情感分类实战 主讲人：龙良曲 Google CoLab ▪ Continuous 12 hours ▪ free K80 for GPU ▪ no need to cross GFW Load Dataset Network Load word embedding Train Test 下一课时 GAN Thank You.

对话交互的价值：在哪儿/在那儿 • 行业早期，价值待验证 • “能帮我把转化率提升50%吗？” • 需求界定师：砍掉不合实际的需求 • “能不能把我的销售、客服全换成机器人？” • “能不能通过分析上课视频，来解答学生的问题？” • 对话设计师：怎么更优雅地达到目的 • “公交车上你会给老人让座吗？” • 做能做且有价值的事，努力把不能做的事变成可做的 Thanks 爱因互动，欢迎你的加入

Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李/松/胡争 23选择 Flink Ic+b+1g #2 常DCCDC 分析方案 #1 如3实时写 4F取 ## 未来规划 #4 #见的CDC分析方案 #1 离线 HBase 集u分析 CDC 数a 、CDC记录实时写入HBase。高吞P + 低延迟。 2、小vSg询延迟低。 3、集u可拓展 ci评C ci评C B点 、行存o引不适O分析A务。 2、HBase集ur护成e较高。 3、通过Re12o4Server定DHF23e， ServerlB化Rs存完H用不上。 4、数a格式q定HF23e，不cF拓展到 +arquet、Avro、Orcn。 t点 A3a/21 Kudu 维护 CDC 数据p 、支持L时更新数据，时效性佳。 2、CK加速，适合OLAP分析。 方案评估 优点 、cedKudup群，a较小众。维护 O本q。 2、H HDFS / S3 / OSS 等D裂。数据c e，且KAO本不如S3 / OSS。 3、Kudud批量P描不如3ar4u1t。 4、不支持增量SF。 h点 直接D入CDC到Hi2+分析 、流程能E作 2、Hi2+存量数据不受增量数据H响。 方案评估 优点 、数据不是CR写入； 2、每次数据D致都要 MERGE 存量数据 。T+ 方GT新3R效性差。 3、不M持CR1ps+rt。

Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度，无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 Netherlands Groups）为全球排名前列的资产管理 公司，服务遍及40多个国家，核心业务是银行、保险及资产管理等。引入云原生基础设 施，打造新一代大数据分析自助平台。 客户诉求: • 交互式服务、常驻服务、离线分析业务统一平台调度； • Job级别的调度管理，包括生命周期、依赖关系等； • 支持业界主流计算框架，如Spark、TensorFlow等； • 多用户公平分配资源，快速响应高优先级作业

云原生安全威胁分析与 能力建设白皮书 中国联通研究院 中国联通网络安全研究院 下一代互联网宽带业务应用国家工程研究中心 2023 年 11 月 版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法 律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追 究其相关法律责任。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 二、云原生关键技术威胁全景..............................................................................19 2.1 云原生安全威胁分析...................................................................................19 2.2 路径 1：镜像攻击 拒绝服务攻击........................................................................................25 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 2 2.3.4 容器网络攻击..........................................................................

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329 8.7.1 循环神经网络的梯度分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 8.7.2 通过时间反向传播的细节 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 453 11.4.3 凸目标的收敛性分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454 11.4.4 随机梯度和有限样本 . . . 实际实验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 471 11.6.3 理论分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 474 11.7 AdaGrad算法

这是一本面向人工智能，特别是深度学习初学者的书，本书旨在帮助更多的读者朋友了 解、喜欢并进入到人工智能行业中来，因此作者试图从分析人工智能中的简单问题入手，一 步步地提出设想、分析方案以及实现方案，重温当年科研工作者的发现之路，让读者身临其 境式的感受算法设计思想，从而掌握分析问题、解决问题的能力。这种方式也是对读者的基 础要求较少的，读者在学习本书的过程中会自然而然地了解算法的相关背景知识，体会到知 循环神经网络 11.3 梯度传播 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 11.8 LSTM 原理 11.9 LSTM 层使用方法 11.10 GRU 简介 11.11 LSTM/GRU 情感分类问题再战 11.12 预训练的词向量 11.13 参考文献 第 12 章 RCNN、SSD、YOLO、 RetinaNet 系列等。 语义分割(Semantic Segmentation) 是通过算法自动分割并识别出图片中的内容，可以 将语义分割理解为像素点的分类问题，分析每个像素点的物体的类别信息，如图 1.16 所 示。常见的语义分割模型有 FCN、U-net、PSPNet、DeepLab 系列等。 预览版202112 1.4 深度学习应用 11

