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算法

1606內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋AI算法相關(guān)前沿資訊、研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)、分類應(yīng)用。

共 1606 條

知乎互動反作弊實(shí)踐

本次分享主題是知乎互動反作弊實(shí)踐。作為UGC（用戶生成內(nèi)容）社區(qū)，知乎面臨一系列風(fēng)險，反作弊團(tuán)隊目前針對垃圾信息、刷粉、刷贊、賬戶盜用以及流量攻擊等問題進(jìn)行識別與治理，覆蓋業(yè)務(wù)場景多，面臨諸多挑戰(zhàn)。

2025-02-11 09:12:55

算法反作弊實(shí)踐 UGC

拍賣的價格怎么定？聊聊轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)拍賣場的起拍定價算法演變

本文主要從起拍價定價這一實(shí)際應(yīng)用場景出發(fā)，以實(shí)際問題舉例，指標(biāo)先行提供指導(dǎo)方向，再逐步介紹每一種算法思路，步步為營，揚(yáng)長避短進(jìn)行優(yōu)化，最終給出目前還比較work的一種方案。

2024-09-26 19:00:54

拍賣算法定

快速學(xué)會一個算法，集成學(xué)習(xí)！

單個模型的預(yù)測可能存在偏差或方差，難以表現(xiàn)出最佳效果，但通過集成多個模型，能夠綜合各自的優(yōu)點(diǎn)，減少預(yù)測誤差，提升模型的魯棒性和準(zhǔn)確性。

2024-09-09 23:04:04

算法模型效果

EasyRec 推薦算法訓(xùn)練推理優(yōu)化

本文將分享 EasyRec 推薦算法訓(xùn)練和推理優(yōu)化。EasyRec 推薦算法訓(xùn)練整體框架主要包括：數(shù)據(jù)層、Embedding 層、Dense 層和輸出層。這個架構(gòu)可以在多種平臺上運(yùn)行，包括 MaxComput、開源大數(shù)據(jù)平臺 EMR 和深度學(xué)習(xí)的容器平臺 DLC。

2024-08-28 08:43:58

推薦模型 EasyRec 推薦算法訓(xùn)練

GenAI時代的實(shí)時數(shù)據(jù)分析：Apache Pinot與向量索引技術(shù)探秘

本文將分享如何使用 Apache Pinot 將實(shí)時數(shù)據(jù)分析和檢索增強(qiáng)生成 RAG 結(jié)合起來。隨著實(shí)時機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的發(fā)展，實(shí)時數(shù)據(jù)的價值越來越多地被挖掘出來。

2024-08-19 10:06:44

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析推薦算法

遺傳進(jìn)化算法進(jìn)行高效特征選擇

在目標(biāo)函數(shù)方面，遺傳算法(GA)能夠取得比序列前向選擇(SFS)更好的結(jié)果，因為它能夠利用盡可能多的CPU內(nèi)核來并行運(yùn)行目標(biāo)函數(shù)，但代價是它的運(yùn)行速度是所有算法中最慢的。

2024-08-13 11:59:07

遺傳進(jìn)化算法

多場景多任務(wù)統(tǒng)一建模在網(wǎng)易云音樂的算法實(shí)踐

本文將分享網(wǎng)易云音樂在跨域多場景建模方面的工作。云音樂的核心場景包括每日推薦，每天更新 30 首歌曲，以列表形式呈現(xiàn)；還有流式推薦、實(shí)時更新，和每日推薦一樣都是直接為用戶推薦歌曲；此外還有歌單推薦，包括首頁推薦歌單以及 MGC 歌單。

2024-08-08 10:38:40

算法云音樂多場景建模

社群推薦算法在騰訊游戲的實(shí)踐

社交網(wǎng)絡(luò)的定義是由節(jié)點(diǎn)(個人)和節(jié)點(diǎn)之間的社會關(guān)系(親人、同事、朋友等)組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。社交網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)通常就是獨(dú)立的個人，部分節(jié)點(diǎn)集合構(gòu)成社群，一個社群通常由聯(lián)系緊密的人組成，社交網(wǎng)絡(luò)中通常有多個社群。

