网络游戏，数据生产速度切实太慢了！！！为了进步训练速度，须要本人开发模拟器。用模拟器后速度可晋升50-100倍。 批改Learner的初始化办法： 定义新的env.py： 批改Actor： 定义训练用的模仿环境： 在模拟器中通过大概10万个steps，模型的loss就收敛了。 2.编写状态推理引擎新建我的项目ARKNIGHT_CLASSIFY，应用残差神经网络对《明日方舟》中的次要游戏界面做了预约义。利用这个引擎，在真机部署的时候能够推断出以后游戏的state，用于计算reward和game over这两个重要参数。 3.评估强化学习模型在深度强化学习中，成果评估十分重要，因为咱们要晓得算法从数据中学到了什么？咱们在第一步中失去了模型，在第二步中失去了真机环境下的reward和game over函数。那么咱们就要在真机环境中去测试。 能够看到，我只用了2步，算法就胜利达到了设定的终止状态[965]。新建部署我的项目ArKnight_A2C，把模型导入，成果如下： 4.模型和状态推理引擎部署到真机定义真机环境： 这里的游戏状态推断引擎，就是ARKNIGHT_CLASSIFY我的项目输入的推理模型。有了状态的推理值，代码中的reward和game over就能够和真机环境匹配上。同时，用AdbUtil类来执行实在动作，就能够操作真机执行算法动作。 在这个文章中，我给大家展现了如何构建明日方舟的交互环境，以及如何通过PARL疾速调用A3C算法实现并行训练，整体实现起来简略易懂。 看到这儿，大家是不是急不可待地想要本人入手尝试！ “英雄们”，快用飞桨去实现你们的美梦吧，yyds（永远滴神）！ 欲知详情，请戳PARL开源链接： https://github.com/PaddlePaddle/PARL 如果您想具体理解更多飞桨的相干内容，请参阅以下文档。 ...

在“云智一体”的独家劣势下，百度智能云为企业的 AI 开发关上了更多可能。 3月27日，百度智能云2021云智技术论坛首场流动在京举行，重磅公布“云智一体的 AI 开发全栈模式”，基于百度寰球当先的 AI 技术和生态劣势，AI 原生的云基础设施与 AI 开发交融一体，为企业提供满足理论业务场景需要的、低成本高效率、全流程 AI 开发反对的全栈解决方案，减速产业智能化降级。 百度团体副总裁、深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜在收场致辞中讲到，深度学习将人工智能进一步推动到与产业场景宽泛联合的新阶段，百度基于本身业务需要和深厚技术积淀造成自用的 AI 开发平台，随着与各行业需要一直联合，以“云智一体的 AI 开发全栈模式”提供给拥抱 AI 的企业和开发者。 她示意，企业构建 AI 开发平台，以反对技术团队可能充沛将 AI 技术引入利用中，最须要关注三点：场景后行，自主翻新，效力为要。AI 开发平台上须要联合场景建设能力，须要足够灵便、易用的平台以进行自主翻新，最初还要从资源利用和开发效率方面晋升翻新利用的效力。 ^百度团体副总裁、 深度学习技术及利用国家工程实验室副主任吴甜致辞 AI 开发是企业智能化转型降级中的外围环节之一，而这离不开高效、业余的生产力工具。 百度智能云“云智一体的 AI 开发全栈模式”基于 AI 原生云架构，建设软硬一体高性价比 AI 开发基础设施，以开源深度学习平台飞桨为底座，为零算法根底人群提供 EasyDL 零门槛 AI 开发平台，零代码主动建模、便捷疾速上手；为算法工程师、数据科学家提供 BML 全功能 AI 开发平台，满足灵便和个性化开发需要，以业界最强 AI 能力和平台帮忙企业应用 AI 技术实现效率晋升和翻新价值。 ^百度智能云“云智一体”AI 开发全栈产品架构 论坛上，百度智能云 AI 产品研发部总监忻舟具体解析了“云智一体的 AI 开发全栈模式”下层的 AI 开发局部——飞桨企业版 AI 开发双平台 EasyDL 和 BML。 双平台基于我国首个自主研发、开源凋谢、性能齐备的产业级深度学习平台飞桨，满足开发者从数据获取、特征提取、参数调优、模型训练、模型评估、模型部署、推理服务等全流程需要，更具备丰盛的工作场景、便捷高效的智能数据服务 EasyData、内置百度超大规模预训练模型所带来的高精度成果、反对宽泛适配各类硬件的模型部署四大外围劣势。 ^飞桨企业版 EasyDL 和 BML AI 开发双平台模式 ...

3月17日至19日，2021年中国国内机器视觉展览会（Vision China）在上海举办，百度智能云携手百度大脑 DuMix AR，带来以数字孪生为外围的工业空间智能及 AR 利用平台，帮忙工业企业实现常识积淀、数据追溯和教训传承，助力企业晋升智能化程度与生产经营效率。 四大矩阵产品构建 AR 工业解决方案 展会现场，百度大脑 DuMix AR 通过化工厂区数字模拟沙盘，全方位展现了场景重建、培训考核、近程帮助、智慧巡检四大工业 AR 解决方案产品，让现场观众以最直观、最清晰的形式理解到以后 AR 技术在工业畛域的支流利用与实现形式。 DuMix AR 工业解决方案的核心理念是以常识信息的便捷交互赋能工人，助力传统工业企业晋升工作效率。 推出的全息实景数字工厂解决方案，利用在工厂园区内所拍摄的视频序列，基于 DuMix AR 公布的业界首个视觉定位加强服务-VPAS，建设实在场景与虚构信息的全息映射关系，从而将须要展示的数字化信息与空间地位实时绑定，将数千平米的工厂车间打造为全息工厂。 这一技术计划现已被用于制造业、电力等行业的智慧巡检，在此基础上，将后盾创立的巡检作业流程与场地空间信息绑定，正当布局巡检线路、提醒疏导用户操作，无效晋升企业巡检效率。 在巡检/点检过程中，如设施收回故障报警，火线人员难以解决，可借助 AR 近程帮助零碎呼叫远端专家反对。AR 标注性能将辅助专家对故障问题进行精准圈定，突破空间阻隔，实现跨区域常识共享与积淀。 此外，为应答工业环境下庞杂的设施信息与作业标准，还能够通过 DuMix AR 培训考核系统对一线操作人员进行日常培训，晋升操作人员的业余素养。 携手合作伙伴打造软硬一体利用计划 DuMix AR 以平台技术为外围，联结产业上下游搭档为 AR 在工业场景的落地构建了从硬件到利用的全链条撑持。 本次会上，智能硬件生态搭档 Rokid 带来了与 DuMix AR 共建的 AR 眼镜利用计划，联合 Rokid X-Craft 在光学显示、人机交互等方面的根底劣势，为操作人员提供解放双手的便捷体验，为工业垂直畛域深度赋能。 内容及利用层面，联结猫眼视觉等生态搭档，充分发挥其在 AR 企业协同服务畛域的产品劣势，独特为机械制造、汽车、能源、化工等畛域提供行业当先的企业服务解决方案。接下来，DuMix AR 也将继续凋谢生态，与更多行业合作伙伴一起，整合各自在平台及软硬件方面的劣势，独特推动 AR 在行业垂直畛域的倒退与利用。 以云为根底摸索工业 AR 空间智能 在国家鼎力布局新型基础设施的当下，百度智能云践行“以云计算为根底，以人工智能为抓手，聚焦重要赛道”策略，造成了“云智一体”的独特竞争劣势。在工业畛域，百度智能云曾经打造了以工业智能为外围的工业互联网平台，以云为根底、AR 为外围的工业解决方案产品也在机械制造、电力能源等产业相继落地。将来，百度大脑 DuMix AR 也将深度联合百度智能云当先的云智一体能力，打造更多工业 AR 翻新产品， 推动实现工业 AR 空间智能化、为产业智能化降级助力。 ...

