Executor MXNet： 博采众家之长 3D Image Construction https://github.com/piiswrong/deep3d 100行Python代码 在 TX1 无人机上运行 TX1 with customized board Drone Realtime detection and tracking on TX1 ~10 frame/sec with 640x480 Zendesk Quickbooks Hubspot Lex: 构建自然的通过语音和文本的会话交互 不断提升的 人性化交互… • 联系、服务支持中心的接口 (文本 + 语音) • 员工工作效率和协同 (分钟级别到秒级) Origin Destination Departure Date Flight Booking “Book a flight to London” Automatic

优化以减少误差累积 回路检测 SLAM应用介绍 • 扫地机器人 小米扫地机器人 以激光雷达为核心 戴森360°Eye扫地机器人 以视觉为核心（顶部有全景摄像头） SLAM应用介绍 • 无人机 大疆Phantom4 结合双目立体视觉和超声波，实现空中精准悬停和安全航线自动生成 SLAM应用介绍 • 无人车 MobileEye、特斯拉等自动驾驶方案 以廉价的摄像头为主 Google无人车项目Waymo 朝实时稠密三维重建发展 • 单目实时三维重建 • 多目实时三维重建 • 基于深度相机的实时三维重建 • 多传感器融合 • 结合IMU、GPS、深度相机、光流计、里程计等 未来工作展望 • 协同SLAM • 稠密SLAM • 场景分析和理解 • 在VR/AR、机器人和无人驾驶领域 进行应用 Personal Homepage: http:www.cad.zju.edu.cn/home/gfzhang:

4. 数据获取困难 解决方案:  智能标注  自监督学习  多模态预训练  小样本学习 解决方案: 智能标注系统iTags 智能抠图 智能抠图 智能贴合 智能预标注 + 人机协同 解决方案: 自监督学习 Moby: swin-transformer based moco. Image features 推荐模型特征 图像搜索 解决方案: 多模态预训练 Swin

2004年 上市 市值5934亿美元 4 百度 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 2001年 上市 市值438亿美元 5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资 语言处理机制涉及 两个流程，包括自然语言理解和自然语言生成 ，自然语言理解是让计算机把 输入的语言变成有意思的符号和关 系，然后根据目的再处理；自然语言生成 则是把计算机数据转 化为自然语言。实现人机间的信息交流，是人工智能 界、计算 机科学和语言学界所共同关注的重要问题。 自然语言处理技术的技术层次 自然语言处理技术的发展历程 语音分析 词法分析 句法分析 语用分析 语义分析 20世纪70年代

--维基百科 • 未来，聊天应用将被看作是新的浏览器，而机器人程序将成为新的网站。这就 是互联网的新开始。--Ted Livingston, CEO of KiK • 聊天机器人将从根本上变革每个用户对人机交互的体验。 --Satya Nadella, Microsoft CEO 18 应用示例：苏宁易购机器人Sunny，百度度秘，Amazon Echo 19 问题分析与用户分析 网页前端

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 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

2004年 上市 市值5934亿美元 4 百度 计算机视觉技术、自然语言处理技 术 、知识图谱等 综合 中国 2001年 上市 市值438亿美元 5 大疆创新 图像识别技术、智能引擎技术等 无人机 中国 2006年 战略融资 估值210亿美元 6 商汤科技 计算机视觉技术、深度学习 安防 中国 2014年 D轮融资 估值70亿美元 7 旷视科技 计算机视觉技术等 安防 中国 2011年 D轮融资

隐式方法即使用某类无监督学习学习或强化学 习模式将文本属性及内容自动分离，常见的有 生成对抗方式，即通过GAN实现目标属性和 文本量性完全由不同的编码控制的状态。 对话式文本生成适用于智能客服等任务型和闲聊型机器人等 非任务型人机交互场景，可分类为管道模式及端对端模式。 结构性的文本生成，首先通过注意力机制、多层感知器等系 统进行语句内容预选，对数值、时间等类型数据进行推理。 增强数据间的结构信息。其次通过Transformer等模式结合

⽐比。在此情况下，边缘计算应运⽽而⽣生，将云端计算能⼒力力 延伸到靠近终端设备的边缘节点，就近提供服务。边缘计算不不是云计算的替代品，边缘计算减轻了了云计算架构的计算负担，是其补充和延伸。 云边协同才能够最⼤大程度的发挥作⽤用。连上云的边才有强⼤大的能⼒力力和灵活性。连上边的云才有数据引流上云和应⽤用服务落地点。� 边缘计算——快速发展的四⼤大因素� Gartner公布的2019年年⼗十⼤ 容器器� 容器器� 智能电器器控制� 安防监控系统� 智能灯光控制� 设备控制� 数据接⼊入� 边缘计算⾯面临的挑战� 当前的边缘计算领域主要⾯面临以下五个挑战：� ➔ 协同：AI/安全等业务在云和边的智能协同、弹性迁移。� ➔ ⽹网络：云和边缘之间的⽹网络可靠性和带宽限制。� ➔ 管理理：边缘节点的资源管理理与边缘应⽤用⽣生命周期管理理。� ➔ 扩展：⾼高度分布和⼤大规模的可扩展性。� Why KubeEdge� KubeEdge通过更更优的架构和技术实现，完美应对边缘计算遇到的挑战：� ➔ 通过将AI能⼒力力、⼤大数据能⼒力力等延伸到边缘，解决与云上服务的数据协同、任务协同、管理理协同、安全协同诉求。� ➔ 通过数据本地化处理理、边缘节点离线⾃自治，解决了了云和边缘之间的⽹网络可靠性和带宽限制的问题。� ➔ 通过⼤大幅优化边缘组件的资源占⽤用(⼆二进制⼤大⼩小约46

服务。微软 发力低/无代码领域，其发布的 Power Platform 已经与 Office 365、 Dynamics 365 以及 Azure 三大生态充分打通，形成完整的技术生态。 二是更注重软硬协同，优化性能。在算力多样化、节点高密化、载 体细粒度化等诉求下，底层硬件在云计算的驱动下也因云而变。2022 年 6 月，阿里云发布 CIPU（Cloud infrastructure Processing 指出要加快云计算技术推广应用。2023 年 4 月，工业和信息化部等 八部门发布《关于推进 IPv6 技术演进和应用创新发展的实施意见》， 鼓励推动 IPv6 与云计算等技术的融合创新，促进云计算和网络协同 发展。 地方层面，各地结合上云用云现状，持续推动云计算与实体经 济融合走深。为推动实体经济数字化转型和创新发展，各省市根据 自己的上云用云情况，纷纷出台了适用地方发展的相关政策，如北 京 万元、5 万元。 重庆 2023.3 《关于印发推动川南渝西地区融 合发展总体方案的通知》 以电子信息、智能装备、新材料产 业为引领，推动战略性新兴产业融 合集群发展，加快传统产业改造升 级，协同发展智能终端、云计算等 产业。 来源：根据公开信息整理 （二）云计算市场处于快速增长阶段，运营商引领新一 轮市场增长 从整体来看，我国云计算市场保持高速增长。据中国信息通信 云计算白皮书（2023