云原生开放智能网络代理 MOSN 金融级云原生架构助推器 肖涵（涵畅） 蚂蚁金服高级技术专家 SOFAMosn 项目负责人1/10 MOSN，云原生时代的安全网络代理 Service Mesh 控制面 Galley Pilot Pod SOFA 服务 MSON Kubernetes TLS，国密 服务鉴权 Mirror Ingress Controller Pod Msg TCP、Http、SOFA • 透明劫持 • 平滑升级 • 可观测性 • 网络包过滤器 • 协议包过滤器 • 协议扩展 • 可观测性扩展 • 路由扩展 • 集群管理扩展 模块化 安全 智能 高性能3/10 MOSN 助力业界最大规模之一的 Service Mesh 实践 核心支付链路覆盖 容器规模 几十万 峰值 QPS 千万 CPU 0%~2% MEM 15M RT 0.2ms

星际争霸与人工智能 阿里巴巴认知计算实验室 龙海涛 Why StarCraft? Challenge Problems for Artificial Intelligence Imperfect Information Huge State and Action Space Long-Term Planning Temporal and Spatial Reasoning

全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 ……………………………………………… 7 4.1 针对人工智能内生安全风险 ………………………… 7 4.2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 15 目 录- 1 - 人工智能安全治理框架 人工智能是人类发展新领域，给世界带来巨大机遇，也带来各类风险挑战。 落实《全球人工智能治理倡议》，遵循“以人为本、智能向善”的发展方向，为 推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合

云+社区技术沙龙 腾讯智能运维（Metis）项目实践 张戎 机器学习高级研究员 张戎 腾讯云 云服务平台部 机器学习高级研究员 • 2015年毕业于新加坡国立大学数学专业，获博士学位； • 2015年加入腾讯科技（深圳）有限公司，机器学习岗位； • 智能推荐系统：神盾推荐项目，2015年7月-2016年5月 • 智能安全系统：机器学习+安全业务，2016年6月-2017年7月 • 智能运维系统 智能运维系统：机器学习+业务运维，2017年8月-至今 SPEAKER 01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 智能运维（AIOps） 基于机器学习的智能运维 发现问题 • 时间序列异常 • 日志分析异常 • 设备性能异常 分析问题 • 多维下钻分析 • 关联事件分析 关联事件分析 • 容量预估分析 解决问题 • 扩容 • 决策 • 调度 • 优化 智能运维学件库 • 可重用 • 可演进 • 可了解 智能运维学件库 智能运维能力框架体系 AIOps 团队角色划分 01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 单维时间序列分析

位操作函数 字符串函数 条件函数 数学函数 JSON解析函数 类型转换函数 格式转换函数 通用函数 时间和日期函数 BITMAP函数 HLL函数 窗口函数 哈希函数 Baidu 百度智能云文档 目录 2 SQL手册 数据类型 TINYINT数据类型 TINYINT数据类型 长度: 长度为1个字节的有符号整型。 范围: [-128, 127] 转换: Doris可以自动 +------------------------+ +------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 1 row in set (0.00 sec) Baidu 百度智能云文档 SQL手册 3 BIGINT数据类型 BIGINT数据类型 长度: 长度为8个字节的有符号整型。 范围: [-9223372036854775808, 9223372036854775807] +------------------------------------------+ 1 row in set (0.05 sec) 1 row in set (0.05 sec) Baidu 百度智能云文档 SQL手册 4 转换: Doris不会自动将DOUBLE类型转换成其他类型。用户可以使用CAST()将其转换成TINYINT, SMALLINT, INT, BIGINT, STRING

Python的智能问答之路 张晓庆 目录 CONTENTS 智能问答简介 QA快速实践 Python开发的利与弊 总结展望 1 智能问答简介 智能问答领域分类、举例、应用场景 智能问答领域分类 [Duan 2017] 智能问答举例-Community QA • 数据结构化 Ø 用问答对的方式进行知识表示 Ø 知识点：由若干个问题（相似问）、以及 能回答这些问题的答案组成 Ø 为什么用这种形式？ ü 减轻人工维护答案的工作量 ü 同一知识点下的问题语义相同，是很好的 训练数据 智能问答应用场景 • 辅助人工 Ø 客服 Ø 营销 Ø 特定领域、重复性的对话 • GUI补充 Ø 语音助手 Ø 电话助手 • Voice-only Apps Ø 智能音箱 Ø 车载设备 Ø 可穿戴设备 2 QA快速实践 任务拆解、各个击破 任务拆解 • 业务 Ø 解决什么问题？ 支持Java调用 优势总结 缺点举例1-内存占用高 Python：一切皆对象 • python执行由解析器解析为C语言对应的结构 • python对象取值仅对应C结构的一个属性 • 附加字段、引用指针均消耗内存 • 解决方案：c++封装kv存储，编译成so供python调用，内部采用unordered_map实现 • 提升：1g文件，python load dict占用5~6g，kvdict存储占用1~1

从计算机组成原理看 C 语言指针 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 请问下面这三段代码有什么错误？ • float x = -3.14; • printf(“%f\n”, abs(x)); ：自动随系统位数决定大小 • 刚刚说过，计算机的位数决定了内存地址的大小。 • 而指针的本质就是内存地址，所以指针的大小在 32 位系统上就 32 位， 64 位系统上就 64 位。 • 稍后我们再来详细讲解一下指针，有时候我们需要把指针的地址值存在整型变量里。 • 而 32 位平台上的指针是 32 位， 64 位平台上的指针是 64 位。 • 所以是不是需要根据当前平台来判断要使用哪一种代码了？ 也就是说： sizeof(intptr_t) = sizeof(void *) = sizeof(uintptr_t) size_t ：表示大小的整数类型，其实等价于 uintptr_t • 除了指针需要随系统位数变化之外，数组的长度也是需要随系统位数变化的。 • 如果 64 位系统上 size_t 还是 uint32_t ，那就无法表示超过 4GB 大小的数组了。 • 今日乳 ja 笑话：

达观数据 陈运文 文本智能处理的深度学习技术 达观数据CEO 陈运文 博士 • 中 国 计 算 机 学 会 高 级 会 员 ， A C M 和 I E E E 学 会 会 员 ， 复 旦 大 学 计 算 机 博 士 和 杰 出 毕 业 生 • 原 腾 讯 文 学 高 级 总 监 、 盛 大 文 学 首 席 数 据 官 、 百 度 核 心 技 术 工 程 师 • 三 十 项 国 家 技 术 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。 权威认证的人工智能服务，可充分保障客户业务实践与业务安全 力 为数百家中国知名客户提供完善的文本智能处理服务 01 文本智能处理背景简介 7 文本 语音 图像 人工智能 Voice Image Text 达观专注于人工智能中的文本处理细分领域 文本处理任务 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