2024-08-06 08:34:51

社群推薦算法騰訊游戲

Moka合伙人兼CTO劉洪澤：深入業(yè)務(wù)場景持續(xù)創(chuàng)新，打造全員體驗更好的HR SaaS

近幾年，Moka專注于本土市場，為很好頭部的企業(yè)提供了產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)，得到了客戶的高度認(rèn)可。隨著中國企業(yè)出海，Moka也開始服務(wù)海外企業(yè)，這也是我們走向全球化的第一步。

2024-07-04 08:57:01

螞蟻多模態(tài)團(tuán)隊在視頻多模態(tài)方向的技術(shù)探索

本文將分享螞蟻多模態(tài)認(rèn)知團(tuán)隊過去一年在視頻多模態(tài)檢索領(lǐng)域的研究成果。文章主要圍繞如何提升視頻文本語義檢索效果，及如何高效地進(jìn)行視頻同源檢索這兩項研究工作展開。

2024-05-21 07:54:30

視頻多模態(tài)語義檢索算法

百度推薦資源冷啟動實(shí)踐

新資源的冷啟動策略是分發(fā)生態(tài)中一個很重要的課題，本文將分享百度在新資源冷啟動方面的實(shí)踐。

2024-05-20 07:52:06

冷啟動策略推薦算法推薦系統(tǒng)

算法在 58 畫像平臺建設(shè)中的應(yīng)用

用戶畫像平臺是企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的根基，精準(zhǔn)營銷、精細(xì)化運(yùn)營和個性化推薦都離不開用戶畫像的建設(shè)。精準(zhǔn)地刻畫用戶行為、興趣以及需求尤為重要。本文將探討算法在 58 用戶畫像平臺建設(shè)中的作用，包括畫像標(biāo)簽體系的建設(shè)，個性化推薦、精細(xì)化運(yùn)營等業(yè)務(wù)應(yīng)用。

2024-05-09 07:32:09

用戶畫像平臺大數(shù)據(jù)算法

基于因果推斷的推薦系統(tǒng)：回顧和前瞻

通過因果推斷方法為用戶的興趣以及從眾性分別學(xué)習(xí)相應(yīng)的表征。這屬于前述分類框架中的第三部分，即在有因果先驗知識的情況下，使模型更具可解釋性。

2024-04-12 07:40:37

因果推斷推薦模型推薦系統(tǒng)

螞蟻金服異常檢測和歸因診斷分析實(shí)踐

本文將分享異常檢測與歸因診斷在螞蟻金服的實(shí)踐。某個 KPI 指標(biāo)為什么會上升或下降？歸因診斷的任務(wù)就是解釋這些指標(biāo)變化的原因。

2024-03-13 07:35:34

歸因診斷算法 KPI 指標(biāo)

畫像標(biāo)簽體系構(gòu)建與應(yīng)用實(shí)踐

次分享題目為畫像標(biāo)簽體系構(gòu)建與應(yīng)用實(shí)踐。用戶行為為用戶在 APP 上操作所產(chǎn)生的行為，業(yè)務(wù)日志則為用戶自己點(diǎn)擊、下單、搜索等行為在服務(wù)器端產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。畫像標(biāo)簽是通過規(guī)則統(tǒng)計和挖掘算法對用戶行為和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算后得出的用戶等維度的數(shù)據(jù)。

2024-03-07 07:31:20

畫像標(biāo)簽算法業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

機(jī)器人都會走迷宮了，我們?nèi)绾卧诓脝T浪潮中升職加薪！

我們只有不斷地學(xué)習(xí)新知識和技能，以保持高水平的編程能力。這不僅能夠提升我們的工作效率，還能夠在職場競爭中脫穎而出，讓我們一起在裁員的浪潮中升職加薪。

2024-02-22 08:44:11

機(jī)器人走迷宮 Java 算法

斯奇拉姆排序 - 基于公平性的排序?qū)W習(xí) 原創(chuàng) 精選

排序?qū)W習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用在最近數(shù)年來非常罕見。經(jīng)典的算法比如 BPR 和 CLiMF 早在 10 多年前就已經(jīng)被發(fā)明。因此當(dāng) 2023 年國際會議 AIBT 2023 上有學(xué)者提出斯奇拉姆排序時，眾多聽眾眼前一亮。該算法因此獲得了最佳論文報告獎。本文將帶領(lǐng)讀者一品該算法的細(xì)節(jié)，從而深入理解推薦系統(tǒng)算法。

