SPEAKER / 徐明泉 百度外卖首席架构师 引言：外卖配送的背后 2 引言：外卖订单调度系统要考虑的因素 3 订单相关 骑士相关 • 商户、用户位置 • 用户期望时间 • 预计出餐时间.. • 现有订单的配送路线 • 新增订单后配送路线的改变情况 • 历史取送餐速度 • 完成每个订单的预计时间 • 熟悉的区域 • 配送工具 • 装载情况.. 环境相关 • 当前配送的繁忙程度 2 3 提纲 4 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 提纲 5 外卖订单的智能 调度系统 一. 智能调度系统的 大数据分析监控 二. 智能调度系统中 的人工智能 三. 外卖订单智能调度系统发展历程 6 人工派单模式 • 调度员根据订单地址和骑士 位置来进行订单分配 • 人力调度派单峰值为每人 系统综合考虑各因素进行 订单分组，然后再指派给 合适的骑士 订单云端分组 整体最优分配 调度 系统 4.0 深度学习智能模式 • 出餐时间估算更准，缩短 骑士到店等待时间，节省 运力，提升用户等餐体验 出餐时间预估 深度学习智能 调度 系统 2.0 系统派单模式 • 系统综合考虑配送距离、 骑士运力、期望送达时间 等因素来自动派单 配送距离 期望送达时间 骑士运力 订单相似度 调度

网页前端 移动应用前端 系统架构图 会话分析 用户意图识别 检索模块 段落或句 子检索 文档检 索 专业检索接口： 商品参数接口 商品价格接口 商品信息接口 商品卖点接口 促销活动接口 订单信息接口 语法语义分析 用户画像 Json/rest 答案获取和排序模块 答案实体抽取 返回最相关答案 相关性句子排序 …… 机器学习／深度学习模型 电商知识库 社交嵌入应用前端 下单购买 订单查询 售后服务 其它闲聊 …… • 用户意图识别是非常 重要的一环。针对不 同的意图， 可以采用 不同的策略回应 • 用户意图识别可以采 用深度学习建模分类 你好，我买了两台空调，想问下安装 咋收费的呀？ =》售后服务 问问你，苹果6与6S的运行内存都是1G 吗? =》商品研究 订单能不能改成货到付款？ =》订单查询 23 深度学习模型： 从会话历史数据中学习回答问题

基于频繁k项集，连接生成候选频繁k+1项集。 3） 令k=k+1，转入步骤2。 12 2.Apriori算法 算法案例 第一次迭代：假设支持度阈值为2，创建大小为1的项集并计算它们的支持度。 订单编号 项目 T1 1 3 4 T2 2 3 5 T3 1 2 3 5 T4 2 5 T5 1 3 5 项集 支持度 {1} 3 {2} 3 {3} 3 {1,5} 2 {2,3} 2 {2,5} 3 {3,5} 3 F2 项集 支持度 {1,3} 3 {1,5} 2 {2,3} 2 {2,5} 3 {3,5} 3 C2 订单编号 项目 T1 1 3 4 T2 2 3 5 T3 1 2 3 5 T4 2 5 T5 1 3 5 15 2.Apriori算法 算法案例 2 {2,5} 3 {3,5} 3 C2 再次消除支持度小于2的项集。在这个例子中{1，2}。 现在，让我们了解什么是剪枝，以及它如何使Apriori成为查找频繁项集的 最佳算法之一。 订单编号 项目 T1 1 3 4 T2 2 3 5 T3 1 2 3 5 T4 2 5 T5 1 3 5 16 2.Apriori算法 算法案例

1 2022年01月 机器学习-人工神经网络 黄海广 副教授 2 本章目录 01 发展历史 02 感知机算法 03 BP算法 3 1.人工神经网络发展历史 01 发展历史 02 感知机算法 03 BP算法 4 1.人工神经网络发展历史 发展历史 1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型， MP模型 神经元数学模型 神经元生理结构 输入层 输出层 隐藏层 5 1.人工神经网络发展历史 1960年代，人工网络得到了进一步地发展 感知机和自适应线性元件等被提出。 M.Minsky仔细分析了以感知机为代表的神 经网络的局限性，指出了感知机不能解决 非线性问题，这极大影响了神经网络的研 究。 单层感知机的数学模型  1 w b 2 w iw N w 1x 2x =1 ? ???? + ? 6 1.人工神经网络发展历史 1982年，加州理工学院J.J.Hopfield 教授提出了Hopfield神经网络模型 ，引入了计算能量概念，给出了网 络稳定性判断。 离散Hopfield神经网络模型 1T 2T IT N T … … 1x 2x ix nx 7 1.人工神经网络发展历史 1986年，Rumelhart和 McClelland为首的科学家提出了