北京工夫3月25日上午8点，百度飞桨与 LF AI & Data 基金会独特承办的2021年 ONNX 开发者大会（ONNX Community Virtual Meetup 2021）行将重磅开启，面向寰球开发者进行线上直播，无论是热衷钻研开源技术，还是摸索 AI 利用落地的开发者们，都将从大会中获取干货与灵感。 本次 ONNX 开发者大会将由百度飞桨主持，由来自微软、英特尔等单干企业的嘉宾分享基于 ONNX 的部署、新利用场景等最新信息，以及 SIG 和 WGs 更新及利用。大会规格将在往届根底上再次降级，吸引超过80家品牌及近千位开发者参加。此次大会将在 B 站及 CSDN 的“飞桨PaddlePaddle”账号进行寰球直播，观众可通过弹幕互动随时进入会议的分享探讨。 直播地址：https://live.bilibili.com/216... 在飞桨框架2.0正式版公布之际，飞桨与 LF&AI 密切合作，踊跃投入到 ONNX 社区的开源建设之中。 来自百度飞桨的高级产品经理王运凯（Wranky Wang）将分享飞桨产品与 ONNX 的深刻交融。X2Paddle 能够将 ONNX 模型转为飞桨模型，既能丰盛飞桨的模型库，也能够通过飞桨推理引擎 Paddle Lite 实现部署。Paddle2ONNX 则实现了将飞桨生态的模型转为 ONNX，进一步地，可能在 Nvidia，Intel，Adlik 等产品上实现部署，从而让飞桨模型部署在更宽泛的硬件之上。 ONNX（Open Neural Network Exchange 开放式神经网络替换）是 Linux 基金会旗下面向 AI 畛域的顶级基金会 LF AI & Data 基金会监管的顶级毕业我的项目，作为一种针对机器学习所设计的开放式文件格式，可能使得不同人工智能框架能够采纳雷同格局存储模型数据并交互，让各种开发创意更疾速地投入生产环境。LF AI & Data 基金会反对人工智能、机器学习、深度学习和数据的开源翻新，并创立了可继续的开源 AI 生态系统，让应用开源技术创立 AI 和数据产品服务变得容易，基金会围绕一系列高质量的我的项目构建了社区，ONNX 便是其中之一。 ...

好多程序员都有着面试的经验，有的时候为了可能失去一个面试机会也是精心筹备，看网上有个程序员发帖说，本人的共事住在北京的市区，为了赶上早上的面试，前一天早晨就在面试公司左近的酒店住了一早晨，也是蛮拼的。 可是啊，就是本人满心期待去面试时却被一些公司的套路寒心。 家喻户晓，马上就要到金三银四跳槽季了，对于有跳槽想法，或是想要进入大公司晋升本人的快来看看这些题，你会吗？ 百度一面 1、给一个函数，返回 0 和 1，概率为 p 和 1-p，请你实现一个函数，使得返回 01 概率一样。 2、10 亿个 url，每个 url 大小小于 56B，要求去重，内存 4G。 3、把一个 bst 转化成一个双向链表。 4、http 和 https 区别，https 在申请时额定的过程，https 是如何保障数据安全的； 5、IP 地址子网划分； 6、POST 和 GET 区别； 7、DNS 解析过程； 8、硬链接和软连贯区别； 9、kill 用法，某个过程杀不掉的起因（进入内核态，疏忽 kill 信号）； 10、linux 用过的命令； 11、系统管理命令（如查看内存应用、网络状况） 12、管道的应用； 13、grep 的应用，肯定要把握，每次都会问在文件中查找； 14、shell 脚本； 15、find 命令； 16、awk 应用 百度二面 对照着简历问了些货色。 1、Linux 下的一些指令，$（过程 id），$?（上一条命令退出时状态），怎么查看过程，依照内存大小，CPU 占用排序等等。（大写 M 和大写 P） 2、http 的 get 和 post 办法。 ...