2024-02-07 08:00:00

算法推薦系統(tǒng)BPR

實(shí)例講解程序中機(jī)器學(xué)習(xí)常見的推薦算法

本文提供了三種常見的推薦算法示例，包括協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾和深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)。這些算法在.NET環(huán)境中的實(shí)現(xiàn)有助于開發(fā)人員理解不同類型的推薦系統(tǒng)，并為用戶提供個性化推薦。

2024-02-05 09:30:10

推薦算法深度學(xué)習(xí)內(nèi)容過濾

百度推薦排序技術(shù)的思考與實(shí)踐

本文將分享百度在推薦排序方面的思考與實(shí)踐。在整個工業(yè)界的推廣搜場景上，特征設(shè)計通常都是采用離散化的設(shè)計，需要保證兩方面的效果，一方面是記憶，另一方面是泛化。特征都是通過哈希的方式做成 one hot 的離散化。

2024-01-09 07:48:07

推薦排序算法策略數(shù)據(jù)背景

螞蟻營銷推薦場景上的因果糾偏方法

本文將分享螞蟻營銷推薦場景上的因果糾偏方法。下面介紹螞蟻團(tuán)隊基于數(shù)據(jù)融合糾偏的工作，目前已經(jīng)發(fā)表在 SIGIR2023 的 Industry Track 上。工作的思路是通過無偏數(shù)據(jù)來做數(shù)據(jù)增廣，指導(dǎo)模型的糾偏。

2024-01-09 07:34:22

因果糾偏推薦系統(tǒng)推薦模型

OPPO 廣告召回算法實(shí)踐與探索

本文將分享 OPPO 在廣告召回算法上的一些具體的實(shí)踐和探索。主要從四個方面講解：主路召回模型選型、離線評估指標(biāo)建設(shè)、樣本優(yōu)化實(shí)踐、模型優(yōu)化探索。

2024-01-02 07:44:27

廣告召回算法多路召回

線路規(guī)劃，尋路算法介紹及代碼實(shí)現(xiàn)

下面是對Dijkstra算法和A*算法的詳細(xì)介紹，包括算法思路、過程和使用C#或Java實(shí)現(xiàn)的源代碼。這兩種算法都是常用的尋路算法，可以根據(jù)具體需求選擇使用。

2023-12-20 08:35:54

Dijkstra算法 A*算法計算機(jī)圖形學(xué)

快手 Dragonfly 策略引擎的設(shè)計與應(yīng)用

本文將分享在設(shè)計和應(yīng)用策略引擎方面，快手是如何應(yīng)對邏輯復(fù)雜且難以抽象的系統(tǒng)問題的。Dragonfly 在定位上是一個面向搜廣推領(lǐng)域的通用圖引擎框架及其周邊工具所構(gòu)建的開發(fā)生態(tài)。該系統(tǒng)為快手內(nèi)部搜廣推服務(wù)提供了統(tǒng)一的基座引擎，同時為上層業(yè)務(wù)提供了靈活的流程編排能力。

2023-12-18 08:44:54

Dragonfly 基座引擎引擎框架

知乎艦橋平臺如何打造內(nèi)容運(yùn)營平臺提升業(yè)務(wù)能力？

本文將分享知乎艦橋平臺的三板斧-內(nèi)容篇。艦橋平臺是一站式內(nèi)容&用戶&創(chuàng)作者管理、運(yùn)營、分析平臺。它包括篩選、打包、分析、監(jiān)控、營銷、投放、干預(yù)等多種能力，專注于內(nèi)容運(yùn)營、內(nèi)部營銷、創(chuàng)作者運(yùn)營、內(nèi)容供應(yīng)鏈、數(shù)據(jù)中心和內(nèi)容分層運(yùn)營等場景。

2023-12-11 06:49:47

知乎艦橋平臺內(nèi)容運(yùn)營平臺

中國科學(xué)院：已在分組加密算法的差分密碼分析方面取得進(jìn)展

該工作團(tuán)隊設(shè)計了一個面向分組加密算法的領(lǐng)域編程語言 EasyBC，在此基礎(chǔ)上提出了通用、可擴(kuò)展的差分密碼分析方法，研制了全自動分析工具平臺 EasyBC。

