深度学习在图像审核的应用 腾讯优图实验室 谭国富 http://open.youtu.qq.com SACC2017 优图团队立足于社交网络大平台，借助社交业务积累 的海量人脸、图片、音乐等数据，专注在人脸、图像、 音乐、语音、机器学习等领域开展技术研究，并积极 推动研究成果在业务中落地产生价值。 关于优图实验室 人脸识别 图像识别 音频识别 SACC2017 目录 01 腾讯优图内容审核能力介绍 技术诉求：自动识别图片或视频中出现的文 字、二维码、logo等内容以及违规人像、淫 秽、血腥、暴力、极端主义、恐怖主义图像 等，方便平台进行违规处理和风险管控。 业务痛点：面对越来越爆发的安全风险，解决办法门 槛高， 成本高；迫切需要技术解决方案 SACC2017 图像内容审核技术 OCR技术 图像分割以及超分辨率技术 优图图像技术还包括：图像分类、图像增强、艺术滤镜、图片去水印、图像融合、图像修补等。 性感图片：又称疑似图片，不含直接色情 内容但有一定的诱惑性，建议进行人工审 核； Ø 正常图片：不含不良内容的正常图片。 色情图片 性感图片 SACC2017 内容审核 – 图像暴恐内容识别 l 识别应用：腾讯云，微云，QQ群 Ø 对于输入的图片，系统将会通过对其内容的识别 分析给出其属于武装份子、管制刀具、枪支弹药、 人群聚集、火灾、血腥、极端主义或恐怖主义标 识的概率，通过其概率最大的类型，判断其图片

1 深度学习在电商搜索和聊天机器人中的应用 探索 SPEAKER / 程进兴 2017年4月 2 3 苏宁国际美国硅谷研究院 苏宁美国硅谷研究院创 建于2013年11月，其宗旨是建立 高科技人才和专利的蓄水池，推 动苏宁持续地创新和转型，为用 户提供简约完美的用户体验。 硅谷研究院由来自云计 算、大数据、人工智能及深度学 习等不同专业背景的工程师、数 据科学家及分析师组成。目前包 含人工智能、大数据和创新三个 实验室。 4  程进兴，苏宁美国研究院技术总监，斯坦福大学 博士，清华大学本科。 曾在甲骨文，雅虎，微软， 沃尔玛实验室等多家公司从事搜索，广告，大数 据分析，机器学习，人工智能应用等方面的研发 工作。在此期间，发表了10多篇相关领域的研究 论文，并有10多项相关领域的专利。  业余爱好： 骑行 个人简介 电子邮箱： jim.cheng@ususing.com 5 议程 山地车，死飞，自行车，碟刹，折叠车，公路车， 单车 • 解决方案  同义词 ？  归一化 ？ 預報 =》预报， 五岁 =》 5岁 目前商品搜索中的一些问题 7 人工智能／深度学习在搜索中的应用：网页／电商搜索 • 基于深度学习的（Query, Document）分数是Google搜索引擎中第3重要的排序信 号 • 亚马逊（Amazon／A9)电子商务搜索引擎中， 深度学习还在实验阶段，

搜狗深度学习技术在广告推荐领域的应用 舒鹏 目录 CONTENTS 01 搜索广告背景知识 02 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 03 基于多模型融合的CTR预估 04 若干思考 搜索广告背景知识 信息需求 用户查询 查询理解 广告召回 点击率预估 排序计价 结果展示 点击及后续行为 广告库 日志收集 展示日志 点击日志 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 无需分词：基于字符粒度表达的问答系统设计 Sogou Inc 文本相关性计算 文本相关性计算 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 LSTM LSTM LSTM 中长款 牛仔 外套 ResNet-50层 CNN-LSTM Encoder CNN CNN 中长款牛仔外套 Cosine-Loss 广告物料推荐 深度学习在搜狗搜索广告的一些应用 方向 用途 相关技术 图像理解 图片物料推荐 CNN 文本相关性 广告召回、创意生成 Deep，线下训练流程解耦 Wide & Deep … … … … … … … … … Wide Deep Embedding 背景和优势  Google于16年6月份发表相应论文  用于应用商店中推荐APP的排序  基于TensorFlow平台，可兼具业界流行模型（LR、DNN）的优点  一次训练给出两个模型，流程简洁稳定，效果更佳 若干思考 若干思考 DL的强项 输入不规整

Tsung-Hsien Wen (2016) Chitchat-Bot: 开域闲聊机器人 闲聊机器人 • Seq2seq+Attention Question 闲聊机器人 • 问题 • 容易产生“安全”的答案 • 目标函数中考虑 • 对话容易继续进行 • 降低产生“我不知道”这类答案的可能性 • 带来新的信息 • 让产生的答复与之前的不同 • 语义要连贯 • 加入互信息：同时考虑从answer到question的概率 深度学习在NLP里的新舞台 • 通向强人工智能之路？ 爱因互动 EIN+: 深度定制对话服务 爱因互动 EIN+ • 为企业提供人工智能对话解决方案 • Conversation as a Service Bot应用场景 • 清晰的知识结构和边界 • 非标准化服务，信息不对称 • 能够通过数据积累提升服务质量 • 能够建立知识和技术壁垒 • 对话作为粘合剂 • 用户画像，推荐系统，营销转化 爱因互动：API