在1月19日举办的 2021 微信公开课 PRO 上，微信创始人张小龙爆料称，微信团队正在研发输入法。音讯一出，引发热议。 要晓得腾讯此前始终持有大量搜狗输入法股份，而且在2020年9月，搜狗曾经正式被腾讯收买，成为了腾讯的私人间接全资子公司，在这个工夫点推出微信输入法，腾讯仿佛在给人传播一种信息——「我狠起来本人都打」。 搜狗的回应张小龙演讲原文： 预报一下，还有一个新的货色，每个人平时都用得着的货色，对于输入法，原来并没有想法做一个输入法，咱们平时收到特地多的投诉，“微信你是不是裸露咱们的聊天记录了”，只有业界一些人才能晓得这个是怎么回事，普通用户齐全不明确，可能在座人都晓得咱们的确不会看你们聊天记录，即便这一点我置信你们也有点不置信。但咱们公司人的确晓得这一点，如果要看会被开革，并且咱们这里不保留聊天记录，而且即便最近3天聊天记录，因为它必须要在云端保留下来，如果咱们要去剖析这些聊天记录，能够给公司带来十分大广告支出，然而其实咱们也没有去剖析它，所以微信对用户隐衷咱们是十分在意。 为什么你还是会在微信外面说过什么，等会就收到广告呢。有很多中央，并不是只有微信在解决你的信息，这个出发点咱们技术共事就聊到说咱们为什么不本人做一个输入法，我想好啊，咱们有这样的技术团队，正好是做机器翻译的。 他们原本在AI畛域有十分好的积攒，前不久他们还取得了翻译较量的冠军，他们也想验证一下本人的技术水准，要害咱们做这个输入法如果你信得过微信隐衷爱护，应该也信得过微信输入法隐衷性和安全性，大家说咱们就做吧，不久也会灰度这样一个货色。 总结张小龙的发言根本就是这个意思：「聊天记录被裸露了跟微信没关系，是输入法的干的，我也没方法管输入法，我决定本人做一个输入法给输入法给你们用」。 咱们查看一下市面上最罕用的三款输入法的用户协定就能发现，张小龙的话不是乱说的，这些输入法都有收集用户信息用于推送广告等业务的行为。 搜狗输入法 百度输入法 讯飞输入法 搜狗输入法在微博上对「微信要做输入法」进行了回应，表白了不看好微信输入法的想法，可见腾讯外部是真的没有沟通过，说到这里大家会发现咱们疏忽了一件事，腾讯还有一个土生土长的输入法——QQ输入法，不过这也失常，因为它的市场占有率曾经非常低，甚至QQ输入法的官网微博的认证也曾经变成了北京搜狗科技倒退有限公司，可见腾讯曾经齐全「放弃」QQ输入法。 搜狗的历程2001年电影《大腕》里有句台词「“他们搜狐，咱们搜狗，各搜各的！」。据说搜狗公司的命名就源于此，但搜狐怎么也不会想到这话一语成谶，当初搜狗曾经「属于」腾讯。 搜狗最早的起源是 2004年8月3日 搜狐公司推出的一款中文搜索引擎。2006年6月5日，因为在搜索引擎技术开发上积攒大量教训，搜狗输入法应运诞生。 因为搜索引擎与电子商务有着人造的分割，互联网上的海量商品须要搜索引擎作为纽带帮忙其带来流量和用户。因而，电商巨头阿里巴巴自然而然的与搜狗走到了一起。 2010年8月9号，搜狐与阿里巴巴团体发表达成单干。搜狐发表将旗下的搜寻业务——搜狗分拆成立独立公司，由阿里巴巴团体以及包含马云集体在内的策略投资人进行注资。 王小川在知乎这样回复无关阿里和马云的注资： 遗憾的是这场单干仅维持了不到两年，2012年7月2日，搜狐发布公告称，已回购阿里巴巴所持有的搜狗约10%的股份。 一个巨头的来到，另一个巨头到来，2013年9月16日，搜狐公司及搜狗公司与腾讯独特发表达成策略单干。腾讯向搜狗注资4.48亿美元，并将旗下的腾讯搜搜业务和其余相干资产并入搜狗，交易实现后腾讯随即取得搜狗齐全摊薄后36.5%的股份，随后腾讯持股比例回升到45%左右。 不满足于「干儿子」的关系，腾讯要把搜狗变成亲儿子。2020年7月27日，搜狗收到腾讯的私有化收买要约，收买胜利后搜狗将成为腾讯的私人间接全资子公司，搜狗公司将从美国股市退市。 王小川发朋友圈称： 2020年9月29日晚，腾讯收买搜狗的交易尘埃落定。 互联网蛮荒时代大家都小看了输入法，搜狗迫于百度在搜索引擎上的压力，才转头将大量精力投入到输入法，没想到却获得了微小的胜利。面对微信的入局，搜狗等输入法又会有何是否会受到威逼呢？ 目前输入法市场曾经趋于饱和，艾媒征询《中国第三方手机输入法2020年秋季报》数据显示百度、搜狗以及讯飞三款输入法曾经拿下了95.9%的市场份额，并且市场处于百度输入法和搜狗输入法两雄争霸的场面。 「微信输入法」的次要对手不仅有自家人搜狗输入法，还有百度输入法和讯飞输入法，如果微信强制用户在微信外部应用「微信输入法」，毫无疑问「微信输入法」会异军突起，抢占肯定份额，但这样走也会肯定水平挫伤用户。所以微信大概率会让用户自主抉择应用哪款输入法，作为中国当之无愧的首席产品经理张小龙打造的又一力作，其余竞争对手只能自求多福了，但无论谁获得最终胜利，毫无疑问赢家都是「南山必胜客」.....

最近在学习写工作和学习总结，之前都是零零散散的公布到csdn或者思否下面，并没有做任何的同步。明天忽然看到他人发了两个截然不同的文章到多个平台，感觉应该不是手动复制和粘贴，而后在网上搜寻了下一键公布平台，先拿openwrite来试试吧。 openwrite主页最下面写收费应用，起初翻到上面，发现还是须要付费的，可能就一周的收费应用吧，既然都装置好了插件，那么就来公布一篇文章试试。开始写了一篇，还把人家的用户手册都写到外面，如何装置和应用另带配图，没想到配图只能看一个url，如果忘性不好，基本记不得方才截的什么图，文章下面都30秒主动保留一次，我感觉那应该没啥问题，起初手欠。不知道点了一个按钮，没想到文章就不见了。好吧，实用预计性能没那么弱小。来来，公布一篇文章看看，是否是一键同步?本文由博客群发一文多发等经营工具平台 OpenWrite 公布

苏生不惑第178 篇原创文章，将本公众号设为星标，第一工夫看最新文章。这周四就是国庆节长假了，大家的情绪可能都是这样的。 对于搜寻之前分享过 那些你可能不晓得的搜寻奇技淫巧 ，2020 最全百度网盘搜寻，找电影资源不再愁 ，2020 最全电子书搜寻网站，找电子书不再愁 ，明天分享的是如何让你的搜寻更高效。 先吐槽下，国内的互联网越来越不互联了，比方手机端看全文必须下载APP，有些产品（比方闲鱼）甚至没有网页端，robot.txt禁止搜索引擎抓取，把一个个APP的内容关闭起来，于是咱们手机上安装的APP越来越多。 能用网页版我是不会装置APP的，电脑键盘打字多爽，大屏幕多爽，这里还是要点赞下b站和知乎，搜索引擎能够很不便的找到内容，不下载APP也齐全能够应用他们的产品。 去广告在百度搜寻拼多多，第一个后果是个广告，竟然不是拼多多官网，毕竟人家是给了钱的。 相比之下谷歌搜寻就好多了，第一个就是官网，所以我始终举荐大家应用谷歌搜寻和谷歌浏览器 ，谷歌还有很多产品 那些在国内还能应用的谷歌产品 不过大多数人还是用百度居多，这里举荐一个 Chrome 扩大 广告终结者 ，它能够革除网页上的浮动广告，购物广告，歹意弹窗，跟踪代码，让你浏览网页更快更清新， 而且反对绝大多数浏览器。Chrome扩大地址https://chrome.google.com/web... ，装置Chrome扩大办法见之前文章上不了谷歌如何装置 Chrome 扩大？ 装置扩大后再次百度搜寻没有垃圾广告了，第一个就是官网，搜寻效率明显提高了。 除了去除网页广告，它还有个实用功能就是去除视频广告，比方腾讯，优酷，爱奇艺这样的影视网站， 45秒的结尾广告 。 装置好这个扩大后再次关上爱奇艺能够看到广告一晃而过就开始播放视频，看我录制了的GIF。 搜索引擎快捷跳转这是个油猴脚本https://greasyfork.org/zh-CN/... ，能够不便的在各个搜索引擎之间跳转,减少可视化设置菜单,能更敌对的自定义设置,修复百度搜寻款式失落的问题。 对于油猴脚本之前介绍过很屡次了，公众号后盾回复 油猴 获取，装置详情见文章实用油猴脚本举荐，让你的谷歌浏览器更弱小 搜寻框下方列出了网页，翻译，常识，图片，视频，音乐，社交，购物等搜寻网站快捷方式，能够间接进入这些网站搜寻对应关键词。 对百度搜寻同样无效。 网址还能够自定义。 搜寻黑名单有时候不想在搜寻后果看到某些网站，能够装置搜寻过滤扩大 uBlacklist https://chrome.google.com/web... ，不便你搜寻的时候不看某些垃圾网站的搜寻后果。 对于某些专门采集数据的垃圾网站，举荐装置扩大终结内容农场 https://chrome.google.com/web... ，在搜寻后果会有标识 关上后会有提醒。 右键搜一个优良的右键菜单 Chrome 扩大程序（公众号后盾回复 谷歌 获取） https://github.com/xuender/cm... ，右键菜单减少了跳转扩大程序，书签治理，插件，创立短网址，生成二维码等性能。菜单能够自定义。 搜寻技巧用《》来搜寻书籍或者电影，比方 《明朝那些事儿》，如果搜电子书在书名关键词后加上文件格式，如 pdf/epub/mobi/azw3/txt等 比方 明朝那些事儿 filetype:pdf 或者 明朝那些事儿 inurl:pdf，搜出的后果都是PDF文件。 site 站点搜寻，比方在b站搜寻 周杰伦 site:bilibili.com 周杰伦，百度搜寻工具里能够间接输出站点搜寻，相似的语法还有查问天气 weather: 北京，查问股票stocks: 微博，查问地图map: 北京，查问电影movie: 夺冠，查问新闻源source: 国庆放假安顿 。 ...