2023-11-20 09:54:52

編程語言加密算法

終于有人講透了用戶分析方法論

本文詳細(xì)介紹了用戶運(yùn)營工作中用到的用戶分析方法。適合初級用戶運(yùn)營師和想要進(jìn)入用戶運(yùn)營行業(yè)以及成為數(shù)據(jù)/商業(yè)分析師的人士閱讀。

2023-11-20 07:10:48

用戶分析聚類算法

淘寶推薦場景的利器：融合復(fù)雜目標(biāo)且支持實(shí)時調(diào)控的重排模型

本文主題為融合復(fù)雜目標(biāo)且支持實(shí)時調(diào)控的重排模型在淘寶流式推薦場景的應(yīng)用，其中第一個關(guān)鍵詞是重排模型，有兩個定語，一是支持復(fù)雜的目標(biāo)，二是目標(biāo)之間的權(quán)重可以實(shí)時調(diào)節(jié)，今天主要討論這樣的重排模型在手淘信息流式場景的應(yīng)用。

2023-11-16 07:21:06

重排模型推薦場景

掌握四種常用限流算法，面試包過

本篇介紹了四種常用的限流算法：固定窗口算法、滑動窗口算法、漏桶算法和令牌桶算法。每種算法都有其特點(diǎn)和適用場景。

2023-11-15 07:40:40

限流算法漏桶算法令牌桶算法

網(wǎng)易云音樂推薦系統(tǒng)的冷啟動技術(shù)

冷啟動技術(shù)對于推薦系統(tǒng)豐富平臺內(nèi)容生態(tài)、提升用戶體驗等方面都至關(guān)重要。本文主要分享云音樂推薦的多模態(tài)冷啟動技術(shù)。

2023-11-14 07:16:51

冷啟動技術(shù)推薦系統(tǒng)

多任務(wù)和多場景在華為推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用

本文將分享多任務(wù)和多場景算法在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。廣告主會根據(jù)自己的一些運(yùn)營指標(biāo)，為某一次點(diǎn)擊或者某一種轉(zhuǎn)化的類型進(jìn)行付費(fèi)，因此我們會針對轉(zhuǎn)化鏈路中的多個環(huán)節(jié)進(jìn)行用戶行為的預(yù)估，比如點(diǎn)擊率、下載等轉(zhuǎn)化率。

2023-11-10 08:14:40

推薦算法推薦系統(tǒng)

網(wǎng)易如何做到數(shù)據(jù)指標(biāo)異常發(fā)現(xiàn)和診斷分析？

指標(biāo)對業(yè)務(wù)至關(guān)重要，快速準(zhǔn)確地檢測出異常指標(biāo)可以幫助我們及時發(fā)現(xiàn)和解決業(yè)務(wù)中的問題。本文將分享網(wǎng)易嚴(yán)選在指標(biāo)異常檢測與診斷分析方面的實(shí)踐。

2023-11-09 07:17:51

數(shù)據(jù)指標(biāo)算法

OPPO智能增長算法核心架構(gòu)與應(yīng)用

本文將分享在智能手機(jī)這一制造行業(yè)下，OPPO Andes智能云團(tuán)隊所采用的智能增長算法的核心架構(gòu)，以及相關(guān)的應(yīng)用場景。

2023-11-02 07:14:23

智能手機(jī)算法

軟件測試再進(jìn)化，Testin云測遠(yuǎn)程真機(jī)服務(wù)優(yōu)勢明顯?

Testin云測擁有專業(yè)的機(jī)房、覆蓋廣泛的機(jī)型、龐大的交付團(tuán)隊，在多年的企業(yè)服務(wù)過程中積累了非常多的服務(wù)經(jīng)驗。

2023-10-27 12:42:19

Testin云測已開展大模型+軟件測試的探索行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的技術(shù)創(chuàng)新之路

在以大模型技術(shù)為代表的深度學(xué)習(xí)和軟件行業(yè)深度結(jié)合之后，軟件測試也正在成為大模型升級升級改造的行業(yè)之一，大模型的應(yīng)用可以使得軟件測試過程能夠?qū)崿F(xiàn)更高的自動化程度和更準(zhǔn)確的結(jié)果。?

