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魏勇鹏:“人工+智能”:机器翻译应用的未来
说明: 本演讲将包括以下内容:1. 当我们谈论机器翻译时,我们谈些什么,是技术还是客户价值、算法还是用户体验;2. 人工翻译是否真的会被机器翻译取代;3. 人工+智能的三个时代——规则时代、语料库时代、人机交互时代;4.计算机辅助翻译工具的原理和应用现状、语言服务行业的技术发展趋势。
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讲义
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高焕堂:软硬产品整合与软硬件产业整合
说明: 软硬产业结合,就是产业上下游企业之间的密切结合,其结合了战略资源;而《软硬产品整合》则是会赢的战术,创造人人想摸、想玩、想抱的产品亲密感。 在移动时代里,摆脱了过去计算机或电视的内容视觉观点;而透过减法设计,提升硬件与用户的亲密感,创造用户想摸、想抱、想玩的美好触觉。有了《视觉+触觉 = 极亲密感》的硬件创意,成为当今赢家的尚方宝剑。
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陈庆春:用例2.0,敏捷在行动
说明: UseCase一直是一种针对业务和系统需求都有效的工作方式。在google上搜索“usecase”的结果是搜索“UserStory”的结果的六倍,但软件开发不是靠名望来驱动的。反之,我们应该使用最有效的工作方式,一种允许我们持续改进的方法。
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童志明:WEB应用开发中的安全计算使用策略
说明: 在当前0day横行,几乎没有网站和应用可以绝对保证自己数据库系统的安全,如何合理的利用现有的安全算法获得更多安全的保障,是我们需要讨论的问题。 通过对APM实现的展开进行深入的讨论,让目前还在明文保存密码的网站和使用相关算法策略并不合理(比如那些联合使用HASH或者加入单一SALT的情况)的网站,能够了解如何科学使用这些数学方法,降低安全应用的门槛。
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程勇:移动垂直整合实践
说明: 基于Android Pad的软硬垂直整合市场的机遇与挑战;软硬垂直整合的商业模式和实践经验。
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陈波:移动平台上的模式识别
说明: 移动平台下的语音、手势应用带给你全新的输入体验;借你一双慧眼(手机摄像头)让你的生活更便捷更聪明;移动平台的新宠:增强现实带来全新的数字媒体新体验。
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路香菊:模式识别在数字家庭娱乐中的应用
说明: 主要分享模式识别相关技术在数字家庭娱乐中的应用,包括KINECT技术在游戏应用中的手势识别及人脸识别技术,社交电视中用到的人脸/台标识别,语音识别,视频广告识别等相关模式识别技术。
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马如悦:Hadoop未来走向之我见
说明: 通过百度最近在Hadoop改进上的实践,一起来探讨Hadoop下一阶段的一些需要重点关注的研发方向。
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赵昆:淘宝海量数据技术
说明: 对于淘宝面临的挑战,赵昆认为分布式存储计算、实时计算、实时流处理、基于云计算的数据挖掘、数据可视化和数据产品实践等是应对大数据浪潮的关键技术。
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吴朱华:海量数据从
说明: 海量数据呈现“4V + 1C”的特点。Variety:一般包括结构化、半结构化和非结构化等多类数据,而且它们处理和分析方式有区别;Volume:通过各种设备产生了大量的数据,PB级别是常态;Velocity:要求快速处理,存在时效性;Vitality:分析和处理模型必须快速变化,因为需求在变;Complexity:处理和分析的难度非常大。
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讲义
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刘海龙:模式识别技术的云服务
说明: 云计算时代到来的背景下,智能模式识别技术获得了更大的发展契机。在本次演讲中,我们首先通过实例探讨云计算给模式识别的应用带来了哪些切实的好处,然后结合语音识别、人脸识别、手写识别等技术领域的具体特点,介绍国内外相关的云服务应用,以及腾讯研究院创建模式识别云服务的实践。
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朱照远:淘宝开源之路
说明: 淘宝在开源上的投入力度和获得的收益,有目共睹,本演讲将分享淘宝在开源方面的思考和实践经验。
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