9月15日，“万物智能—百度世界2020”在线上召开。大会联结央视新闻，用线上发布会的模式，面向行业、合作伙伴、宽广用户和媒体，公布了百度人工智能全年最新、最前沿的技术、产品、解决方案等成绩。其中，在百度飞桨与生态公开课环节，来自百度研究院的资深平安研究员仲震宇带来了《深度学习模型的平安问题与防护》的技术分享。 在数据丰沛的时代，计算机能够通过自我学习取得算法，把数据转化为常识。深度学习是以后机器学习技术中最为煊赫一时的一种。深度学习的本质，就是通过构建具备很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特色，从而最终晋升分类或预测的准确性。 艰深地讲，图片辨认就是通过抓取数据的外围图像特色，从而辨识数据的类型并将其归类。比方，如果想判断图片中是一辆摩托车，那就只有抓取“有两个轮子”“有踏板”等特色便能够实现判断。过来因为图片辨认的精准度不高，这种判断很难由机器实现，深度学习的呈现便让这一问题迎刃而解。 近年来，随着深度学习技术的倒退和各种模型的不断涌现，基于深度学习的计算机平安利用钻研也成为了计算机平安畛域里的一个热门钻研方向。深度学习模型容易受到反抗样本的歹意攻打，这在业内已不是新鲜事。对图像数据增加人类难以通过感官辨识到的轻微扰动，便可“坑骗”模型，指鹿为马，甚至无中生有。为施行此类攻打，攻击者往往须要提取模型构造、参数，继而利用特定算法针对性地生成“反抗样本”，诱导模型做出谬误的，甚至攻击者预设的判断后果。 据介绍，在实在的物理世界中，根据这一原理，百度平安研究员曾经进行了不少骚气的试验操作： Blackhat欧洲大会上，咱们重现了大卫科波菲尔让自在女神像隐没的魔法。通过管制一辆Lexus背地的显示器上显示的画面，咱们能够让驰名的指标检测模型YOLOv3齐全辨认不出Lexus。同样的，咱们也能够让一个‘进行’的交通标示在指标检测模型里被误认为是一个限速的标示。能够设想由此产生的辨认谬误会给平安攸关的驾驶场景带来麻烦。 当然，下面所提到的一些试验案例，是基于对深度学习模型高度认知的前提下，咱们把这种提前晓得模型外部结构，能够利用特定算法来生成“反抗样本”的攻打，叫做“白盒攻打”。然而，对于诸如语音辨认、无人驾驶等对安全性有极高要求的行业中，攻击者并不一定能获取这些深度学习模型的模型框架和训练数据等具体外部结构信息，对模型的认知水平不高，这种类型的攻打就被称为“黑盒攻打”。显然，相较而言，“黑盒攻打”的难度更大，所以 AI 开发者们最好爱护好自家的 AI 模型，防止让攻击者晓得其外部结构。 然而，只是爱护好本人的模型结构就足够了吗？百度平安研究员最近钻研发现 —— 黑盒模型也未必更加平安。 咱们发现许多理论分类利用的模型往往都是基于一些预训练模型。而这些预训练模型都是公开的。当攻击者把攻打指标从黑盒模型转移到它的父模型后（当中咱们用了一个指纹攻打的技术实现对父模型的匹配），攻打难度就绝对的升高。而胜利攻打父模型后生成的反抗样本，同样能够利用攻打迁移性的特点无效地对黑盒模型施行打击。 公开课的最初，百度平安研究员介绍了百度平安针对反抗样本的解决思路，以及通过反抗训练强化模型来进步深度学习模型鲁棒性的路径。百度平安针对人工智能算法安全性的钻研，包含深度学习模型鲁棒性测试、形式化验证、机器辨认歹意样本实时监测、黑白盒攻防等畛域。 在深度学习反抗上，咱们在Github开源了AdvBox，Perceptron Benchmark工具。其中Perceptron Benchmark为深度学习模型的鲁棒性评估提供了规范的评测办法，同时也为模型鲁棒性的晋升提供了无效的规范数据集。AdvBox集成了业界深度学习反抗的算法。此项技术已在Github实现开源，并登上了Black Hat、DEFCON等国内工业界会议，受到寰球平安行业的关注和认可。同时，Advbox也已利用于百度深度学习开源平台PaddlePaddle及当下支流深度学习平台，可高效地应用最新的生成办法结构反抗样本数据集用于反抗样本的特色统计、攻打全新的AI利用，加固业务AI模型，为模型安全性钻研和利用提供重要的反对。 咱们心愿可能通过百度平安的技术与服务，让更多人享受到科技带来的便当，让更多企业取得更加平安的 AI 解决方案。 点击链接，调整至1小时43分，查看残缺课程视频https://haokan.baidu.com/v?vi...