云端图像技术的深度学习模型与应用 李东亮 360 人工智能研究院 lidongliang@360.cn 2017.10.20 SACC2017 360电脑安全产品 月活跃数达到4.42亿 360手机安全产品 移动端用户总数已达约1.49亿 360浏览器 月活跃用户数量为3.03亿 360导航 日均独立访问用户为8900万人 日均点击量约为4.51亿次 360搜索 稳定拥有35%以上的市场份额 稳定拥有35%以上的市场份额 中国最大的互联网安全公司 360智能硬件 智能摄像头超400万，儿童手表超 350万，行车记录仪超300万 SACC2017 奇虎360 安全 ——360的基因 SACC2017 【万物互联的新时代】 线上安全 线下安全 泛 安 全 安全 ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ ｜ 老幼安全—穿戴 家人安全—家居 出行安全—车辆 …… 电脑安全 手机安全 企业安全 …… 新时代的奇虎360 SACC2017 万物互联的新时代 交通 智能家居 机器人 AR/VR/MR 智能手机 穿戴设备 SACC2017

房客人关系图谱 扫一扫二维码图案，加我微信 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 4 目录  为什么要做AI选房  如何做AI选房  模型演变历程  实践应用  总结&思考 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 5 为什么做AI选房？ 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 6  条件：基于相同的名额下进行比较 人工+AI 去化率33% 纯人工 去化率21% 纯AI 去化率26% 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 36 实践应用 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 37 分数映射  模型输出  房源质量分数 • 根据概率值排名进行映射 • 分数分布比较稳定 • 10分制易于业务使用

超大规模深度学习在美团的应用 余建平 美团点评用户平台研究员 自我介绍 自我介绍 2011年硕士毕业于南京大学计算机科学与技术系。毕业后曾在百度凤巢从事机器学习 工程相关的工作，加入美团后，负责超大规模机器学习系统，从无到有搭建起支持千亿 级别规模的深度学习系统，与推荐、搜索、广告业务深度合作，在算法上提供从召回到 排序的全系统优化方案，在工程上提供离线、近线、在线的全流程解决方案。 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 目录 • 美团超大规模模型场景简介 • 超大规模机器学习MLX  MLX平台目标  MLX平台架构 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 美团超大规模模型应用场景 美团推荐 美团搜索 美团广告 美团应用场景简介 • 场景特点 亿级的用户，千万级的O2O商品 海量的用户行为，完整的交易闭环 • 模型场景应用  召回模型  排序模型 超大规模模型的有效性 • VC维理论  描述模型的学习能力：VC维越大模型越复杂，学习能力越强  机器学习能力 = 数据 + 特征 + 模型 • 数据  海量数据： 美团的亿级用户、千万级POI • 特征  大规模离散特征 > 小规模泛化特征 • 模型  DNN > 树模型 > LR 美团超大规模模型应用场景 • 可扩展的机器学习架构

经典算法与深度学习 在外卖物流调度中的应用 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

深度学习在微博Feed流应用实践 刘博 新浪微博机器学习研发部关系流算法负责人 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 目录 微博Feed流产品介绍—排序场景 Ø 信息获取方式 • 主动获取（关注） Ø 内容形式 • 博文/文章/图片/视频/问答/话题/… • 被动获取（推荐） Ø 微博—社交媒体领跑者 • DAU：1.72亿，MAU：3 Ø 规模大 • 用户和Feed内容数量大 Ø 指标量化 • 用户体验 • 内容更新快，实时性要求高 • 内容形式多样、非结构化 • 海量计算、超大规模模型优化 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 目录 CTR概要介绍 数据 特征 目标 模型 效果 Ø CTR任务特点 Ø CTR预估常用算法 • LR • GBDT 曝光流 模型服务 模型训练 模型优化 模型评估 模型预测 CTR预估 排序策略 权值映射 业务排序 其他策略 特征工程 特征存储 特征查询 实时数据 自解释特征 1 2 3 深度学习应用与实践 常规CTR方法排序 微博Feed流排序场景介绍 目录 为什么选择深度学习 Ø 线性CTR模型 • 优势：简单高效、可解释性强 • 局限性：特征工程繁琐、无法表达高维抽象特征 Ø

PYCON CHINA 基于深度学习的多维时间序列 预测在数据机房中的应用 目 录 1 背景介绍 2 研究目标 3 研究内容 4 后续工作 1. 背景介绍 数据机房面临的能耗问题 数据机房面临电量消耗巨大的问题 空调是数据机房中电量消耗最大的设备 空调为什么那么耗电？怎么优化节能？ 低效的 冷却装 置 服务主 机工作 发热 影响空 调耗电 量原因 建筑材料 隔热和散