种子语料 机器学习模型 人工标注 15 华为云主动学习平台 16 华为云主动学习平台 17 1 2 4 3 分类 算法 简史 深度 学习 架构 难点 应用 案例 目录 18 情感分析 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% Accuracy Precision Recall F1 score 和友商效果对比-汽车领域 外观漂亮音质不错，现在电子产品基本上都是华为的了 ---  汽车不错，省油，性价比高 ---  这个政策好啊，利国利民 --- 19 细粒度情感分析 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1 动力 外观 内饰 空间 操控 油耗 舒适性 性价比 汽车细粒度情感分析各属性结果 Accuracy F  定制化Loss，单模型多输出  数据标注灵活  结合数据增强，针对不均衡数据做优化 用户反馈的话题类型， 并进行热点话题分析 等。 准确率：96% 税务问题 分类 识别用户在税务局 中咨询的问题类型， 并进行热点问题分 析。 准确率：99% 广告检测 识别文本是否是广 告。如“去屑洗发 水，全国包邮”。 准确率：92% 案件描述 分类 对案件描述进行分类， 并进行可视化展示。 准确率：93% 政务问题 分类 识别用户所问问题 类型并进行热点问 题分析。 准确率：98%

机器学习 深度学习 人工智能 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 对象存储 数据库 数据仓库 数据流分析 商业智能 Map/Reduce 内存数据库 数据检索 点击流 用户活动 内容生成 购买 点击 喜好 传感器数据 机器学习& 人工智能 大数据 更多的用户 更好的产品 更多的数据 更好的分析 围绕数据的“飞轮” 算法 数据 程序模型 GPUs & 计算加速 用程序的核心&业务之中吗? Amazon AI 构建于深度学习之上的智能服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 生活化的语音服务 Polly Lex 对话引擎 Rekognition 图像分析 深度学习框架 MXNet, TensorFlow, Theano, Caffe, Torch 为客户模型定制的 深度学习框架 人工智能 的托管的 API服务 Amazon AI: 新的深度学习服务 like AWS Lambda and AWS DynamoDB is really appealing.” Amazon Rekognition 基于深度学习的图像识别服务 目标和场景检测 面部分析 人脸比对 人脸识别 集成了 S3, Lambda, Polly, Lex 对象和场景识别 为成千上万的对象、场景和概念生成标签，并配有可信度的数字 • 检索、过滤并对 图片库去粗取精 •

系 统 的 服 务 个人简介——达观数据CEO 陈运文 达观数据：全球领先的文本智能处理专家 l 为企业提供文本挖掘、知识图谱、搜索引擎和个性化推荐等文本智能处理技术服 务，是国内首家将自动语义分析技术应用于企业数据化运营的人工智能公司 专注于文本挖掘的国际领军人工智能企业 l 获得全球三十大最佳AI企业等荣誉，拥有国家级高新技术企业、CMMI3资质认 证、ISO9001质量管理体系认证、双软认证等最全面的企业服务资质。 什么是NLP 概念：Natural Language Processing 自然语言处理 目的：让机器理解人类的语言，是人工智能领域的重要 分支，用于分析、理解和生成自然语言，方便人机交流 应用：智能问答，机器翻译，文本分类，文本摘要，标 签提取，情感分析，主题模型 NLP发展简史 1950S 1980s 1990s 2006~至今 以机器翻译为开端，作 为早期尝试，但不是很 成功 深度学习和传统机器学习 输入数据 深度学习算法 输入数据 特征工程 传统机器学习算法 非常耗费时间 以文本分类过程举例，常见 的特征提取算法包括： 词频 TF-IDF 互信息 信息增益 期望交叉熵 主成分分析 … 特征工程需要手工寻找特 征，花费大量人力，特征的 好坏往往决定最终结果 深度学习基础结构 基础神经元结构 多个神经元连接组成神经网络 字词表示 计算机 电脑 [ 0, 0, 0, 0