明天就七夕了，作为一只有着纯正程序猿血统的单生狗。决定将本人的毕(piao)生(quan)所学, 传授给各位独身狗们。请哂纳(图片限是可能是动态,但实际上全都是动态效果哦)。 1.淘气的 ???? https://www.runoob.com/try/de...（资源链接） 2.壮丽的 3.浪漫动画 4.特效屌炸天的 那么，这么好的资源，在哪里能拿到呢?巧了，小明副业里刚好有。关注小明副业公众号，后盾复原 撩妹。你就能取得这一套撩妹代码了。不要998，不要99.8， 只有在后盾复原 撩妹，没错，你就能够玩转这些撩妹技能了。 留言有奖哦~ 本文由博客群发一文多发等经营工具平台 OpenWrite 公布

Bootstrap Studio Mac网页设计神器 美丽的组件Bootstrap Studio附带了大量漂亮的组件，用于构建响应式页面。我们有页眉，页脚，画廊，幻灯片甚至基本元素，如跨度和div。请参阅下面的一些内容。 漂亮的模板该应用程序附带了许多高级，完全响应的模板，您可以自定义。每个模板都包含多个页面和小部件，您可以在完美的网站中进行选择和匹配。 智能拖放Bootstrap Studio知道哪些Bootstrap组件可以相互嵌套并为您提供建议。它会自动为您生成漂亮的HTML，看起来好像是由专家手工编写的。 创建自己的组件您可以将设计的各个部分作为自定义组件提取出来，并准备好将它们放入您创建的任何设计中。您还可以将这些组件导出为文件并共享它们。 在线图书馆如果您需要我们库中不存在的组件，只需单击“ 组件面板”中的“ 联机”选项卡。在那里，您将找到社区建立和共享的数千个组件。您也可以上传自己的。 链接组件这是一个强大的功能，允许您同步组件，因此更改组件将自动更改另一个组件。这对于需要跨页面更新的页眉和页脚等内容特别有用。 <div id="download"> Bootstrap Studio Mac网页设计神器 </div> 原文地址：https://www.ifuntools.cn/boot...@ifuntools-优秀软件分享

Topaz ReMask 5抠图神器与Photoshop相比，ReMask不需要繁琐的刷子工作来获得高质量的面膜。您只需粗略勾勒出主题并按“计算”即可。在Photoshop中制作一个好的剪辑可能会很痛苦，而且它可能需要一整天的工作。ReMask的直观颜色编码系统将其简化为4个简单步骤：保持，剪切，计算和替换 <div id="download"> Topaz ReMask 5抠图神器 </div> @ifuntools-优秀软件分享

QuartzCode快速开发动画代码工具QuartzCode一款快速，轻量，强大的动画工具，可快速得到原生的ObjC/Siwft代码 我可以用QuartzCode做什么？ 应用程序演练动画动画菜单或场景自定义动画UI应用样机可视化您的想法，并快速迭代不同的动画。在XCode中使用编码手动创建动画非常耗时。QuartzCode大大减少了创建复杂动画的时间。以下是此观看动画中使用的技巧。 共9部动画 使用的形状图层，文本图层，复制器图层和效果图层蒙版变换动画使用2个动画关键路径，变换和不透明度<div id="download"> QuartzCode快速开发动画代码工具 </div> 原文出处：爱疯兔-优秀软件分享@ifuntools-优秀软件分享

今年5月，《晚点LatePost》在《百度无人车计划分拆，正在寻求外部资本》一文中独家报道了百度无人车在寻求外部机构融资，预计分拆的消息。接近无人车项目人士彼时说，“分拆就是时间问题”。 近日记者了解到，百度无人驾驶的分拆计划有可能将在下个月内正式公布。 百度无人车将分拆在百度内部已经是一个公开的秘密。一位员工说，百度无人车团队的人员激励一直用的是无人车期权而非百度股票。 无人车曾是百度集团原COO陆奇大力看好和主导的项目，随着陆奇离开，它的战略优先级开始下降。同时，无人车战略落地和变现看起来遥遥无期，在百度整体面临字节跳动强势进攻，外部宏观经济不景气导致财报承压等背景下，它的分拆显得更加迫切。 新闻来源：晚点LatePost

本文由百度技术团队“蔡锐”原创发表于“百度App技术”公众号，原题为《百度App网络深度优化系列《一》DNS优化》，感谢原作者的无私分享。 一、前言网络优化是客户端几大技术方向中公认的一个深度领域，所以百度App给大家带来网络深度优化系列文章。 本系列文章目录如下： 《百度APP移动端网络深度优化实践分享(一)：DNS优化篇》（* 本文）《百度APP移动端网络深度优化实践分享(二)：网络连接优化篇》《百度APP移动端网络深度优化实践分享(三)：移动端弱网优化篇》 希望对大家在网络方向的学习和实践有所帮助。 百度起家于搜索，整个公司的网络架构和部署都是基于标准的internet协议，目前已经是全栈HTTPS，来到移动互联网时代后，总的基础架构不变，但在客户端上需要做很多优化工作。 DNS（Domain Name System），它的作用是根据域名查出IP地址，它是HTTP协议的前提，只有将域名正确的解析成IP地址后，后面的HTTP流程才能进行，所以一般做网络优化会首选优化DNS。 （本文同步发布于：http://www.52im.net/thread-24...） 二、相关文章《TCP/IP详解 卷1：协议 - 第14章 DNS:域名系统》 《全面了解移动端DNS域名劫持等杂症：技术原理、问题根源、解决方案等》 《美图App的移动端DNS优化实践：HTTPS请求耗时减小近半》 《现代移动端网络短连接的优化手段总结：请求速度、弱网适应、安全保障》 《移动端IM开发者必读(一)：通俗易懂，理解移动网络的“弱”和“慢”》 《移动端IM开发者必读(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结》 三、技术背景DNS优化核心需要解决的问题有两点： 1）由于DNS劫持或故障造成的服务不可用，进而影响用户体验，影响公司的收入； 2）由于DNS调度不准确导致的性能退化，进而影响用户体验。 百度App承载着亿级流量，每年都会遇到运营商DNS劫持或运营商DNS故障，整体影响非常不好，所以DNS优化刻不容缓，通过下图会更直观的了解运营商劫持或故障的原理。 ▲ 运营商劫持或故障的原理 有关移动端DNS劫持等各种疑难杂症，详见文章《全面了解移动端DNS域名劫持等杂症：技术原理、问题根源、解决方案等》。 四、HTTPDNS4.1 概述 既然我们面临这么严峻的问题，那么我们如何优化DNS呢？答案就是HTTPDNS。 大部分标准DNS都是基于UDP与DNS服务器交互的，HTTPDNS则是利用HTTP协议与DNS服务器交互，绕开了运营商的Local DNS服务，有效防止了域名劫持，提高域名解析效率，下图是HTTPDNS的原理。 ▲ HTTPDNS原理 百度App HTTPDNS端上的实现是基于百度SYS团队的HTTPDNS服务，下图介绍了HTTPDNS的服务端部署结构。 ▲ HTTPDNS部署结构 HTTPDNS服务是基于BGP接入的，BGP英文Border Gateway Protocol，即边界网关协议，是一种在自治系统之间动态的交换路由信息的路由协议，BGP可以根据当前用户的运营商路由到百度服务点的对应集群上，对于第三方域名，服务点会通过百度部署在运营商的CDN节点向其他域名权威DNS发起查询，查询这个运营商下域名的最优IP。 百度App独立实现了端的HTTPDNS SDK，下图介绍了端HTTPDNS的整体架构。 ▲ 端HTTPDNS的整体架构 更多HTTPDNS的资料，请见：《全面了解移动端DNS域名劫持等杂症：技术原理、问题根源、解决方案等》、《美图App的移动端DNS优化实践：HTTPS请求耗时减小近半》。 4.2 DNS接口层 DNS接口层解决的问题是屏蔽底层的细节，对外提供简单整洁的API，降低使用者的上手成本，提高开发效率。 4.3 DNS策略层 DNS策略层通过多种策略的组合，使HTTPDNS服务在性能，稳定性，可用性上均保持较高的水准，下面讲解下每个策略设计的初衷和具体实现。 【4.3.1 容灾策略】： 这是一个非常关键的策略，主要解决HTTPDNS服务可用性的问题，实践证明，这个策略帮助百度App在异常情况下挽救回很多流量。 （1）当HTTPDNS服务不可用并且本地也没有缓存或者缓存失效的时候，会触发降级策略，降级成运营商的localDNS方案，虽然存在运营商事故或者劫持的风险，但保障了DNS服务的可用性。 （2）当HTTPDNS服务和localDNS服务双双不可用的情况下，会触发backup策略，使用端上的backup IP。 什么是backup IP？backup IP是多组根据域名分类的IP列表，可云端动态更新，方便后续运维同学调整服务端的节点IP，不是所有域名都有对应的backup IP列表，目前百度App只能保证核心域名的可用性。 既然是一组IP，便有选取问题，backup IP选取机制是怎样的呢？我们的中心思想就是要在端上利用最小的代价，并且考虑服务端的负载均衡，得到相对正确或者合理的选取结果。通过运营商和地理信息，可以选择一个相对较优的IP，但获取地理信息需要很大耗时，外加频次很高，代价很大，所以我们选择了RR算法来代替上面的方法（RR算法是Round-Robin，轮询调度），这样客户端的代价降低到最小，服务端也实现了负载均衡。 【4.3.2 安全策略】： ...