2023-10-20 20:26:31

九章云極DataCanvas多模態(tài)大模型平臺的實(shí)踐和思考

本文將分享九章云極 DataCanvas 在多模態(tài)大模型平臺方面的一些思考和實(shí)踐。多模態(tài)大模型可以為我們做很多事情，例如視頻理解，大模型可以幫我們總結(jié)視頻的摘要以及關(guān)鍵信息，從而節(jié)約我們看視頻的時間；大模型還可以幫助我們進(jìn)行視頻的后期分析，例如節(jié)目分類、節(jié)目收視率統(tǒng)計等；此外，文生圖也是多模態(tài)大模型的一個重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

2023-10-20 07:50:33

多模態(tài)大模型算法

Testin云測：以科技力量助力企業(yè)騰飛?

Testin云測將繼續(xù)秉持創(chuàng)新、專業(yè)、可靠的理念，以頂尖的科技技術(shù)、全方位的測試服務(wù)以及完善的客戶支持體系，助力更多企業(yè)順利實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 ?

2023-10-19 20:00:53

信息流場景下的AIGC實(shí)踐

以QQ瀏覽器的信息流場景為例，每個內(nèi)容都展示有標(biāo)題和封面圖。這是用戶在決定是否點(diǎn)擊查看詳細(xì)內(nèi)容時的關(guān)鍵參考因素，對于用戶來說，標(biāo)題和封面圖是否命中用戶興趣極大影響用戶的消費(fèi)行為。所以，吸引人的標(biāo)題和封面圖無論是對創(chuàng)作者、平臺方還是廣告商來說都非常重要。

2023-10-18 07:09:31

電信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營事件知識圖譜構(gòu)建

中國電信股份有限公司北京研究院的 AI 研發(fā)中心承擔(dān)集團(tuán)和研究院雙重項目研發(fā)，重點(diǎn)圍繞網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營領(lǐng)域研發(fā)網(wǎng)絡(luò) AI 算法能力。本文將分享 AI 研發(fā)中心在電信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營場景下的事件知識圖譜構(gòu)建工作。

2023-10-17 07:54:43

快手內(nèi)容冷啟動推薦模型實(shí)踐

快手每天有海量的創(chuàng)作者生產(chǎn)視頻內(nèi)容，每天的新視頻達(dá)到千萬的量級，而每個新視頻其實(shí)都是嗷嗷待哺的新生兒，我們團(tuán)隊主要是從 B 端視角出發(fā)完成新內(nèi)容的分發(fā)。本文將分享快手在內(nèi)容冷啟動推薦方面的實(shí)踐。

2023-10-12 07:32:27

冷啟動推薦模型

音樂驅(qū)動數(shù)字人技術(shù)詳解

本文主題為音樂驅(qū)動數(shù)字人的算法和實(shí)踐。Music XR Maker 著重音樂，可以理解為基于音樂內(nèi)容做虛擬元素的創(chuàng)建，實(shí)質(zhì)是屬于 AI 驅(qū)動當(dāng)中的音樂驅(qū)動，可以驅(qū)動的項目包括歌聲合成、歌唱口型生成、舞蹈動作生成、樂器手勢生成、歌唱表情生成等，還包括后續(xù)將會逐步迭代加入的場景燈效舞美。

2023-10-09 07:29:35

算法音樂驅(qū)動數(shù)字人

DAMO-YOLO：兼顧速度與精度的高效目標(biāo)檢測框架

本文將分享速度與精度兼容的高效目標(biāo)檢測框架 DAMO-YOLO。DAMO-YOLO 實(shí)現(xiàn)低成本模型定制化，是基于自研的 MAE-NAS 算法。可以根據(jù)延遲或者 FLOPS 預(yù)算來低成本的定制化模型。

2023-10-07 08:12:05

DAMO-YOLO 算法

基于全景圖視覺自注意力模型的室內(nèi)框架估計方法

今天分享的主題是基于全景圖視覺自注意力模型的室內(nèi)框架估計方法，此方法主要關(guān)注室內(nèi)框架估計（indoor estimation layout estimation）任務(wù)，任務(wù)輸入2D圖片，輸出圖片所描述場景的三維模型。

