本文探讨了基于深度学习的多维时间序列预测在数据机房中的应用，旨在通过预测机房温度，优化空调控制以节省能源。研究首先比较了传统时间序列预测方法（如AR、ARIMA）与深度学习方法（如RNN、LSTM）的不同，指出后者在捕获非线性关系和多维依赖方面的优势。进一步提出混合多维时间序列预测方法（如LSTNet、TPA-LSTM），以更好地提取维度间的复杂关系。通过LSTNet模型，结合卷积层、循环层和自回归层，捕捉时间和空间依赖，实现对机房温度的精准预测，最终达到节能调节的目标。

文档介绍了华为云在文本分类中的深度学习实践，涵盖了分类算法、深度学习架构及主要应用领域。内容包括文本分类的各个步骤，从数据预处理到模型训练和部署，还涉及情感分析和主动学习平台的使用。实验结果显示，华为的模型在汽车、电商和社交领域的F1评分分别为0.84、0.93和0.95，表现优于友商。主要挑战包括数据标注效率和模型效果优化。

文档介绍了贝壳找房在房源质量评分中应用深度学习及其算法优化的实践。系统通过AI选房解决了人工选房的高成本和主观性问题，实现了房源质量的全面评估。模型经历了多次迭代，从v1.0的初版系统到v2.0的深度学习模型，再到v2.0+版本的持续优化。v1.0版本基于XGBoost模型，结合静态和时序特征，构建了90维特征集，包括客源、性价比、业主、市场、经纪人和基本属性等多个维度。v2.0版本引入了DNN和RNN模型，进一步提升了预测效果。在特征工程方面，文档提到了对房源的静态特征和时序特征的提取与组合，并通过离散化处理优化特征表现。

文档主要介绍了美团在推荐、搜索和广告业务中应用超大规模深度学习的经验。余建平从美团的业务场景出发，详细描述了超大规模模型的应用场景，包括召回模型和排序模型，并提到了MLX平台的目标和架构。文中还提到了VC维理论，强调了数据、特征和模型在机器学习能力中的作用，其中大规模离散特征和DNN模型被认为更优。美团的应用场景具有海量数据、完整的交易闭环和LBS相关推荐的特点。

文档总结了百度搜索中深度学习的工程实践，包括深度学习在搜索系统中的应用、解决排序中的语义匹配问题，以及业务场景落地中的工程难点。文档还介绍了深度学习在搜索中的发展历程，从初步尝试到应用深化，再到取得突破性进展。同时，文档比较了传统机器学习和深度学习在搜索排序中的区别，提到了深度学习模型的建模对象、模型结构等方面的创新，以及工程实践中的具体挑战。

文档阐述了微博在在线机器学习和深度学习实践中的经验，包括推荐场景的构建、在线机器学习模型的应用效果、深度学习模型的选择与优化。微博自2008年起逐步构建了包括Hadoop、大数据、机器学习等技术体系，2019年实现了在线深度学习。平台架构涵盖了数据计算、模型训练、特征工程等核心环节，确保了高效的模型开发与部署。通过在线FM模型和DeepFM模型的应用，微博在推荐系统中取得了显著的效果提升，相关指标较离线模型提升5%-8%。

本文档介绍了深度学习在图像和视频处理中的应用技术，涵盖了夜景增强、图像和视频去模糊以及视频超分辨率等方面。文中详细讨论了这些技术的实现方法，包括基于深度学习的新方法如SPMC层等，并对这些技术的应用前景进行了展望。

文档探讨了如何利用深度学习技术提高高精地图生产的自动化率。通过深度学习，可以实现对地物的自动识别，例如路牌、信号灯、车辆等，并自动生成其3D位置。DeepMap公司在高精地图的制作、更新和维护过程中采用了TensorRT进行推断，具有高精确率和高召回率。公司还面临着训练集获取困难和3D点云检测精确率不足等挑战。文中提到，操作员的反馈可以用于不断优化训练集，从而提升模型性能。

文档讨论了深度学习在视频搜索领域的应用，包括内容理解、关键词搜索和排序三个主要方面。内容理解方面涵盖了自动分类、目标检测与跟踪、视频智能封面图等方法，采用了FastText、bi-LSTM等技术，取得了显著的效果。关键词搜索部分涉及语音表征技术，如百亿级的语音模型。排序方面则提到了个性化表征，包括用户行为分析和 看视频的整个生命周期的处理。

文档介绍了达观数据在文本智能处理领域的技术应用及实践经验。深度学习在文本挖掘中具有优点，如利用非监督数据训练字词向量、端到端模型提供新思路、克服传统模型缺点，但也存在小数据效果有限、调参工作量大、硬件环境限制等缺点。实践中建议结合业务场景选择模型，初期使用传统机器学习-model作为baseline，难题可尝试端到端方法。NLP的应用包括文本分类、情感分析、机器翻译等，达观数据专注于文本处理，为多行业提供服务。