阅读本文大概需要 4 分钟。 17年7月份，我参加了百度的实习生面试，随后在百度开始了半年的实习生活，18年7月份，我参加了百度的校招提前批面试，由于可以同时参加百度多个部门的提前批面试，结果我前前后后面试了10多次，也算是一段比较奇葩的经历了。 当然，实习生面试是这里面最简单的一次了，三轮面试，前两轮都是在问基础，问的也不深入，第三轮面试则直接谈人生谈理想。其实百度的日常实习生面试难度确实比校招要来的容易，因为百度一年四季都在招实习生，反观阿里和腾讯，只有在春招期间招收实习生。 既然上面的面试难度不太具有代表性，那么我还是来说说秋招的百度面试经历吧。 大家都知道，阿里内部用Java居多，腾讯内部用C++居多，而百度内部的语言则是五花八门，Java、C++、Python、PHP，都有一定数量的人在用，所以百度的面试题也会比较杂，什么都有可能考，但亦不会考的特别难。 手写算法是百度秋招必考的一个环节，我那时候都是电话面试，所以直接是用在线写代码的网站来做题的（面试官可以实时看到你的代码情况）手写算法一般是压轴环节，也就是面试官问完基础题，就会开始让你写算法题。 题目的难度也不尽相同，有的面试官让我写过二叉树相关的简单题，也有面试官让我写DFS、BFS的题目，当然，多数题目还是剑指offer上的题目，以及基础题：字符串问题、快排、二分查找、二分查找变式等。 值得一提的是，面试官会允许你在本地IDE进行调试，这样一来可以节省你的时间。 在开始写代码前，面试官一般会先问你的思路，假如他没有问，那你也要主动告诉他，要知道，考察算法题的时候，和面试官的有效沟通也是一个很重要的考察点，否则你可能会漏掉关键信息，以至于无法完成后续答题。 当然，打铁还需自身硬，最关键的一点是，你需要花大量时间刷题，积累经验，保持做题手感，剑指offer上的题目基本要掌握，LeetCode的经典题型必须重视，刷题是一件你需要不断坚持的事情，就和考研前需要不断做数学题一样，都是一个道理。 讲了这么多关于手写算法方面的内容，可能你已经萌生退意了，那我们还是把话题移回到简单粗暴的基础问题吧，计算机网络、操作系统、数据结构这三门课程，百度一样喜欢考，不过难度适中，一般只会考比较基础的问题，比如TCP/IP三次握手、四次挥手，线程和进程的区别，内存管理方式等等。 最后要说的是，百度最喜欢考察的一类题目，叫做海量数据问题，虽然现在越来越多公司都喜欢考这个，但是百度可以说是这类题目的创始人。 所谓海量数据处理，无非就是基于海量数据上的存储、处理、操作。何谓海量，就是数据量太大，所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决，要么是数据太大，导致无法一次性装入内存。 如果大家对这块内容感兴趣，那么我推荐一个大牛的博客，对这方面内容做了很全面的整理，可能很多人已经看过： https://blog.csdn.net/v_july_... 关于百度面试的内容，我就总结这么多了，当然，大部分是针对校招同学的面试题，至于社招的朋友，则更多地会和部门需求匹配，考察的重点也不再是上述这些基础知识和算法题了。 如果仍有疑问，也可以留言参与互动噢。 一介码农，尚能写作，我是黄小斜，不是黄老邪噢 推荐阅读： 记一次面试腾讯的奇葩经历 你点的每个好看，我都认真当成了喜欢

