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科技力集中爆发步入收获期 京东数科成AAAI 2021黑马

作者:正规买球的网站 发表时间:2021-08-05

本文摘要:正规买球的网站,靠谱的买球平台,1 月 7 日。

1 月 7 日。近日,人工智能领域顶级国际学术会议AAAI2021收录的第35篇AAAI论文结果出炉。走在国内AI阵营前列的京东数学,以多达16篇入选论文成为本届AAAI的一大黑马。研究方向包括联邦学习、对抗性学习、深度学习、序列推荐、社交推荐、图神经网络、风险管理的反因果推理、智慧城市领域的时空人工智能等前沿技术领域。

在今年AAAI整体录取率仅为21%的激烈竞争中,京东数码的高录取率实属罕见。一系列研发成果的集中爆发,也充分展示了京东数字在人工智能驱动的工业数字化实践中在人工智能领域的国际顶尖技术实力。以及在高科技人才库方面的领先布局。

值得注意的是,京东数科的一系列研发能力已经走出纯实验室阶段,转化为智慧城市、农业、大宗商品、零售、AI机器人等行业场景的应用,助力整个行业的工业数字化进程。AAAIA协会。onfortheAdvanceofArtificialIntelligence是人工智能领域历史最悠久、内容最广泛的世界顶级学术会议之一。每年都会吸引大量的研究人员和开发人员提交和参与会议,论文竞争异常激烈。

在中国计算机学会国际学术会议排名中,AAAI被列为人工智能领域顶级A级会议,是衡量人工智能产业未来发展方向的重要指标。据了解,新一届AAAI2021将于2月2日至2月9日在网上举行。AAAI2021 联合主席 Kevin Leyton-Brown 在推特上表示,今年接受的提交论文总数达到了“令人震惊的高科技水平”。在提交的9034篇论文中,7911篇被接受,只有1692篇被接受,接受率为21%。

京东数字自主研发联邦学习平台,破解数据孤岛。如何在数据共享的基础上解决“数据孤岛”问题,是近年来业界对联邦学习方向的重点探索。京东数字还推出了自主研发的联邦学习平台——Fedlearn,集成了密码学。��、机器学习、区块链等联邦学习算法,构建安全、智能、高效的链接平台。

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在每个机构的数据不需要传输的前提下,多个i的数据。可以组合标题,实现模型共建等。多方数据联合使用场景,获得加成效果。依托联邦学习平台的前沿技术投入,京东数码此次有两篇该领域的论文入选AAAI2021。

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SecureBilevelAsynchronousVerticalFederatedLearningwithBackwardUpdating基于反向更新的双层异步安全垂直联邦学习,提出了一种结合反向更新和双层异步并行的新型垂直联邦学习框架VFB2,以及VFB2-SGD、VFB2-SVRG和VFB2-此框架下的 SVRG。三种新算法VFB2-SAGA帮助多方协同训练模型不泄露数据隐私,在一定程度上破解了垂直联邦学习算法效率不够高的难点。On the ConvergenceofCommunication-EfficientLocalSGDforFederatedLearning,一个双层异步安全。基于反向更新的 rtical 联邦学习,是联邦学习中用于高效通信的局部随机阶梯。

算法收敛性分析,除了联邦学习中最常用的“局部随机梯度”模型训练算法外,提出了一种新的高效通信分布式随机梯度算法,通过双重压缩机制解决联邦学习中的问题误差补偿。规模模型有效训练中通信开销大的问题,显着降低了通信成本。利用时空人工智能打造智慧城市操作系统,助力民生和产业发展。

在城市管理中,如何准确预测城市交通流量高峰,智能监控危化品全过程,“领导驾驶舱”实时查看城市运行全貌。都是一系列的leadi。

智慧城市领域的技术。京东数码的核心重点是“时空AI”技术,本次部分论文入选AAAI2021。

例如,TrafficFlowForecastingwithSpatial-TemporalGraphDiffusionNetwork基于时空图扩散模型的交通流预测,设计了基于异构图神经网络的深度学习模型,对时空不同区域的交通信息进行建模。与现有的相比,只考虑了局部空间关系。�交通预测算法具有一定的优势,可以在整个城市的不同区域获得更准确的预测结果。此外,RobustSpatio-TemporalPurchasePredictionviaDeepMetaLearning基于深度元学习鲁棒时空销售预测,提出了一种时空元学习预测STMP模型,应用于零售行业购物节期间的销售预测。