2023-10-07 07:21:42

注意力模型算法

打造用戶增長場景下的AB實(shí)驗體系，我們需要做什么？

本文主題為打造適合用戶增長場景的 AB 實(shí)驗體系。文章將介紹新用戶場景下實(shí)驗面臨的問題，以及一種新的實(shí)驗體系，并結(jié)合實(shí)際案例介紹新實(shí)驗體系的應(yīng)用。

2023-09-28 07:23:14

AB 實(shí)驗體系算法

螞蟻信貸圖風(fēng)控實(shí)踐

本文主要介紹圖近線、在線、離線風(fēng)控體系，以及圖分析、圖計算，在螞蟻消費(fèi)、網(wǎng)商信貸業(yè)務(wù)上的應(yīng)用。圖風(fēng)控技術(shù)規(guī)?；臉I(yè)務(wù)落地，一開始我們只是簡單的嘗試，效率比較低，因為信貸場景較為嚴(yán)謹(jǐn)，上線需要進(jìn)行離線測算、旁路驗證。這就需要保證離線在線的數(shù)據(jù)源頭一致、計算語義一致，實(shí)現(xiàn)圖仿真功能。否則只能通過離線表JOIN的方式進(jìn)行構(gòu)圖，很難支持3-6個月的圖回測。

2023-09-15 07:28:02

風(fēng)控體系圖風(fēng)控技術(shù)

風(fēng)控場景全流程模型構(gòu)建及應(yīng)用實(shí)踐

本次分享的主要內(nèi)容是線上小額信貸各場景下風(fēng)控模型的搭建，包括風(fēng)控實(shí)踐中遇到的問題和我們嘗試的一些解決方式。

2023-09-04 07:03:35

風(fēng)控模型智能風(fēng)控

AIGC與因果推斷雙向賦能

本次分享主題為 AIGC 與因果推斷的雙向賦能。依賴于大模型的參數(shù)量的增長，自去年11 月份ChatGPT發(fā)布以來，大語言模型涌現(xiàn)出了非常優(yōu)秀的能力，包括對文本語義的理解、語義的搜索和語言組織的能力。并且開放給終端用戶，為大眾提供了更多AI發(fā)展的想象空間。

2023-08-28 07:15:49

AIGC 因果推斷

網(wǎng)易云音樂實(shí)時數(shù)倉治理優(yōu)化實(shí)踐

云音樂數(shù)倉平臺已經(jīng)上線使用超過6年時間，目前累計用戶（包括離職人員）超過700人，每日UV超過200，涉及數(shù)倉開發(fā)、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、分析師、算法、業(yè)務(wù)開發(fā)、QA等幾乎所有角色的開發(fā)人員。

2023-07-27 07:44:07

云音樂數(shù)倉平臺

用戶出行需求預(yù)測

本文將分享飛豬在用戶出行需求預(yù)測方面的一些工作。在飛豬 APP 端、支付寶或者淘寶端，我們用到的交通相關(guān)的業(yè)務(wù)主要有三個：機(jī)票、火車票和汽車票。

2023-07-21 08:24:02

算法任務(wù)學(xué)習(xí)模型

時序預(yù)測算法在蔚來汽車的應(yīng)用探索

蔚來汽車致力于構(gòu)建全球創(chuàng)新的智能能源服務(wù)體系；本文以換電站為例，分享時間序列預(yù)測在蔚來汽車換電站場景下的各種應(yīng)用。

2023-07-14 07:15:13

算法智能能源服務(wù)體系

京東搜索EE鏈路演進(jìn)

本文將從搜索EE近期的全量迭代出發(fā)，展現(xiàn)其鏈路演進(jìn)的整體脈絡(luò)，包含：EE自適應(yīng)動態(tài)探測模型——EE場景建模方式升級——打分與穿插兩階段一致性升級——探測與自然流量全局聯(lián)動優(yōu)化四個階段，梳理對搜索EE的思考與下一步迭代方向。

2023-07-13 09:23:19

搜索EE 算法

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