用户常说小程序难找。这不是因为各大 APP 的搜索做得不好，而是因为用户还没有养成需要什么就去搜索的使用习惯。当然，搜索应用可能是个例外。在用户已有固定搜索习惯的情况下，如果小程序能在用户习惯使用的搜索应用中有一个入口，那是不是就不用担心第一批用户来源了。近日，知晓程序发现，用户在百度搜索引擎搜索时，部分搜索结果的首页页面也新增了不少智能小程序入口。百度智能小程序终于入驻了百度主场景，得到了更多的曝光度。百度智能小程序的主场景入口在百度 APP 内进行搜索，你可能会在百度搜索结果页面看到智能小程序的身影。在搜索电影时，用户首先能看到搜索智能聚合的电影排行榜。往下滑动搜索结果，用户就能看到电影热门片单及购票服务，排在第四位的搜索结果就是百度智能小程序。用户在搜索结果页面能看到小程序的服务类目和基本信息，对小程序有一个基本了解。点击打开即可「秒开」智能小程序，享受极速体验。这个过程非常流畅，从「看到」到「得到」，仅需一两秒。知晓程序也用自己常用的智能小程序进行了测试。在搜索唯品会、爱奇艺、爱说唱、虎牙直播时，这几个智能小程序在搜索结果页面中所处的位置都排在前五。搜索小程序名或关键字可以看到智能小程序入口，那搜索某一具体的问题还能在搜索页面看到其入口吗？答案是能。在搜索具体问题时，百度搜索结果也会推荐智能小程序。以「装修什么公司好」为例，在百度搜索该问题，结果页面就会显示齐家的智能小程序。智能小程序的入口与其它搜索结果保持了较大一致，只是多了智能小程序的提示字样。这让用户在使用智能小程序时，没有操作门槛就能体验智能小程序的流畅。从这个角度来说，以多种形式出现在百度搜索结果页前列的智能小程序有了真正属于自己的主场景入口。降低获客成本，开发者的福音在去年 5 月 22 日百度联盟峰会上，百度 APP 总经理平晓黎曾表示，百度将通过开放百度系全域流量和 AI 赋能等方式扶持开发者，共建智能小程序生态。开放百度系全域流量？随着智能小程序越来越多的出现在百度搜索结果页面中，我们似乎可以说，百度全域的全域流量已经在向开发者展开怀抱了。就在两个月前的 2019 百家号创作者盛典上，百家号曾向公众公布了部分数据，其中最引人注目的就是百度的信息流日均推荐量已超过 150 亿。作为百度搜索引擎的主场景，百度搜索结果页面在移动互联网时代依然有着巨大的价值。日活过亿，信息流推荐量 150 亿的百度 APP 对于所有开发者来说都是不能忽视的流量池。现在，百度将它开放了，百度将自己的主场景与开发者共享，所有的小程序开发者都可以用它获取自己的第一批用户。百度智能小程序的工作人员向知晓程序透露，在百度系应用中，同质内容情况下小程序权重大于 H5，分发流量会有正向趋势。 而在百度 APP 端内，百度也会将智能小程序和同内容的 H5 去重，优先展现和调起智能小程序。百度搜索结果优先推荐智能小程序，这是行动上对开发者最好的扶持。对开发者来说，这也标志着百度搜索的全域流量至此全部开放。在流量越来越贵的前提下，这意味着更低的获客成本和更简单的初期发展。百度搜索结果优先推荐智能小程序，这也能帮助用户免去跳转的麻烦，顺畅「秒开」。这种流畅的体验也能够让用户体验更深层次的服务。百度智能小程序就曾在公开课上举例，小红书智能小程序和其 H5 相比，人均时长提升了 50%；携程智能小程序和 H5 相比，访问深度也提升了 150%。从「知道」到「得到」的一站式满足，没有「割裂感」的百度智能小程序带给了用户更好的体验。▲ 百度 APP 总经理平晓黎借助百度搜索结果页面的巨大流量池，小程序可以稳定的获取用户，用户也能得到更好的体验。搜索：百度智能小程序生态的最佳路径百度视频的 CEO 胡浩曾说过，尽管 BAT 都在发力小程序，但微信小程序是一个头部效应非常明显的生态，且强依赖社交分发；支付宝的小程序主要面向交易类应用；百度智能小程序则可以帮助很多开发者找到更适合自己的长尾流量。正如胡浩所说，微信有社交，支付宝有交易，百度也有自己最大的倚仗——搜索。深耕搜索领域多年，百度在流量分发和搜索上都有自己的独到经验。百度在发布智能小程序之时，就公布了智能小程序的四大关键词：体验、流量、智能、开放。在体验上，百度智能小程序「可以最大限度地接近 Native APP」，同时可以弥补原生应用的高开发发布成本，难被检索等问题。在流量上，日推荐量 150 亿次的信息流也足以满足开发者，为开发者输送源源不断的弹药。百度搜索结果页面就是智能小程序的点火助推器，可以帮助智能小程序的开发者获得更好的成长空间。在智能方面，百度智能识图、百度智能语音识别等百度技术接口也都已开放或即将开放。开发者可以更好地调用它们，从而用更智能的方式、减少用户的操作成本。在百度智能小程序中，「智能」是核心，开发者可以通过小程序使得 AI 能力普惠，「让开发者重回业务理解与创意赛道」。在开放方面，百度已经将搜索结果页面的主场景开放给了开发者，给了开发者更多的流量入口。百度 APP 总经理平晓黎在之前的演讲时也曾表示，百度智能小程序已有 40+ 个入口及 1.5+ 亿的日活。出现在百度搜索结果页面的智能小程序，在体验、流量、智能、开放四个方面都做到了发布之初对开发者和用户的承诺。事实上，百度搜索加智能小程序的应用「秒开」体验对于用户和开发者来说都非常有吸引力。百度做搜索起家，用户也习惯在百度搜索引擎上进行检索。对于用户而言，在百度上搜索并打开智能小程序是很自然的，已有的用户习惯也能帮助用户迅速适应搜索结果+智能小程序的搭配。开放主场景，吸引开发者，流畅体验，吸引用户。用搜索赋能智能小程序，这可能会是百度智能小程序生态发展的关键节点。在重视搜索入口这方面，百度和张小龙的想法都极为相似。张小龙曾说过「其实搜索一直应该是小程序的一个主要流量来源。并且小程序和 APP 有一个很大不同，APP 是一个个的信息孤岛，互相之间没法交换信息。但是小程序是可以被系统统一检索到，是可以直接搜索到小程序里面内容的。」无论是微信小程序在搜索的不断加码，还是百度搜索结果优先推荐智能小程序，这都说明了一点：搜索是小程序触达用户的重要方式之一，搜索也是小程序连接用户的最佳路径。全平台后端云服务 —— 知晓云礼金赠送即日起至 3 月 15 日，报名并通过 Web 端公测审核的用户，在正式接入后都可获得获账户礼金 100 元。????「知晓云」cloud.minapp.com，诞生于 2017 年 8 月 8日，是以小程序开发为起点的后端云服务，它免去了应用开发中服务器搭建、域名备案、数据接口开发、线上运维等繁琐流程，让开发者更快、更低成本地做出优质的小程序。报名点这里 ???? 知晓云公测活动 ???? 公测活动结束后还将挑选出 5 名积极反馈的用户获得知晓云限量纪念 T 恤本文首发于「知晓程序」公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/Bw…知晓云是国内首家专注于小程序开发的后端云服务。使用知晓云，小程序开发快人一步。 ...