STMP 是一个空间。基于元学习的口语多任务深度生成模型。它使用具有少量学习能力的元学习框架来捕获销售数据的时空表示。

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然后,生成模块利用提取的时空表征和当前的销售数据来推断预测结果,从而帮助商家根据爆炸性的销售预测提前做好充分的准备。值得注意的是,京东数字推出的智慧城市操作系统作为政务数字服务的数字基石和技术基础,实际上包括了时空数据引擎、以时空AI为核心的时空智能引擎、基于数字网关的时空智能引擎。关于联邦学习。

科技与莫奈可视化平台等诸多前沿技术,可以实现城市海量数据高效安全的“对话”。�AI算法模块化输出。

以“时空大数据引擎”为例。例。“智慧城市操作系统”的实现速度比传统数据平台快10-100倍,并且不断迭代;依靠时空智能引擎,一个20人的团队过去做空气质量分析和预测AI模型开发需要两年时间。

现在,“智慧城市操作系统”一个人只需两天就可以完成,大大降低了人工智能的开发成本,加快了人工智能的落地步伐。在一系列技术领先的应用下,京东数字智慧城市操作系统在雄安实现了区块数据平台,成为雄安新区城市大数据资源中心的实际载体;基于京东的“智慧城市操作系统”,江苏省南通市还建成了全国首个现代化城市治理指挥中心,汇聚南通市75个部门的数十亿数据。交通。

大屏幕实时呈现南通市的运行情况、公共安全、环境污染等情况,实现一屏概览。序列推荐和社交推荐让营销服务更加精准。

��基于用户已有的行为标签,为自己真正需要的商品推荐智能服务,与千人一起进行智能营销?这背后是推荐算法。京东数学也有围绕推荐方向入选AAAI2021的论文。现有的基于会话的序列推荐算法目前被广泛使用,但它只考虑了产品在每个会话中的点击转化方式,而忽略了产品在不同会话之间的潜在关联性。

为了解决目前算法的不足,论文Graph-EnhancedMulti-TaskLearningofMulti-LevelTransitionDynamicsforSession-basedRecommendation提出了一种图。ased增强多任务学习框架基于图模式增强多任务学习会话序列推荐系统,利用异构注意力机制学习每个会话中的产品转换模式,实现基于会话的序列推荐;还引入了跨越不同会话的图学习模型,并在产品表示学习中加入了全局关系的建模,因此可以实现。同时学习商品的短期和长期序列关系。

基于图模型。�� 强多任务学习会话序列推荐系统论文 Knowledge-awareCoupledGraphNeuralNetworkforSocialRecommendation 基于知识关系的连接图 神经网络的社交推荐系统引入了社交推荐场景中商品的关系,提出了一种基于连接图的在知识上。关系神经网络模型可以学习到更准确的用户偏好,可以在一定程度上缓解稀疏用户在推荐中的影响,从而增强推荐模型的鲁棒性。

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此外,在风控领域,JD数学也有论文入选。The CausalLearningofRetailDelinquency 消费者违约情景的因果学习探讨了配额对用户风险的因果影响。

通过尖端的双机器学习,克服现有数据中的“幸存者偏差”。问题在于构建一个能够反映“策略-风险”因果关系的无偏估计量,促进风险管理与机器学习理论的更深入融合,帮助信贷机构制定更科学的信贷策略。

16篇论文入选AAAI2021,是京东数字技术实力集中爆发的一个很好的例子。�.事实上,截至2021年1月,京东数码已经发布了。在AAAI、IJCAI、CVPR、KDD、NeurIPS、ICML等国际顶级人工智能会议上发表相关论文近150篇,涵盖机器学习、计算机视觉、语音和自然语言处理。

在其他领域也取得了世界一流的研究突破。此外,京东数码持续加大技术研发投入。目前,公司研发及专业人才占近70%。

2020年上半年,公司技术研发投入占比近16%,一直与互联网科技巨头持平甚至更高。未来,京东数码将继续沿着AI方向推动行业数字化,继续在国际顶尖研发领域探索突破,夯实技术基础,为客户提供全方位的数字化服务科技+产业+生态,T。

实体产业共同进步。编辑:刘派。


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