��������������������������������������������������������������������������������� 2 1.1.1 Pytorch 历史 �������������������������������������������������������������������������������������������������� ������������������������������������������������������������ 11 概述 大家好，本章是主要介绍一下深度学习框架 Pytorch 的的历史与发展，主要模 块构成与基础操作代码演示。重点介绍 Pytorch 的各个组件、编程方式、环境 搭建、基础操作代码演示。本章对有 Pytorch 开发经验的读者来说可以直接跳 过；对初次接触 Pytorch 开发者的欢迎。其模型训练支持CPU与GPU、支持分布式训练、 云部署、针对深度学习特定领域有不同的丰富的扩展库。 1.1.1 Pytorch 历史 Pytorch 在 2016 年由 facebook 发布的开源机器学习（深度 学习）框架，Pytorch 最初的来源历史可以追溯到另外两个 机器学习框架，第一个是 torch 框架，第二个是 Chainer，实 现了 Eager 模式与自动微分，Pytoch

15.7 参考文献 预览版202112 人工智能绪论 我们需要的是一台可以从经验中学习的机器。 −阿兰·图灵 1.1 人工智能 信息技术是人类历史上的第三次工业革命，计算机、互联网、智能家居等技术的普及 极大地方便了人们的日常生活。通过编程的方式，人类可以将提前设计好的交互逻辑交给 机器重复且快速地执行，从而将人类从简单枯燥的重复劳动工作中解脱出来。但是对于需 NVIDIA GPU 和 Google TPU 等并行加速芯片训练模型参数。如围棋程序 AlphaGo Zero 在 64 块 GPU 上从 零开始训练了 40 天才得以超越所有的 AlphaGo 历史版本；自动网络结构搜索算法使用了 800 块 GPU 同时训练才能优化出较好的网络结构。 目前普通消费者能够使用的深度学习加速硬件设备主要来自 NVIDIA 的 GPU 显卡， 图 1.12 例举了从 Out[4]: {'loss': [0.31980024444262184, # 历史训练误差 0.1123824894875288, 0.07620834542314212, 0.05487803366283576, 0.041726120284820596], # 历史训练准确率 'accuracy': [0.904, 0.96638334, 0.97678334

2. 研究目标 对数据机房的温度进行预测 ⚫ 根据机房的历史运行数据变化预测未来 XX 分钟机房的温度值，从而实现空调的预测控制。 风机状态 服务负载 天气状况 室外温度 室外湿度 门禁状态 时序数据 温度预测 预测控制 节能调节 3. 研究内容 ⚫ 时间序列预测方法的比较 传统时间序列预测 ⚫ 对单个维度历史信息进行 预测 ⚫ 捕获简单线性关系，模型 简单 ⚫ 代表算法有AR，

人员要编写一个程序 来管理网上商城。经过思考，开发人员可能提出如下一个解决方案：首先，用户通过Web浏览器（或移动应 用程序）与应用程序进行交互；紧接着，应用程序与数据库引擎进行交互，以保存交易历史记录并跟踪每个 用户的动态；其中，这个应用程序的核心——“业务逻辑”，详细说明了应用程序在各种情况下进行的操作。 为了完善业务逻辑，开发人员必须细致地考虑应用程序所有可能遇到的边界情况，并为这些边界情况设计合 幸运的是，对日益壮大的机器学习科学家群体来说，实现很多任务的自动化并不再屈从于人类所能考虑到的 逻辑。想象一下，假如开发人员要试图解决以下问题之一： • 编写一个应用程序，接受地理信息、卫星图像和一些历史天气信息，并预测明天的天气； • 编写一个应用程序，接受自然文本表示的问题，并正确回答该问题； • 编写一个应用程序，接受一张图像，识别出该图像所包含的人，并在每个人周围绘制轮廓； • 编写一 假设我们想要训练一个皮肤癌识别模型，但它（在训练数据集中）从未“见过”黑色皮肤的人群，这个模型 就会顿时束手无策。 再比如，如果用“过去的招聘决策数据”来训练一个筛选简历的模型，那么机器学习模型可能会无意中捕捉 到历史残留的不公正，并将其自动化。然而，这一切都可能在不知情的情况下发生。因此，当数据不具有充 分代表性，甚至包含了一些社会偏见时，模型就很有可能有偏见。 20 1. 引言 1.2.2 模型 大多

加载 Generator 使用 tf.data.TextLineDataset 加载文本 “Hello TensorFlow” Try it！ 使用 tf.keras.Model 管理模型 历史上的 tf.keras.Model • Class tf.compat.v1.keras.Model • Class tf.compat.v1.keras.models.Model • Class

Hinton，发布基于深度学习的 搜索引擎 Microsoft 深度学习驱动的语音 识别大幅提升精度 软银孙正义设立1000亿美元人 工智能基金，320亿美元收购芯 片架构公司ARM 2016.7 公司简介 历史业绩 领先技术 20年 科研经验 800余位 技术研发人员 150余位 人工智能博士 唯一 深度学习 平台公司 累计融资 全球最大 核心技术 全球领先 商业营收 市占率 行业第一