参考官方文档：定制化翻译API技术文档所需传输参数百度翻译的API所需的除了需要翻译的内容和指定语言外，比较麻烦的是需要制作3个授权认证相关的参数。正式调用APIAPI地址：https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate千万要看清楚这个地址中的vip，而不是官方文档里的private。真是个大坑呢。提交方式：GET 或 POST参数设置（Params或者Body都可以）：在Postman中选择Bulk-edit，加入以下内容：q:{{query}}from:ento:zhappid:{{appid}}salt:{{salt}}sign:{{sign}}选择环境变量，将这几个环境变量加进去：并且根据自己的内容填进去。除了填写这些，我们还需要一些自动的脚本来处理数据，因为百度的认证比较麻烦。在Postman里面选择Pre-script，把脚本加进去：// URL request example: // “https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/vip/translate?q=apple&from=en&to=zh&appid=2015063000000001&salt=1435660288&sign=f89f9594663708c1605f3d736d01d2d4"var query = pm.environment.get(“query”);var appid = pm.environment.get(“appid”);var salt = (new Date).getTime();var key = pm.environment.get(‘secret_key’);var sign_string = appid + query + salt + key;var sign = CryptoJS.MD5(sign_string).toString();// set encoded query textpm.environment.set(“query”, encodeURI(query));// Set a random number to “salt"pm.environment.set(“salt”, salt);// set hashed “sign” value for authenticationpm.environment.set(“sign”, sign);然后就可以点击Send发送了。以下是百度翻译返回的内容：

Graves of the Internet - 互联网坟墓互联网公司逝去产品列表以此祭奠那些夕阳下的奔跑，祭奠那些逝去的青春演示地址点击 这里 https://myvin.github.io/gravesoftheinternet 体验。演示截图起因前两天偶然看到了一个项目 killedbygoogle，上面收录了淘汰的和正在死亡线上的 Google 产品/服务/应用，目前总共收录了 146 款，并且贴心地为每一款产品/服务/应用搭建了一个墓碑，墓碑上列出了产品/服务/应用的名称、上线时间、下线时间、简介和详情的维基百科链接。正好闲来无事，便随手 Google 了 BAT 淘汰的产品/服务/应用，有不少知道的，也有不少不知道的，比如有百度下吧、百度国学、百度有啊、淘江湖，也有曾让你不停抖腿的天天动听，跑过来让你充值的超级QQ，某个夜里挂机 download 资源的 QQ旋风巴拉巴拉。随着这些产品逝去的，有唏嘘，有岁月，有青春，也有大把大把散发着铜臭味的金钱…整理结果于是就整理了下 BAT 三家互联网公司已经逝去或正在逝去的产品（不包括游戏类应用）。具体可点击 这里 查看。目前整理出的 产品/服务/应用 如下：Baidu百度 mall百度 VIP百度未来商店百度医生百度直达号百度外卖百度游戏百度相册百度云 OS百度新知百伯百度说吧乐酷天百度彩票百度有啊baidu.jp 搜索业务百度空间百度国学百度下吧Alibaba智能测肤支付宝生活圈(校园日记、白领日记)支付宝借条天猫宝阿里云引擎 ACE基金淘宝店淘字号来往淘点点快的打车淘宝指数阿里旺旺国际版淘日本淘江湖阿里软件天天动听口碑网雅虎中国云手机助手阿里云博客Tencent腾讯OS(TOS)腾讯微视腾讯Q+腾讯微视腾讯微博QT语音(QQTalk)QQ影像WEB QQ朋友网QQ家园QQ旋风QQ滔滔超级QQ搜搜(SOSO)拍拍网腾讯TMTT浏览器QQ聊天室QQ日历YES平台EOF才疏学浅，难免有错，恳请指正。点击 这里 勘误。

前言关于搜索问题答案的技能，据不知道从哪里来的调查结果显示，让人意外的是有四分之三的人都没能较好的利用网络搜索。在咨询丰富的互联网中，如何有效地搜索那可是快速寻找答案的关键技能啊；这里给您提供了一些有效利用Google/Baidu搜索的提示，助你快速搜获所需信息。如何Google/Baidu搜索你是否每次在Google/Baidu时都只是假如空格分隔关键字呢？相对这基本的搜索功能，合理利用搜索“操作符”，可以帮助你获得更加精确的搜索结果。Google搜索地址为“https://www.google.com”,Baidu搜索地址为“https://www.baidu.com”。site搜索搜索语法：site:url.com synonym “keywords” -excludeKey 2016..2018site:url.com表示只搜索某个网站的页面synonym表示同时搜索近义词“keywords”表示以整个短语作为搜索关键字，而不是拆开为每个词-excludeKey表示排除某个关键字2016..2018表示指定年份时间段内的搜索结果filetype搜索搜索语法：filetype:pdf keywords inititle:titleName of PHPfiletype:pdf指明只搜索类型为pdf的文档，也可以搜索doc、xls、jpg等所有类型的文档keywords是关键字搜索inititle:titleName是指明标题中包含指定关键词的搜索结果星号用来代替任意字符，即搜索任意字符+关键字的搜索结果Google/Baidu学术搜索对于很多在学术研究的多数项目中，只依靠简单的Google/Baidu搜索不能有效达到目的；可以借助使用Google/Baidu学术搜索，其专门用来搜索理论和学术著作的，就是你会在你的论文中引用的那种，其Google学术地址为“https://scholar.google.com”，Baidu学术地址为“http://xueshu.baidu.com”。author搜索搜索语法：author:name keywords “otherKeywords”author:name只表示搜索name发布的论文keywords就是普通的关键字搜索“otherKeywords”前面也说了，表示以整个短语作为搜索关键字，而不是拆开为每个词其他Google/Baidu搜索技巧其他的搜索技巧还有类似字词定义，数学计算，单位换算等，下面一一罗列。define字词定义快速查询字词定义，只要在你想了解的单词前面输入define即可，即define:keywords数学计算快速计算，别费力启动你的计算器软件了；只需要直接在Google/Baidu中输入数学算式就行了，算式可以包含+、-、、/和括号这些基本的算术功能。例如：(48)/2+18-1。单位换算方便的单位换算，只需要输入你想要换算的两种单位即可，例如：100磅=?公斤快捷键操作我相信很多互联网用户不知道可以使用“Ctrl + F”在本页内查找字符。（PS：快捷键的使用在Windows和Mac上略有不同，本文主要以Windows快捷键为例子说明。如果你使用的是Mac，多数情况用“Command”按钮代替“Ctrl”按钮即可。）在本页内查找关键字查找中最重要的快捷键，在你正在查看的任一文档或者页面中，按下“Ctrl + F”键，弹出搜索框后，输入你想查找的字符串，立刻所有对应的字符串都会高亮显示。放大或缩小页面有时候页面字体太小或者在线PDF文档勉强可以阅读，从而需要放大或者缩小页面的需求，你就可以使用“Ctrl + 加号+”或者“Ctrl + 减号-”来放大或者缩小当前页面。选址浏览器地址栏每次使用鼠标移动到地址栏是费神又费力，只要按下“Ctrl + L”或者“F6”，地址栏即可选中。切换标签页和程序在电脑上工作，随着每天工作的开展，运行的应用程序和打开的窗口越来越多，这个时候，可以使用快捷键帮助你在不同的窗口和应用程序间切换，减轻你的烦乱。切换标签页的快捷键为“Ctrl + Tab”，切换窗口快捷键为“Alt Tab”最后提示善用你的大脑、书籍。（PS：Google/Baidu搜索固然很给力，但绝不是搜索结果的唯一选择）学术搜索不要引用维基百科。（PS：维基百科是一个很适合入门的地方，但是很多资料缺乏来源引证）其他……